東京データプラットフォーム行政データ整備モデル事業　2023年

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Reserved. 東京データプラットフォームデータ整備事業事業報告会データ整備事例・内容紹介東京都令和5年03月24日株式会社自動処理 TDPF Tokyo Data Platform

Copyright (C) 2022Automation co,.ltd . All Rights Reserved. 2 データ公開作業の流れ
• データ変換作業は『事前準備』、『データ構造の統一』、『データの精度の向上』の3つの手順で実施します。手順1 事前準備 1.調査 2.データフォーマット検討 1.データ項目検討 ex) 病院名、住所、営業日 2.データ表記検討 ex) 日付 2021-09-27 ex) 電話番号 (03)9999-9999 3.メタデータ検討 • ライセンス • 問い合わせ先 • 公開日 • 更新頻度など手順2 データ構造の統一 1.ケース1 Excelデータ • 表データへ変換縦横多段クロス集計単純クロス集計単純表形式複数ファイル神Excel など手順3 データの精度の向上 1.データを合わせる •診療所、住所、休日 ↓ •病院名、住所、営業日 2.クレンジング •2021年09月27 ↓ISO8601形式に変換 •20210927 •03-9999-9999 ↓RFC3966形式に変換 •(03)9999-9999

Copyright (C) 2022Automation co,.ltd . All Rights Reserved. 4 手順1
事前準備 –調査事前準備では、自分たちが公開したい情報と、データ利用者が扱いやすいデータを見比べて、情報公開した際に、データ利用者にとって利用しやすいデータフォーマットを調査・検討する事になります。 • まず公開対象データを集め、手順1 事前準備 1.調査 2.メタデータ検討 • ライセンス • 問い合わせ先 • 公開日 • 更新頻度など 3.データフォーマット検討 1.データ項目検討 ex) 病院名、住所、営業日 2.データ表記検討 ex) 日付 2021-09-27 ex) 電話番号 (03)9999-9999

事前準備 –データフォーマット検討データフォーマット検討では、公開データに適したデータ項目や表現方法は何かを検討する事になります。 • ここでポイントなのは機械判読可能なデータにする事ものすごくシンプルに表現すると・縦横の表で表せる※ ・同一ファイル形式である・同じデータは同じデータ項目を持つ・同じデータ項目は同じ名前で表記する・同一データは同一の表記で表す ※上級者は必ずしも表でなくても良い。という事になります。手順1 事前準備 1.調査 2.データフォーマット検討 1.データ項目検討 ex) 病院名、住所、営業日 2.データ表記検討 ex) 日付 2021-09-27 ex) 電話番号 (03)9999-9999 3.メタデータ検討 • ライセンス • 問い合わせ先 • 公開日 • 更新頻度など

事前準備 –データフォーマット検討例えばオープンデータを元に複数市区町村の町丁目別人口データを比較するという仕事をしなければいけない状況になったとします。表データをコピペすれば、あとはExcelで集計すれば何とかなる出来ると考えてませんか？少し人口統計データのサンプルを少し挙げます。人口データの項目としては場所、性別、世帯、年齢、人口項目はほとんど同じで、比較的シンプルなデータを対象としています。手順1 事前準備 1.調査 2.データフォーマット検討 1.データ項目検討 ex) 病院名、住所、営業日 2.データ表記検討 ex) 日付 2021-09-27 ex) 電話番号 (03)9999-9999 3.メタデータ検討 • ライセンス • 問い合わせ先 • 公開日 • 更新頻度など

Copyright (C) 2022Automation co,.ltd . All Rights Reserved. 7 目黒区人口統計データ
• 単純表町丁目表記地域名 5歳刻み

Copyright (C) 2022Automation co,.ltd . All Rights Reserved. 8 品川区人口統計データ
• クロス集計 1歳刻み町丁目表記丁目名・縦横の表で表せる・・・ NG 目黒区データと比較して・同一ファイル形式である・・・ NG ・同じデータは同じデータ項目を持つ・・・ NG ・同じデータ項目は同じ名前で表記する・・・ NG ・同一データは同一の表記で表す・・・ NG

Copyright (C) 2022Automation co,.ltd . All Rights Reserved. 9 港区人口データ
• 複雑なクロス集計年齢区分無し町丁目表記支所管内・縦横の表で表せる・・・ NG 目黒区データと比較して・同一ファイル形式である・・・ NG ・同じデータは同じデータ項目を持つ・・・ NG ・同じデータ項目は同じ名前で表記する・・・ NG ・同一データは同一の表記で表す・・・ NG 外国人の集計あり

Copyright (C) 2022Automation co,.ltd . All Rights Reserved. 10 板橋区人口データ
• 横向きPDF 1歳刻み 5歳刻み・縦横の表で表せる・・・ NG 目黒区データと比較して・同一ファイル形式である・・・ NG ・同じデータは同じデータ項目を持つ・・・ OK ・同じデータ項目は同じ名前で表記する・・・ NG ・同一データは同一の表記で表す・・・ NG 町丁目表記集計区分

事前準備 –データフォーマット検討シンプルなデータですら、バラバラなフォーマットで公開されている。 • 使い勝手の良いデータフォーマットが必要です。 1.データ項目検討自治体標準オープンデータセットの『地域・年齢別人口』データを元に町丁目表記は『地域名』と表記『5歳刻み』データとして検討 2.データ表記検討 ex) 日付 2021-09-27 ex) 電話番号 (03)9999-9999 政府相互運用性フレームワーク(GIF) 440 コアデータパーツ https://github.com/JDA- DM/GIF/tree/main/440_コアデータパーツ事前準備 1.調査 2.データフォーマット検討 1.データ項目検討 ex) 病院名、住所、営業日 2.データ表記検討 ex) 日付 2021-09-27 ex) 電話番号 (03)9999-9999 3.メタデータ検討 • ライセンス • 問い合わせ先 • 公開日 • 更新頻度など都道府県コード又は市区町村コード地域コード都道府県名市区町村名調査年月日地域名総人口男性女性 0-4歳の男性 0-4歳の女性世帯数備考自治体標準オープンデータセット追記

事前準備 –メタデータ検討最後にそのデータをどう使えばよいのか、告知為、メタデータの検討を行います。 • またデータを使う際に、どう利用していいのか？ → ライセンスデータに疑問があった場合には？ → 問い合わせ先いつ更新されたデータか？ → 作成日次の更新はいつか？ → 更新頻度こういったメタデータも整備も重要です。 • 先に整備しておくと問い合わせが減り、利用者が悩まずに利用する事が出来ます。最初からメタデータを整理しておくことで、問い合わせを減らし、データ利用者が安心して使う事が出来るようになります。事前準備 1.調査 2.データフォーマット検討 1.データ項目検討 ex) 病院名、住所、営業日 2.データ表記検討 ex) 日付 2021-09-27 ex) 電話番号 (03)9999-9999 3.メタデータ検討 • ライセンス • 問い合わせ先 • 公開日 • 更新頻度など

事前準備 –メタデータ検討 • こういったメタデータは現在、デジタル庁内でメタデータの標準化の検討が進んでいます。データ項目に従って、整理すると過不足がなく情報を整理できます。参考）メタデータルールと利用イメージの検討 https://cio.go.jp/dp2021_07 事前準備 1.調査 2.データフォーマット検討 1.データ項目検討 ex) 病院名、住所、営業日 2.データ表記検討 ex) 日付 2021-09-27 ex) 電話番号 (03)9999-9999 3.メタデータ検討 • ライセンス • 問い合わせ先 • 公開日 • 更新頻度など管理ID CA00001-DST001 タイトル MJ文字情報一覧表サブタイトルバージョン Ver.006.01 説明各文字に関するコード、読み、字母、画数等をまとめた情報。キーワードフォント、ヨミガナ、画数対象地域全国対象期間分類全ての業務提供者文字情報技術促進協議会作成者情報処理推進機構組織名：一般社団法人文字情報技術促進協議会メールアドレス：[email protected] フォームURL：https://moji.or.jp/about/contact/ タイプ Strict Open XML 来歴情報 2020年10月に、情報処理推進機構から文字情報技術促進協議会に信託譲渡品質評価正確性、網羅性品質測定結果公務で使うのに十分な品質公開日 2011/10/26 最終更新日 2020/8/26 更新頻度不定期言語 ja 公開範囲公開公開条件準拠する標準関連ドキュメントランディングページデータセット連絡先情報

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Reserved. 手順2 データ構造の統一

データ構造の統一 • 目指すべきデータの構造が定まったら、作業対象のそのデータの項目に合わせていく作業を実施します。データ構造の統一 • ケース1 Excelデータ • 表データへ変換縦横多段クロス集計単純クロス集計単純表形式複数ファイル神Excel など • 今回の事業の中で扱ったデータはほとんどがExcelで扱えるデータでした。 • Excelデータについては、PowerQueryを利用する事で、大量のデータを一気に変換する事が出来ます。

データ構造の統一 • 目指すべきデータの構造が定まったら、作業対象のそのデータの項目に合わせていく作業を実施します。データ構造の統一 • ケース1 Excelデータ • 表データへ変換縦横多段クロス集計単純クロス集計単純表形式複数ファイル神Excel など • 専門知識があれば、データベースに取り込み、SQLにてデータ項目をマッピングして、データベースに取り込むことも可能です。追記

データ構造の統一におけるデータ変換困難ケース１ • データ形式の問題-データ形式が違う紙・PDF → OCRもしくは専門業者に依頼 HTML → 専門業者に依頼 CSV → ダウンロード

データ構造の統一におけるデータ変換困難ケース２ • データ形式の問題-データ構造が違う → PowerQuery、もしくはプログラム多段階クロス集計構造クロス集計構造

データ構造の統一におけるデータ変換困難ケース３ • データ形式の問題-項目の有無が違う → 現課に問い合わせ港区各総合支所管内別の町丁目別人口・世帯年齢別情報なし墨田区町丁別・年齢別人口年齢別情報あり港区墨田区

データ構造の統一におけるデータ変換困難ケース４ • データ形式の問題-情報提供頻度が違う → 集計、もしくは現課に問い合わせ墨田区町丁別年齢別人口四半期文京区町丁別世帯・人口月次 ※不定期なケースも存在する文京区墨田区

データ構造の統一におけるデータ変換困難ケース５ • データ形式の問題-項目の表記ゆれ → 専門業者に依頼営業時間窓口受付時間受付営業時間サービス提供時間通いサービス提供時間訪問可能時間帯 24時間対応休業日窓口定休日受付休業日通いサービスの定休日利用可能曜日利用可能曜日特記事項推奨データセット介護事業所営業時間項目介護事業所における営業時間項目マッピング難度が高い

データ構造の統一におけるデータ変換困難ケース６ • データ形式の問題-経年でデータ構造が変わる → PowerQuery、もしくは専門業者に依頼 2019年以降は100歳以上も1歳刻みで表示されている。

データ構造の統一におけるデータ変換困難ケース７ • データ形式の問題-情報の粒度が違う → 現課に問い合わせ、もしくは専門業者に依頼病院と介護施設でレコード単位が違う

データ構造の統一におけるデータ変換困難ケース８ • データ形式の問題-集計単位が政府標準と違う → 集計、もしくは現課に問い合わせ — 総務省統計局年齢コード 1歳、5歳刻み — 独立行政法人労働政策研究・研修機構年齢階級コード 5歳刻み合わせないといけないわけではないが、10歳刻みの年齢区分コードがなかった為、国勢調査など、他の統計情報と組み合わせる際に、やや不便となる。追記

データ構造の統一におけるデータ変換困難ケース９ • データ形式の問題-画像形式の地図データ → 専門業者に依頼一度画像になった地図から緯度経度に変換するのは非常に難しい。一度画像になった地図からポリゴンを起こすことは非常に難しい。 ※例外的に市区町村、一部の町目については、国土地理院の情報からポリゴンを作成可能。

データ構造の統一におけるデータ変換困難ケース１０ • データ形式の問題-データ構造外の情報の存在 → 目視確認枠外表記有り

データ構造の統一におけるデータ変換困難ケース１1 • データ形式の問題-1つの項目に複数データが定義されている → 専門業者に依頼スラッシュ区切りで、1項目に複数値が設定さている。営業時間情報1/営業時間情報２…営業時間情報５変換表ロジック追記

データ構造の統一におけるデータ変換困難ケース１2 • 自治体標準オープンデータセットの中に定義の仕方が存在しないケース → TDPFに相談 — キーとバリューを保存する場合の定義の方法が明確ではない 17-2 小中学校通学区域情報 05 子育て施設出来ればこう定義したいが、どこにもそういった記述はない金:7:00-23:00;土:8:00-18:00 追記

Copyright (C) 2022Automation co,.ltd . All Rights Reserved. 29 手順２データ構造における民間データと自治体データの整備における特徴
• 今年度は複数の民間企業様のデータを預かって整備させて頂きました。 — 民間企業のデータはデータ整備に関する仕様書が定義されており、システムを利用して、継続的に整備されており、利活用前提でデータが整備されている事から、データに関しては仕様が一様であり、資料化もされている事から、データ構造を確認する作業については、比較的作業の進め方について見通しが立てやすい状況でした。 — 但し、民間企業にデータ提供を依頼する場合、基本的には自社が開発しやすいデータであることも多そうでした。自治体が提供するデータはデジタル庁が、国際規格に基づき自治体オープンデータセットとして整えられていますので、そういった違いがありました。民間企業データは各項目のデータがきっちりそろっている。追記

データの精度の向上 • データ構造が統一されたらデータを統一的な表記に変換・必要なデータを補完します。データのミスや文字化けを自動修正する事をクレンジングと言います。 • 機械可読性が高くともクレンジング作業は必ず発生します。入力時点の確認が大事なので、正しく入力される仕組みを作りましょう。 APIを利用して • 文字列クレンジング — 英数字を半角 — 記号を統一 — カタカナを全角 • 住所クレンジング — 市区町村コード — 郵便番号 — 緯度経度など統一的な表記に変換手順3 データの精度の向上 • データ構造を合わせる • 診療所、住所、休日 ↓ • 病院名、住所、営業日 • クレンジング • 2021年09月27 ↓ISO8601形式に変換 • 20210927 • 03-9999-9999 ↓RFC3966形式に変換 • (03)9999-9999 市区町村を補完半角英数字、カタカナは全角に変換郵便番号を追加付与

データの精度の向上 APIを利用して、 • 電話番号 • 住所から市外局番を補完 • 統一的な表記に変換手順3 データの精度の向上 • データ構造を合わせる • 診療所、住所、休日 ↓ • 病院名、住所、営業日 • クレンジング • 2021年09月27 ↓ISO8601形式に変換 • 20210927 • 03-9999-9999 ↓RFC3966形式に変換 • (03)9999-9999 市外局番を補完 • 三鷹市中原一丁は03 それ以外は0422 • 八王子市は042 ※2006/3/5までは0426 • データの精度向上は目視作業もしくは専門業者に依頼する事によって作業可能です。 1000件以上になるようであれば、専門業者に依頼する事をお勧めします。追記

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ形式の問題-文字の変換アルファベット(半角文字に統一) スポーツオアシスＡＢＣＤＥＦ → スポーツオアシス ABCDEF ｘｘ-ｘｘｘ代官山 → xx-xxx代官山カナ(全角文字に統一) 株式会社ｼﾞﾄﾞｳｼｮﾘ → 株式会社ジドウショリ株式会社ﾄｳｷｮｳﾄ → 株式会社トウキョウト数字(半角に統一) 株式会社サンプル９F → 株式会社サンプル 9F 日本著作権協会４F カップ → 日本著作権協会 4F カップ無駄な余白の表記統一(全角空有白一つに統一) abcde タカギ薬局原宿店 → abcde タカギ薬局原宿店学校法人IT学園新プラザ棟 → 学校法人IT学園新プラザ棟法人格表示揺れ統一（株）自動処理 → 株式会社自動処理かぶ）自動処理 → 株式会社自動処理ハイフンや記号の異体字の統一 - → ― - → ― ※上記全て同じ文字に見えますが、別の文字です。対応可能ケース追記

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ形式の問題-人物名の変換対応可能ケース • 姓、名分割名前形式を、名前１項目に統合田中太郎 → 田中太郎対応困難ケース • 正しい漢字が分からない。高木祐介という名前について、髙木祐介が正しかったとしても自動変換は出来ない。・ヨミガナの自動付与名前は利用する感じに制限はあるものの、名前の読みは自由につけて構わない事になっていますので、概ね問題ないものの正確に１００％付与する事は出来ない。 • 姓名分割の分割場所がわからない。田中太郎→ 田中太郎（田中苗字ランキング4位）田中太郎→ 田中太郎（田苗字ランキング 8,074位）追記

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ形式の問題-事業所・法人名の変換対応可能ケース • 法人格の統一（株）自動処理 → 株式会社自動処理かぶ）自動処理 → 株式会社自動処理対応困難ケース • 複数情報が含まれる医療法人社団サンプル会サンプルクリニック ↓ 医療法人社団サンプル会法人サンプルクリニックが事業所名株式会社髙島屋新宿店２ＦＪＲ口（公開空地）「ふくしまプライド。」フェア ↓ 株式会社髙島屋新宿店が店舗名２Ｆ場所の階数ＪＲ口場所の情報「ふくしまプライド。」フェアイベント名 • 複数パターンある省略医） → 医療法人、医療法人社団、医療法人財団のどれか山大 → 山口大学か山形大学のどちらか追記

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ形式の問題-電話番号の変換対応可能ケース • 自動変換可能例 • 03-3543-021 • 033543021 • (03)3543-021 • 033543021 • 国際番号番号変換 • +81-3-3543-021 • +81(3)3543-021 対応困難ケース • 市外局番が欠落 • 35430211 • 不正な文字が混入 • 084－926－0139 日曜日・祝日は担当者携帯電話 • 複数電話番号が混入 • 0974-75-2124、もしくは、0974-42-2270

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ形式の問題-住所の変換その１対応可能ケース • 自動変換可能例 • 住所形式違い • 東京都豊島区東池袋３丁目１番１号サンシャイン６０・４３階・２０号 • 東京都豊島区東池袋３丁目１番１号サンシャイン６０ 4320号 • 東京都豊島区東池袋３-１-１サンシャイン６０ 4320号 • 東京都豊島区東池袋サンシャイン６０（４３階）20号 • 東京都豊島区東池袋サンシャイン６０ F４３ 20号 • 異体字を統一する • 宮城県塩釜市字杉ノ入裏39-176 • 宮城県塩竃市字杉ノ入裏39-176 • 宮城県塩竈市杉ノ入裏39-176 • 住所から郵便番号（90%前後)付与 • 住所から緯度経度（70%前後)付与 • 市区町村合併の対応対応困難ケース • 東京都中央区築地一丁目1番1号（一丁目の一がハイフンになっている） • 兵庫県加古川市上荘町井ノロ３９０ー２ • 兵庫県加古川市上荘町井野ロ３９０ー２ • 兵庫県加古川市上荘町井乃ロ３９０ー２（複数の書き方がある文字列） • 法人登記に存在する平成以前の旧住所東京市小石川区久堅町９１番地（東京市小石川区は現在の東京都文京区）

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ形式の問題-住所の変換その１対応困難ケース別の文字が利用されている兵庫県加古川市上荘町井ノロ３９０ー２（ロの文字がカタカナ）北海道北見市留辺蕊町旭公園95-4 （蕊の文字が書き間違いで本来は蘂）茨城県つくば市白井2090-20 （白の文字が書き間違いで本来は臼）対応困難ケース • 文字が欠けている南区御幸笛田７丁目13-21 （熊本県熊本市が欠けている）静岡県浜松市浜北区貴布1200 （貴布祢の祢が欠けている） • 不正な文字が入力されている〒305-0005 茨城県00000つくば市天久保２-1-1 （郵便番号や意味のない数字が含まれている） • 住所に含まれる番地以降の建物名、方書の分離愛知県名古屋市中川区西日置1丁目3-8西一ビル 301

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ精度の問題-データの表記ゆれ表記ゆれ

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ精度の問題-データの意味とデータが適切に分離されていないマルマツ薬局九段店事業所名店舗名参考）店舗名がないケースが混在している IMSグループグループ名医療法人社団明芳会法人名イムス板橋リハビリテーション病院事業所名訪問リハビリテーション事業所サービス名業複数の情報が混ざっている

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ精度の問題-１つの項目に複数のデータが格納されている複数電話番号

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ精度の問題-入力項目誤りふりながなに漢字表記

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ精度の問題-打消し線データ打消し線データ

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ精度の問題-名寄せをする為のID（番号）を判別する情報が存在しない — 本事業の中で名寄せを行った為、こういったケースで問題が発生する事となった。名称・住所がほぼ同じで別法人番号建物ありなしで別法人番号法人名の大文字小文字違いで別法人番号名称・住所が同一で別法人番号追記

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ精度の問題-外字、情報が欠けている徳島県小松島市坂野町字橿延50番地橿延神社縮退先のない外字途中までしか住所が格納されていない

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ精度の問題-誤情報が含まれている近藤忠煇 ← 誤字近藤忠輝 ← 誤字近衛忠 ← 誤字・文字欠け近衛忠煇 ← 誤字近衛忠輝 ← 誤字近衞忠 ← 文字欠け近衞忠煇 ← 正解近衞忠輝 ← 誤字日本赤十字社の代表として公開されている代表者名 8パターン URL プロトコル記入ミス 13パターンパターン文字欠け htp://automation.jp ttp://automation.jp htt://automation.jp http//automation.jp http:/automation.jp 文字増 Htttp://automation.jp hhttp://automation.jp httpp://automation.jp http:://automation.jp http:///automation.jp 文字誤入力 http;///automation.jp http:///automation,jp http://http://automation.jp

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ精度の問題-複数のマスタの存在 — 食品営業許可届出一覧の営業の種類と、行政基本情報データ連携モデルのPOIコードのマスタが存在追記

データの精度の向上 –データクレンジングケース • データ精度の問題-その他その他メタデータ・データの主幹の記載がない為、どこに問い合わせしていいかわからない。ライセンス・ライセンスの記述がない為、どこまで自由に使っていいのかわからない。あり・なしで回答されている・ホームページURLを記入する個所に『あり』と記載されているデータの意味を表す表側が空白のレコードが存在する。同上や〃などを利用して別セルを指示する繰り返し文字がある土地区画整理事業内など住所が未確定な場合がある項目に対応しない文字列が格納されている。

データの精度の向上 –データ補完ケース • データ精度の問題-POIコードの補完を行う。 — POIコードについて、出典データを元に学習を行い名称からPOIコードを推測する処理を実施しました。 POIコード、POIを学習データ用に手動付与出典データ 1,000レコード追記

データの精度の向上 –データ補完ケース • データ精度の問題-緯度経度の追加付与 — 住所情報から、住所情報を元に緯度経度を付与しました。追記

データの精度の向上 –データ補完ケース • データ精度の問題-法人番号の追加付与 — 事業所の名称、住所、電話番号情報から、法人番号を付与しました。株式会社自動処理東京都中央区勝どき株）自動処理勝どき比較 10年分1億件の電話番号辞書法人番号ポータル手持ちデータ追記

データ構造における民間データと自治体データの整備における特徴 • 今年度は民間企業様のデータを預かって整備させて頂きました。 — 民間企業のデータはデータ整備に関する仕様書が定義されており、システムを利用して、継続的に整備されており、利活用前提でデータが整備されている事から、データに関しては仕様が一様であり、資料化もされている事から、データの品質を上げる作業については、比較的作業の進め方について見通しが立てやすい状況でした。 — データ整備に関する仕様書が定義されており、システムを利用して、継続的に整備されている事から、データ品質が一定であることが利活用のしやすさにつながっていると思われます。 — 但し、民間企業にデータ提供を依頼する場合、基本的には自社が開発しやすいデータであることも多そうでした。自治体が提供するデータはデジタル庁が、国際規格に基づき自治体オープンデータセットとして整えられていますので、そういった違いがありました。変換表ロジックスラッシュ区切りで、1項目に複数値が設定さている。定休日情報1/定休日情報２/…定休日情報9 ※定休日は0個～9個と格納数は様々（実データより）。・変換表を参照しないと、意味のわかるデータとならない。値フォーマット : 「大区分_小区分(-大区分_小区分)」のデータフォーマットとなっている。追記

Copyright (C) 2022Automation co,.ltd . All Rights Reserved. 55 データ整備を終えて
• データ整備は2年目になりましたが、大変な作業でした。 — 新しいデータが出れば、その分新しいケースが増える事になります。 — みんなで同じデータを整備すれば、データ利活用の前に数カ月作業をしないといけない状況は回避できます。 — 昨年、今年と知見が貯まってきておりますので、知見をもっと皆さまにフィードバックできるようにしたいと考えております。追記

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