Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
BADオープンデータ供養寺:浜松別院
Search
Sayoko Shimoyama
December 22, 2021
Technology
0
290
BADオープンデータ供養寺:浜松別院
2021年12月22日(水)に浜松市で開催された研修の資料です。
Sayoko Shimoyama
December 22, 2021
Tweet
Share
More Decks by Sayoko Shimoyama
See All by Sayoko Shimoyama
新春データ寺子屋2025〜DXリテラシー標準を読み解き、活用する
shishamous
0
57
DXは誰のため?何のために?
shishamous
1
220
DXへの第一歩 いかにX(変革)を起こすか
shishamous
2
170
奈良県統計データ利活用セミナー:データの力を業務の味方に
shishamous
0
370
データを使った現状把握と認識共有からはじめる社会変革
shishamous
0
150
2024新春データ寺子屋:2023 OECD OURdata Indexを読み解く
shishamous
1
140
黒部ふくしDXフォーラム:DXってなんだ?これから起こる社会の変化への対応
shishamous
0
210
デジタル活用・DXを体感するセミナー「DXは誰のため? 何のために?」
shishamous
0
240
自治体におけるデータ利活用〜最前線とその裏側
shishamous
1
570
Other Decks in Technology
See All in Technology
Delegating the chores of authenticating users to Keycloak
ahus1
0
180
LIXIL基幹システム刷新に立ち向かう技術的アプローチについて
tsukuha
1
360
[SRE NEXT] ARR150億円_エンジニア140名_27チーム_17プロダクトから始めるSLO.pdf
satos
5
3k
助けて! XからWaylandに移行しないと新しいGNOMEが使えなくなっちゃう 2025-07-12
nobutomurata
2
200
第64回コンピュータビジョン勉強会「The PanAf-FGBG Dataset: Understanding the Impact of Backgrounds in Wildlife Behaviour Recognition」
x_ttyszk
0
240
AI エージェントと考え直すデータ基盤
na0
20
7.9k
セキュアなAI活用のためのLiteLLMの可能性
tk3fftk
1
320
研究開発部メンバーの働き⽅ / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
3
18k
CDK Vibe Coding Fes
tomoki10
1
620
LLM拡張解体新書/llm-extension-deep-dive
oracle4engineer
PRO
23
5.7k
Getting to Know Your Legacy (System) with AI-Driven Software Archeology (WeAreDevelopers World Congress 2025)
feststelltaste
1
190
ソフトウェアQAがハードウェアの人になったの
mineo_matsuya
3
200
Featured
See All Featured
Docker and Python
trallard
45
3.5k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
271
27k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
331
22k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
Side Projects
sachag
455
42k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.7k
KATA
mclloyd
30
14k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.8k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
299
21k
Building Applications with DynamoDB
mza
95
6.5k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
200k
Transcript
ό ỽ υ Φ ồ ϓ ϯ σ ồ λ
ڙ ཆ ࣉ দ ผ Ӄ ೋ ˓ ೋ Ұ े ೋ ݄ ೋ े ೋ
ό ỽ υ Φ ồ ϓ ϯ σ ồ λ
ڙ ཆ ࣉ ỏ ͜ ͷ ੈ Λ ͞ · Α ͏ ό ỽ υ Φ ồ ϓ ϯ σ ồ λ Λ ڙ ཆ ớ ử σ ồ λ Ϋ Ϩ ϯ δ ϯ ά Ờ ͠ ͯ ỏ ά ỽ υ σ ồ λ ʹ ੜ · Ε ม Θ Β ͤ Δ ํ ๏ Λ ڞ ༗ ͢ Δ ॴ Ͱ ͢ Ố 2
ό ỽ υ Φ ồ ϓ ϯ σ ồ λ
ͱ u ੳ Λ ͠ ͨ Γ ỏ α ồ Ϗ ε Λ ࡞ ỳ ͨ Γ ͠ Α ͏ ͱ ͠ ͨ ࣌ ʹ ỏ ༻ Մ ೳ ʹ ͳ ỳ ͯ ͍ ͳ ͍ Φ ồ ϓ ϯ σ ồ λ u ͑ Δ Α ͏ ʹ ͢ Δ ʹ େ ͳ ख ؒ ͕ ͔ ͔ Δ u த ʹ σ ồ λ ͷ ղ ऍ ʹ ࢧ ো Λ ͖ ͨ ͢ Α ͏ ͳ ڟ ѱ ͳ ͷ ͋ Γ ỏ ؾ ͔ ͣ ʹ ỳ ͯ ͠ · ͏ ͱ ൵ ࢂ 3
ủ ڙ ཆ Ứ ͱ ͍ ͏ ί ϯ η
ϓ τ u ό ỽ υ σ ồ λ ୭ ͔ Λ ۤ ͠ Ί Α ͏ ͱ ҙ ਤ ͠ ͯ ࡞ Β Ε ͨ ༁ Ͱ ͋ Γ · ͤ Μ u ࡞ ऀ ỏ ద ͳ σ ồ λ ͕ Ͳ ͷ Α ͏ ͳ ͷ ͔ Β ͳ ͔ ỳ ͨ ͷ ͔ ͠ Ε · ͤ Μ u ͠ ͔ ͠ ỏ ό ỽ υ σ ồ λ ೋ ͱ ͜ ͷ ੈ Λ ኲ ኾ Θ ͳ ͍ Α ͏ ʹ ͞ ͤ Δ ඞ ཁ ͕ ͋ Γ · ͢ 4
! " # $ % & ' ( ) *
+ , - . / 0 1 2 2 3 ! " # $ % & ' ( ) * + , ) - . " / ! 5
σ δ λ ϧ લ ఏ ͷ ࣌ ỏ
ۀ Ͱ ѻ ͏ ใ શ ͯ ί ϯ ϐ ỿ ồ λ ồ Ͱ ѻ ͑ Δ ủ σ ồ λ Ứ ͱ ͠ ͯ ཧ ͢ Δ ඞ ཁ ͕ ͋ Δ ! " # $ % & ' ( ) * + , - . / 0 1 ( 2 3 . 6
σδλϧԽࡾݪଇ σδλϧٕज़Λ׆༻ͨ͠ߦͷਪਐͷجຊݪଇ ᶃσδλϧ ϑΝʔετ w σδλϧٕज़Λ పఈతʹ׆༻͠ɺ σδλϧॲཧΛલఏͱ͠ ͨαʔϏεઃܭΛߦ͏ ᶄϫϯεΦϯϦʔ
w Ұఏग़ͨ͠ใɺೋ ఏग़͢Δ͜ͱΛෆཁͱ ͢Δ ᶅίωΫςουɾ ϫϯετοϓ w ຽؒαʔϏεΛؚΊɺෳ ͷखଓɾαʔϏεΛϫ ϯετοϓͰ࣮ݱ͢Δ 7 ग़యɿσδλϧखଓ๏ͷ֓ཁʢྩݩ12݄ࢪߦʣhttps://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/hourei/digital.html ੈք࠷ઌσδλϧࠃՈએݴɾຽσʔλ׆༻ਪਐجຊܭը(ྩݩ6݄14ֳܾٞఆ) ༻ޠू http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/decision.html !"#$%&'()*+,$-./01234567 8'9:;<=>?>@ABCDE
違いを聞かれたら説明できますか? σʔλ ใ
σʔλͱʁ *40ٴͼ+*4ن֨ʹΑΔఆٛ "SFJOUFSQSFUBCMFSFQSFTFOUBUJPOPGJOGPSNBUJPOJOBGPSNBMJ[FENBOOFSTVJUBCMFGPS DPNNVOJDBUJPO JOUFSQSFUBUJPO PSQSPDFTTJOHz *40*&$ IUUQTXXXJTPPSHPCQVJJTPTUEJTPJFDFEFO ຊۀن֨ʮ9ใॲཧ༻ޠجຊ༻ޠʯIUUQLJLBLVSVJDPNY9IUNM
ใͷදݱͰ͋ͬͯɺ ୡɺղऍ·ͨॲཧʹద͢ΔΑ͏ʹܗࣜԽ͞Εɺ ࠶ใͱͯ͠ղऍͰ͖Δͷ
ใͱʁ *40ٴͼ+*4ن֨ʹΑΔఆٛ ,OPXMFEHFDPODFSOJOHPCKFDUT TVDIBTGBDUT FWFOUT UIJOHT QSPDFTTFT PSJEFBT JODMVEJOHDPODFQUT
UIBUXJUIJOBDFSUBJODPOUFYUIBTBQBSUJDVMBSNFBOJOH *40*&$ IUUQTXXXJTPPSHPCQVJJTPTUEJTPJFDFEFO ຊۀن֨ʮ9ใॲཧ༻ޠجຊ༻ޠʯIUUQLJLBLVSVJDPNY9IUNM ࣄ࣮ɼࣄɼࣄɼաఔɼணͳͲͷ ରʹؔͯ͠Γಘͨ͜ͱͰ͋ͬͯɼ ֓೦ΛؚΈɼҰఆͷจ຺தͰಛఆͷҙຯΛͭͷɻ
σʔλは、ใを形式化したもの σʔλ ใ ࠶ใͱͯ͠ղऍͰ͖Δͷ 11
ࣈ 12
ใ 浜松市役所で 2021年1⽉23⽇に開催された データ分析ワークショップの 参加登録者数は ⼈です。 13
σʔλ ϫʔΫγϣοϓ ։࠵ ϫʔΫγϣοϓ ։࠵ॴ ࢀՃొऀ দࢢॴ
14
ใ⁶σʔλ ํʹมՄೳ 15 ϫʔΫγϣοϓ ։࠵ ϫʔΫγϣοϓ ։࠵ॴ ࢀՃొ ऀ
দࢢॴ দࢢॴͰ 20211݄23ʹ։࠵͞Εͨ σʔλੳϫʔΫγϣοϓͷ ࢀՃొऀ ਓͰ͢ɻ
σʔλԽ͢Δ͜ͱͰ ଞͷσʔλͱΈ߹ΘͤΒΕΔ • ৽͍͠ʮใʯ͕ औΓग़ͤΔ 16 Qɿ֤ϫʔΫγϣοϓͷ ʮΩϟϯηϧʯ Ͳͷ͘Β͍ʁ 30
35 40 24 29 34 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 ϫʔΫγϣοϓผ ࢀՃऀͷൺֱ ࢀՃऀ ࢀՃొऀ
σʔλੳ σʔλ͔ΒใΛҾ͖ग़͢͜ͱ 17 Ωϟϯηϧ 30 35 40
24 29 34 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 ϫʔΫγϣοϓผ ࢀՃऀͷൺֱ ࢀՃऀ ࢀՃొऀ
ࣝΛ׆༻ͯ͠அ͕Ͱ͖Δঢ়ଶ ʹͳΔͱʮܙʯͱݺΔͷʹ ͳΔɻ ϙΠϯτɿ %ɾ*ɾ,ɾ8ͷͭͳ͕ΓͰՁΛߴΊΔ ,OPXMFEHF ʢࣝʣ *OGPSNBUJPO ʢใʣ
%BUB ʢσʔλʣ 8JTEPN ʢܙʣ Ձ աڈ ະདྷ ʮσʔλʯɺ୯ͳΔʢࣄ࣮ঢ় گΛද͢ʣࣈจࣈྻͷू·Γ ͰɺͦΕ͚ͩͰҙຯΛ࣋ͨͳ͍ɻ σʔλॲཧʹΑͬͯಘΒΕΔ ʮใʯʹͳͬͯ͡Ίͯɺҙຯ Λ࣋ͭͷʹͳΔɻ ใΛੵؔ͠࿈͚Δ͜ͱͰɺ ʮࣝʯͱͯ͠ࣄͷنଇੑ ΛཧղͰ͖Δɻ
࣍ճ͔Βఆһ ʙ͘Β͍ ଟΊʹਃࠐΛड͚͚ͯ େৎͦ͏ %*,8ϞσϧʹͯΊͨྫ ,OPXMFEHF ʢࣝʣ *OGPSNBUJPO ʢใʣ
%BUB ʢσʔλʣ 8JTEPN ʢܙʣ Ձ աڈ ະདྷ ֤ϫʔΫγϣοϓͷ ొऀͱࢀՃऀ ֤ϫʔΫγϣοϓͷ Ωϟϯηϧ ϫʔΫγϣοϓͷΩϟϯηϧ େମຖճʙ͘Β͍
!"#$%&'()*+,-./(,0 nݱͰΠϕϯτΛߦͳ͍ͬͯͨ࣌ͱΦϯϥΠϯΠϕϯτͰ ΩϟϯηϧมΘΔͷͰʁ nࢀՃऀ͕શવҧ͏Πϕϯτͷ߹ʁ มԽʹରԠͯ͠ʮܙʯΛΞοϓσʔτ͢ΔͨΊʹɺ %*,8ΛߦͬͨΓདྷͨΓ͢Δඞཁ͕͋Δ 20
σʔλͷΈ߹Θͤ৽ͨͳՁΛੜΉ nαϯϑϥϯγείࢢͰɺҿ৯ళʹର࣮ͯ͠ࢪͨ͠อ݈Ӵੜݕࠪ ͷ݁ՌΛσʔλͱͯ͠ެ։͍ͯ͠Δ n:FMQͦΕΛαʔϏεʹऔΓࠐΈɺ l)FBMUI 4DPSFzͱͯ͠ ຬͷείΞʹม͠ɺ֤ҿ৯ళͷϨϏϡʔϖʔδʹදࣔ
ӴੜείΞɿ
:FMQϢʔβʔʹΑΓ҆৺ɾ҆શΛಧ͚ΒΕΔ αʔϏεΛఏڙՄೳʹ ۙͷอ݈Ӵੜ ݕࠪʹ͓͍ͯҧ ͕߲͋ͬͨ :FMQɿ l)FBMUI4DPSFzৄࡉϖʔδͷྫ
αϯϑϥϯγείࢢ º :FMQ͔Βݟ͑Δ σʔλ͕ͨΒࣾ͢ձมֵ ͠αϯϑϥϯγείࢢ͕ Ӵੜௐࠪ݁ՌΛαΠτͰެද͍ͯ͠Δ ͚ͩͩͬͨΒʁ Ұ෦ͷਓ͔͠ݟʹདྷͳ͍ ͠:FMQ͕ ಠࣗʹҿ৯ళΛධՁ͢Δ
είΞΛ͚͍ͯͨΒʁ ެฏੑ͕୲อ͞Εͳ͍ ڧΈɿళฮͷӦۀσʔλޱίϛ σʔλΛूΊͯɺଟ͘ͷϢʔβ͕ ू·ΔΛ͍࣋ͬͯΔ ڧΈɿࢢຽͷ҆શΛकΔͨΊʹ࣮ࢪ ͨ͠ௐࠪ݁Ռͱͯ͠ɺެฏͳσʔλ ΛఏڙͰ͖Δ σʔλ͕ڞ༗͞ΕΔ͜ͱͰ ʮ৫Λ͑ͯಘҙΛ୲Ͱ͖Δࣾձʯ͕࣮ݱ
ߦͷσʔλ୭ʹͰ͑ΔΑ͏ʹ ެ։͞Ε͍ͯΔඞཁ͕͋Δ n Ӵੜௐࠪࢢͷ੫ۚΛͬͯӡ༻͞Ε͍ͯΔͷͰɺ ೲ੫ऀͦ͘͠ͷσʔλΛ͏ݖརΛ͍࣋ͬͯΔ n ୭Ͱࣗ༝ʹ͑ΔσʔλͰ͋Δඞཁ͕͋Δ ͠αϯϑϥϯγείࢢ͕ :FMQ͚ͩʹӴੜௐࠪ݁ՌσʔλΛ ͍ͯͨ͠Βʁ
ಛఆاۀΛࢧԉ͢ΔܗͰෆެฏ Φʔϓϯσʔλ
Φʔϓϯσʔλͷఆٛ ࠃɺํެڞஂମٴͼࣄۀऀ͕อ༗͢Δຽσʔλͷ͏ͪɺࠃຽ୭͕Πϯ λʔωοτΛ௨ͯ͡༰қʹར༻ʢՃɺฤूɺ࠶ʣͰ͖ΔΑ͏ɺ࣍ͷ ͍ͣΕͷ߲ʹ֘͢ΔܗͰެ։͞ΕͨσʔλΛΦʔϓϯσʔλͱఆٛ͢Δ ʲग़యʳʮΦʔϓϯσʔλجຊࢦʯฏ݄ ߴใ௨৴ωοτϫʔΫࣾձਪਐઓུຊ෦ɾຽσʔλ׆༻ਪਐઓུձܾٞఆ ӦརతɺඇӦརతΛΘͣ ೋ࣍ར༻Մೳͳϧʔϧ͕ద༻͞Εͨͷ
ػցಡʹదͨ͠ͷ ແঈͰར༻Ͱ͖Δͷ 26
Open By Default (ʮΦʔϓϯσʔλݑষʯʹΑΔࠃࡍతͳ߹ҙ ʮ੫ۚΛͬͯ࡞ΒΕͨσʔλશͯެ ڞࡒͱͯ͠ެ։͢Δ͖Ͱ͋Δʯ ͱ͍͏ߟ͑ํΛݪଇͱͯ͠࠾༻ 27
lΦʔϓϯσʔλzͱɺ ݩʑօ͞ΜͷͷͩͬͨσʔλΛ ฦ͢͜ͱͩͱߟ͍͑ͯ·͢ɻ - Miquel Mateu, Open Data Manager of
Barcelona City 14-18 June 2016, World Data Viz Challenge 2016, Barcelona
ɿຽσʔλ׆༻ਪਐجຊ๏ࢪߦ ˠࠃٴͼ࣏ࣗମΦʔϓϯσʔλʹऔΓΉ͜ͱ͕͚ٛΒΕͨ ʢࠃٴͼํެڞஂମ͕อ༗͢Δຽσʔλͷ ༰қͳར༻ʣ ୈेҰ ࠃٴͼํެڞஂମɺࣗΒ͕อ༗ ͢Δຽσʔλʹ͍ͭͯɺݸਓٴͼ๏ਓͷݖརར ӹɺࠃͷ҆શ͕͞ΕΔ͜ͱͷͳ͍Α͏ʹͭ͠ ͭɺࠃຽ͕Πϯλʔωοτͦͷଞͷߴใ௨৴
ωοτϫʔΫΛ௨ͯ͡༰қʹར༻Ͱ͖ΔΑ͏ɺඞ ཁͳાஔΛߨͣΔͷͱ͢Δɻ ʢใγεςϜʹΔن֨ͷඋٴͼޓੑͷ֬ อʣ ୈेޒ ࠃٴͼํެڞஂମɺຽσʔλ ׆༻ʹࢿ͢ΔͨΊɺ૬ޓʹ࿈ܞͯ͠ɺࣗΒͷใ γεςϜʹΔن֨ͷඋٴͼޓੑͷ֬อɺۀ ͷݟͦ͠ͷଞͷඞཁͳાஔΛߨͣΔͷͱ͢ Δɻ ग़యɿhttps://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/hourei/detakatsuyo_honbun.html ʢจΑΓൈਮʣ
݄ɿσʔλઓུʹ͓͍ͯ ʮ٤ۓʹऔΓΉ͜ͱʯʹҐஔ͚ΒΕͨ ग़యɿʮσʔλઓུλεΫ ϑΥʔεୈҰ࣍ͱΓ·ͱΊʯ ྩ݄̎σδλϧɾ Ψόϝϯτֳ྅ձܾٞఆ https://www.kantei.go.jp/jp/singi/i t2/dgov/dai10/siryou_a.pdf ʢΦʔϓϯσʔλͷਪਐʣ
σʔλ෯͘ར׆༻͞ΕΔ͜ͱͰͦͷՁ͕࠷େݶൃش͞ΕΔ͜ͱ͔Βɺ͜Ε· ͰΦʔϓϯσʔλͷଅਐΛߦ͖͓ͬͯͯΓɺଟ͘ͷল࣏ࣗମ͕Φʔϓϯσʔλ ʹऔΜͰ͍Δɻ͔͠͠ͳ͕Βɺ࣭ɺྔͱʹ·ͩվળͷ༨͕͋ΓɺΑΓ෯͘ ༷ʑͳܦࡁࣾձ׆ಈʹར׆༻͞ΕΔΑ͏ɺΦʔϓϯσʔλͷऔΛڧԽ͢Δඞཁ͕ ͋Δɻ
Φʔϓϯσʔλͷҙٛ ࠃຽࢀՃɾຽڠಇͷਪਐΛ௨ͨ͡ ॾ՝ͷղܾɺܦࡁ׆ੑԽ ߦͷߴԽɾޮԽ ಁ໌ੑɾ৴པͷ্ ʲग़యʳʮΦʔϓϯσʔλجຊࢦʯฏ݄ ߴใ௨৴ωοτϫʔΫࣾձਪਐઓུຊ෦ɾຽσʔλ׆༻ਪਐઓུձܾٞఆ
Φʔϓϯσʔλͷҙٛ ࠃຽࢀՃɾຽڠಇͷਪਐΛ௨ͨ͡ ॾ՝ͷղܾɺܦࡁ׆ੑԽ ߦͷߴԽɾޮԽ ಁ໌ੑɾ৴པͷ্ ʲग़యʳʮΦʔϓϯσʔλجຊࢦʯฏ݄ ߴใ௨৴ωοτϫʔΫࣾձਪਐઓུຊ෦ɾຽσʔλ׆༻ਪਐઓུձܾٞఆ
ͳͥຽڠಇ͕ඞཁͳͷ͔ʁ ͜Ε·Ͱߦ͕ެڞαʔϏεӡӦͷओମͩͬͨ ߦ ॅຽ ੫ۚ ެڞαʔϏε
ͳͥຽڠಇ͕ඞཁͳͷ͔ʁ • ੫ऩ͕ݮΔͱɺ͜Ε·Ͱ௨ΓͷެڞαʔϏε ҡ࣋Ͱ͖ͳ͘ͳΔ ߦ ॅຽ ੫ۚ ެڞαʔϏε
ຽڠಇʹΑͬͯҬΛ࣋ଓՄೳʹ͢Δ ߦ ॅຽ ެڞαʔϏε اۀɾݚڀػؔɾ γϏοΫςοΫ ߦ͕ಘҙͳ෦ɺ ߦʹ͔͠Ͱ͖ͳ͍ ෦ʹूத͢Δ
ຽ͕ؒಘҙͳͱ͜Ζ ຽؒʹͤΔ ੫ۚ
ΦʔϓϯσʔλʹΑͬͯɺ ৫Λ͑ͯಘҙΛ୲Ͱ͖Δࣾձ ͕࣮ݱ͢Δ ߦ ॅຽ ੫ۚ ެڞαʔϏε اۀɾݚڀػؔɾ γϏοΫςοΫ
ߦͷ࣋ͭใΛ ʮσʔλʯͱ͍͏ ڞ༗ʹదͨ͠ܗͰ ຽؒʹ։์͢Δ OPEN DATA
ࣄྫɿւࢢ࠭ࡂʹ͓͚ΔʮΓʯͷಛఆ ݚڀऀٕज़ऀʹΑΔ༗ࢤνʔϜ͕ΦʔϓϯσʔλΛͬͯൃࡂޙ࣌ؒҎʹղੳ 37 ग़యɿ ʮ੩Ԭݝ͕ࢦ͢ʮ7*356"-4)*;60,"ߏʯͱʁʯਿຊࢯ
2017͔Β ਐΊ͍ͯͨ VIRTUAL SHIZUOKA ߏ σʔλࠒͷඋ͕͑ ͋ΔͱΠϯγσϯτ࣌ ʹ׆͖Δ 38 ग़యɿ
ʮ੩Ԭݝ͕ࢦ͢ʮ7*356"-4)*;60,"ߏʯͱʁʯਿຊࢯ IUUQTJOGPUPLZPEJHJUBMUXJONFUSPUPLZPMHKQLFOUPVLBJ
39 σʔλΛΦʔϓϯʹ͍ͯͨ͜͠ͱͰɺ ݝி৫͚ͩͰରԠ͕ݶΒΕ͍ͯ ͨͱ͜Ζɺ৭Μͳਓ͕৭ΜͳղੳΛ ͯ͠Լͬͨ͞ɻ ͕࣌มΘͬͨͳͱࢥ͍·͢ɻ ʢ෭ࣄ ݄ձݟʣ ग़యɿIUUQTXXXZPVUVCFDPNXBUDI W.:P92XV.YQL
;BJN Θͨ͠ͷڅۚ n ຊ࠷େͷΦϯϥΠϯՈ ܭʮ;BJNʯͷΦϓγϣ ϯαʔϏε n ॅΜͰ͍ΔҬՈߏ ɺՈܭͷه͔Β ʮΒ͑ΔՄೳੑ͕͋Δ
څۚखɾ߇আʯΛ ׂΓग़͢ػೳΛఏڙ n ࠃɾ࣏ࣗମͷެ։͍ͯ͠ ΔڅۚใΛऔΓࠐΜ Ͱ͍Δ ຽڠಇͷࣄྫᶄ
ຽڠಇͷࣄྫᶄɿ;BJN Θͨ͠ͷڅۚ ΦʔϓϯσʔλͷࣗಈऔಘͷΈʹΑͬͯ ࠷৽ใͷ৴͕Մೳʹ ʢϓϨεϦϦʔεهࣄΑΓʣ ࠓޙΑΓଟ͘ͷ࣏ࣗମ ͷެࣜใͱ࿈ܞ͠ɺͻͱΓ ͻͱΓͷʮΒͳ͔ͬͨʯ ʮΘ͔Βͳ͔ͬͨʯΛͳ͘͢ ϓϥοτϑΥʔϜͱͯ͠
վमɾվળͯ͠·͍Γ·͢ɻ IUUQT[BJNDPKQOFXTBSDIJWFT
࣭ʹ͑Δ͚ͩͰ ࣗʹ੍͕͋ͬͨ Θ͔Δʮ$JWJDIBUʯ n /ߴىۀ෦ͷߴढ़ี͞Μͱ ଜాܓޜ͞Μ͕։ൃ n ࣭ʹ͍͚͑ͯͩ͘Ͱສ छྨΛӽ͑Δத͔ΒϢʔβʔ ʹͽͬͨΓͳ੍Λνϟοτ
ͰఏҊ n ୳͠ํ͕Θ͔Βͳ͍ɺ͕ࣗ ରऀͳͷ͔Θ͔Βͳ͍ɺ ਃํ๏͕͍͠ͳͲͷΈ Λղܾ ग़యɿ/ߴϓϨεϦϦʔε https://nnn.ed.jp/news/blog/archives/1 1586.html ຽڠಇͷࣄྫᶅ
ຽڠಇͷਐΊํͷҧ͍ ϓϩδΣΫτυϦϒϯ ΦʔϓϯσʔλυϦϒϯ ۚમతίετ େ খ ίϛϡχέʔγϣϯ ίετ େ খ
࣮εϐʔυ ͍ ͍ ίϯτϩʔϧ ͋Δఔޮ͘ ޮ͔ͤͮΒ͍ ࣋ଓੑ ߴ 43 ్தͰҠߦ͢Δέʔε
Φʔϓϯσʔλͷҙٛ ࠃຽࢀՃɾຽڠಇͷਪਐΛ௨ͨ͡ ॾ՝ͷղܾɺܦࡁ׆ੑԽ ߦͷߴԽɾޮԽ ಁ໌ੑɾ৴པͷ্ • ʲग़యʳʮΦʔϓϯσʔλجຊࢦʯฏ݄
ߴใ௨৴ωοτϫʔΫࣾձਪਐઓུຊ෦ɾຽσʔλ׆༻ਪਐઓུձܾٞ ఆ ΦʔϓϯσʔλԽ ͢Δ࡞ۀͷɺ ࣄ͕૿͑ΔͷͰʜʁ
!"!" #$%&'$( )*+,'$( -./01, 2345678 /9:;5 n %9ΛਐΊΔͨΊʹɺிͰѻ͏ใ͕ σʔλʢίϯϐϡʔλॲཧʹ࠷దԽͨ͠ ܗʣʹͳ͍ͬͯΔඞཁ͕͋Δ
n .ΛਐΊΔͨΊʹɺிͷσʔλ͕ ੳՄೳͳঢ়ଶʹͳ͍ͬͯΔඞཁ͕͋Δ n ΦʔϓϯσʔλԽΛਐΊͳ͔ͬͨͱͯ͠ɺ ݁ہσʔλඋਐΊΔ͜ͱʹͳΔ n ΦʔϓϯσʔλΛிσʔλඋͷ ͖͔͚ͬͷҰͭʹ͢Δͷ͕ಘࡦ 45
ࣄྫɿใۀͷ%9 ʢਆށࢢʣ n ैདྷாථͰใࢴͷೖߘΛཧ͍ͯͨ͠ n ۀϑϩʔΛݟ͠ɺΠϕϯτใΛ8FCϑΥʔϜʹೖྗ͢ Δ͚ͩͰɺ"1* ʹม͞Εɺೖߘ·ͰͷϫʔΫϑϩʔʹࣗಈ ࿈ܞ͢Δܗʹมߋ n
Πϕϯτใൃ৴αΠτʮ,0#&5PEBZʯΛ৽ઃ͠ɺใࢴ ʹܝࡌ͖͠Εͳ͔ͬͨΠϕϯτใݕࡧՄೳʹ n Πϕϯτใͷ"1*Φʔϓϯσʔλͱͯ͠ެ։ 46 *API (Application Programming Interface)ɿ ਓΛհͣ͞γεςϜಉ࢜ͰσʔλΛΓऔΓ͢Δͷʹ࠷దԽ͞Εͨ σʔλܗࣜ ग़యɿhttps://datashelf.jp/results/kobe
ࣄྫɿใެ։ٻͷܰݮʢ੩Ԭࢢʣ n ใެ։ٻ݅ͷଟ͔ͬͨ ৯ӴੜڐՄʹؔ͢ΔσʔλΛ Φʔϓϯσʔλͱͯ͠ެ։ n ใެ։ٻͷ͕݅ݮΓɺ ۀෛ୲ͷܰݮʹޭ ؒ
݅ݮ ˣ ࣌ؒ ۀ࣌ؒݮ H25 H26 H27 H28 H29 H30 ग़యɿ৽ঙ େีࢯʢ੩Ԭࢢ૯ہ*$5ਪਐ՝ʣʮతࢿ࢈ܦӦ8&&,@0QFOEBUB"1*ʯ IUUQTXXXTMJEFTIBSFOFU%"*46,&4)*/+0XFFLPQFOEBUBBQJ
4$6&- σʔλϕʔε ʙҩༀհޢͷ Ϗδωεࢧԉʙ n ࠃ࣏ࣗମ͕ެ։͍ͯ͠Δҩ ྍػؔɾༀہɾհޢࢪઃͷ σʔλΛ౷߹ɾߏԽͯ͠ σʔλϕʔεͱͯ͠ఏڙ͢Δ αʔϏε
n ৽ن։ۀࢪઃӦۀɾྍ ՊͷৄࡉใΛೖखͰ͖ ΔͨΊɺༀձࣾҩྍػث ϝʔΧʔͷӦۀࢧԉɺܦӦ ੳͰ׆༻͞Ε͍ͯΔ http://mecompany.me/service Φʔϓϯσʔλ׆༻Ϗδωεࣄྫ
σʔλ։ൃํ๏ɿ ެతͳެ։ใΛऩूɾਖ਼نԽɾ౷߹ॲཧΛࣗಈԽ 49 さらに、データ提供先からのフィードバックを元に情報の精度を向上
!"#$% &'()*+, -"./!"# ,01 Φʔϓϯσʔλʹͳ͍ͬͯͳ͍σʔλଟ͘ɺ ༣ૹϕʔεͰͷ։ࣔٻΛසൟʹߦΘͳ͚Ε ͳΒͣɺඇޮ Φʔϓϯσʔλʹͳ͍ͬͯͯɺ1%' ػցಡੑͷ͍σʔλ࣭ͷ͍σʔλ͕
ଟ͍ Φʔϓϯσʔλϙʔλϧ͕ࠃɾಓݝɾࢢ۠ ொଜͰ࿈ܞ͓ͯ͠ΒͣɺҰՕॴͰ୳ͤͳ͍ ˞Ұ෦ҬͰಓݝࢢ۠ொଜؒͰ࿈ܞ͞Ε͍ͯΔ
!"#$%&'()* +%,-./0123456'7) #"%σʔλ͕औΓࠐ·Εͯ͠·͏ͱɺαʔϏεͷ࣭ΛߴΊΑ͏ͱͯ͠ɺ ࠷ޙ·Ͱ#"%σʔλͷӨڹΛड͚ଓ͚Δ͜ͱʹͳΔ 出典:データ品質管理ガイドブック(β版)より改変 https://cio.go.jp/guides#renkeimodel σʔλઃܭ σʔλऩू σʔλ౷߹ ֎෦σʔλ
औಘ σʔλ ॲཧ ެ։ ͦͷଞͷ ར༻ σʔλੵ আ !"#$%& 51
!"#$%&'()*+,-./ !"#$%&'()*+,-../ 52
ެ։ݩͰ(00%σʔλʹมͯ͠ެ։ 53 ࣾձશମͰແବͳίετΛݮΒͤΔ
(00%σʔλ ػցಡʹదͨ͠σʔλ n ίϯϐϡʔλ͕ࣗಈతʹσʔλΛ ࠶ར༻ʢՃɺฤूʣͰ͖Δ σʔλ n ίϯϐϡʔλ͕ࣗಈతʹσʔλΛ ࠶ར༻͢ΔͨΊʹɺίϯϐϡʔ λ͕֘σʔλͷཧతͳߏΛ
ࣝผʢಡʣͰ͖ɺߏதͷ ʢදͷதʹೖ͍ͬͯΔɺςΩ ετʣ͕ॲཧͰ͖ΔΑ͏ʹͳͬ ͍ͯΔඞཁ͕͋Δ ग़యɿฏ݄ ೋ࣍ར༻ͷଅਐͷͨΊͷলͷσʔλެ։ʹؔ͢Δجຊతߟ͑ ํʢΨΠυϥΠϯʣ ࢴ ࢴΛεΩϟϯ͚ͨͩ͠ͷ ը૾σʔλ &YDFMDTWͳͲදܗࣜͷσʔλ ྫʣ౷ܭσʔλͷ߹
݄ ૯ল౷ܭہɿ ౷ܭදʹ͓͚Δ ػցಡՄೳͳ σʔλͷදهํ๏ 55 ֤লʹ͓͍ͯσʔ λͷػցಡੑ্ͷ ରԠ͕ਐΊΒΕ͍ͯΔ
ࢀߟɿ දܗࣜσʔλ ͷػցಡੑ ΛߴΊΔͨΊ ͷνΣοΫ ߲ ʢશ߲ʣ ˘ ϑΝΠϧܗࣜ&YDFM͔$47ͱͳ͍ͬͯΔ͔ ˘
ηϧσʔλͱͳ͍ͬͯΔ͔ ˘ σʔλଐੑͱ͠ɺจࣈྻΛؚ·ͳ͍͜ͱ ˘ ηϧͷ݁߹Λ͍ͯ͠ͳ͍͔ ˘ εϖʔεվߦͰମࡋΛ͍͑ͯͳ͍͔ ˘ ໊߲Λলུ͍ͯ͠ͳ͍͔ ˘ ࣜΛ༻͍ͯ͠Δ߹ɺσʔλʹमਖ਼͍ͯ͠Δ͔ ˘ ΦϒδΣΫτΛ༻͍ͯ͠ͳ͍͔ ˘ σʔλͷ୯ҐΛهࡌ͍ͯ͠Δ͔ ˘ ػछґଘจࣈΛ༻͍ͯ͠ͳ͍͔ɻ ˘ F4UBUͷ࣌ؒ࣠ίʔυͷදهɺྐྵදهຢྐྵʹྐྵͷซه͕͞Ε͍ͯΔ͔ ˘ ҬίʔυຢҬ໊শ͕දه͞Ε͍ͯΔ͔ ˘ σʔλͷಉҰྻʹಛघه߸ ൿಗ ؚ͕·ΕΔ߹ʹରॲ͞Ε͍ͯΔ͔ ˘ σʔλ͕அ͞Ε͍ͯͳ͍͔ ˘ γʔτʹෳͷද͕ܝࡌ͞Ε͍ͯͳ͍͔ ग़యɿ ౷ܭදʹ͓͚ΔػցಡՄೳͳ σʔλ࡞ʹؔ͢Δදهํ๏ ʢ݄ɺ૯লʣ IUUQTXXXTPVNVHPKQN FOV@OFXTT OFXTUPVLBUTV@ IUNM
දهϧʔϧͷྫᶃ ηϧσʔλͱ͢Δ
දهϧʔϧͷྫᶄ ηϧͷ݁߹Λͤͣɺ֤ηϧʹೖྗ͢Δ nηϧ݁߹͞Ε͍ͯ Δͱɺฒସ͕͑Ͱ ͖ͳ͍ʢΤϥʔͱͳ ΔʣɺάϥϑԽ͕Ͱ ͖ͳ͍ɺൣғબ͠ ʹ͍͘ɺίϐʔϖʔ ετͰ͖ͳ͍ͷ
͕ൃੜ͢Δ nߦྻ͚ͩऔΓ ग़ͯ͠ɺͪΌΜͱ ҙຯ͕௨͡Δܗʹ͢ Δ͜ͱ͕ϙΠϯτ
දهϧʔϧͷྫᶅ ମࡋΛ͑ΔతͰεϖʔεվߦΛ༻͍ͳ͍
ػցಡੑ ͷߴ͍ σʔλ࡞ ͷݪଇ ݟͨΛ͑ΔͨΊͷ ༨ܭͳ࡞ۀ͠ͳͯ͘0,ʂ ػցʹͱͬͯͷಡΈ͢͞ Λ༏ઌ ਓʹͱͬͯͷಡΈ͢͞ɺ
σʔλΛ࡞ͬͨޙͰରԠ
σʔλ࡞࣌ʹ໎ͬͨ࣌ʹ • طଘͷඪ४ϑΥʔϚοτΛࢀর͢Δ n 例)⾏政データ連携標準 https://cio.go.jp/guides#renkeimodel • ֓೦୯ҐͰ͚ΒΕΔͷ͚͓ͯ͘ n 後からくっつけるのは簡単
n 後から分割するのは難しい場合がある ྫɿ໊ͷׂʢਓ͕ؒݟͯਖ਼͘͠அͰ͖ͳ͍߹͕͋Δʣ ໖ࢠ ࣌ࡾ
62 ό ỽ υ Φ ồ ϓ ϯ σ ồ
λ ڙ ཆ ࣉ https://bad-data.rip/
ެࣜ:PV5VCFνϟϯωϧ https://www.youtube.com/channel/ucxohlnr2upkwxtkxmxfu6rq
Α Γ ྑ ͍ Φ ồ ϓ ϯ σ ồ
λ Λ Έ Μ ͳ Ͱ ࡞ ỳ ͯ ߦ ͖ · ͠ Ỷ ͏ Ố ޱϊཬ೦ߨʢࠤੈอࢢʣ $$#: IUUQTPEDTCPEJLKQJNBHF JEFGEDBFDFCBF 64