【BigQuery公開データ分析】自宅介護 vs 施設介護：費用とサービスの比較分析

2024年9月29日2024年11月9日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

初中級データアナリスト

【興味関心】

介護業界の現状
介護サービスの比較
費用とサービスのバランス
高齢化社会
データに基づいた意思決定

【解消できるお悩み】

自宅介護と施設介護、どちらが良いのかわからない…
それぞれの費用やサービス内容を比較検討したい
介護費用の相場を知りたい
高齢化社会における介護の課題を知りたい

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

ARR(Annual Recurring Revenue)
- サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
Struccle(ストラクル)
- 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
AaaS(アース)
- Data Analytics as a Serviceの意
SaaS(サース)
- Software as a Serviceの意
GoogleCloudPlatform
- Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
GCP(ジーシーピー)
- GoogleCloudPlatformの略
BigQuery(ビッグクエリ)
- 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
SQL(エスキューエル)
- データベースを操作するプログラミング言語
クエリ
- SQLで記述した命令文
- クエリ例）
  - SQL構文のクエリ⬇
    - SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
    - 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
ペタバイト
- データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

高齢化社会の進展に伴い、介護は重要な社会問題となっています。介護が必要になった場合、自宅で介護を受けるか、施設で介護を受けるか、どちらが良いのか悩む方も多いでしょう。それぞれのメリット・デメリット、費用、サービス内容などを比較検討し、最適な介護方法を選択することが重要です。

この記事では、BigQueryを使ってアメリカの公的医療保険制度「メディケア」の公開データセットを分析し、自宅介護と施設介護の費用とサービスの比較分析を行います。BigQueryの強力な分析機能を活用することで、膨大な医療データから、自宅介護と施設介護の費用、サービス内容、利用者数などを比較し、それぞれのメリット・デメリットを明らかにすることができます。データ分析初心者の方でも、BigQueryを使えば、介護に関するデータ分析に挑戦し、介護の現状を理解するヒントを得ることができるでしょう。

BigQueryで介護データ分析を行うメリット
分析に使用するBigQueryのデータセット
BigQueryで自宅介護と施設介護を比較分析する手順
BigQueryを使った介護データ分析例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryで介護の現状を理解し、より良い介護サービスを目指そう！

1. BigQueryで介護データ分析を行うメリット

BigQueryは、介護データ分析に最適なツールです。その理由は、以下の様なメリットがあるからです。

大規模データの高速処理： 膨大な介護データを高速に分析できるため、介護サービスの現状と課題を効率的に把握できます。
様々なデータソースとの連携： 公開データ、医療機関のデータ、介護施設のデータなど、様々なデータソースと連携できるため、介護サービスを多角的に分析できます。
豊富な分析機能： SQL、機械学習、統計分析など、高度な分析機能を利用できるため、複雑な介護データ分析にも対応できます。
コストパフォーマンスの高さ： 従量課金制なので、必要な時に必要なだけ利用でき、コストを抑えられます。
高いセキュリティ： Google Cloudの強固なセキュリティ基盤により、機密性の高い介護データを安心して管理できます。

2. 分析に使用するBigQueryのデータセット

今回の分析では、BigQueryの公開データセット「Home Health Agencies」と「CMS Nursing Facilities」を使用します。これらのデータセットには、それぞれ在宅介護サービス機関と介護施設に関する情報が格納されており、サービス内容、費用、利用者数などのデータが含まれています。これらのデータを比較することで、自宅介護と施設介護の特徴を理解することができます。

3. BigQueryで自宅介護と施設介護を比較分析する手順

BigQueryで自宅介護と施設介護を比較分析する手順は以下の通りです。

3.1 1. データ確認

まず、各データセットの内容を確認します。BigQueryコンソールのUIでデータセットのスキーマを確認したり、サンプルデータをプレビューしたりすることで、データの構造や内容を理解することができます。`cms_medicare.home_health_agencies_2014` テーブルには、在宅介護サービス機関の情報が、`cms_medicare.nursing_facilities_2014`テーブルには、介護施設の情報が記録されています。それぞれ費用、サービス内容、利用者数などの情報が含まれています。

3.2 2. データ加工

必要に応じて、データを加工します。例えば、費用データを加工して州ごとの平均費用を算出したり、サービス内容を分類・集計したりします。BigQueryは、SQLを使ってデータ加工を行うための様々な関数を提供しています。

3.3 3. データ分析

加工したデータに対して、SQLクエリを用いて分析を行います。例えば、自宅介護と施設介護の費用の比較、提供されているサービス内容の違い、利用者数の推移、地域差などを分析することができます。

3.4 4. 考察と分析結果の活用

分析結果に基づいて、自宅介護と施設介護のメリット・デメリットを考察します。費用面、サービス面、利用者の状況などを考慮し、それぞれの介護方法の特徴を理解します。これらの情報は、介護サービス提供者、政策立案者、そして介護を必要とする家族にとって、意思決定の材料となるでしょう。

4. BigQueryを使った介護データ分析例

高齢化社会が進む中、介護サービスの需要はますます高まっています。

介護サービスには、大きく分けて自宅介護と施設介護の2種類があり、それぞれにメリット・デメリットがあります。

どちらの介護サービスを選択するかは、個々の状況や希望によって異なりますが、費用やサービス内容を比較検討することは重要な判断材料となります。

今回は、BigQuery公開データセットbigquery-public-data.cms_medicare.home_health_agencies_2013、bigquery-public-data.cms_medicare.home_health_agencies_2014、 bigquery-public-data.cms_medicare.nursing_facilities_2013、bigquery-public-data.cms_medicare.nursing_facilities_2014を用いて、自宅介護と施設介護の費用とサービス内容を比較分析します。

これらのデータセットには、メディケア（アメリカの高齢者向け医療保険制度）のサービス提供に関する情報が含まれています。

BigQuery分析例：自宅介護サービスの費用と訪問回数

自宅介護サービスの費用と訪問回数の関係性を分析します。

SELECT
  EXTRACT(YEAR FROM PARSE_DATE("%Y", _table_suffix)) AS year,
  state,
  AVG(total_hha_medicare_payment_amount_non_lupa) AS avg_medicare_payment,
  AVG(total_episodes_non_lupa) AS avg_episodes
FROM `bigquery-public-data.cms_medicare.home_health_agencies_*`
WHERE total_hha_medicare_payment_amount_non_lupa > 0
AND total_episodes_non_lupa > 0
GROUP BY year, state
ORDER BY year, state, avg_medicare_payment DESC

【BigQuery SQL解説】

_TABLE_SUFFIXから年を抽出します。
avg_medicare_paymentは、total_hha_medicare_payment_amount_non_lupaの平均値です。
avg_episodesは、total_episodes_non_lupaの平均値です。
WHERE句で、費用とエピソード数が0より大きい行に絞り込みます。
GROUP BY句で、yearとstateごとに集計します。
ORDER BY句で、year, state, avg_medicare_paymentの順に並べ替えます。

【BigQuery分析での活用例】

年(year)と州(state)別に、自宅介護サービスの平均費用(avg_medicare_payment)と平均エピソード数(avg_episodes)を比較することで、費用とサービス提供量の関係性を分析できます。
平均費用が高い州は、サービス内容も充実しているのか、費用対効果の高いサービス提供地域はどこなのかなど、多角的な分析が可能です。

BigQuery分析例：施設介護サービスの費用と滞在日数

施設介護サービスの費用と滞在日数の関係性を分析します。

SELECT
  EXTRACT(YEAR FROM PARSE_DATE("%Y", _table_suffix)) AS year,
  state,
  AVG(total_snf_medicare_payment_amount) AS avg_medicare_payment,
  AVG(average_length_of_stay_days) AS avg_length_of_stay
FROM `bigquery-public-data.cms_medicare.nursing_facilities_*`
WHERE total_snf_medicare_payment_amount > 0
AND average_length_of_stay_days > 0
GROUP BY year, state
ORDER BY year, state, avg_medicare_payment DESC

【BigQuery SQL解説】

_TABLE_SUFFIXから年を抽出します。
avg_medicare_paymentは、total_snf_medicare_payment_amountの平均値です。
avg_length_of_stayは、average_length_of_stay_daysの平均値です。
WHERE句で、費用と滞在日数が0より大きい行に絞り込みます。
GROUP BY句で、yearとstateごとに集計します。
ORDER BY句で、year, state, avg_medicare_paymentの順に並べ替えます。

【BigQuery分析での活用例】

年(year)と州(state)別に、施設介護サービスの平均費用(avg_medicare_payment)と平均滞在日数(avg_length_of_stay)を比較することで、費用とサービス提供量の関係性を分析できます。
平均費用が高い州は、平均滞在日数も長いのか、費用対効果の高いサービス提供地域はどこなのかなど、多角的な分析が可能です。
自宅介護サービスの分析結果と比較することで、それぞれのサービスの特徴や費用負担の違いをより明確に理解することができます。

注意点

これらのクエリは、BigQuery公開データに基づいています。データの正確性や最新性については、実際のBigQuery公開データをご自身でご確認ください。
当該分析は、様々な要因を総合的に判断する必要があります。これらのクエリは分析の一例であり、意思決定の根拠として単独で使用すべきではありません。

5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

Q1. BigQueryの無料枠を超えて利用すると、どのくらい費用がかかりますか？

A1. 無料枠を超えた場合、従量課金制で料金が発生します。料金は、処理したデータ量やストレージ容量などによって異なります。詳しくは、BigQueryの料金ページをご確認ください。

Q2. BigQueryで使えるSQLは、他のデータベースと同じですか？

A2. BigQueryは標準SQLをサポートしており、他のデータベースで学んだSQLの知識を活かすことができます。ただし、BigQuery独自の関数や構文も存在するため、BigQueryのドキュメントで詳細を確認することをおすすめします。

A3. SQLの学習には、オンライン学習サイト、書籍、動画教材など、様々な教材があります。初心者向けの教材から、上級者向けの教材まで、レベルに合わせて選ぶことができます。Googleが提供するBigQueryのチュートリアルもSQLの学習に役立ちます。

6. まとめ：BigQueryで介護の現状を理解し、より良い介護サービスを目指そう！

BigQueryは、介護データ分析に最適なツールです。BigQueryの高速な処理性能、豊富な分析機能、そして無料公開データセットを活用することで、介護の現状を分析し、介護サービスの改善に役立てることができます。ぜひ、BigQueryを導入し、データ分析の力を介護分野に活かしましょう。

BigQuery導入サポート、転職検討中の方はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。

誠心誠意精一杯対応いたします。

【参考URL】

GoogleCloudPlatform：https://console.cloud.google.com/welcome/new

BigQuery：https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja

BigQueryリリース情報：https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

BigQuery料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

Google Cloud活用事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio：https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル：https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja

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