Quunyがこのデータベースを作った理由

このデータベースは、全国の自治体で既に行われている取り組みを「成功事例集」として並べるのではなく、別の地域でも考える材料として使えるように、共通の視点とFMEAで整理した公開スタディです。

自治体データベース | shien cqquuny.wixsite.com

1｜Quunyがこのデータベースを作った理由

Quunyは現役時代、長くエンジニアとして仕事をしてきました。仕組みを分解し、どこで止まるのか、何を変えれば全体が動くのかを考えることが日常でした。

リタイヤ後は約10年にわたり障がい福祉に関わり、制度や設備だけでは解けない「人の暮らし」「支援する側の動き」「地域とのつながり」を現場で見てきました。その後もWixを使ったサイト運営、障がい福祉や教育のコンテンツ、デジタル教科書づくりを続けてきました。

その延長で、自治体の課題を調べているうちに気づいたことがあります。全国には、すでに多くの知恵がある。しかし、それぞれの自治体のホームページ、計画書、報告書の中に散らばっていて、他の地域からは見つけにくい。

一つの自治体の知恵を、その自治体だけのものにしない。全国で探せる「共通の棚」にできないか。

そこから、公開資料を読み、同じ構造で整理し、検索できる形にしたものがこの「自治体OS 公開スタディデータベース」です。

2｜このデータベースは「答え集」ではありません

ここにあるのは、Quunyが391個の新しい政策を考えたものではありません。基本にあるのは、各自治体がすでに実際に行っていること、公開していること、地域で積み上げてきたことです。

自治体をランキングするためのものでも、政策の正解を決めるものでもありません。人口、地形、産業、交通、財政、人材、文化が違えば、同じ施策をそのまま移してもうまくいかないからです。

使い方は「真似する」ではなく、自分たちの地域と比べて、使える部品を見つけることです。

3｜基本的な使い方

① まず課題から探す自治体名だけでなく、「交通」「人口減少」「子育て」「DX」「防災」など、今困っているテーマで検索します。
② 条件が近い地域を絞る人口帯、地域条件、シリーズを使い、自分の自治体に近いケースを数件選びます。
③ 原本HTMLを読むカードの要約だけで判断せず、原本HTMLを開き、取り組みの背景・仕組み・FMEA・根拠資料を確認します。
④ 自分の地域へ置き換える共通点と違いを出し、「そのまま使えるもの」「条件を変えれば使えるもの」「使えないもの」に分けます。
1ケースだけで結論を出さず、できれば3〜5ケースを比べると「その自治体だけの工夫」と「他地域でも使える仕組み」が分かれやすくなります。

4｜なぜFMEAを使っているのか

自治体の先進事例を見ると、「何をやったか」「成果が出たか」に目が向きがちです。しかし、別の自治体へ展開するときに重要なのは、どこで止まりそうかです。
FMEA（Failure Mode and Effects Analysis）は、本来は製造や設計などで、故障や不具合を事前に洗い出すために使われてきた考え方です。このデータベースでは「故障」を機械だけに限定せず、行政サービスや地域の仕組みがうまく機能しなくなる状態まで広げて使っています。
Failure Modeその仕組みが、どんな状態になるとうまく機能しないか。影響住民の暮らし、職員、地域経済などに何が起きるか。原因人材不足、縦割り、交通条件、財源、情報分断など、なぜ起きるのか。S / O / DS＝影響の大きさ、O＝起こりやすさ、D＝見つけにくさ。必要に応じて仮評価します。RPNS×O×D。数字だけで結論を出すのではなく、優先して議論する入口として使います。現行対策・追加対策今ある仕組みと、次に考えられる対応を分けて見るための欄です。
成功事例をコピーするより、「失敗しそうな場所」を先に比べる方が、他地域へ移しやすい。

5｜他の自治体へ展開するときの考え方

他地域の取り組みを使うときは、施策名ではなく仕組みの部品を取り出します。
地域条件を比べる
人口、集落配置、道路、公共交通、産業、年齢構成など。

実行主体を比べる
市単独か、県か、周辺自治体との共同か、民間・NPOとの連携か。

住民の一日で考える
制度を導入すると、通院・買物・仕事・子育てが実際にどう変わるか。

Failure Modeを先に置く
導入後に止まりそうな場所を先に見つけ、必要な条件を逆算します。

この作業そのものは、各自治体が自分の地域を知ったうえで行うものです。データベースは「全国の材料を集めるところ」まで。その先の設計は地域ごとに違います。

6｜期待できる波及効果

このデータベースは、政策担当だけでなく、研修、視察前の事前学習、部署を越えた話し合い、市民との対話、議会での論点整理などにも使えます。

たとえば20自治体を視察候補にするのではなく、まずデータベースで比較し、本当に現地でしか分からない2自治体だけを見に行く。研修でも事例説明に時間を使わず、参加者が事前に数ケース読んで、当日は「自分たちならどうするか」から始める。そんな使い方ができます。

全国の知恵が横につながることで、同じ調査を何度も繰り返したり、同じ失敗を地域ごとに繰り返したりする時間を減らすことも、このデータベースの狙いです。

7｜AIと組み合わせるときのプロンプト例

原本HTMLの内容をAIへ貼り付ける、または利用するAIがURLを読める場合はURLを渡して、次のように使えます。AIには「答えを決めてもらう」のではなく、比較・検証・論点整理をさせる使い方が向いています。

以下は「自治体OS 公開スタディデータベース」のケースです。
このケースを［自分の自治体名］へそのまま移植するのではなく、地域条件の違いを確認して応用可能性を検証してください。

【確認する条件】
人口規模、年齢構成、地形、集落配置、交通、主要産業、財政、人材、既存制度、周辺自治体との関係

【出力】

1. このケースと共通する条件

2. 大きく違う条件

3. そのまま使える仕組みの部品

4. 条件を変えれば使える部品

5. この自治体では起こりそうなFailure Mode

6. 市単独／県／広域共同／民間連携のどこで実行すべきか

7. 最初に確認すべき現地データ

分からないことは推測で埋めず、「要確認」としてください。

【ケース本文】
ここに原本HTMLの内容を貼る

次の3〜5ケースを比較してください。
個別自治体の成功談をまとめるのではなく、複数地域に共通して使える「自治体OSの部品」を抽出してください。

【出力】

1. 共通している課題

2. 共通する解決の仕組み

3. 地域条件によって変える必要がある部分

4. 共通して起こりやすいFailure Mode

5. 共同化できる機能

6. 市町村に残した方がよい機能

7. 他地域へ展開するときの最低条件

根拠となったケース名を各項目に付けてください。

【ケース1】...
【ケース2】...
【ケース3】...

［自治体名］の［課題テーマ］についてFMEAの検討台を作ってください。

先に事実と推測を分け、自治体の公開資料で確認できないことは断定しないでください。

表の項目：
機能／区分／Failure Mode／影響／原因／S／O／D／RPN／現行対策／追加対策／共同化・デジタル化／実行形態

S・O・Dは1〜10の仮評価とし、各点数の理由を短く付けてください。
RPNの高い順だけで優先順位を決めず、住民への影響、緊急性、可逆性、実行可能性も併記してください。
最後に「市単独でやること」「県や周辺自治体と共同化すること」「民間・地域へ任せられること」に分けてください。

以下の自治体ケースを事前教材として使い、［自分の自治体名］の職員向け検討会を設計してください。

事例紹介の時間は最小限にし、「自分たちならどうするか」を中心にしてください。

【出力】
・事前に読むべき3ケースと選定理由
・当日確認する5つの問い
・自分の自治体のFailure Modeを書き出すワーク
・市単独／広域共同を分けるワーク
・90分版と180分版の進行
・最後に決めるべき次の行動3つ

講義中心ではなく、職員が考えて持ち帰れる構成にしてください。

AIの出力はセカンドオピニオンです。自治体の最新データ、法令、予算、制度、地域住民の実情は必ず別途確認してください。

8｜最後に

391ケースまで増えたことで、主要な自治体課題と取り組みのパターンはかなり広く見渡せるようになりました。ここから先は、ケースを増やし続けることよりも、自分の自治体にどう展開するかが大切になります。

このデータベースは、自治体に代わって答えを出すものではありません。全国の知恵を、各地域が自分で考えるための材料として渡すものです。

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自治体の研修は、もっと減らせるかもしれない｜未来を作るキャリアパートナー Quuny

AIを使った地域課題の構造化サービスを、販売してみることにしました

これまで、南島原市、雲仙市、島原市、調布市などを題材にして、

自治体が公開している資料を「住民の暮らし」という側から読み直すものを作ってきました。

人口、交通、福祉、防災、公共施設、総合計画。

行政の資料は、それぞれ非常に詳しく作られています。

ただ、実際の暮らしは分野ごとには分かれていません。

たとえばバスが減れば、

通院しにくくなる
→ 家族が送迎する
→ 家族の時間が減る
→ 一人暮らしを続けにくくなる

ということも起こります。

これは「交通問題」だけではありません。

そこで私は、地域を

時間・健康・安心・つながり・自由・尊厳

という6つの物差しから読み直し、

公開されている事実
→ 暮らしのFailure Mode
→ 目指す状態
→ 実行候補

という形につなげる方法を作ってきました。

AIを使った地域課題の構造化・セカンドオピニオンサービスを提供します

「日本成長戦略」2026.7.21をFMEAで一枚にしてみたーー読んでもわからないから

政府は何を目指しているのか

「日本成長戦略」をFMEAで一枚にしてみた

政府が「日本成長戦略」を発表した。

17の戦略分野、62の主要な製品・技術、そして主として2040年度までに官民で370兆円を超える投資。

数字だけを見ると、かなり大きな国家戦略です。実際、政府資料では、17分野を選び、そこから62項目へ絞り込み、官民投資を積み上げ、予算とPDCAで更新していく流れが示されています。

ところが、資料を読んでいて最初に感じるのは、

「結局、政府は何を目指しているのだろう？」

ということでした。

17分野が並んでいる。
62項目が並んでいる。
投資額も書かれている。

しかし、

なぜ、この17分野なのか。
なぜ、この62項目なのか。
誰が責任を持つのか。
何をもって「成功」とするのか。
うまくいかなかったら、誰が止めるのか。

こうしたことは、普通にPDFを順番に読んでいるだけでは、なかなか全体像として見えてきません。

そこで、今回はFMEAの考え方で日本成長戦略を読み直してみました。

日本成長戦略| kuni2

豊かさFirst | kuni2

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もう、20人で海外へ行かなくてもいい

もう、20人で海外へ行かなくてもいい

視察旅行から「世界とつながる配信システム」へ

地方自治体の海外視察を見るたびに、少し不思議に思う。

なぜ今でも、20人、30人とまとまってヨーロッパへ行くのだろう。

昭和の時代なら分かる。

インターネットはない。

現地の行政資料も簡単には手に入らない。

外国の町の様子を見るには、実際に行くしかなかった。

だから視察団を組み、現地を回り、説明を聞き、帰国して報告書を作る。

それには意味があった。

しかし、今は2026年である。

世界中とオンラインでつながることができる。

現地の資料を読むこともできる。

映像を見ることもできる。

現地の人と直接話すこともできる。

それでも、20人で飛行機に乗り、

20人で同じ説明を聞き、

20人で同じ施設を見る。

仕組みだけが昭和のまま残っているように見える。

現地の人に発信してもらえばいい

例えば、ヨーロッパのある町の公共交通を知りたいとする。

20人で一週間だけ見に行く代わりに、

現地に暮らす人に、

半年間、交通の様子を発信してもらう。

朝の通勤時間。

学校へ行く子どもたち。

高齢者の買い物。

雨の日。

休日。

イベントの日。

交通トラブルが起きた日。

制度が変わった後。

そうした日常を継続して見た方が、一回の視察よりはるかに多くのことが分かるかもしれない。

必要なら、こちらから質問すればいい。

「なぜ、この時間は人が少ないのですか」

「高齢者はこのサービスを本当に使っていますか」

「住民の不満はありませんか」

「10年前と何が変わりましたか」

「失敗した政策はありますか」

さらに必要なら、その場所を動画で撮ってもらえばいい。

これなら、視察ではなく、継続的な観察になる。

視察旅行から「世界とつながる配信システム」へ｜未来を作るキャリアパートナー Quuny

Quunyがアメリカで見た急激な円高は、どこから始まっていたのだろう。

 

1991年から、円ドルとマネーゲームの流れをたどり直す

これまで、2012年から現在までの円ドルをグラフにして見てきた。

2012年は1ドル80円前後。

2015年には121円。

2019年は109円。

2022年から円安が加速し、その後は150円台へ入った。

この流れだけを見ると、2012年の80円を出発点として、その後に円安が始まったように見える。

けれど、どうも話がつながらない。

なぜ2012年は、そこまで円高だったのか。

日本経済が強かったからなのか。

日本製品が世界中で売れていたからなのか。

そこを考え始めると、2012年からでは足りなかった。

1991年のバブル崩壊まで戻らないと、現在の円ドルは見えてこない。

1991年、日本の中で最初の大きな崩壊が起きた

1991年ごろ、日本のバブル経済が崩れ始めた。

株価が下がった。

土地価格が下がった。

しかし、本当に壊れたのは、株や土地の価格だけではなかった。

土地は上がり続ける。

会社は成長し続ける。

借金をしても、将来の値上がりで返せる。

そうした前提が、まとめて崩れた。

銀行は、不動産を担保に大量のお金を貸していた。

企業も、成長が続くことを前提に、借金をして設備を増やしていた。

地価が下がると、担保の価値がなくなる。

企業は借金だけが残る。

銀行には不良債権が積み上がる。

日本銀行の説明でも、1991年以降、不動産向けの過剰融資が不良債権となり、金融機関の破綻が始まったとされている。企業側にも、過剰債務、過剰設備、過剰雇用という「三つの過剰」が残った。

景気が悪くなる。

会社がお金を借りなくなる。

銀行も貸せなくなる。

人々は物を買わなくなる。

物価が下がる。

日本は、そこから長いデフレへ入っていった。

1991年から、円ドルとマネーゲームの流れをたどり直す｜未来を作るキャリアパートナー Quuny

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