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景気動向分析におけるオルタナティブ・データの現在地
画像提供：Getty Images

景気動向分析におけるオルタナティブ・データの現在地

March 13, 2023

R-2022-133

・はじめに
・オルタナティブ・データと景気分析　―ポスト新型コロナ期の現況―
・オルタナティブ・データの利用が頭打ちとなっている背景
・利用用途別に考えていくことが必要

はじめに

統計データはどのように作られているのか。意外と知らずにデータを見たり、分析を見たりしていることも多いのではないだろうか。先日、とある国会議員から質問を受け、景気関連の主要指標の見方について説明をした。その際、当たり前であるが、データの作られ方、データの元数字の出自を理解しておくことで、その統計の動きの裏が見えてくる側面があることを改めて感じた。すなわち、機械受注のような一次統計、GDP、景気動向指数、鉱工業生産といった様々な経済活動指標の動きを統合する加工統計、日銀短観のようなアンケート調査、いずれも重要な景気指標であるが、これらの元となるデータが何であるか、どのように集められたものか、といった「データの出自」を理解していないと、使い方や見方を誤ることになる。

そして、「データの出自」という意味で、近年大きく注目されているのが、主に企業活動の副産物として生成されるデータを元データとして作成されるオルタナティブ・データ（以下、AD）である。新型コロナ期の経済動向を探る上で、ADの役割は、非常に大きなものであった。そして、その活用が一般化したことは、景気動向分析の一つの大きな進歩となった。では、新型コロナ問題がかなり落ち着いてきた中で、ADを用いた景気動向分析の現況はどのようになっているのだろうか。今後の展望も踏まえながら、新型コロナ禍の動向を紹介した拙著（平田, 2020）を参照しつつ論じていきたい[1]。 

オルタナティブ・データと景気分析　―ポスト新型コロナ期の現況―

ADの定義は様々あるが、辻中(2020)にあるとおり、財務情報や経済統計のような伝統的に利活用されてきたデータ（以下、TD：トラディショナル・データ）ではなく、POSデータ、クレジットカードデータ、位置情報、衛星画像など、これまで活用されてこなかった代替的なデータを指す[2]。平田(2020)でも紹介したとおり、2020年春に刊行された国際機関のフラッグシップ経済分析レポート（国際通貨基金(IMF)のWorld Economic Outlook (WEO)、世界銀行のGlobal Economic Prospects（GEP））では、様々なADが活用され、特にGEPでは、位置情報（Google）、レストランの予約状況（OpenTable）、中小企業の業種別の労働時間（Homebase）といったIT関係の企業の提供するデータが幅広く活用された。当時、全図表に用いられているデータ出所の四分の一程度が広い意味でのAD関連となっていた。

一方、直近のWEOやGEPを確認すると、上記例のいずれの資料も既に用いられておらず、筆者が確認した限りでは、用いられているほぼ全てのデータがTDに分類されるものであった。タイムリーな経済分析という観点から考えると、無理にADを使う必要はないものの、景気動向分析において、データ利用の動向が新型コロナ期以前の「定常状態」に戻ったというのは、読者もやや意外に感じるのではなかろうか。

ちなみに、日本に関してはいささか状況が異なる。例えば、本年1月に発表された日銀の展望レポートを例に取ると、（表1）に整理したような消費動向、人流、雇用関連に関して、ADを用いた分析が行われており、使い方は異なれども、新型コロナ初期からの大きな変化は見られない。むしろ、新型コロナとは関係なく、TDでカバーできない部分について、ADを活用して分析しているという方向性を堅持しているといえよう。そもそも、日銀は、ADを用いた分析紹介サイトを2021年に開設するなど、ADの利用に関して非常に積極的な姿勢を示している。

 

表1　展望レポートで用いられている主なAD

図表番号

内容

利用データソース

図表31

カード支出に基づく消費動向

JCB/ナウキャスト「JCB消費NOW」

図表34

全国の歓楽街（53地点）における21時と翌日４時の滞在人口の差。

Agoop

図表B3-2

パートの募集賃金

フロッグ社

図表B3-6

主要民間求人媒体に掲載された正社員の募集賃金の上昇割合

フロッグ社

出所：日本銀行「経済・物価情勢の展望（展望レポート）」2023年1月を元に筆者作成

 

オルタナティブ・データの利用が頭打ちとなっている背景

いずれにも共通していることは、景気動向分析において、ADの利用が右肩上がりに増えていくといった状況にはないということである。この傾向の理由は何であろうか。

第一に、新型コロナに伴う2020年以降の経済活動の極端な落ち込み及びそこからの回復度合いを示すことが、ADを使わずとも、TDでも十分にできるからである。ADの場合、TDよりも高頻度かつピンポイントで具体的な情報を把握できる。短期的に急激な変化が生じやすいような状況では、それを捕捉していく上でADはパワフルなツールとなる。しかしながら、ある程度のタイムスパンでのマクロ経済動向を見るのであれば、徒に高頻度でノイズの大きな数字を見るよりも、むしろTDを見た方がわかりやすい場合も多い。

第二に、ADの多くについては、長期データが乏しいこともあり、データの水準を客観的に評価することが難しい可能性があるからである。位置情報から人流を把握することでマクロ的な需要動向を測るケースを考えてみたい。まず、ADの場合、過去の数字を踏まえて現時点での人流をどう評価するかについて、データ分析者（及びその利用者）が慣れていない部分がある。これに対して、TD（例えば消費）の場合、従前よりデータの動きをデータ分析者（及びその利用者）が捕捉しているため、過去データの動きを踏まえた現況評価がしやすい。例えば、ある年のデータが、TDであれ、ADであれ、前年比で5％増えている場合、それが天候要因によるものなのか、新型コロナが落ち着いたことによるものなのか、はたまた単なる一時的なノイズなのか、といった点の解釈は簡単ではない。しかし、過去から継続してモニターされているTDの場合は、過去の経験から統計のクセが把握されていることにより、解釈がされやすい側面がある。

第三に、ADは統計としての大事な特性を満たしていないからである。総務省統計局によるガイドラインによると、公的統計の主要な品質要素として、ニーズ適合性、正確性、適時性、解釈可能性・明確性の四点が示されている（表2）。先出の日銀の展望レポートを含め、わが国の景気動向分析で広く使われているJCB/ナウキャスト「JCB消費NOW」、日経新聞/ナウキャスト「日経CPINOW」、Agoop「流動人口データ」といったADは、これらの品質要素を概ね満たしており、利用者にとっては使い勝手がよい[3]。だが、平田(2020)でも指摘したとおり、ADが公的統計のようなTDと決定的に異なるのは、民間企業によって作成されており、公共財であるという使命は必ずしも有さないという事実である。このため、総務省統計局のガイドラインにある適時性（「利用者のニーズ・作成目的に応じて適時に公表（提供）されていること」）、解釈可能性・明確性（「利用者が統計情報を適切に理解し、有効に活用するため、必要な情報が容易に入手・利用できるように提供されていること、及び統計の作成方法等に関する情報が公表されていること」）といった要件が、ADでは十分に満たされていない場合が多い。その中でも、特に悩ましいのが、統計の公表が急に取りやめになってしまうケースである[4]。景気動向分析は景気の定点観測が軸であるため、継続的に安心してデータを利用できないとなると、どうしても使い勝手が悪い。また、公的統計のように広く利用に資するマクロ経済分析用のADの定期公表が望まれるところであるが、簡単ではないようである[5]。

 

表2　公的統計の主要品質要素

要素

定義

ニーズ適合性

社会の様々な主体に広く有効に活用され得る情報基盤として、利用者のニーズを可能な限り満たした統計が作成されていること。

正確性

社会の様々な主体に広く有効に活用され得る情報基盤として、作成された統計が社会経済の実態を可能な限り正しく表していること。

適時性

作成された統計が利用者のニーズ・作成目的に応じて適時に公表（提供）されていること。

解釈可能性・明確性

利用者が統計情報を適切に理解し、有効に活用するため、必要な情報が容易に入手・利用できるように提供されていること、及び統計の作成方法（統計データの収集、処理、蓄積、公表の方法・手続）等に関する情報が公表されていること。

出所：総務省統計局(2019)「公的統計の品質保証に関するガイドライン」

利用用途別に考えていくことが必要

本稿では、景気動向分析に限定してADの利活用の現況を整理してきた。ここまでの議論を踏まえると、経済分析へのADの利活用には限界があるという印象を持たれた可能性があるかもしれないが、それは誤解である。景気動向分析は景気の定点観測を軸とし、そこにトピカルなテーマに基づく考察を盛り込んでいくのが基本形である。この前者の部分にADを継続的に利活用することについては、少なからず課題があるということを指摘したまでである。

むしろ、経済分析全般に絞っても、ADについては様々な利用可能性が期待され、今後もADの開発・利用は進んでいくはずである。ここでは、政府部門における取り組みを紹介してみたい。例えば、政府の統計改革推進会議内に設置されている統計技術・データソースの多様化等検討会では、2021年以降、効果的・効率的な統計作成に資する統計技術、統計作成に用いるデータソースの多様化を目的とした議論を進めているとしており、多岐にわたる分野におけるADを含めた現代的なデータ利活用の実情や将来について模索をしている[6]。また、経産省の調査受託者であるデロイトトーマツコンサルティング合同会社(2023)は、中小企業政策の検討・立案における「経済活動の把握・予測」と「政策の効果検証」へのADの具体的な活用方法について、利用例を提示している[7]。

つまり、政府部門における取り組みからも示唆されるのは、ADの利用可能性については、利用用途別に考えていかないと、適切な評価ができないということである。民間部門での活用状況について論じている宮川(2022)の中で、株式会社ナウキャスト 代表取締役 CEOの辻中仁士氏は、金融分野を念頭に、立場毎の関心事や投資方針等に応じて、必要とする関心対象となるADやADへのスタンスが変わってくることを指摘している[8]。この見解は、金融業界に限定された話ではなく、マクロ経済分析についても同様である。更に言えば、政策効果の把握には、ADを用いた解析に横串を刺していく、すなわち様々なAD間（または様々なTDとAD間）の関係性を解明していくような取り組みが有用となる[9]。これを実現していくためには、ADの提供者と利用者間の連携が必要不可欠となる[10]。

[1] 平田英明(2020)「オルタナティブ・データは万能か？」『東京財団政策研究所　政策データウォッチ（34）』2020年10月28日

[2] 辻中仁士(2020)「COVID-19でにわかに注目を集めるオルタナティブデータ ～オルタナティブデータで捉える経済（1）」『経済セミナー』、2020年9月号、pp.52-57

[3] ただし、公的統計と比べると、データは有料である点には注意を要する。なお、費用面の問題は、ADの利活用のもっとも大きな足枷の一つになっていることが知られている。詳しくは、亀田制作(2022)「オルタナティブデータ FACTBOOK(2022年9月)」を参照されたい。https://alternativedata.or.jp/wp-content/uploads/2022/09/JADAA_Factbook202209.pdf

[4] 例えば、Google社が2020年春から提供していたCOVID19：コミュニティモビリティレポートは、昨年10月15日に更新が停止された。これは、「人々が行き来する場所をいくつかのカテゴリ（小売店 / 娯楽施設、食料品店 / 薬局、公園、交通機関の駅、職場、住宅など）に分類し、時間の経過に伴う地域別の移動傾向の変化」を捉えたデータであり、広く活用されていた。同様に、経済産業省のMETI×NOMURA コンシューマーセンチメント・インデックス（「消費者心理指標」）は2021年7月、METI POS小売販売額指標[ミクロ]は2022年4月に更新が停止された。

[5] 2021年において日銀調査統計局長（当時）は、ロイターやブルームバーグといったメディアを通じてマクロ経済に関するADの定期公表を検討の示唆をしていたが、現時点でも定期公表は行われていない。日銀広報によると、「データの定期公表は、引き続き、選択肢の一つと考えて」いるとのことである。ただし、「定期的にデータ公表していくうえでは、その推計精度や頑健性、短期間で安定的かつ確実に大規模データを処理する体制の構築等の観点を含め、多面的な検討が必要」なため、「総合的に判断した結果、現時点では、特定のデータを定期的に公表していくことは難しいと考えて」いるとのことであった。なお、公に供されたADのデータベースとしては、内閣府 地方創生推進室 ビッグデータチームによるRESASがあることを付記しておく。

[6] 統計改革推進会議　https://www.kantei.go.jp/jp/singi/toukeikaikaku/index.html

[7] デロイトトーマツコンサルティング合同会社(2023)「令和３年度　諸外国等における政策立案のためのデータ利活用　実態等に係る委託調査事業　調査報告書」　https://www.meti.go.jp/meti_lib/report/2021FY/000052.pdf

[8] 宮川 真一 (2022)「世界の金融におけるオルタナティブデータ活用はどれだけ進んでいるか」『国際通貨研レポート』nl2022.32　https://www.iima.or.jp/docs/newsletter/2022/nl2022.32.pdf

[9] 例えば、統計技術・データソースの多様化等検討会（第５回）配布資料の和泉潔(2022) 「オルタナティブデータ活用の黎明期を超えるために：AI経済センシングセンター構想」を参照。https://www.kantei.go.jp/jp/singi/toukeikaikaku/toukeigijutsu_data_source/dai5/siryou.html

[10] 亀田(2022)によると、ADの売買の6割強が提供者と利用者間の相対取引となっている。

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