概念

公表データ上の事業所の新設と消滅

行政の公表データを時点間で突き合わせたときに現れる事業所の新設と消滅、およびその差分集計の設計原則。

定義

介護サービス情報公表システム、厚生局の届出名簿、障害福祉サービス事業所情報、子ども・子育て関連の公表資料のような行政の公表データを複数の時点で取得し、突き合わせたときに現れる「新しく載った事業所」と「公表データから消えた事業所」のこと。facility-data-churn の中核をなす概念で、「差し引き何か所増えた／減った」という純増減とは別に把握する必要がある。

純増減は新設と消滅が相殺された結果にすぎない。たとえば訪問介護は2024年12月末から2026年6月末までの1年半で差し引き667か所の増加だが、同じ期間に3,242か所が公表データから消え、それ以上の数が新しく載っている。純増減だけを見ても、その分野で何が起きているかは分からない。

kurage-products では、kurage-app-store が販売する各ナビゲーション製品が、この時点間の差分集計を機能の中心に据えている。公表データは単一時点のスナップショットとしてではなく、繰り返し取得して突き合わせる対象として扱われる。製品の説明でも「市区町村ごと・法人ごとに『いま何か所あって、何か所が消えたか』を並べて見られるようにしています」「増えた側だけを見てもこの分野の動きは分かりません」という言い方が繰り返され、純増減では見えない動きを出すことが商品価値そのものになっている。消滅数はデモ画面にとどまらず商品説明の本文にまで書かれており、隠さずに出せる数字として扱われている点も特徴である。

純増減から新設の下限を出す

差分は3つの量の関係で決まる。

純増減 = 新設 − 消滅

消滅数が公表されていれば、純増減から新設の下限が計算できる。訪問介護なら 667 + 3,242 = 3,909 件以上が、その1年半に新しく公表データへ載ったことになる。つまり35,166か所という現在の収録数に対して、同期間に3,000件台の退出と3,000件台の参入が同時に起きていたことになり、この分野は「増えている」のではなく「入れ替わっている」と表現するほうが実態に近い。

この計算が成り立つのは、消滅数を製品側が明示しているからである。純増減だけを出す製品では、この下限は求められない。

公表データから読み取れる実例

分野別の収録数と増減

分野	収録数	純増減	消えた数
訪問介護（kkaigo）	35,166か所	1年半で +667	3,242（同期間）
居宅介護支援＝ケアマネ（kkaigo）	36,212か所	1年半で −276	3,146（同期間）
障害者グループホーム（kghome）	16,022か所（4種合計28,471）	4年半で 10,012→16,022（1.60倍）	1,618
放課後等デイサービス（khoudei）	25,020か所（4種合計56,258）	4年半で 14,663→25,020（1.71倍）	3,114
就労継続支援A型（kshuro）	全国30,867事業所（4種合計）	2024年4月改定後に増勢	889件・定員13,450人分
訪問看護（kurage-visit-nursing-navi）	18,436軒	—（届出名簿と名寄せ）	—
学童保育（kgakudo）	待機児童50人以上の88市町村のみ公表	—（差分以前に母数が不明）	—
保育所（kgakudo）	全1,741市区町村（Excel）	—	—

差分集計を売りにする製品は、介護（訪問介護・ケアマネ）・障害（グループホーム・就労継続支援）・児童（放課後等デイ）という3つの制度領域にまたがって並んでいる。制度も所管も公表形式も違うが、「複数時点の突き合わせ」という同じ操作で同じ種類の数字が出せるため、領域を横断して比較できる。一方、学童保育だけは差分以前に母数が把握できておらず、この横並びから外れる。

訪問介護・居宅介護支援（kkaigo）

訪問介護35,166か所・居宅介護支援36,212か所に定期巡回・夜間対応型を合わせ、全国73,098事業所を収録。
2024年12月末〜2026年6月末の1年半で、訪問介護は差し引き667か所増。一方で同じ期間に3,242か所が公表データから消えた。
ケアマネ事業所は差し引き276か所減、消えたのは3,146か所。
訪問介護が1か所も無い市区町村は88。
差し引きでは増えている訪問介護でも、消えた数は純増を大きく上回る。増加は新設が消滅を上回った結果であって、既存の提供主体が安定していたことを意味しない。訪問介護とケアマネの両方が同じ1年半で消滅側に3,000件台を記録しており、この時期の入れ替わりの大きさが分野をまたいで現れている。片方が純増・片方が純減という向きの違いは、消滅数が同水準であることと併せて読む必要がある。

障害者グループホーム（kghome）

全国28,471事業所（グループホーム16,022か所＋短期入所9,145か所＋施設入所支援2,565か所など）。
この4年半でグループホームの公表件数は10,012から16,022へ1.60倍。同じ期間に施設入所支援は1.03倍とほとんど変わっていない。同じ障害福祉の分野でもサービス種別によって伸びがまったく違うことを示す。
1,618か所のグループホームが公表データから消えており、2024年9月末だけで473か所、うち202か所が1つの法人だった。1か月に消えた473か所は4年半分の消滅の約3割に当たり、消滅が平準化して起きているわけではないことが分かる。さらに202か所が単一法人に集中しており、事業所単位の集計では見えない塊として現れる。

放課後等デイサービス（khoudei）

全国56,258事業所を定員つきで収録。
放課後等デイサービスの公表件数は4年半で14,663から25,020へ1.71倍。
消えた事業所も3,114か所あり、うち1,947か所は2024年3月末より後（定員15,805人分）。増えた側だけを見てもこの分野の動きは分からない。消滅の6割超が直近1年に集中しており、増加率だけを見ているとこの偏りは見えない。

就労継続支援A型（kshuro）

全国30,867事業所を収録。
2024年4月の報酬改定のあと、公表データから消えた事業所が889件（それ以前の2年半は342件）。その定員を足すと13,450人分。制度変更と消滅の増加が時期として重なる。
放課後等デイと就労継続支援はどちらも定員が公表されているため、消滅を「人分」に換算できる。件数だけを並べるより、地域の受け皿がどれだけ減ったかを示しやすい。

訪問看護（kurage-visit-nursing-navi）

全国18,436軒を収録し、同じ名前の別事業所（「ひまわり」49軒・「さくら」48軒…）を住所で見分ける。
厚生局の届出名簿を突き合わせ、24時間対応・精神科訪問看護・特別管理加算の届出有無を表示する。事業所名だけでは区別できない属性が、別の公表データとの名寄せで初めて確定する例である。
この製品では消滅数は前面に出ておらず、同一性判定と属性の突き合わせが主眼になる。差分集計は同じデータセットの上で可能だが、製品ごとにどこを売りにするかは分かれる。

学童保育・保育所（kgakudo）

学童は国の公表がPDFだけで、市区町村名で数字が出るのは待機児童50人以上の88市町村のみ。全国16,330人のうち31.4%はどこの市か分からない。
保育所はExcelで全1,741市区町村ぶんが出ているため、定員・申込者・待機児童を住所から引ける。公表されていない市町村は「未公表」と書き、推定した数字は出さない。
同じ「子ども施策」でも、公表形式（PDFかExcelか）と粒度の違いが、そのまま把握できる範囲の差になる。学童はそもそも時点間の差分を取る以前に、母数が把握できていない。差分集計が成立するかどうかは、差分の取り方ではなく一次データの公表形式で決まる。

設計上の原則

「消えた」と「廃止した」は別

消えた理由は公表されていない。したがって本カタログの製品は、消えた事業所を「廃止した」とは書かない。観測できる事実は「ある時点の公表データに載っていたものが、次の時点の公表データに載っていない」という差分だけである。放課後等デイの説明でも「消えた理由は公表されていないので『廃止した』とは書きません」と明示され、就労継続支援でも同じ言い方が使われる。これは unknown-vs-outside-distinction および administrative-data-publication-gap と同じ規律であり、公表データの空白を意味の欠如として埋めてはいけないという原則に連なる。

集計単位は市区町村ごと・法人ごと

訪問介護ナビは「いま何か所あって、何か所が消えたか」を市区町村ごと・法人ごとに並べて見られるようにしている。
障害者グループホームナビは運営法人ごとに「いま何か所持っていて、何か所が消えたか」を並べる。1法人で202か所が同時に消えた事例は、事業所単位の集計では見えない。1つの法人が同時に多数を失うという動きは、市区町村別の数字にも現れない。
訪問介護が1か所も無い市区町村が88あるように、地域ごとの提供主体の有無は全国集計からは読み取れない。
全国値・市区町村値・法人値は同じデータから作れるが、同じ問いに答えない。全国の純増は地域の空白を隠し、市区町村別の増減は1法人の大量退出を隠す。

事業所の同一性判定（名寄せ）

時点間の突き合わせには、同じ事業所を同じものとして照合する処理が要る。訪問看護ナビが「ひまわり」49軒・「さくら」48軒を住所で見分けているのはその一例で、名前だけでは同一性が決まらない。厚生局の届出名簿との突き合わせのように、複数の公表データを組み合わせて初めて属性が確定する場合もある。差分集計の精度はこの同一性判定に依存する。

出してはいけない数字

空き状況は公表がないため出さない。
訪問系とケアマネに定員はない。共同生活援助は定員も公表されていないので出さない。
公表されていないものは「未公表」と書き、推定した数字は出さない（kgakudo の学童保育ナビも同じ方針）。
消滅の理由、空き状況、定員という公表されていない3種類の情報を、いずれも推測で補わないことが共通の線になっている。

隣接する差分検出（施設以外への応用）

同じ「繰り返し取得して突き合わせる」論理は、施設以外の公表データにも適用されている。kurage-products には、対象を変えた派生形が見られる。

法人の消滅と変更 — 取引先チェック（ktorihiki）は、国税庁の法人番号とインボイス登録の公表データを毎月組み直し、登録の取消・失効、登記の閉鎖、商号や所在地の変更を一覧で照合する。事業所ではなく法人という主体の差分であり、登記の閉鎖は法人の消滅に対応する。全件ファイルを毎月組み直すため、差分の周期が月次になる。
期間で入れ替わるデータ — 入札情報ナビ（knyusatsu）は官公需ポータルの検索APIを毎日取り込み、直近120日・約2万6千件・発注機関1,440を載せる。ここで件数から外れるのは公告が掲載期間を過ぎたためで、発注機関が消えたわけではない。「消えた」の意味が施設データとは異なるため、同じ差分の見た目でも解釈を分ける必要がある。施設データの消滅が台帳からの削除であるのに対し、こちらは窓から流れ出ただけである。
消さずに状態を変える — 制度ナビ（kurage-seido-navi）は、期限を過ぎた制度を一覧から外さず「受付終了」に切り替える。消すのではなく状態を書き換える設計にすると、利用者からは「無くなった」のか「終わった」のかが区別でき、差分の解釈を誤らせない。補助金ナビ（kurage-subsidy-navi）がJグランツ公開APIを日次で取り込み、締切を過ぎたものを落とすのも同じ構造で、落ちた理由が締切という公表された事実で説明できる点が入札情報ナビと共通する。

いずれも、ある時点の公表データに載っていたものが次の時点で載っていないという事実だけを扱い、理由は書かないという規律を共有している。理由が公表されている場合（締切・受付終了）だけは、その理由を書ける。

なぜ重要か

政策効果の測定 — 2024年4月の報酬改定のような制度変更の前後で消滅件数が増えるかを、純増減ではなく消滅側で見られる。就労継続支援A型の889件（改定前の2年半は342件）はその例。
事業継続性の把握 — 市区町村・法人ごとの消滅数は、その地域で提供主体が入れ替わっているのか、縮小しているのかを示す。単一法人に202か所が集中した事例は、地域単位の集計より先に法人単位で見つかる。
推測の排除 — 消滅の理由を推定して書かないことで、evidence-traceability を保つ。判定は決定的な差分計算であり、deterministic-core に沿う。
サービス種別ごとの差の可視化 — グループホーム1.60倍と施設入所支援1.03倍のように、同じ分野でも種別によって伸びが異なる。集計単位を揃えなければこの差は見えない。
供給網の実態把握 — 訪問看護のように同名事業所が多数あり、届出の有無という別の事実を重ねて初めて「その1軒が何を提供しているか」が確定する。名寄せは提供体制の把握の前提になる。
受け皿の量への換算 — 定員が公表されている分野では、消滅を人分に直せる。放課後等デイの15,805人分、就労継続支援A型の13,450人分という数字は、件数よりも地域への影響を伝えやすい。

実装上の性質

いずれも self-contained-php-app の構成（PHP1ファイル＋SQLite、DBサーバー・常駐プロセス・ポート不要）で、差分集計を同梱データに対して決定的に実行する。kurage-app-store ではいずれも55,000円（税込）の商品として並び、ソースコードは同梱され ai-modifiable-software として改変できる。集計の対象は同梱のデータセットに閉じるため、サービス種別や自治体の追加はデータの差し替えとして行われ（municipality-data-swap-expansion）、時点間比較の枠組み自体はそのまま使える。

更新の駆動は public-data-daily-ingestion の型で、標準ライブラリだけのPythonを日次または月次に走らせる形が多い。公表データの更新頻度に合わせて時点を積み増せるので、差分の期間は製品側で固定されず、データを足すほど長く取れる。住所から近い順に引く画面（address-lookup-navigator）と差分集計は同じデータセットの上に載っており、利用者は「近くに何があるか」と「そこがどれだけ入れ替わったか」を同じ画面で見ることになる。