131202オープンデータ
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131202オープンデータ
- 2. オープンデータとは オープンデータとは、再配布/再利用可能・商業利用可能な原則無料のデータを指す。 本来の意味では公共・民間を問わないが、公共データの民間解放を示す場合も多い。 公共機関作成データ 公開されている共有データ PSI（Public Sector Information） OD（Open Data） 公共機関が作成する共有データ OGD（Open Government Data） 例：個人情報など の政府機微情報 例：統計情報など の政府公開情報 例：電力使用状況な どの企業公開情 報 具体的に取り組まれる政策 データの検索性を高めるデータカタログサイトの設置 再配布/再利用や商業利用を可能とする利用規約の導入 機械判読可能なデータ形式でのデータ公開 など 1
- 4. ビッグデータとオープンデータの関係性 大 デ ー タ の 大 き さ ビッグ×クローズド ビッグ×オープン 【データの例】 戸籍・世帯情報、医療カルテ、健康診断、 納税、学習・成績、犯罪 など 【概要】 データ解析により、課題原因を探り、対 策を講じることが可能。 【活用例】 検診データ解析による予防医療、雇用有 効スキル獲得による就業支援 【データの例】 特許・技術、河川水量、人口動態、地 形・地図、気象・海流、地質 など 【概要】 データのマッシュアップにより、予測 やリスク回避等の応用サービスを提供。 【活用例】 農家向け収穫保険、出店エリアシュミ レーション など スモール×オープン ビッグデータ オープンデータ 【データの例】 施設位置、路線、公共経営、イベント、 飲食店開・廃業、観光、法人登記 など 【概要】 情報を共有することで、利便性の高い サービスや官民協働の素地を作る。 【活用例】 公園や道路の維持管理、ＡＥＤの場所 と支援の呼びかけ など 小 クローズド データの公開度 オープン 参考：Innovation Nippon シンポジウム オープンデータのイノベーション・ポテンシャル 三木氏資料 3
- 5. 日本政府におけるオープンデータの取組① 2012年7月に電子行政オープンデータ戦略をIT戦略本部で策定。 本年6月に決定した日本再興戦略、世界最先端IT国家創造宣言 （新しいIT戦略）にも明記。 戦略等で掲げられた主なスケジュール 【2013年度】 • データカタログサイト試行版の立ち上げ（本年秋） • 地理空間情報、調達情報、統計情報、防災・減災情報等の優 先的掲載（2013年度中） • 自由な二次利用を認める利用規則の導入（2013年度中） • 機械判読に適した国際標準データ形式での公開の拡大 （2013年度～） 【2014年度以降】 • データカタログサイトの本格運用実施（2014年度～ ） • 世界最高水準の公開内容（データセット1万以上）を実現 （2015年度中） 4
- 6. 日本政府におけるオープンデータの取組② 電子行政オープンデータ戦略のロードマップについても、 本年6月にIT総合戦略本部で決定。 ロードマップで掲げられた具体的な取組 ① 二次利用を促進する利用ルールの整備 国に著作権がある公開データは、原則二次利用可能 ② 機械判読に適したデータ形式での公開の拡大 原則、機械判読に適した構造・データ形式でも公開 重点分野（白書、防災・減災、地理空間、人の移動関連、予算・決算・調達） の情報から優先的にオープン化 ③ データカタログ（ポータルサイト）の整備 データの横断検索や自動的提供等の機能を備えた「データカタログ」（ポータ ルサイト）を整備 ④ 公開データの拡大 ビジネス利用が期待されるデータ、新規公開のコストが低いデータ、利用者 ニーズが高いデータから公開を拡大。 ⑤ 普及・啓発、評価 ニーズの発掘や新ビジネス創出のために利活用支援を行うとともに、利用者 ニーズを反映させる仕組みを構築 各府省の取組内容についての評価も検討 5
- 7. 世界におけるオープンデータの取組① 米国におけるオープンデータ（ガバメント）の基本原則 • 透明性(Transparency)： 政府機関の活動についての情報を市民に 分かりやすく提供すること。これは、政府機関の説明性を向上させ、 政府が何を行っているか市民が理解するための情報を提供すること につながる。 • 市民参加(Participation)： 行政機関の政策決定において、市民の 知見を幅広く採り入れることで、行政機関の効率性と意思決定の質 を向上させる。 • コラボレーション(Collaboration)： 市民参加からさらに踏み込ん で、市民、非営利団体、企業、個人と政府それぞれの間の協業を進 める。政府各機関は、各層における協業を可能とするため革新的な 技術、手段、システムを利用する。 2009年1月20日 2009年9月 2012年5月 オバマ大統領就任時、覚書「Transparency and Open Government」発出 オープンガバメント指令 上記3原則を政府方針化 オープンデータ指令 政府のデータをオープンかつ機械 可読で公表するよう義務付け 6
- 8. 世界におけるオープンデータの取組② Data.gov (米国) Data.gov.uk (英国) 2009年5月公開 2009年9月公開 掲載データ数 98,852(2013年10月時点) 掲載データ数 14,198(2013年10月時点) オープンデータサイトを公開している国・地域は現在４３か国。 日本では「Open DATA METI」がカウントされている。 その他に公開している国・地域 米、英、伊、豪、オーストリア、オ ランダ、カナダ、スペイン、韓国、 中国、インド、独、ブラジル、ウル グアイ、仏、エストニア、露 など 出典：http://www.data.gov/opendatasites#mapanchon 7
- 9. 世界におけるオープンデータの取組③ 本年6月に英国で開催されたG8サミットにおいて、首脳宣言にオープン データの推進が明記。 また、具体的な取組内容やスケジュールについて記述された「オープン データ憲章」と付属文書が合意。 オープンデータ憲章 【５原則】 ① 原則としてのオープンデータ ② 質と量（時宜を得た包括的かつ正確なデータの公表） ③ すべての者が利用できる（無料かつ制約なし） （出典： http://blog.okfn.org/2013/06/18/g8④ ガバナンス改善のためのデータ公表（透明性確保） highlights-open-data-as-crucial-for⑤ イノベーションのためのデータ公表（商用利用、機械可読） governance-and-growth/） 【今後の取組】 2013.12 統計・地図・選挙結果・予算のデータ粒度・アクセス性向上の実施 2014年末 公開する分野のデータを特定 【ハイバリューデータ】 法人、犯罪と司法、地球観測、教育、エネルギーと環境、財政と契約、地理空間、 世界的な開発、政府の説明責任と民主主義、健康、科学と研究、統計、社会的流動 性と福祉、輸送と社会基盤 8
- 10. 各国の公共データ開放に関する取組の比較 イギリスの非営利団体ODI（Open Data Institute）※による各国のオープンデー タポータルサイトの評価を基に作成。 英国 一 日 当 た り の 利 用 者 数 米国 円の大きさは関係性 （他のサイトからの リンク数）の大きさ を示す フランス オーストラリア ポルトガル 日本（Open DATA METI） ニュージーランド データセット数 ※ ODIは英国政府から5年間で1千万ポンド（約15億円）の保証を受け、2012年9月に設立。経済的、環境的、社会的な便益を持つオープン データ文化の触媒として機能し、地域あるいは世界の問題へ対応するための知識の供給、ニーズ生成、創造、普及等を行う。 9
- 11. 海外におけるオープンデータ活用事例①（経済活性化） The Climate Corporation （米国） 概要 気象データや、過去60年の2平方マイル単位での収穫量や土壌情報ビッグデータ解析により、地 域や作物ごとの収穫被害発生確率に基づいた農業保険を展開。 利用者 農家 公共データ National Weather Service（NWS＝国立気象サービス）がリアルタイムに提供する地域ごとの気 象データや、農務省が提供する過去60年の2平方マイル単位での収穫量や土壌情報（ともに無償 で公表）等 ビジネス展開 2006年に設立し、急成長（取扱高３兆円となり、過去１年で１０倍）。 公共データ 気象などに左右さ れない安定した農 業をしたいなぁ。 地域や作物、希望保険料などを入力 保険でカバーできる範囲などを表示 農家 出典：http://www.climate.com/ 【効果】 ・農家は気候変動に左右されず安心して農業可能。 ・新たなサービスとしてマーケットを創出。 10
- 12. 海外におけるオープンデータ活用事例②（経済活性化） MRIS(米国) 住む前に全てが分かる不動産高度情報サービス 概要 不動産に関する様々な情報を、不動産業者だけでなく一般消費者へ分かりやすく提供。 1993年創業。登録物件総数54,266件(住宅37,353件、土地13,207件)(2012/11/15時点)。 利用者 不動産業者、一般消費者 公共データ 人口統計、公共交通機関、教育、気候、教育/ヘルスケア ビジネス展開 25の不動産協会（協会メンバーの不動産業者数：約５万）が契約。 サービスの推定年間売上高：5,000万ドル MRIS（Metropolitan Regional 公共機関 人口統計 Information Systems） 公共 交通機関 教育 【効果】 不動産業者 不動産に係る情報 ・先生１人当たりの生徒数 ・１人当たりの医師数など 気候 健康/ ヘルスケア 有 償 提 供 不動産情報（価格、 写真、地図等） 一般消費者 出典：http://www.mrishomes.com/ ・一般消費者が不動産に係る様々な情報を得ることが可能に。 ・新事業の創出。 11
- 13. 海外におけるオープンデータ活用事例③（透明性） YOU CHOOSE （英国） 概要 市民が市の予算データを活用し予算削減の提案が可能となるサービス。 利用者 市民 公共データ 予算データ ビジネス展開 公共サービス ・行政に言いたいこと があるが、予算の仕組 みが分からない。 ・代替案を考えても、 提案する仕組がない。 市の予算把握 予算削減の提案 国民・市民 【効果】 出典：http://youchoose.yougov.com/Redbridge2012/ ・市民の行政への関心が高まるとともに、参加意識を醸成。 ・市民の行政への不満の低下。 12
- 14. 海外におけるオープンデータ活用事例④（市民参加） Adopt-A-Hydrant Program Boston(米国） 概要 消火栓の場所を地図上に表示する無料アプリ。大雪の時でも消火栓が使用 できるようにするため、市民ボランティアが消火栓の管理を請け負い、地 図上に消火栓の場所とその管理者の名前が表示される。 全米で展開されているCode for Americaキャンペーンの１つとして2012年 12月に開始。 利用者 市民（ボストン・シカゴ等） ビジネス展開 公共サービス ・雪が降って消火栓が 埋まってしまうと、火 事になったときに消火 栓が機能しない・・・ 国民・市民 出典：http://adoptahydrant.org/ 13
- 15. 経済産業省のオープンデータに向けた取組① Open DATA METIサイトの構築 実際に、国の行政機関初のオープンデータカタログサイトとして、経済産業省の公 開データを対象にした「Open DATA METI」（ http://datameti.go.jp/ ）を2013年 １月に公開。 データごとにＣＣライ センスを明記すること で、ユーザの利用条件 を分かりやすく提示。 現在の利用状況（2013年10月末時点） ページビュー数 約191,000回 ダウンロード数 約 7,800回 掲載データ数 約630データセット 現在の登録データ（2013年10月末時点） 重点分野（白書、防災・減災、地理 空間、人の移動情報、予算・決算・ 調達）に係るデータ 主な統計情報（工業統計調査、商業 統計調査等） など 14
- 16. 経済産業省のオープンデータに向けた取組② 共通語彙基盤(IMI)の概要 ＩＭＩ：Infrastructure for Multi-layer Interoperability 共通語彙基盤とは、用語の参照辞書を整備することで、各種データの同 一性の確認を容易にし、その結果として、システム間の連携やオープン データの活用を容易にできるようにする仕組み。 複数組織間でデータを再利用するためには、このような仕組みが必須。 世界最先端IT国家創造宣言で、整備の重要性を明記。 語彙（ボキャブラリ） 項目名（ ype/S ub-properti T es） 人型 氏名 性別 Substi tutabl El ents: e em 性別コード 性別名 生年月日 死亡年月日 現住所 本籍 i 人_性別コード c: i 人_性別名 c: i 人_生年月日 c: i 人_死亡年月日 c: i 人_現住所 c: i 人_本籍 c: 英語名 PersonType PersonN am e PersonSex Substi tutabl El ents: e em + PersonSexC ode + PersonSexText B i ate rthD D eathD ate PresentAddress Legal dence Resi i 人_国籍 c: 国籍 項目名（ エント リー名） i 人型 c: i 人_氏名 c: i 人_性別 c: C i zenshi ti p データタイプ データタイプ（ 英語） cardi i nalty i 氏名型 c: <抽象要素> i PersonN am eType c: <abstract el ent, no type> em 0.1 . 0.1 . 項目説明 人の情報を表現するためのデータ 型。 氏名 性別 codes: 性別コード 型 i テキスト c: 型 i 日付型 c: i 日付型 c: i 住所型 c: i 住所型 c: codes: enderC odeType G i TextType c: i D ateType c: i D ateType c: i AddressType c: i AddressType c: 0.1 . 0.1 . 0.1 . 0.1 . 性別コード 性別の名称。 生年月日 死亡年月日 現住所 本籍 0.n . 国籍 <abstract el ent, no type> em i 人_国籍名 c: + C i zenshi ti pText i テキスト c: 型 i TextType c: 国籍の名称。 国籍コード i 人_国籍コード c: + C i zenshi ode ti pC codes: 国籍コード 型 codes: i zenshi odeType C ti pC 住民基本台帳で利用さ れている国籍コード 。 I 3166Al SO pha2 i 人_I 3166Al c: SO pha2 + I 3166Al SO pha2 i so_3166:SO 3166Al I pha2C odeType i so_3166:SO 3166Al I pha2C odeType 国名コード I 3166Al 。SO pha2。 2文字コード 。 I 3166Al SO pha3 i 人_I 3166Al c: SO pha3 + I 3166Al SO pha3 i so_3166:SO 3166Al I pha3C odeType i so_3166:SO 3166Al I pha3C odeType 国名コード I 3166Al 。SO pha3。 3文字コード 。 I 3166N um eri SO ｃ 出生国 出生地 氏名型 姓名 カナ姓名 ローマ字姓名 姓 カナ姓 ローマ字姓 名 カナ名 ローマ字名 ミ ルネーム ド カナミ ルネーム ド ローマ字ミ ルネーム ド 旧姓 カナ旧姓 ローマ字旧姓 サンプル値 1 G ender of a Person G ender of a Person D ate of B i of a Person rth D ate of D eath of a Person 1 男 - M appi to N IEM ng nc: PersonType nc: PersonN am e nc: PersonSex - nc: PersonC i zenshi ti p 日本国 nc: PersonC i zenshi ti pText 392 API nc: PersonSexC ode nc: PersonSexText nc: PersonB i ate rthD dateO fB i rth nc: PersonD eathD ate dateO fD eath nc: PersonResi denceAssoci onType ati dency resi nc: PersonC i zenshi PS10-4C ode ti pFI A county that assi ri gns ghts, duti and pri l es, vieges to a person because of the bi or naturalzati of the person i that country. rth i on n <抽象要素> 国籍名 Substi tutabl El ents: e em 項目説明（ 英語） N am e of a Person G ender of a Person M appi to IS A Joi ng nup Person gender i 人_I 3166N um eri c: SO ｃ i 人_出生国 c: i 人_出生地 c: i 氏名型 c: i 氏名_姓名 c: i 氏名_カナ姓名 c: i 氏名_ローマ字姓名 c: i 氏名_姓 c: i 氏名_カナ姓 c: i 氏名_ローマ字姓 c: i 氏名_名 c: i 氏名_カナ名 c: i 氏名_ローマ字名 c: i 氏名_ミ ルネーム c: ド i 氏名_カナミ ルネーム c: ド i 氏名_ローマ字ミ ルネーム c: ド i 氏名_旧姓 c: i 氏名_カナ旧姓 c: i 氏名_ローマ字旧姓 c: + I 3166N um eri SO c B i ountry rthC Bi rthPl ace PersonN am eType FulN am e l KanaFulN am e l Rom anFulN am e l Fam iyN am e l KanaFam iyN am e l Rom anFam iyN am e l Gi venN am e KanaG i venN am e Rom anG i venN am e M i eN am e ddl KanaM i eN am e ddl Rom anM i eN am e ddl M ai denN am e KanaM ai denN am e Rom anM ai denN am e i so_3166:SO 3166N um eri C odeType I ｃ i so_3166:SO 3166N um eri C odeType I ｃ 国名コード I 3166N um eri 数字3桁コード 。SO c。 。 i 場所型 c: i 場所型 c: i Locati c: onType i Locati c: onType 0.1 . 0.1 . i テキスト c: 型 i カタ c: カナテキスト 型 i テキスト c: 型 i テキスト c: 型 i カタ c: カナテキスト 型 i テキスト c: 型 i テキスト c: 型 i カタ c: カナテキスト 型 i テキスト c: 型 i テキスト c: 型 i カタ c: カナテキスト 型 i テキスト c: 型 i テキスト c: 型 i カタ c: カナテキスト 型 i テキスト c: 型 i TextType c: i TextType c: i TextType c: i TextType c: i TextType c: i TextType c: i TextType c: i TextType c: i TextType c: i TextType c: i TextType c: i TextType c: i TextType c: i TextType c: i TextType c: 0.1 . 0.1 . 0.1 . 0.1 . 0.1 . 0.1 . 0.1 . 0.1 . 0.1 . 0.1 . 0.1 . 0.1 . 0.1 . 0.1 . 0.1 . 生まれた国。 生まれた場所。 氏名を表現するためのデータ 型。 氏名（ 名） 姓、 。 氏名（ 名） 姓、 のカナ表記。 氏名（ 名） 姓、 のローマ字表記。 姓。 姓のカナ表記。 姓のローマ表記。 名。 名のカナ表記。 名のローマ字表記。 ミ ルネーム。 ド ミ ルネームのカナ表記。 ド ミ ルネームのローマ字表記。 ド 旧姓。 旧姓のカナ表記。 旧姓のローマ字表記。 A county that assi ri gns ghts, duti and pri l es, vieges to a person the bi or naturalzati of the person i that country. rth i on n A county that assi ri gns ghts, duti and pri l es, vieges to a person the bi or naturalzati of the person i that country. rth i on n A county that assi ri gns ghts, duti and pri l es, vieges to a person the bi or naturalzati of the person i that country. rth i on n A county that assi ri gns ghts, duti and pri l es, vieges to a person the bi or naturalzati of the person i that country. rth i on n A county that assi ri gns ghts, duti and pri l es, vieges to a person the bi or naturalzati of the person i that country. rth i on n Al ocati w here a person w as born. on Al ocati w here a person w as born. on because of because of because of 防災 nc: PersonC i zenshi SO 3166Al ti pI pha2C ode because of nc: PersonC i zenshi SO 3166Al ti pI pha3C ode because of nc: PersonC i zenshi SO 3166N um eri ode ti pI cC 太郎 タ ロウ countryO fB i rth pl aceO fB i rth nc: PersonSurN am e fam iyN am e l nc: PersonG i venN am e gi nam e ven al ternati am e veN nc: PersonM ai denN am e 経済 太郎 ケイザイタ ロウ Kei Taro zai 経済 ケイザイ nc: PersonB i rthLocati on nc: PersonB i rthLocati on nc: PersonN am eType nc: PersonFulN am e l nc: PersonM i eN am e ddl Ful nam e of a Person l Ful nam e i Katakana. l n Ful nam e i Rom an al l n phabet. Fam iy nam e of a Person l Fam iy nam e i Katakana. l n Fam iy nam e i Rom an al l n phabet. G i nam e of a Person ven G i nam e i Katakana. ven n G i nam e i Rom an al ven n phabet. M i e nam e of a person ddl M i e nam e i Katakana. ddl n M i e nam e i Rom an al ddl n phabet. M ai nam e. den M ai nam e i Katakana. den n M ai nam e i Rom an al den n phabet. bi am e rthN fulN am e l 将来 領域 情報交換パッケージ（IEP) 三鷹市立第四小学校 i 建物_所在 c: i 場所_地名 c: i 場所_地理識別子 c: i 場所_住所 c: 東京都三鷹市下連雀１ 丁目２ − １ ５ i 住所_住所 c: i 住所_構造化住所 c: i 構造化住所_国 c: i 構造化住所_都道府県 c: i 構造化住所_市区町村 c: i 構造化住所_町名 c: i 構造化住所_街区符号 c: i 構造化住所_住居番号 c: i 構造化住所_地番 c: i 構造化住所_方書 c: i 方書_方書 c: i 方書_ビル名 c: i 方書_部屋番号 c: i 構造化住所_郵便番号 c: i 構造化住所_住所I c: D i 構造化住所_住所コード c: 分野横断で情報交換する には、 ci zenshi ti p Substi tutabl El ents: e em 施設 コア ボキャブラリ ・・・ 調達 東京都 三鷹市 下連雀 1 25 1 181-0013 i 場所_経緯度座標 c: i 経緯度座標系_測地系コード c: i 経緯度座標系_緯度 c: i 緯度_度 c: i 緯度_分 c: i 緯度_秒 c: ・・・ i 経緯度座標系_経度 c: i 経度_度 c: i 経度_分 c: i 経度_秒 c: i 場所_U TM 座標 c: i U TM 座標系_U TM 座標 c: i U TM 座標系_U TM 測地系I c: D i U TM 座標系_東距 c: i U TM 座標系_グリ ド c: ッ ゾーンI D i U TM 座標系_グリ ド c: ッ ゾーン格子 I D i U TM 座標系_北距 c: 制度 i 場所_M G RS座標 c: i M G RS座標系_M G RS座標 c: i M G RS座標系_M G RS座標格子I c: D i 建物_施設情報 c: i 施設_I c: D i 証明_識別I c: D i 証明_証明種類 c: i 証明_発行日 c: i 証明_失効日 c: i 証明_発行者 c: i 施設_名称 c: i 施設_種別 c: i 施設_商用区分 c: i 施設_概要 c: 三鷹市立第四小学校 小学校 小・ 中一貫教育校「 連 雀学園」 に属する小学 校。 API データ カタログ ・基本的なフォーマッ トの統一 ・異なる言葉で表現し ていても、同じこと であれば同じ意味と してとらえること ・同じ言葉でも違う意 味の言葉の明確化 が必要。 出典：http://goikiban.ipa.go.jp/node/20130925/ 15
- 17. 経済産業省のオープンデータに向けた取組③ 文字情報基盤の構築 行政の実務で必要とされる約6万文字を、オープンに無償で提供 IPAmj明朝フォント ： 約6万文字を国際標準に準拠して実装 文字情報一覧表 ： 他の体系の文字との対応関係などの情報を提供 文字情報基盤：IPAｍｊ明朝フォント（漢字58,813 文字） 戸籍統一文字（漢字55,270文 字） 戸籍のオンライン手続に使用することを目的とし て整理した文字（辞書をベースに整理） 住民基本台帳ネットワークシステム統一文字（漢字19563文 字） 多くの住民が氏名に使う文字を整理 JIS漢字コード（10,050文 実用上の情報交換の必 字） 要性から、出現頻度等 常用漢字（2,136文 を元に文字を選定 （JISX2013:2004） 字） 法令、公用文書、新聞、雑誌、 放送等、一般の社会生活におい て、現代の国語を書き表す場合 の漢字使用の目安を示す。 出典：http://mojikiban.ipa.go.jp/ 16
- 18. 経済産業省のオープンデータに向けた取組④ 地方自治体と連携したオープンデータの具体化 今年度の実施内容 地理空間情報と関連付いた自治体保有データと民間のデータの連携による サービスモデルの検証 自治体データをカタログ化し、利活用に必要な技術的・制度的課題の整理 公共データの利用促進に必要なツール類の整備 コンテンストを通じたデータ活用の新しい形及び必要な措置等の整理 【モデル実証例】商品情報等の官民連携モデルの実施 • 自治体が保有する備蓄物資リスト（公 共データ）を活用し、既に広く普及し ている商品コード（民間データ）と紐 づけて動的に情報を生成し、管理する • 災害時の物資供給の迅速化・効率化 • 平常時の備蓄物資の管理の効率化 • 行政と民間事業者が密に連携した新た なサービスモデルの確立を目指す 17
- 19. 自治体のオープンデータ活用事例①（透明性） Where does my money go? 〜税金はどこへ行った？〜 「Where Does My Money Go?」は、英国のオープン・ナレッジ・ファウンデー ションが開発した、市民にとっての税金の用途を可視化するアプリ。 日本語版「～税金はどこへ行った？～」は、2012年6月30日に開催された「オー プンデータハッカソン」 において、庄司昌彦氏、川島宏一氏、関治之氏のチー ムが、横浜市のオープンデータを活用して開発。 その後、各地域におけるハッカソン等を通じ、自治体における開発が急速に拡大 し、現在（10月末）では52自治体において運用されている。 【〜税金はどこへ行った？〜を 立ち上げた自治体数の推移】 出典：Where does my money go? 〜税金はどこへ行った？〜 （http://spending.jp/） 18
- 20. 自治体のオープンデータ活用事例②（経済活性化） オープンデータを活用したアプリケーションの開発 さばえぶらり（鯖江市） 福井県鯖江市を中心に描かれたイラスト マップや古地図の上で町歩きが楽しめる 地図アプリ 公共施設、観光情報、グルメ情報、バス 停、トイレ、WiFi設置場所等のデータを 活用 無料アプリ ATR Creative、Linked Open Data Initiativeが開発 全国図書館横断検索サービス「カーリル」 全国の図書館の蔵書・貸し出し情報など を組み合わせて、横断検索・表示を可能 とした民間サービス Amazonの書籍情報や購入機能を利し、 より利便性の高いサービスを実現 図書館の蔵書・貸出情報を活用 バナー広告、地域連動型広告、グッズ販 売等の組合せにより、サービスを収益化 株式会社カーリルが運営 古地図 さばえぶらり イラストマップ 公共施設 観光 グルメ バス停 トイレ WiFi設置場所 等 出典：鯖江市ホームページ （https://www.city.sabae.fukui.jp/index.html） 図書館 蔵書・貸出 カーリル Amazon Wikipedia 出典：カーリル （http://calil.jp/） 19
- 21. 自治体のオープンデータ活用事例③（アメッシュ） 東京都下水道局がポンプ所や水再生センターなど下水道施設の運転のため に収集しているレーダー、雨水計等の情報を統合して作成したサービス。 リアルタイム（５分毎）で降雨情報を表示（都心部は250m×250m のメッ シュ）。 センサー レーダー 情報の提供 降雨情報 下水道施設 出典：http://tokyo-ame.jwa.or.jp/en/index.html 20
- 22. Open DATA METIが目指すもの 経済産業省 Open DATA METI ・我が国初のデータカタログサイトとしての試行 ・世界水準のメタデータを搭載し、LODの活用を検証 ・オープンデータの運用面に関するノウハウや課題及び改善策等を抽出 IT戦略本部・各府省庁 ・データカタログサイトが実装すべき、メタ データ、ツール類の提供 ・IT戦略本部に係る各種会議への提言 ・各府省庁が実施するオープンデータの取組 へのアドバイス 地方自治体・民間事業者等 ・Open DATA METIにディベロッパー向けペー ジを構築し、ノウハウ等を提供。 （メタデータ、ツール類、FAQ等） 日本のオープンデータの取組を牽引する！！ 21
- 23. ご清聴ありがとうございました。