【要約】特養に入れるのは要介護3以上の4人に1人｜e-Statの公開データで介護の需給ギャップを出す [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
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// Problem
著者が介護の需給ギャップを可視化しようとした際、公開データの仕様と設計の乖離に直面した。当初の設計は、APIで取得可能な統計を前提としていたが、以下の問題が発生した。
- ・e-Stat APIで目的の統計が取得できず、ファイル提供のみであった。
- ・供給指標の「介護職員数」が都道府県単位までしか公表されていなかった。
- ・統計の単位（市区町村）と介護保険の単位（保険者）が一致しなかった。
// Approach
著者はデータの制約に合わせて、当初の設計を二段階で再構築した。データの不整合を解消するため、以下の手法を採用した。
- ・APIで取得可能な「社会・人口統計体系」へ対象を切り替えた。
- ・供給を「定員（市区町村）」と「従事者（都道府県）」の二層構造とした。
- ・分析単位を「保険者」へ集約し、広域連合のデータを適切に処理した。
- ・全ての工程に検算を組み込み、データの整合性を担保した。
// Result
分析の結果、要介護3以上の認定者100人あたりの特養定員が24.6人であることを示した。定量的な知見として以下が得られた。
- ・定員が多い県ほど、定員あたりの従事者数が少ない傾向を特定した。
- ・軽度者向けの公的な受け皿が極めて不足している実態を可視化した。
- ・地図化における誤読を防ぐため、データの限界を明示した。
Senior Engineer Insight
> データ分析における「データの不完全性」への向き合い方が極めて実践的である。APIの仕様や統計定義といった前提が崩れることを想定した設計変更のプロセスは、大規模パイプライン構築において不可欠だ。特に、各工程に検算を組み込み、整合性を担保する手法は、信頼性の高いシステムを構築する上で高く評価できる。単なる集計に留まらず、データの限界を明示する姿勢もプロフェッショナルである。