資料１－１

教育総合データベース（デジタル庁実証事業）の検討状況について※タイトルが赤字になっているスライドは、前回のアドバイザリーボード時点から、新たに追加したもの。

1

戸田市SEEPプロジェクト～産官学と連携した教育改革の重点～
SEEPとは、Subject、EdTech、EBPM、PBL、の4文字のアクロニムであり、「浸透する」の意味
薫習

ubject

BPM（教科教育)（ Evidence-Based Policy Making)

子供たちにこれからの時代を生き抜くために必要な資質・能力を身に付けさせるために、教科の本質を捉えた授業改善を目指す。

教育政策シンクタンクを中心に教育の定量的データ及び定性的データの分析を行い、「経験と勘と気合」
から脱却したエビデンスに基づく政策立案を行う。

dTech

BL

（Education × Technology)（Project-Based Learning)「指導と管理」のPCから「学びと愛用」のPCとした
ICTのマストアイテム化をはじめ、教育とテクノロジーの融合による新たな学びを推進する。

社会に開かれた「誰かの何かの課題」を解決する活動を通して、子供たちの未来を切り開く探究者としての資質・能力の育成を目指す。
2

データベース構想に係るこれまでの経緯
2019.6戸田市教育政策シンクタンク設置
・EBPM（EIPP：Evidence Informed Policy and Practice）の推進に取り組む体制を整備2021.7

教育政策シンクタンク アドバイザリーボード（第１回）開催
・データベース構想について紹介

2022.2

デジタル庁「こどもに関する各種データの連携による支援実証事業」に応募
・上記の構想を「教育総合データベース」として提案

2022.4

デジタル庁「こどもに関する各種データの連携による支援実証事業」の実施団体として採択

2022.5戸田市教育委員会定例会（第５回）
・教育総合データベース（デジタル庁実証事業）について紹介

2022.7

教育政策シンクタンク アドバイザリーボード（第２回）開催
・教育総合データベース（デジタル庁実証事業）について紹介

2022.9

総合教育会議（令和４年度第１回）
・教育総合データベース（デジタル庁実証事業）について紹介

2022.11

教育政策シンクタンク アドバイザリーボード（第３回）開催
・教育総合データベース（デジタル庁実証事業）の検討状況について紹介

2023.３-４

教育政策シンクタンク アドバイザリーボード（第４回）開催
・教育総合データベース（デジタル庁実証事業）の進捗状況について紹介（※）今後のスケジュールは、状況により変更される可能性がある。

3

戸田市教育政策シンクタンク 教育総合データベース①誰一人取り残されない、子供たち一人一人に応じた支援の実現（子供たちのSOSの早期発見・支援等）②EBPM（EIPP）の推進（行政課題特定の精緻化や施策の効果測定等）③新たな知見の創出（匠の技の可視化、学校カルテによる学校現場へのフィードバック等）④関係機関の連携促進（教育委員会と福祉部局等との連携等）○教育委員会及び市長部局に分散している子供に関わるデータについて、教育分野を軸にした「教育総合データベース」を整備する。
○併せて、データの標準化やデータフォーマットのオープン化等により、他自治体においても導入しやすい基盤となることを目指す。
デジタル庁「こどもに関する各種データの連携による支援実証事業」実施団体に採択＜今後の検討課題＞
 具体的活用イメージ、データ項目・IDの整理  整備すべきシステムの在り方 個人情報の保護措置、倫理面での配慮
 データリテラシーの育成
 効果的・効率的な活用の在り方
 学校におけるデータ活用の可能性 4

子供たちが誰一人取り残されないためのデータ連携
現在、子供に関する様々なデータは、それぞれの政策目的（分野）に応じ、部局／機関、情報システムごとにバラバラに保存されており、かつ、紙の情報でデジタル化
されていないものもある（「分野の壁」「組織の壁」「紙の壁」という３つの壁）。本市が直面する不登校等の課題に対応し、子供たちが「誰一人取り残されない」教育を実現するためには、こうした壁を打破していく必要。
具体的には、現象が発生してから、断片的・部分的な情報に基づいて対応する「後手」の対応から、こうしたデータのうちそれぞれの目的に応じて必要となるものを、個人情報の保護措置を講じた上で連携させ、子供たちのSOSを早期発見することでプッ
シュ型の支援を行う、いわば「先手」の対応に転じていく必要があるのではないか。
＜本市の抱える主な課題の例：不登校児童生徒割合の年度別推移＞
年度

対象

令和３年度(人)発生率(%)
令和２年度(人)発生率(%)
令和元年度(人)発生率(%)
平成30年度(人)発生率(%)

国
埼玉県
合計
小学校
中学校
小学校 中学校
81,498 163,442 244,940
1.3
5.0
2.6
63,350 132,777 196,127 2,630 6,458
1.0
4.1
2.0
0.71
3.5
53,350 127,922 181,272 2,126 6,331
0.83
3.94
1.88
0.58
3.4
44,841 119,687 164,528 1,908 5,863
0.7
3.65
1.69
0.51
3.1

合計

9,088
1.64
8,457
1.52
7,771
1.39

小学校

戸田市
中学校

合計

109

133

242

1.32

3.77

2.06

71

125

196

0.86

3.64

1.68

54

117

171

0.66

3.48

1.48

46

109

155

0.57

3.3

1.36

「児童生徒の問題行動・不登校等生徒指導上の諸課題に関する調査結果について」（文部科学省）から抜粋

5

誰一人取り残されない、子供たち一人一人に応じた支援の実現（１）子供たちのSOSの早期発見・支援
不登校、いじめ等に関し、子供たちのSOSが事前に何らかの兆候として現れていないか。それを踏まえ、ニーズに応じた早期支援ができないか。
個人レベル（２）貧困・虐待等の困難を有する子供への支援

上記（１）のようなSOSの兆候が現れた場合に、家庭的なリスクに係るデータを市内の関係部局等に共有することにより、貧困・虐待等の困難を有する子供や家庭への支援につなげることができないか。

（３）学校カルテによる現場への継続的改善のためのフィードバック

学校～学級レベル

家庭の社会経済的背景（SES）等が困難な状況にもかかわらず学力向上等を達成している学校には、共通する特徴があるのではないか。そうした傾向の分析により、継続的改善のためのフィードバッ
クが提供できないか。
＜主なデータ項目（※検討中であり、今後変更が有り得る。）＞
基礎情報
氏名・生年月日・性別等
在籍学校名・クラス・出席番号
埼玉県学力・学習状況調査
管理番号
就学前段階
保育・幼稚園在園時の状況

生徒指導

学力等

その他

長期欠席調査県学力・学習状況調査

出欠・遅刻・早退の状況

いじめ等に関する記録

県学力・学習状況調査
質問紙

授業がわかる調査

Reading Skills Test

学校生活アンケート調査

非認知的能力調査（AiGROW）

Q-Uアンケート等

教育相談の利用の有無
SC・SSW相談
健康

乳幼児健診結果
学校健診結果等

6具体的な活用イメージ（モデルプラン）の例（不登校）＜不登校のSOSの早期発見・支援＞
不登校（傾向を含む。）の課題が顕在化する前から、子供たちは困難を感じ、SOSを発出している可能性があるのではないか。そうしたことをデータ連携・分析により早期発見することで、未然防止のための学校等での個別のケア・支援につなげることが出来るのではないか。

＜イメージ（項目は例）＞
４月

５月

６月

７月

★：それぞれのデータを取得しているおおよその頻度を指す
８月

９月

10月

11月

12月

１月

２月

３月

長期欠席
調査
県学調児童
生徒質問紙

去年「きちんと話を聞かないといけないときにぼんやりしていた」
昨年度「学級での生活は楽しくなかった」「家の人と学校での出来事について話をしない」

授業がわかる
調査「授業の内容がほとんど分からない」「授業が楽しくない」
欠席、遅刻、早退の急増

出欠状況
保健室利用
状況

不登校
（傾向）
の発現

利用頻度の急増

学校生活
アンケート

「学校に行くことは全く楽しくない」「学校には、私が困ったとき、手助けをしてくれる先生／友達が全くいない」

データ分析によるリスク早期発見①→プッシュ型支援

データ分析によるリスク早期発見②→プッシュ型支援（※）データ項目等はあくまでも例であり、これに限られるものではない。また、データ分析の時期についてもあくまでもイメージを示したもの。

7

小・中学校における不登校の状況について（文科省調査より）
不登校の要因【国公私立】小・中学校
学校に係る状況

不
登
校
児
童
生
徒
数

小学校

中学校

合計

い
じ
め

い
じ
め
を
除
く
友
人
関
係
を
め
ぐ
る
問
題

教
職
員
と
の
関
係
を
め
ぐ
る
問
題

学
業
の
不
振

進
路
に
係
る
不
安

245

5,004

1,508

2,637

160

0.3%

6.1%

1.9%

3.2%

271

18,737

1,467

0.2%

11.5%

516
0.2%

家庭に係る状況

ク
ラ
ブ
活
動
、
部
活
動
等
へ
の
不
適
応

学
校
の
き
ま
り
等
を
め
ぐ
る
問
題

入
学
、
転
編
入
学
、
進
級
時
の
不
適
応

家
庭
の
生
活
環
境
の
急
激
な
変
化

親
子
の
関
わ
り
方

10

537

1,424

2,718

0.2%

0.0%

0.7%

1.7%

10,122

1,414

843

1,184

0.9%

6.2%

0.9%

0.5%

23,741

2,975

12,759

1,574

9.7%

1.2%

5.2%

0.6%

本人に係る状況

家
庭
内
の
不
和

生
活
リ
ズ
ム
の
乱
れ
、
あ
そ
び
、
非
行

無
気
力
、
不
安

10,790

1,245

10,70840,518

3,994

3.3%

13.2%

1.5%

13.1%

49.7%

4.9%

6,629

3,739

8,922

2,829

18,041

81,278

7,966

0.7%

4.1%

2.3%

5.5%

1.7%

11.0%

49.7%

4.9%

853

1,721

8,053

6,457

19,712

4,074

28,749

121,796

11,960

0.3%

0.7%

3.3%

2.6%

8.0%

1.7%

11.7%

49.7%

4.9%

左
記
に
該
当
な
し

81,498

163,442244,940※１「長期欠席者の状況」で「不登校」と回答した児童生徒全員につき，主たる要因一つを選択。
※２ 下段は，不登校児童生徒数に対する割合。
（出典）令和3年度児童生徒の問題行動・不登校等生徒指導上の諸課題に関する調査結果概要（文部科学省）より

8具体的な活用イメージ（モデルプラン）の例（不登校）＜不登校のSOSの早期発見・支援＞
文科省調査（次頁）で示されている、「学校に係る状況」「家庭に係る状況」及び「本人に係る状況」に関連するリスクを示す可能性のある、例えば以下のようなデータを対象として連携・分析を行うことを想定。

＜主な連携データ＞
名称

対象

時期・頻度

項目

長期欠席調査全児童生徒

毎月・当月10日以上欠席者
・不登校を理由として、年間30日以上欠席した児童生徒

県学調児童生徒
質問紙

小４～中３の
全児童生徒

年１回（４～５月）〇去年の自身について・授業で必要なものを忘れた・何からん暴なことを言った
・きちんと話を聞かないといけないときにぼんやりしていた 等〇昨年度のことについて
・学級での生活は楽しかったですか
・学校の先生・友達は自分のよいところをみとめてくれましたか
・学校の先生たちは自分のなやみの相談にのってくれましたか 等〇家での生活について
・ふだん、１日当たりどれくらいの時間、テレビゲームをしますか
・家の人と学校での出来事について話をしますか 等

授業がわかる調査

小４～中３の
全児童生徒

年２回（６・12月）・授業の内容がわかりますか。
・授業が楽しいですか。 等

校務支援システム

全児童生徒

項目・学校による・出欠状況（欠席、遅刻、早退等）
・保健室利用状況（入室・退室時間、症状等）

学校生活アン
ケート

中１・中２の全
生徒

年１回
（５月）

・学校に行くことが楽しい。
・家には、私の気持ちをわかってくれる家族がいる。
・学校には、私の気持ちをわかってくれる先生がいる。
・クラスには、私の気持ちをわかってくれる友達がいる。 等（※）データ項目等はあくまでも例であり、これに限られるものではない。

備考

これまでは紙、今年度からデジタル化

9具体的な活用イメージ（モデルプラン）の例（学校カルテ）＜学校カルテによる現場への継続的改善のためのフィードバック＞
家庭の社会経済的背景（SES）等が困難な状況にもかかわらず学力や非認知能力の向上を達成している学校には、共通する特徴が何らかあるのではないか。そうした傾向を分析することで、学校全体や各学年、クラスの強み、弱みが分かり、継続的改善のためのフィードバッ
クを提供することが可能になるのではないか。
＜連携データ＞
・昨年度の県学調結果
・今年度の生活保護・就学援助受給世帯率
・今年度の特別支援教育対象世帯の割合
・今年度の日本語指導を必要とする児童生徒割合※学校・学年・学級レベル等※個人情報は含まない＜相関分析データ＞
・今年度の県学調児童生徒質問紙
・今年度の県学調教員質問紙
・今年度の授業がわかる調査
・Q-Uアンケート
等

今年度の県学調結果等と照らし合わせることにより、「困難な状況にもかかわらず、学力の向上を達成している学校」などを把握※学校カルテは、あくまでも学校経営・指導改善のためのフィードバックの材料とする。
※個人レベルでの学力不振の予測については、現時点では鮮度・頻度の高い学力データがないことから行わず、
まずはどのような形成的評価に使える学習データが蓄積できるかを研究していくこととする。

10

データベース構築に向けたロードマップ
ＳＴＥＰ １～データ整理～1. 対象データ項目のリストアップ
2. 各データのＩＤ整理
3. 具体的な利用データを決定
4. 各データの保存形式・保存
場所・収集方法を整理（紙の情報のデジタル化を含む）

ＳＴＥＰ ２～データ整備・連携～
1. 各データのＩＤの紐付け方
法の検討

ＳＴＥＰ ３

2. データ連携のためのシステム
やプログラムの検討～運用・分析～3. 個人情報保護措置やアクセ
スコントロール、倫理面の配慮事項の検討1. 不登校・いじめ等のSOSの早期発見・早期対応

4. インターフェースの検討
5. データ連携のためのシステム
やプログラムの構築

2. 学校への継続的改善のためのフィードバック、よい取組の可視化
3. 課題の抽出、解決策の検討

11

データベース構築に向けた市内の体制
市長

教育長
次長兼教育政策室長

市長部局各部署・企画財政部デジタル
戦略室（データベースの構築・改善、データ
連携）・こども健やか部こども
家庭支援室（支援策の検討）
・こども健やか部保育
幼稚園課（データ項
目の提供）
・健康福祉部福祉保健センター（データ項
目の提供）

学務課
（
デ
ー
タ
項
目
の
提
供
）

教育政策室担当課長
教育センター所長
主
幹
兼
指
導
主
事

主
幹

主
任

指
導
主
事

主
幹
兼
指
導
主
事

指
導
主
事

12

学校生活アンケートのデジタル化について
Before

調査の流れ

After
所要
時間

①【学校】
紙のアンケート用紙に回答し、教師が確認後、教育センターに提出。

②【教育センター】
担当の心理カウンセラー4名がクラスごとに回答用紙を読み取り、読み取り結果を目視チェック。
対応の緊急性の高い生徒のリストを作成し、学校に送付。

２
週
間

２
週
間

学校の生徒対応（共通部分あり）★原本の自由記述等から対応が必要と思われる
生徒に対応する。

★対応の緊急性が高い生徒に対応する。
（対応期間は約２カ月）

所要
時間

２
週
間

調査の流れ
①【学校】
Chromebookを用いて、Googleformsで作成されたアンケートに回答。
・紙の扱いがなく、教師の負担軽減に。
・調査期間中なら学校でも家でも回答でき、修正も可能に。

②【教育センター】
回答漏れやIDミスのチェックをExcelで行い、集計用のファイルに転記。対応の緊急性の高い生徒のリストは全校分自動作成。
回答の生データとともに学校に送付。
心理カウンセラーの作業時間がほぼ０に。

③【教育センター】
心理カウンセラーが読み取り結果を
集計用ファイルに転記し、集計結果と自由記述を確認。対応が必要な生徒の個別シートをクラスごとに印刷、学校へ提供。

４
週間★個別シートが出力されている生徒に対応する。
（対応期間は約３カ月）③【教育センター】
心理カウンセラーが集計結果と自由記述を確認し、対応が必要な生徒の個別シートをマクロで全校分
印刷、学校へ提供。
学校の生徒対応が早期に可能に。

★対応結果を教育センターに報告する。

心理カウンセラーの作業負担が大きく、調査の開始から最後の集計結果が出るまで約２カ月。

調査の開始から最後の集計結果が出るまで３週間弱。集計の負担が少ないことから、他学年への調査範囲拡大も検討可能に。

13

データベース用のデータリスト作成作業について◎データベースで利用するデータリストの要件•••

CSV形式である（汎用的にシステムで利用できる）
IDで各データ項目のリレーション（紐づけ）ができる
欠損や重複が修正され、表記や入力形式が統一されている◎データリスト作成作業①汎用的にシステムで扱えない帳票形式で保存されているデータをCSV形式に変換する③IDが付与されていないデータにIDを付与する

ID

ID
ID

ID

データベースで利用するIDについては、●「年度」「学校」「学年」「組」「番号」の組み合わせ●埼玉県学力・学習状況調査の個人番号●Googleアカウント②複数ファイル、複数シートにまたがって保存されているデータを１つに統一する④データクレンジングを行う●住民基本台帳の宛名コードを利用する予定だが、IDとしての情報が足りないデータは、氏名や生年月日等を用いて紐づけを行い、新しくIDを付与していく作業が必要になる。

※データクレンジングとは・・・
一般的には、データの欠損や重複や誤記、表記の揺れや入力形式の不統一を確認、修正すること。
データ分析の精度を上げたりアプリケーションで利用可能にしたりするために必要。

欠損

重複

表記や入力形式の不統一※CSV形式とは・・・
カンマ区切りで表現できるデータの形式。
エクセル上では、下図のように1行目に項目名、2行目以降に対応するデータが規則正しく入力
されている（項目名が省略される場合もある）

14

教育総合データベースの主なユースケースについて①
あくまでも検証の射程としてリストアップを行っているものであり、その全てを早急に検証することは実現可能性に乏しい。今後、分析結果等を踏まえて関係事業者とも協議を行いつつ、優先順位を定めて随時、一つ一つについて検証の可能性を見定める。

概要
児童生徒ダッシュボード

各児童生徒について、基礎情報（氏名等）や各種調査（右記参照）の結果・回答などが、一覧かつグラフ
等の分かりやすい形で表示される
また、長期欠席になっている児童生徒について、その日数の推移や、学校による支援、教育相談等の記述が一覧かつグラフ等の分かりやすい形で表示される

不登校発現
リスク判定

ある児童生徒について、学校生活アンケートや埼玉県学力・学習状況調査児童生徒質問紙、授業がわかる
調査等の回答をもとに、その後不登校になるリスクがどの程度高いかを過去データに基づき判定し、高い場合にはアラートとして表示される

不登校深刻度リスク判定ある児童生徒について、ある月に不登校（長期欠席）になった場合に、当該不登校がどの程度深刻かを過去データに基づき判定し、高い場合にはアラートとして表示される

いじめ深刻度
リスク判定

ある児童生徒について、ある時点でいじめとして報告された場合に、当該いじめがどの程度深刻かを過去データに基づき判定し、高い場合にはアラートとして表示される

家庭関係リス
ク判定ある児童生徒について、学校生活アンケートや埼玉県学力・学習状況調査児童生徒質問紙、授業がわかる
調査等の回答をもとに、家庭関係のリスクがどの程度高いかを過去データに基づき判定し、高い場合はアラートとして表示される

学習関係リス
ク判定ある児童生徒について、学校生活アンケートや埼玉県学力・学習状況調査児童生徒質問紙、授業がわかる
調査等の回答をもとに、学習関係のリスクがどの程度高いかを過去データに基づき判定し、高い場合はアラートとして表示される

教師関係リス
ク判定ある児童生徒について、学校生活アンケートや埼玉県学力・学習状況調査児童生徒質問紙、授業がわかる
調査等の回答をもとに、教師関係のリスクがどの程度高いかを過去データに基づき判定し、高い場合はアラートとして表示される※上記は主なものであり、この他にも、今後ユースケースが追加になる可能性がある。

15

教育総合データベースの主なユースケースについて②
あくまでも検証の射程としてリストアップを行っているものであり、その全てを早急に検証することは実現可能性に乏しい。今後、分析結果等を踏まえて関係事業者とも協議を行いつつ、優先順位を定めて随時、一つ一つについて検証の可能性を見定める。
概要
友人関係リスク
判定ある児童生徒について、学校生活アンケートや埼玉県学力・学習状況調査児童生徒質問紙、授業がわかる調査等の回答をもとに、友人関係のリスクがどの程度高いかを過去データに基づき判定し、高い場合はアラートとして表示される

学校基礎情報可視化

各学校（さらに学年・学級）単位で、児童生徒数や教職員数、県学力・学習状況調査結果、生活保護・就学援助受給児童生徒割合、特別支援教育対象児童生徒割合、日本語指導を必要とする児童生徒割
合及びそれらの推移が一覧かつグラフ等の分かりやすい形で表示される

学校カルテ（各種調査結果比較）

各学校（さらに学年・学級）単位で、各種調査やアンケートの結果が、同一集団（学年等）の経年比較
やある学年等の過去データとの比較を含め、グラフ等の分かりやすい形で表示される

学校カルテ（伸び分析）

昨年度の県学力・学習状況調査結果（又はAi-GROW）、及び今年度の生活保護・就学援助受給児
童生徒割合、特別支援教育対象児童生徒割合、日本語指導を必要とする児童生徒割合を変数として制御した上で、今年度の県学力・学習状況調査結果（又はAi-GROW）における予測値を算出して、昨年
度からの伸び等が過去データに基づく予測を上回る・下回るかが学校（さらに学年・学級）単位でアラートで
表示される

学校カルテ
（相関分析）

上記の伸び分析を行った上で、過去データに基づき、当該伸びと相関関係が特に高いと考えられるデータを分析し、有意なものがアラートで表示される※上記は主なものであり、この他にも、今後ユースケースが追加になる可能性がある。

16

教育総合データベースに実装が必要となる機能について
現在、デジタル庁実証事業として今年度中の構築を目指している「教育総合データベース」においては、以下の３つのモデルプランを想定。これを踏まえ、データベースに最終的に実装が必要となる機能について整理した。
（１）子供たちのSOSの早期発見・支援（２）貧困・虐待等の困難を有する子供への支援（３）学校カルテによる現場への継続的改善のためのフィードバック
アカウント管理／・ユーザーID等の情報を保持し、システム管理者や権限を与えられたユーザーが登録・修正・削除等を行う

ユーザー認証・ユーザーがDBを利用する際に、ID/パスワード等によりユーザーの認証を行う

データ取り込み・CSV等のデータを取り込み、自動でDBに反映する／抽出・表示されたデータについて、当該項目に絞ってCSV等で抽出できるようにする

検索

・児童生徒や学校等を検索・選択することで、当該児童生徒や学校等に係るデータが表示される

リンク・分析結果等をクリックすると、それに関連する元データがDB内で表示される

校務支援システ・校務支援システム等で更新（登録・修正・削除等）されたデータがDBにも自動連携される

ム等との連携ダッシュボード

・DBが取り込んだCSV等のデータが、児童生徒や学級・学年・学校ごとに選択すると、本市教育委員会の職員や市立小中学校の校長等でも分かりやすいような形式で表示される

アラート表示・DBが取り込んだCSV等のデータが、データ分析のアルゴリズム等に基づき、例えばその後不登校になる可能性の高いアンケート結果に該当する場合や家庭関係のリスクが高い場合などに、アラートとして表示される※今年度において全ての機能を実装するということではない。また、この他にも、今後実装が必要となる機能が追加になる可能性がある。17令和３年度データ（不登校関連）の分析結果（暫定版）について●分析の目的

長期欠席の児童生徒にどのような特徴があるか、予測が可能かどうかを検証する。
●10月末までの提供データ一覧（下線のあるデータは現時点までに未利用）
分類

データ種類

対象学年

対象学校

長期欠席調査出欠・遅刻早退状況
客観
生活状況

保健室利用状況

小１－中３

学校健診結果（身長・体重・肥満度・歯科）

全小中学校

児童生徒基本情報
県学調 質問紙調査データ

小４－中３

学校生活アンケート

中１－中２

全中学校

県学調 学力分析データ

小４－中３

全小中学校

Reading Skill Test結果

小６－中３

小学校４校、中学校
２校

主観授業がわかる調査結果

小４－中３

全小中学校

客観

AiGROW結果

小４－小６

一部の学校

主観

学力
（認知能力）

非認知能力

客観

18

令和３年度データ（不登校関連）の分析結果（暫定版）について●分析の進捗状況（令和4年10月末時点）• 利用データの範囲で仮説を洗い出し、優先度順に分析を実施中。
（19/24個実施）• 実施した分析の結果によると、約半数の仮説に関する分析で欠席率や長期欠席と関連がありそうな項目があった。（10/19個）●分析結果の要点※あくまでも、令和３年度分のデータを基にした、短期間での暫定的な分析の結果であることに留意が必要。

① 学期ごとの欠席率と次学期の長期欠席に相関が見られた• 長期欠席になった児童生徒は、そうでない群の児童生徒と比べて、その前の学期の欠席率が高いことがわかった。特に中学生ではその傾向が強かった。

② 保健室の利用回数と欠席率に相関が見られた• 保健室の利用回数が多い児童生徒は、欠席率が高くなりやすい。しかし、保健室利用回
数自体は長期欠席になる児童生徒の割合とは相関が見られなかった。

③ 学力が低い生徒の方が長期欠席割合が高い傾向が見られた（中学生のみ）• 中学生は、学力調査結果が低い生徒の方が長期欠席者の割合が高かった。一方で、小学生ではその関係が見られなかった。

19令和３年度データ（不登校関連）の分析結果（暫定版）について●分析結果を受けた現状の課題
いくつかの相関や傾向は見えてきたが、予測に利用できるほど強い相関は見られなかったため、今回の分析だけで不登校予測を行うことは難しい。以下のような問題や課題が挙げられる。
•••

単年度のデータではサンプル数が少ない
小学生（特に3年生以下）で取得しているデータ項目が少ない
仮説に優先順位をつけ、複数項目を組み合わせて分析するなど分析の深堀りが必要●今後の見通し• 令和4年度をはじめ複数年度のデータ整理を行い、分析に用いる。

• 不登校の予兆に関する仮説検証を進めるとともに、並行して複数のデータ項目を組み合わせた予測モデルを作成し、精度の検証と改善に向けた必要事項の整理を進める。
• いじめに関するSOS予測及び学校カルテ活用のための分析に着手する。
20

個人情報の保護措置について①＜目的外利用・外部提供に係る戸田市情報公開・個人情報保護運営審議会への諮問＞
教育政策室外の部署が保有する個人情報をDB構築のために利用することに関連し、以下について市
個人情報保護条例に基づき、戸田市情報公開・個人情報保護運営審議会へ諮問し、承認を得た。
①新たに個人情報取扱事務を始める場合（市条例第8条）②担当部署以外の部署が保有する個人情報を取得する場合（同第9条）③当該事務を外部に委託等する場合（同第13条）【主な取得データ一覧】

教育委員会
保有データ
(教育政策
室保有)

教育委員会
保有データ
(目的外利
用)

基礎情報

学校生活

学力等

生徒指導

クラス

出欠・遅刻・早退

県学調結果・同調査質問紙

長期欠席調査県学調管理番
号

学校生活
アンケート

授業がわかる調査

いじめ等の記録

Q-Uアンケート等

Reading Skills Test

教育相談利用有無

非認知的能力調査（AiGROW）

SC・SSW相談

基礎情報

健康

就学前段階

健康

氏名・生年月日・性別等

学校定期健診保育園・幼稚園在園時の
状況

乳幼児健診

学校名・学年

保健室利用状況

市長部局
保有データ(外部提供)

保育所児童保育要録

宛名コード

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【参考】戸田市個人情報保護条例（関係部分抜粋）（個人情報取扱事務の登録）第８条 実施機関は、個人情報取扱事務を新たに開始しようとするときは、次に掲げる事項を市長に届
け出てその登録を受けなければならない。
(1)個人情報取扱事務の名称及び目的(2)個人情報取扱事務の所掌する組織の名称(3)個人情報取扱事務の管理責任者(4)個人情報取扱事務の対象となる個人情報に関する事項(5)個人情報取扱事務の対象となる個人情報に要配慮個人情報が含まれるときは、その旨（略）
３ 市長は、（略）届出が提出された場合は、当該届出を審議会に報告しなければならない。
（目的外利用等の制限）
第９条 実施機関は、個人情報取扱事務の目的外のために保有個人情報（略）を利用（以下、「目的外利用」という。）し、又は実施機関以外の者にこれを提供（「外部提供」という。）してはならない。
２ 実施機関は、前項の規定にかかわらず、次の各号のいずれかに該当する場合においては、目的外利用又は外部提供（略）をすることができる。
(1)法令等に定めがあるとき。
(2)本人の同意があるとき(3)個人の生命、身体又は財産の安全を守るため、緊急かつやむを得ないと認められるとき。
(4)実施機関が、審議会の意見を聴いた上で、公益上特に必要があり、かつ本人の権利利益を侵害する
おそれがないと認めるとき。
（略）（外部委託の保護措置）
第13条 実施機関は、正当な理由に基づき、個人情報取扱事務を実施機関以外の者に委託する場合は、
あらかじめ、審議会の意見を聴いた上で、個人情報を保護するため必要な措置を講じなければならない。
（略）

22

個人情報の保護措置について②＜新個人情報保護法施行を見据えた運用の見直しの検討＞
令和３年個情法改正（地方公共団体に係る共通的ルール規定）が令和５年４月に施行されることを見据え、特に将来個人情報を取得する場合や、過去の個人情報を利用する場合でも恒常的な利用が見込まれる場合には、運用の変更が必要なため、今後庁内関係課とも連携しつつ、論点を整理。
第62条（利用目的の明示）により対応
利用目的以外の目的のために利用・提供することを個人情報の取得前から予定しているか

利用目的以外の目的のための利用が恒常的
か、臨時的か○その他、主に以下の条項が関連。
・利用目的の特定（第61条第１項）
・利用目的の達成に必要な範囲での個人情報の保有（第61条第２項）
・不適正な利用の禁止（第63条）
・適正な取得（第64条）
・正確性の確保（第65条）
・安全管理措置（第66条）
・従事者の義務（第67条）
・漏えい等の報告等（第68条）
・保有個人情報・個人関連情報の提供を受ける者に対する措置要求（第70条・第72条）

第61条第３項（利用目的の変更）により対応（※）利用目的の変更は、変更前の利用目的と相当の関連性を有すると合理的に認められる範囲を超えて行ってはならない

第69条第２項（目的外利用・外部提供）により対応（※）「恒常的」か「臨時的」かは、提供及び利用の具体的態様（情報を授受する主体、元の利用目的、
新たな利用目的、利用・提供の要件及び契機、提供方法、頻度等）に基づき検討する必要○また、「デジタル社会の実現に向けた重点計画」（令和３年12月24日閣議決定）について、デジタル社会形成基本法第37条第４項及び官民データ活用推進基本法第８条第４項の規定に基づき、個人情報保護委員会が内閣総理大臣に対して回答した意見（平成３年12月15日個情第1443号）において言及されている、国民向けの丁寧な説明やデータガバナンス体制の構築の重要性についても認識した上で、検討を行っていくことが必要。

（出典）こどもに関する情報・データ連携 副大臣プロジェクトチーム（第3回）（令和４年４月７日デジタル庁）

23

戸田市教育政策シンクタンク アドバイザリーボード（Ｒ4.7.20）
・データベースの構築は、最先端の知見を取り入れつつ学術的に適切な計画を立て、かつそれが教育の本質に寄与するものであること、さらにコンプライアンス上適切な取組であることが必要。
・そのためには、専門的な知識や経験を有する、様々な分野の外部アドバイザーの方からの御指導・御助言が不可欠。また、検討のプロセスも含めて幅広く世の中に対して公開し、市民や世論と対話しながら政策を進めていくことが、このデジタル社会においては一層不可欠。

今回のアドバイザ
リーボードは、初めて公開で実施し、全国各地から中央省
庁、地方自治体、教育関係者、大学・研究機関、民間企業など、
約１６０名の方が視聴。

24

戸田市教育政策シンクタンク アドバイザリーボード（Ｒ4.7.20）における主な御意見・保護者から自分のこどもの不登校のリスクを教えて欲しいと言われた場合、どのように対応するのか。また本人・保護者に対する丁寧な説明ということで現在考えていることはあるか。
・学術研究機関による二次利用について何らかのガイドラインが必要ではないか。また
プッシュ型の支援について、どのような者が担うことを想定しているのか。
・個人情報保護については、来年４月から国の個人情報保護法による規律が及ぶこととなる。またプライバシーについては別個の問題として考える必要があり、最高裁判決ではセキュリティ対策が問われていることも踏まえて検討すべき。
・倫理面の配慮事項は非常に重要だが、他方、大きな方針、ビジョンというような前向きなメッセージとすることが良いのではないか。
・データベースについて、過去のデータを遡って整備することも考えているのか。また、横展開していく上では、個人が特定されない形で、その成果を市としてもしっかりと発表
していくべき。
・親がこどものデータを見たいといった場合には、本人の権利利益の擁護という観点からは慎重に検討すべきではないか。
・今後このプロジェクトが進んでいくと、どの程度のデータ、どの範囲のものなら外部の企業や研究者と共有して問題ないかについて、広く使えるプロトコルが重要になってくる。
取組のスピードは落ちるかもしれないが、炎上のリスクを低くするためにも必要ではないか。
・このガイドラインをデータベースに限定したものにするのか、教育データ利活用一般に係るものにするのか。広い範囲を射程としてうまくカバーされていれば職員にとって分かりやすくなる一方で、個別に事項ごとにガイドライン的なものを定めていくと関わっている人はこれだけ見ればいいということで分かりやすくなるが、一覧性の観点からは課題がある。それぞれにメリットもデメリットもあるので、それを踏まえて検討いただきたい。25

教育データの利活用に関するガイドライン（案） ①○教育総合データベースの構築・運用に当たっては、個人情報を利用することになることから、住民に対して「何のためのデータ連携なのか」 等について、丁寧に考え方を説明し、理解を得る必要。
○このため、教育データの利活用に関するガイドライン（案）を、教育政策シンクタンク アドバイザリーボードで外部有識者の御知見・御意見もいただきながら策定。国の最新の動向も参考として策定しているが、「一度決定したら終わり」というものではなく、実証事業の進捗を踏まえつつ、必要な場合には、適宜見直し。

教育データ利活用の基本的な方針（※）基本的な方針に係ることについては教育データの利活用全般に、具体的措置に関することは教育総合データベースに、それぞれ主として適用されることを想定。

①教育は技術に優先する
データベースをはじめとしたデータ利活用の目的は、誰一人取り残されない、子供たち一人一人に応じた支援の実現
データは万能ではなく、データ化する必要のないもの、測れていないものが存在することを常に認識し、「手段」であるデータ利活
用が「目的」化しないようにする必要②差別的取扱いの禁止等
例えば特別支援学級や通級指導の対象とすべき者を恣意的に選別したり、いじめっ子を予測するなど、児童生徒個々人のふるい分けを行ったり、差別的な取扱いや不適正な利用につながることがないようにする。教育データの利活用が本人や保護者の望まない形で行われることによって、個人が権利利益の侵害を受けることのないようにすることが必要③内心の自由の保障等
教育データの利活用により、本人が外部に表出することを望まない内面の部分を可視化することがないようにする
行動の細部まで把握され、逐一監視されるような教育環境に置かれるとすれば自由の制約になる可能性もあり、留意する必要④教育の機会均等と水準の維持向上
教育の機会均等と水準の維持向上に資する目的で利活用し、成績等の序列化や一面的な評価につながることのないようにする
何よりも学習者である児童生徒が受益者となるよう、各主体が連携して取り組んでいく必要教育データの利活用に関するガイドライン（案） ②
教育データ利活用に際しての具体的措置
データガバナンス体制の確立 ・・・ 主体ごとの適切な役割分担の下、相互に連携・協力して実証事業に取り組む
1.総括管理主体

データガバナンス体制の中核的な役割。データ連携の目的の設定、データ項目の必要最小限性の担保、個人情報保護措置の実施、委託先の監督等

2.保有・管理主体

取扱い担当者・責任者の明確化。元の利用目的分野を超えて情報を連携する必要性、取得・提供方法等を総括管理主体とともに整理

3.分析主体傾向を分析し、判定ロジックやアルゴリズムについてまとめる。個人名が特定されないような形で加工するなど、情報の適正な取扱いの確保を図る

4.活用主体困難な状況にあると判断した子供のアセスメントを行い、プッシュ型支援等を実施。個人情報等の適正な取扱いの確保のため、安全管理措置を講ずる

安全管理措置 ・・・ 個人情報保護法令や戸田市情報セキュリティポリシー等の関係法令に則り、個人情報等の安全管理のための必要かつ適切な措置を講ずる
1.組織的管理責任者や個人情報等を扱う担当者を指定。漏洩等の事案が発生した場合の報告体制を明確化するとともに、定期的に取扱状況を把握

2.人的高い規範意識が必要。職員全般に対する教育・研修とは別途、データベースの管理・運用・セキュリティ対策等に関する研修を関係職員に対して実施

3.物理的盗難の防止、持ち運び時の漏洩防止、立ち入り権限の制限、入退室記録や監視、外部媒体の持ち込み制限。事業者に対しても適切な措置を依頼

4.技術的

職種や所属等に応じたアクセスコントロール。アクセスログ機能やファイアウォール等の設置。出力データの持出しを制限し、不要データは適切に削除

関係者に対する丁寧な説明等 ・・・ 児童生徒本人や保護者、学校関係者や市民に加え、世論一般に対し、丁寧な説明を尽くし、理解の醸成を図る
1.利用目的の丁寧な説明

改正個人情報保護法を踏まえて、児童生徒本人や保護者に対し丁寧な説明を尽くす。 (※国の検討状況を踏まえ、庁内関係部局と連携し整理)

2.学校現場にデータ
利活用文化を醸成

データ利活用の視点(目的、範囲、粒度、鮮度、文化）と併せ、学校訪問等で分析を支援。アンバサダー(仮称)等を通じた伴走型支援

3.市民・世論の理解醸成

アドバイザリーボード等を通じ、DBに係る検討内容やプロセスについて幅広く世間に公開。デジタル化やデータ連携の利点を分かりやすく情報発信

4.開示請求の対応分析結果に対し自己開示請求があった場合、条例に基づき、本人の権利利益擁護に最善の措置は何かという視点も踏まえ、慎重かつ個別具体的に判断データベースの構築・運用の在り方 ・・・ 教育関係者も容易に理解・活用できるUIの構築、行政文書の適切な記録・保管とビッグデータとしての利活用
1.ユースケース

具体的な活用イメージから当面想定されるユースケースを設定(児童生徒ダッシュボード、不登校発現リスク判定、学校カルテ等)

2.実装すべき機能

DBの根幹を成すダッシュボード機能、プッシュ型支援に必要なアラート機能を含め、最終的に実装すべき機能を整理(可能なものから実装)

3.対象年度

直近のデータ２年度分をまずは優先。優先順位を定めつつ、随時、以前の年度に遡ってデータリストを整備することも検討

4.保存期間法令や市の規程に基づいて管理。分析結果等は総括管理主体が管理する固有の情報であり、規程等を考慮すると５年を基本とすることが適当

5.卒業等に際しての取扱い

政策目的上不要になった時点で個人情報としては削除・廃棄。氏名等の単体で個人を識別できる記述を削除した情報としての蓄積方策も検討

6.DBの活用

データフォーマットや標準化の手法の公開。学術研究機関等とは個別に覚書等を締結し、単体で個人を識別できる記述を削除した上でデータを共有

参 考 資 料（戸田型オルタナティブ・プラン）

多様な学びの場の選択肢
小学校

ＳＣ・ＳＳＷ・
スクールサポーター
と連携

中学校
自宅
ＳＣ・ＳＳＷ・
スクールサポーターと連携

教室
ぱれっとルーム

埼玉県立
戸田翔陽高校内

生徒支援教室
いっぽ教室
さわやか相談室
オンラインの授業参加も

戸田市立教育センター
メタバース（認定NPO法人カタリバ）

room-K

教育支援センター
すてっぷ
29戸田型オルタナティブ・プラン ～誰一人取り残されない教育の実現～ 小さなサインを「科学の視点」で見つけ出す 「未然防止」「早期発見・早期対応」「適切な支援」のための選択肢
戸田型校内サポートルーム「ぱれっとルーム」設置事業

１人

不登校を支 援 する県立戸田翔陽高校内教室との連携
オンラインの学びの場の活用

２
データ

不登校対策ラボラトリー「ぱれっとラボ」設置事業
不登校を科 学 する
戸田市教育政策シンクタンクとの連携
全人的な教育を科学の視点で捉え、支える

デジタル庁実証事業に採択

３
連携

社会に開かれたネットワーク
構築事業（シンポジウム）

不登校を理 解 する
社会の認識を促し、協働の機運醸成を図る

・戸田型校内サポートルーム「ぱれっとルーム」設置（３校）

・小中学校スクールサポーター配置による学校・家庭支援の充実
・ICTを活用した学習支援や教育相談の推進
・教育支援センター「すてっぷ」、教育センター等との連携●埼玉県教育委員会との連携 支援教室「いっぽ」●認定NPO法人「カタリバ」との連携によるオンライ
インを活用した教育相談・学習支援
・専門家による不登校対策ラボラトリー「ぱれっとラボ」設立●「教育総合データベース」誰一人取り残されない、
子供たち一人一人に応じた支援の実現
・本市の不登校対策・支援に関する調査・研究・評価
・アンケート等を活用した調査・分析・予兆の発見
・不登校と学力面・情意面との関連に係る研究・各学校や相談室での不登校に関する取組への指導・助言
・地域や保護者を対象としたシンポジウムの開催

・ぱれっとルームでの地域人材や学校応援団等との連携の促進
・ぱれっとラボへの不登校経験者の招聘
・研究成果レポートの作成・公開

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令和４年度

戸田市教育相談充実構想

全12校週２回配置 年90回
○児童、保護者等の相談 ○教室訪問○教職員への助言 ○教職員研修の実施○ケース会議等への参加 ○発達検査の実施

新規
小学校
中学校

県費４名、４校週１回、２校隔週配置
市費６名、年３２回配置○中学校区の児童生徒、保護者等の相談○関係機関との連携 ○教職員への助言

モデル校３校配置 年１６９日
すこやかサポーターをリニューアル 年２２０日

ピアサポーター
大学生ボランティア

さわやか相談員6名 週5日
ボランティア相談員12名 週2～3日○不登校対策支援 ○ぱれっとルーム運営（小）
○校内巡回
○学習補助
○生徒指導対応○中学校区の児童生徒、保護者等との相談○教育センター・SC・SSWとの連携

新規認定NPO法人カタリバと連携

各中学校週1日配置 ※県費2名・市費１名○不登校への対応 ○児童生徒虐待への対応○家庭訪問対応 ○福祉との連携

平日及び土日に配置 週4日程度 年180日○オンライン不登校支援プログラム○オンライン教育相談・学習支援【重点事項】①専門性のある人材の安定的な確保②気軽に相談できる体制づくり③不登校児童生徒支援の充実

専門カウンセラー が対応○児童生徒、保護者等の相談 ○早期就学相談○発達検査の実施 ○5歳児発達健診での相談○SNS相談 17時から21時を想定（７月開始）

平成30年度から1名配置 年１７１日○市内小・中学校への日本語の訪問指導及びサポート○日本語指導が必要な児童生徒等へのアセスメント○日本語指導が必要な児童生徒及び保護者との相談※別途日本語指導教員5校配置

５名配置○学校及び各関係機関との相談機能の連携・強化○総合的な教育相談体制の構築〇すてっぷとの連携・相談員の支援

週1～3日

新規
月～木

10：00～15：00

金は教育相談○埼玉県教育委員会設置○個別学習（いっぽのスタッフが支援）○体験活動（栽培活動・高校生等との交流等）○戸田市教育委員会との連携事業

平日10：00～15：00

年１９０日程度○戸田市不登校対策支援の拠点○不登校児童生徒に適した支援プログラムの実施○不登校児童生徒の保護者支援○アウトリーチ型支援の研究と実践

平成30年度から１名配置

年１２０日○小・中学校、幼稚園・保育園と連携・訪問・相談○福祉、医療等と幅広く連携した早期就学相談○一人一人の教育的ニーズに応じた就学相談

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教育支援センター すてっぷの特色について特色１

戸田市の不登校対策の拠点◆不登校支援の専門的知見を活用した教室運営◆居場所、学習に適した環境の整備◆不登校支援の専門家による教育相談◆教育相談コーディネーター・SSW・SCとの連携◆総合的な不登校対策会議・教員研修運営支援
特色２
特色３

不登校児童生徒の保護者支援◆保護者の希望に応じた専門家による教育相談◆「保護者とともに不登校について考える会」協力◆すてっぷ通級状況を踏まえた保護者会の実施

一人一人に応じた支援プログラム◆不登校児童生徒に適したカリキュラム編成◆豊かな情操と社会性を育む体験活動（農業・体育・調理・絵手紙作成・茶道 等）◆個々の可能性を伸ばす先進的な学びの支援（プログラミング・STEAM教育）

特色４

アウトリーチ型支援の実践◆教育相談コーディネーター、校長、家庭との連携◆保護者の希望に応じた家庭訪問支援の実施◆個に応じた学習や生活支援プログラムの実施

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戸田型校内サポートルーム「ぱれっとルーム」
小学校12校中３校に設置（令和４年10月現在）【趣旨】誰一人取り残されない教育の実現に向け、学校生
活上、不安や困難を感じている児童や不登校傾向児童への多様な居場所の確保による早期対応・早期支援【活用例】①児童の生活や活動の場②一時的にクールダウンが必要となった
児童の居場所③教職員やスクールカウンセラー等の教
育相談の場【スクールサポーターの配置】
・他自治体で不登校やいじめ対策に関わる学校支援に関わっていた者
・元養護教諭・元教員（特別支援学級副担任等）【関連した取組】①校内研修での共通理解②保護者への周知③担当者の対応力向上研修

設置後の効果・昨年度まで不登校であった児童が登校している。
長期欠席に関する調査（A校８名減、B校７名減、C校３名減）
・各校３～４名程度の固定的な利用がある。
・ぱれっとルームで過ごしつつ、学級の授業に出られているケースがある。
・オンラインで在籍の授業に参加することができる。

課題

・学校・児童の状況に応じた学習計画や居場所作り
・教職員の共通理解と担任の協力体制強化
・スクールサポーターの勤務日数の不足（現在週３～４日）
・未設置校への支援（保護者・校長からの要望あり）

今後の方向性：成果や対象者数の増加傾向を踏まえ、効果を検証しつつ、全校拡大（R4.11～予定）

戸田型オルタナティブ・プラン

戸田市・埼玉県 連携モデル事業

埼玉県：令和４～５年度のモデル事業

不登校児童生徒の支援充実に向けて
連携・協力

埼玉県
不登校児童生徒支援教室「いっぽ」・県立高校内に設置
・戸田市立中学校の教員がサポート※先行事例（他自治体）等の調査

 （県）支援教室「いっぽ」と（市）教育支援
センター「すてっぷ」との連携・交流
 高校進学を見据えた学習支援 高校生との交流、保護者同士の交流
 不登校児童生徒のカリキュラム研究戸田市
教育支援センター

不登校児童生徒
保護者
・不登校生徒対応の知見を共有
・戸田翔陽高校の知見を活用
・戸田かけはし高等特別支援学校と連携「すてっぷ」
・民間委託での運営
・多様なプログラム
で個に応じた支援

戸田型オルタナティブ・プラン

校内サポートルーム「ぱれっとルーム」設置～誰一人取り残されない教育の実現～〇未然防止、早期発見・早期対応、適切な支援〇小さなサインを「科学の視点」で見つけ出す

大学等連携の不登校対策ラボラトリー
社会に開かれたネットワークの構築
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戸田市 × 認定NPO法人カタリバ 連携

オンライン不登校支援プログラムについて
room-K｢シェア型｣オンライン教育支援センター◎オンラインの教育相談◎オンラインの学習支援
これまで支援が届きにくかった
不登校児童生徒への手立て

連携の概要◎メタバース上での支援◎学校・行政など、オフラインの支援者との連携＜提供される主なサポートコンテンツ＞①安心・安全な学びの場②子供に合った学習機会③一人一人の個別の支援計画・学習計画の作成④定期的な１on１ミーティング⑤専門家との連携⑥保護者サポートR4.7.26連携協定締結（市町村では全国初）

今後のスケジュール
R4.8

学校へ周知
教員向け説明会
R4.8.25 支援開始（２学期開始）
R4.9.10 不登校について考える会（代表理事 今村様ご講演）

戸田型オルタナティブ・プラン 学びの選択肢拡充「roomｰK」～誰一人取り残されない教育の実現～〇未然防止、早期発見・早期対応、適切な支援〇小さなサインを「科学の視点」で見つけ出す

大学等連携の不登校対策ラボラトリー
不登校理解の場「不登校について考える会」
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