1. OpenStreetMapのデータとコミュニティ活動について
Tomomichi Hayakawa (@Tom_G3X)
OpenStreetMap Foundation Japan
Center for Green Computing, Nagoya Institute of Technology
Yuma Imi, Takayuki Ito
Department of Computer Science, Nagoya Institute of Technology

2. OpenStreetMap
自己紹介
早川 知道（はやかわ ともみち）Tomomichi Hayakawa
• OpenStreetMap Tokai
• OpenStreetMap Foundation Japan
• 名古屋工業大学グリーンコンピューティング研究所
• Malaika System – CEO
• FLOSSな活動
– OpenStreetMap東海
• - http://groups.google.co.jp/group/OSM-Tokai
– XOOPS Cube Project 〜 XOOPS Cube 東海
– FLOSS桜山 〜 DS-Tokai
• 名古屋のメタ・コミュニティ
• Twitter @Tom_G3X
• うえこみ春日井小牧
– 地域情報サイト運営- http://www.kasugai-komaki.jp/
• その前は・・・株式会社ザクロ – 取締役 とか・・・・

3. 今回使用したデータについて
日本のデータについて調べてみました
日本のコミュニティ活動の調査
– 日本の履歴データ
• 全球データより日本を抽出 (planet.openstreetmap.org)
• 2007.11.7 ∼ 2012.04.30の期間
• PostGISで拡張したPostgreSQLへ (データベースで約500GB 程度)
• 加えて、藤澤さんのデータも
– http://wiki.openstreetmap.org/wiki/User:Techstrom/JapanData
日本と他地域との比較調査
– 各地域のデータ(77地域)
• 世界のデータ（Node, Way, Relation, User）
– http://odbl.de/ より取得
• 2012.4.30 現在

4. 日本のOpenStreetMap 履歴データ

5. OpenStreetMap の日本のデータ
OpenStreetMap Japan の歴史 (2007.11 – 2012.7)
90,000,000
2010.12.24 2012.4.1 ODbLライセンス切り替え
Object
relation
OpenStreetMap Foudation Japan 設立 2,162
2011. 9.23-10.3
80,000,000
way
coastline 入れ替え作業 1,994
1,965
Yahoo/Alpsデータ
node
1,842
70,000,000
user
60,000,000
1,543
1,514
1,590
1,468
1,440
1,391
3.11
1,364
1,338
1,298
1,272
50,000,000
1,238
2010.4 ‒ 1,179
国土数値情報(森林) インポート
2011.4 ‒ 2011.9
国土数値情報(公共施設) インポート
40,000,000
2010.4 ‒ 2011.10
国土数値情報(河川) インポート
854
2011.4.1
825
Yahoo/Alps道路データ インポート開始
2008.4 ‒ 802
国土数値情報(行政区域) インポート 766
743
30,000,000
698
2011.3
671
国土数値情報(発電所) インポート
645
2008.3 ‒ 2010.4 606
592
584
578
567
国土数値情報(空港) インポート 558
544
542
2011.3.6
499
Yahoo/Alpsデータの提供発表
20,000,000
472
2009.11 ‒ 2010.2 413
374
国土数値情報(海岸線) インポート 346
2010.12 ‒
312
Bing衛星写真 提供開始
2008.3 - 218
237
10,000,000
国土数値情報(鉄道) インポート開始 171
206
155
121
2010.3.31
94
109
62
73
80
国土計画局オルソ空中写真提供終了
9
14
12
30
0
2008年1月
2008年7月
2009年1月
2009年7月
2010年1月
2010年7月
2011年1月
2011年7月
2012年1月
2012年7月

6. OpenStreetMap の日本のデータ
Source Tag (All ObjectsèNode, Way, Relation)
リソースの割合を調査、sourceタグの数を集計してみたが・・・・、
Nodeにタグがあったりで、正確な比率が出せなかった orz
NRPB of PGS, 37,660 , 0.05%
MLIT(国土数値情
MLIT Japan(オ 報/森林など), PGS
ルソ), 80,873 , 292,056 , 0.35%
NRPB of MLIT Japan(オルソ)
0.10%
MLIT(国土数値情報/森林など)
KSJ2(国土数値情報)
Bing
Yahoo/Alps
KSJ2(国土数値情報),
25,007,061 , 30.36%
Sourceタグなし
Sourceタグなし,
52,482,876 , 63.72%
Bing, 494,767 , 0.60%
Yahoo/Alps,
3,970,862 , 4.82%
2012.04.30 現在

7. OpenStreetMap の日本のデータ
Highway = * (道路タグの値) (2007.11 – 2012.4)
4,500,000
steps
4,000,000
cycleway
road
3,500,000
living_street
track
2011.4.1
3,000,000
path Yahoo/Alps道路データ インポート開始
footway
2,500,000
pedestrian
service
2,000,000
residential
unclassified
1,500,000
tertiary
secondary 3.11
1,000,000
primary
trunk
500,000
motorway
0
2008年1月
2008年7月
2009年1月
2009年7月
2010年1月
2010年7月
2011年1月
2011年7月
2012年1月

8. Tag別 (Highway以外のタグ) (2007.11 – 2012.4)
800,000
3.11
landuse=
700,000
natural=
600,000
power=
leisure=
500,000
shop= 2010.4 ‒
2011. 9.23-10.3
coastline 入れ替え作業
国土数値情報(森林) インポート
Yahoo/Alpsデータ
400,000
waterway=
railway=
300,000
2010.4 ‒ 2011.10
国土数値情報(河川) インポート
200,000
2009.11 ‒ 2010.2
国土数値情報(海岸線) インポート
2008.3 - 2011.3
100,000
国土数値情報(鉄道) インポート開始 国土数値情報(発電所) インポート
0
2008年1月
2008年7月
2009年1月
2009年7月
2010年1月
2010年7月
2011年1月
2011年7月
2012年1月

9. Shop=* Leisure=* (2007.11 – 2012.4)
淡々と増えている
16,000
14,000
shop=
3.11
12,000
leisure=
10,000
8,000
6,000
4,000
2,000
0
2008年1月
2008年7月
2009年1月
2009年7月
2010年1月
2010年7月
2011年1月
2011年7月
2012年1月

10. Tagの数 (Wayの数と比較) (2007.11 – 2012.7)
9,000,000
way
8,000,000
通常のタグ
7,000,000
※但し、
以下のタグは除外している
6,000,000
Source =* ,
Node =*
5,000,000
Created_by =*
2011.4.1
Yh:* =*
Yahoo/Alps道路データ インポート開始
4,000,000
KSJ2:* = *
3,000,000
2010.4 ‒ 2011.10
国土数値情報(河川) インポート
2,000,000
1,000,000
0
2008年1月
2008年7月
2009年1月
2009年7月
2010年1月
2010年7月
2011年1月
2011年7月
2012年1月
2012年7月

11. 実は、当初、環境が整ってなくて、
Gripで集計してた事は、内緒です。
気が付いたら、
iMac３台を２週間くらい回してた orz
今は、ちゃんとDBに入ってます。

12. 日本と他地域のデータを比較し、
興味深い結果が出ましたので
紹介します。

13. OpenStretMapの品質
オブジェクトの数の指標
OSM Merit (オブジェクトの数の指標)
• OSM Merit
– http://odbl.de にて定義
– Node,Way,Relationの複数の要素を一元化した指標
OSM Merit = Node + 5*Way + 20*Relation
• OSM Merit 密度
– 1000km2 あたりのOSM Merit
– 他地域との比較に利用
OSM Merit密度 = (OSM Merit * 1000) / 面積 (km2)
• マッパー１人当たりのOSM Merit
– マッパー１人当たりのOSM Merit(オブジェクト数)
– 他地域との比較に利用
マッパー１人当たりのOSM Merit = OSM Merit / マッパー数

14. データ分析
OSM Merit 密度 (上位20地域)
OSM Merit密度 (単位面積当たりのオブジェクト数)
77地域(2012.04.30現在) と 2011.3.9の日本のデータ
Region
monaco
11,289,000
netherlands
1,990,387
france
646,354
czech_republic
540,552
luxembourg
527,690
belgium
506,001
OSM Merit密度 = 1000km2あたりのOSM Merit(データ数)
germany
490,827
gaza
441,267
・日本は13番目
slovakia
437,450
・まだ日本のコミュニティは小さいのだが、
switzerland
421,356
OSM先進地域に迫るOSM Merit(データ数)
austria
361,974
denmark
306,936
japan
280,999
・日本は、ヨーロッパ平均と同程度
europe
258,064
・3.11直前から、約一年でデータ数が約2倍に
great_britain
253,014
・日本でOSMが普及過程にあった事
italy
248,482
・3.11にクライシスマッピングが行われた
canary_islands
233,776
・4/1よりYahoo!/Alpsデータのインポートが始まった
bahrain
160,385
israel_and_palestine
122,655
slovenia
118,683
japan 20110309
124,471
0
200,000
400,000
600,000
800,000
1,000,000
1,200,000
1,400,000
1,600,000
1,800,000
2,000,000
OSM Merit / 1000km2

15. データ分析
マッパー１人あたりの人口 (OSM Merit上位20地域)
日本は普及率が低い！（マッパー人口比）
77地域(2012.04.30現在) と 2011.3.9の日本のデータ
Region
monaco
339
netherlands
3,311
= 人口/マッパー数
france
4,684
czech_republic
2,842
luxembourg
786
・日本は飛びぬけて多い
belgium
2,947
・OSM先進国と比べて、
germany
1,732
飛びぬけてOSM普及率が低い！
gaza
13,355
slovakia
4,094
・3.11直前は、さらにその倍以上低かった！
switzerland
1,596
austria
1,873
denmark
2,365
japan
64,814
europe
4,003
great_britain
4,653
italy
6,253
canary_islands
2,348
bahrain
11,631
israel_and_palestine
12,402
slovenia
2,274
japan 20110309
149,133
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
140000
160000
Population / Mapper

16. データ分析
マッパー１人あたりの面積 (OSM Merit上位20地域)
マッパー１人あたりのカバー面積が広すぎる！
Region
monaco
22
netherlands
8,196
france
41,129
= 面積(km2)/マッパー数
czech_republic
21,969
luxembourg
4,047
これも、日本は飛びぬけて広い
8,631
belgium
OSM先進国と比べて、
germany
7,565
gaza
3,243
マッパーあたりのカバー面積が飛びぬけて広い！
slovakia
36,703
switzerland
8,643
3.11直前は、さらに倍以上広かった！
austria
19,122
denmark
18,479
japan
192,282
europe
34,624
great_britain
18,180
italy
32,437
canary_islands
8,475
bahrain
7,900
israel_and_palestine
29,126
slovenia
23,011
442,430
japan 20110309
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
400000
450000
Area (1000km2)/Mapper

17. つまり、日本は、・・・・・
• データの密度は、ヨーロッパ並み
だけど
• マッパー人口比、ヨーロッパの１０倍以上
• マッパー面積比、ヨーロッパの５倍以上
èマッパー少なすぎ
それで
• マッパー１人当たりのデータ量は・・・・・・・

18. データ分析
マッパー１人あたりのOSM Merit (OSM Merit上位20地域)
１人あたりのデータ数が極端に多い！EUの６倍！
77地域(2012.04.30現在) と 2011.3.9の日本のデータ
Region
monaco
251
netherlands
16,312
france
26,584
czech_republic
11,875
マッパー１人あたりのOSM Merit = OSM Merit/マッパー数
luxembourg
2,136
belgium
4,367
・日本は、マッパー１人あたりのOMS Meritが極めて多い。
germany
3,713
gaza
1,431
・少数のマッパーで多くのデータを維持管理している状況
slovakia
16,056
・ボランタリーなプロジェクトでは将来の持続に不安があるかも
switzerland
3,642
austria
6,922
いい意味でも、悪い意味でも、日本の特徴
denmark
5,672
japan
54,031
europe
8,935
great_britain
4,600
italy
8,060
canary_islands
1,981
bahrain
1,267
israel_and_palestine
3,572
slovenia
2,731
japan 20110309
55,070
0
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
60,000
OSM Merit / Mapper

19. OpenStretMapの品質
汎用情報データベースのデータ数の指標
Node-Way比 (Wayのデータ数(情報量)の指標)
– OSMの仕様上、多様な情報を入力する場合
それぞれWayを分断する必要がある。
Node-Way比 = Node/Way
– Node-Way比が高い
• Wayのデータ数(情報量)が少ない
– Node-Way比が低い
• Wayのデータ数(情報量)が多い
– 但し、あくまで簡易な指標
– 試験的にやってみた

20. データ分析
Node-Way x OSM Merit by Region & Japan
Node-Way比と OSM Merit密度(オブジェクト)
77地域(2012.04.30現在) と 2007.11〜2012.3の日本の履歴データ
Node/Way
3.11
・Node-Way比が高い時期
45.0
・国土数値情報インポートの時期と一致する
2011.4.1
Yahoo/Alps道路データ
40.0
インポート開始 ・Node-Way比の急激な下降
・Yahoo/Alps道路データのインポート開始時期と一致
35.0
・Yahoo/Alps道路データはNode-Way比が低いデータ
情報量が多いデータといえる
2009 ‒ 2010
30.0
国土数値情報
・他地域に比べ、まだ高い
インポート
・不要なデータ、重複データ、冗長なデータなどが多いかも
25.0
・シンプルなマッピングも大事かも
20.0
15.0
Luxembourg Monaco
Netherlands
10.0
5.0
Gaza Bahrain Germany Belgium
0.0
France
0
100,000
200,000
300,000
400,000
500,000
600,000
700,000
OSM Merit密度 （オブジェクト)

22. まとめ
調査して分かった事
• 日本のデータ数は、約１年間で２倍以上増加
– OSM先進地域に近づきつつある
• 日本は、マッパー１人当りの編集量が極めて多い
– 持続可能なコミュニティとして不安がある
• 日本のデータ品質は、OSM先進地域のレベルに至っていない
• Yahoo/Alps道路データは、比較的情報量が多いデータ
• 持続可能なコミュニティの為には、
– 更なる普及活動が必要
• データ品質向上の為に、
– 重複・冗長・不要データなどの整理

23. 背景
研究の目的
• OpenStreetMapèボランタリーなコミュニティ活動
– 社会への貢献を果たしている
• 「コミュニティ活動」と「成果物の品質」
– è相関関係にある
• OpenStreetMapの品質が向上すれば
– 更に多様な社会への貢献が可能に
• 「コミュニティ活動」と「成果物の品質」の研究成果
– OSMコミュニティへフィードバック

24. OpenStretMap の品質
- Information Quarity of OpenStreetMap -

25. OpenStreetMap の品質
OpenStretMapの２つの可能性
地理情報DB と 汎用情報DB の側面がある
OpenStretMap
DB
• 地理情報データベース的な側面
– 緯度、経度 Objects
(Latitude , Longitude) (Node, Way, Relation)
– 位置、外観、形状
+
• 汎用情報データベース的な側面
– Tag ( key : Value)
Tag
– 地物の様々な情報(タグ情報)

26. OpenStretMapの品質
OSMの品質（精度＆データ数）
地理情報 (Object) 汎用情報 (Tag)
位置精度 (形状精度)
（緯度・経度・高度）
精度 繋がり精度 タグ精度
（交差・接続） （正確な情報である事）
時間精度
（最新の情報である事）
データ数 オブジェクトの数 タグの数
(より多くのオブジェクト) (より多くのタグ情報)

27. データ分析
Node-Way x OSM Merit by Region
Node-Way比(情報量)と OSM Merit密度(データ数)
77地域(2012.04.30現在) と 2011.3.9の日本のデータ
Node/Way
45.0
Japan 2011.3.9
40.0
35.0
30.0
Japan
25.0
20.0
Luxembourg Monaco
Netherlands
15.0
10.0
5.0
Bahrain Germany Belgium
Gaza France
0.0
0
100,000
200,000
300,000
400,000
500,000
600,000
700,000
OSM Merit密度 (データの数)

28. データ分析
Node-Way x OSM Merit (Japan 2007.11.7 – 2012.4.30)
日本の履歴データ (2007.11.7-2012.4.30)
50.00
45.00
40.00
Node/Way
35.00
30.00
Node/Way
25.00
20.00
15.00
10.00
5.00
0.00
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
OSM Merit密度 (データの数)

29. まとめ
今後の課題
• 品質の指標の明確化
– 品質指標を多様化し、多角的な調査
• ユーザーの活動と品質の関係
– より狭い地域での比較/調査
• コミュニティ活動とインセンティブについて