オープンデータスゴイに寄せられた作品集

# はじめに
都知事杯オープンデータハッカソンのFinal Stageにて、コミュニティの力を示すために「#オープンデータスゴイ」というハッシュタグでオープンデータの可視化作品を募集しています。~~こちらの記事では作成いただいた作品を追記していきます。~~

---(2024年3月18日追記)
オープンデータスゴイという可視化ハッカソンプロジェクトに移行しましたので、本記事の更新はいったん終了しています。現在月に一度か隔月に一度の頻度でテーマを決めてハッカソンイベントを開催しています。Roun1として実施した人口をテーマにしたハッカソンの結果は[こちら](https://qiita.com/unbosoms/items/7967d2408d03e9815491)にまとめています。

専用のページも開設しましたのでご覧いただけると幸いです！

https://sites.google.com/view/opendatasugoi

---(追記ここまで)

都知事杯オープンデータハッカソンのFinal Stageの詳細はこちら。誰でも無料でオンライン視聴可能です。日時は10/22(日)13:30~18:00。
https://odhackathon.metro.tokyo.lg.jp/judging

我々はVIZIESというチーム名で以下のメンバーで登壇予定です！
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/200471/1c127665-dcc4-0817-1042-0b9e6e905d6b.png)

https://twitter.com/hiroakimo_tw

https://twitter.com/SimplVizBest_YK

https://twitter.com/YusukeNakanish3

https://twitter.com/Issy1972

https://twitter.com/unsbosoms

# 作品(投稿順)

## もりたひろあきさん
主催者の一人。東京都のバリフリートイレの位置を地図にプロット。

https://twitter.com/hiroakimo_tw/status/1705644237105315928

練馬区のデータが極端に少ない様で、データの漏れなのか、事実なのか確認を進めてくださっています。

https://twitter.com/hiroakimo_tw/status/1705652558768091178

使用データはこちら。

https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/dataset/t000054d0000000342

## Tacchanさん
台東区伝統工芸職人一覧を地図にプロット。所要時間は5分とのこと。緯度軽度データが揃っていると簡単にマッピングできるのはBIツールの魅力ですね。

https://twitter.com/tad_ao/status/1705846128179388436

使用データはこちら。

https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/dataset/t131067d0000000126


## マエスさん
東京都における雇用のデータを可視化。産業別の雇用状況が男女別、雇用形態別にグラフかされています。

https://twitter.com/maes_data/status/1705884990993830123

マエスさんは我々の呼びかけにすぐさま反応いただき、作成過程もスレッドで詳細にまとめてくださっています。データをダウンロードするところから、その内容理解、前処理方法の検討など作業の手戻りも含めてメモされているためとても参考になります！

https://twitter.com/maes_data/status/1705807230938038581

使用データはこちら。年度ごとにデータセットが分かれているためすべてダウンロードして結合されているとのこと。かなり時間と労力がかかったかと思います。。

https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/dataset/t000003d0000000625


## yasush_ishikawaさん
主催者の一人、Tableau公式アンバサダーである石川さんの可視化作品。東京都営地下鉄の1日の平均乗客数。駅の位置を地図上にマッピング。各路線ごとの主要駅が一目瞭然ですね。

https://twitter.com/Issy1972/status/1705983603178704939

使用データはこちら。複数のデータセットを組み合わせて作られています。また緯度軽度情報はカタログサイトにはなかった様で、別のサイトから撮られている様です。ただし結合には苦労された様で、駅名の表記揺れに苦労されたとのこと。たしかに漢字の名称にピリオドが混じっているのは気づきにくいですね...

https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/dataset/t000018d0000000030

https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/dataset/t000018d0000000053

https://100map.net/rosenzu/%E9%96%A2%E6%9D%B1/


## Yoshihito Kimura
主催者の一人。過去にTableau Zen Masterの称号も取られたTableauのプロフェッショナル。どういう種類の犯罪がどのエリアに多いのかを可視化しています。防犯や住む地域をを考える上でとても参考になりそうですね。

https://twitter.com/SimplVizBest_YK/status/1706024657173033368

使用データはこちら。年毎にcsvファイルが用意されている様で比較的使いやすい形式だったとのこと。ただし、それらのファイルのユニオンや、緯度軽度情報の付与（ジオコーディング）、集計行の削除など前処理には時間がかかったとのことです。

https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/dataset/t000022d0000100001

## mitamuuさん
Tableauアンバサダーでもあるmitamuuさんの作品。図書館を地図にプロットするとともにその座席数を可視化。思いがけず素敵な図書館を見つけられたようで、これも可視化の効果だなと感じます。

https://twitter.com/sora_in_blue/status/1706244778671960415

使用データはこちら。こちらのデータは情報量も多くフォーマットも整理されていて使いやすそうですね。ただい緯度軽度情報は入っていないようで、mitamuuさんは郵便番号を元にプロットされています。Tabelauは郵便番号のジオコーディングには対応しています。

https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/dataset/t000021d0000000016


## momoさん
「やさしい日本語」に関する認知度アンケートの調査結果を可視化。年代性別や職業によって偏りがあることがわかります。学生さんは理解している人の割合が多いですね。わたしは知りませんでした。。。

https://twitter.com/momoan_s/status/1706322621200007617

練習問題として、「やさしい日本語」について学べるコンテンツも用意いただいています。これがあるだけでグっと理解が深まりますね。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/200471/864ce63d-3a29-9534-7e76-7453fd98b927.png)

使用データはこちら。csv形式で比較的扱いやすいデータですね。こういうのありがたいです。

https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/dataset/t131032d0000000137

## にゃがせさん
町田市の公園の可視化。町田市の公園データは情報量が豊富な様で、駐車場とトイレの有無で探索ができる様に作られています。公園を提供している企業と連携している様でオープンデータ整備の鍵はこのあたりにありそうな気がします。

https://twitter.com/ganase/status/1706332931059565045

使用データはこちら。

https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/dataset/t132098d0000000015

私も見てみましたが驚きの情報量でした。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/200471/a1e25755-0aac-124a-92fa-c54b21e9960d.png)


## yuko.nさん
東京都市勢文化財の可視化。

https://twitter.com/0yu_111/status/1706341346871808423

## まさまささん
AEDの設置箇所の可視化。

https://twitter.com/masamasa_9345/status/1706363520894505020

## hueさん
架線監視カメラ位置情報の可視化。

https://twitter.com/hiroki_riptide/status/1706603986420461631

## 杉山 愛（テニスはできない）さん
物価指数の可視化。

https://twitter.com/wCantPlayTennis/status/1706628060341322070

## nolito.nakamuraさん
都市計画決定情報の可視化。

https://twitter.com/tab_no5/status/1706678995943821672

## Natsumi_gtさん
面積・人口率ランキングの可視化。

https://twitter.com/Natsumi_gt_data/status/1706708545792786484

## Kevin Ozさん
CO2排出量の可視化

https://twitter.com/katosadev/status/1706729652163952802

## m.fujitaさん
消費者物価指数と家計構成比の可視化。

https://twitter.com/mfujita2023/status/1706949081028030508

## Rikaさん
訪日外国人が東京で「一番期待していた場所」対「一番満足した場所」の可視化。元データに関するきづきもシェアしてくださっています。

https://twitter.com/Rika_Olga_F/status/1710221365977186555?s=20


## neROさん
産業別就業者の可視化。

https://twitter.com/KoryuSora32960/status/1706958856432324730

## 徒然研究室（仮称）✍🏻さん
シェアサイクルステーションの可視化。

https://twitter.com/tsurezure_lab/status/1706987610894434548

## Tableau兄さんさん
窃盗発生件数の可視化。

https://twitter.com/tableau_nisan/status/1706998868746121705

## NakajimaHiroakiさん
世帯数推移の可視化。

https://twitter.com/NakajimaHiroak2/status/1707003281946693649

## izumiさん
東京の駅の構内施設MAP

https://x.com/izumi_0901_tab/status/1707021751987876147?s=20

## ゆんさん
東京都の外国人人口。

https://twitter.com/yuntabeyo/status/1707345241219772524

## Mayuさん
赤ちゃん・ふらっと。

https://twitter.com/myyyyyu_a/status/1707387887204094327

## きむよしさん
東京都内で飼われている犬の数。こんなデータもあるのですね👀

https://twitter.com/KimuYoshi___/status/1707951171514855787

## toshiさん
東京都の図書館を検索するダッシュボード。

https://twitter.com/toshityu/status/1708108429209039351

## きぬがわさん
東京都卸売市場日報（2022年度）の「水産」に関するデータの可視化。

https://twitter.com/E6aqlZWigjuc6cL/status/1708120714501644462

## Satoshi Ganekoさん
令和4年度　防災に関する都民の意識調査」の可視化。データをどう前処理したのかについても言及いただいています。

https://twitter.com/ritz_Tableau/status/1708236765356753218

## Toko_taboさん
杉並区の投票率を可視化。苦労した点もまとめていただいています。

https://twitter.com/toko_tabo/status/1708505222996426855

## ひづさん
東京都の避難所のデータを可視化。

https://twitter.com/hizukuri3/status/1708796501974233358

## y.uさん
東京の昼間人口のデータ可視化。

https://twitter.com/yu19761228/status/1708829746560430326

## r.tさん
データセット公開状況の可視化。

https://twitter.com/R_DATASaber/status/1709121914575421561

## neRoさん
東京都の外国人人口の可視化。

https://twitter.com/KoryuSora32960/status/1709494420117369106

## わたるんさん
東京都の地震時における地域別出火危険度と消火栓の位置をマッピングした可視化。

https://twitter.com/proj_aquabellus/status/1709506698149519501

## マミタスさん
自転車盗難に関するデータの可視化。

https://twitter.com/mitto_Y_/status/1709546995772518812

## Masa Hamamotoさん
東京都の人口の可視化。

https://twitter.com/05_hamah/status/1709941549977751870

## neROさん
東京都の人口を2015年と2020年で比較されています。（二つ目の投稿ありがとうございます！）

https://twitter.com/KoryuSora32960/status/1710227877474775226

## ふじたくさん
台東区の手作り工房のデータを可視化。

https://twitter.com/fujitakuya/status/1710496386251465007

## aki,NaKANO kiさん
[TOKYO予算見える化ボード](https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiMTNhNjIyMWEtNWMxNy00YjA0LWFjMTUtOTU5NmU4NDBiODUyIiwidCI6ImQwMzAyZmNjLTNlODEtNDljMy04MjM1LWQzMTFhMzY4NGNmYyJ9)のデータをもとに可視化。

https://twitter.com/aki_smomo/status/1710520203870953551

## わたるんさん
地震発生時の出火危険度マップを今度は3Dで可視化！

https://twitter.com/proj_aquabellus/status/1711336957156950352

## Kaoru Matsudaさん
本企画に触発されて大阪んおFree Wi-Fiのデータを可視化頂いたとのこと。地域を超えて可視化の輪が広がるのはとても嬉しいです！

https://twitter.com/K_Mat0106/status/1713368526885646625

## マーケターももさん
墨田区の「赤ちゃん休けいスポット」データを可視化。

https://twitter.com/marketer_momo/status/1713743341714854142

## たうたぅさん
東京都労働者平均給与のデータを可視化。

https://twitter.com/WAZ1oXFssMWj42z/status/1714291592931213312