1

情報科学【AI・データサイエンス】

第4回
データの収集データ収集とバイアス
適切に守られるべきデータと積極的に活用すべきデータ

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

2

データ収集とバイアス

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

3

調査のためのデータ収集

データをどうやって集めるか？
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

4

調査とデータ収集 統計調査を使って何かを調べたい
 内閣支持率を調査したい 日本の女性の平均身長を調べたい 労働者の平均年収を調べたい• ・・・

 できる限り正確なデータに基づいて調査したい さぁ，どうやってデータを集めるか？

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

5

理想的状況：全数調査
 調査対象をすべて調べること
 すべての調査対象は「母集団※」と呼ばれる例) 内閣支持率例) 日本人女性の平均身長

国民全員を調査

日本人女性全員を調査

例) 労働者の平均年収

労働者全員を調査※「おおもとの集団」という意味で，お母さんという意味はない．英語ではpopulation. ちなみに母集団はあっても父集団はない
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

6

全数調査
 全数調査が使える場面
 すべての母集団を調査できる環境が整っている (例:国勢調査)
 母集団の規模が小さいとき (例: クラス内の学生の成績調査)
 全数調査のメリット
 調査で得られたデータは真実 全数調査のデメリット
 一般的な統計調査で全数調査は事実上不可能• 例:アンケート調査，工場での部品の品質検査

 調査に対する労力が単純に大きい
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

7

全数調査が無理なら「標本調査」
 調査対象となる母集団の一部を取り出して調査すること

母集団

一部抽出
標本調査

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

8

標本調査
 調査対象となる母集団の一部を取り出して調査すること

母集団

一部抽出

標本の抽出には2種類ある(標本抽出法)• 有意抽出法• 無作為抽出法

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

9

有意抽出法
 調査の企画者(ら)が独自の判断(ある一定の法則や何か

しらの固定観念)で標本を抽出 有意抽出法の代表例: 便宜抽出

 収集しやすい調査対象から標本を抽出すること
有意抽出によるアンケートの例①
調査内容: 若者の流行りのファッション
調査方法: 街頭アンケート
調査場所: 繁華街
調査時間帯: 13時～17時
•
問題 •
•

有意抽出によるアンケートの例②
調査内容: 政党支持率調査
調査方法: 固定電話調査
調査時間帯: 13時～17時

その時間帯に出歩けない人もいる
繁華街を普段歩かない人もいる
アンケートを拒否する人もいる

•
問題 •
•

その時間帯に電話に出れない人もいる
固定電話を持っていない人もいる
アンケートを拒否する人もいる

参考 http://jces-hokkaido.org/marketing/chapter02/2-38-1.pdf
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

10
10

有意抽出法のメリット・デメリット
 メリット 調査対象を「独自の判断で」絞り込めるので，データ収集が楽調査企画者の独自判断集めやすいからこういう人に聞こう デメリット 独自判断で調査が行われるため，調査結果が母集団全体を代表していないことが多い• 要するに，手元のデータがすべてを表していない！→標本選択バイアス（次スライド）

 独自判断が誤っていれば，真実とは異なる結果が出てくる可能性
参考
http://rplus.wb-nahce.info/statsemi_basic/musakuityusyututoyuityusyutu.html
https://www.stat.go.jp/teacher/c2hyohon.html
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

11

標本選択バイアス

あなたの集めたデータ，偏ってませんか？
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

1212

標本選択バイアス バイアス＝「偏り」のこと

 「全大学生の勉強時間と試験の点数の関係を調べたい」
 それを自分の友達だけで調べたら…
調査対象母集団
日本全国の大学生

K大生

このデータの分析結果が全大学生の傾向を正しく表現するのか？
自分の友達

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

なるべく標本選択バイアスを入らないようにデータを収集するには
 母集団から直接ランダムにデータを選ぶ 単純無作為抽出法

13
13

ランダム＝

• 母集団が6人なら，サイコロを振って出た目の番号の人のデータを収集• 母集団が1000人なら，1～1000の目のあるサイコロを振って．．．

 他にもいろいろ(→付録「バイアスの少ない標本調査法」)
 クラスター抽出法 (集落抽出法) 二段抽出法 多段抽出法 層化抽出法九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

14
14

その他，ありがちな標本選択バイアス
 既に取得されたデータ（＝過去のデータ） から未来を予測
 過去の状況と未来の状況が同じという保証はない

 １年間ジムに通い続けた人の，減量効果
 途中でジムをやめてしまった人については分析対象外
 もしも，効果があった人だけが1年間通い続けたとすれば，減量効果が過大評価されてしまう可能性がある
 生存者バイアスとも呼ばれる

 現社員全体のアンケートに基づく，方針決定 年齢や性別におけるマイノリティが差別される可能性も九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

15
15

似たような話：「メディアの街頭インタビュー」
 恣意的に選んだ意見のみを，あたかも一般論のように報道するなら，最も悪質な「標本選択バイアス」

 皆さんもだまされないように気を付けましょう 結構，「あの手この手」でやってきますよ
谷岡，「社会調査」のウソ
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

参考：標本選択バイアス以外のバイアス：
帰納バイアス16
16

体温

インフルの重症度

インフルの重症度

インフルの重症度

 データ分析の方法には様々なものがある
 同じデータであっても，方法によって「予測」結果はいろいろ

体温

体温

 帰納バイアス＝利用した方法の性質に依存したバイアス 「この方法だからこそ，この結果になった」ということ
 ＝「違う方法だと違う結果になってしまう」
 これも避けるのはなかなか難しい！
 選択した方法の妥当性を適切に評価する必要がある
 参考→バリデーション，AICやBICなどの(情報量)基準

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

参考：標本選択バイアス以外のバイアス：
アノテーションバイアス
 アノテーション＝データの説明のこと
 例えば「それが何の画像であるか」を説明
 だれか人間が，この説明を付与する
 画像認識AIは，このアノテーションを教師として学習される

17
17

画像：
アノテーション： 若い女性

 ところで，そのアノテーション，本当に信じられるの？
 所詮は人間がつけたもの．先入観も入り得る それでAIを学習すると…
「DJ」なら、若い男性だろう…
画像：
アノテーション：若い男性
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

18

適切に守られるべきデータと積極的に活用すべきデータ

個人情報とオープンデータ

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

19

個人情報とデータ

個人情報保護法の概要
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

20
20

個人情報保護法 正式名称「個人情報の保護に関する法律」
 その名の通り、個人情報の保護を目的とする法律(第1条) ただ単に情報の利用を制限するだけではない 個人情報の適正かつ効果的な利用が、産業の創出等に有用であることを踏まえた上で、個人の権利利益を守ることを目的とする ➔ 両者のバランスが重要
法
個人情報の
保護

律
個人情報の
利活用

 経緯は→付録
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

21
21

個人情報保護法による「個人情報」の定義
 生存する個人に関する情報であって、以下のいずれかに該当するもの

 氏名、生年月日など，特定の個人を識別することができるもの• 他の情報と容易に照合することができ、それにより特定個人の識別が可能になるものを含む

 個人識別符号が含まれるもの• 身体の特徴を電子化したもの(生体情報)→ 例: DNA,容貌,虹彩,声紋,指紋など• 個人がサービスを利用 or 商品を購入する際に割り当てられる符号→ 例: 旅券番号,免許証番号, 住民票コード,個人番号
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

個人情報データの分析は可能か？
個人情報の第三者提供

2222

 原則として，本人への同意なしには無理 本人＝個人情報によって識別される特定の個人

 例外①人の生命・身体・財産の保護のために必要がある場合
簡単に言えば 例：緊急の事態にプロバイダが発信者情報を開示 例外②つぎの条件をすべて満たすとき
 本人の意向により「提供停止（オプトアウト）」可能な場合
 下記を本人に知らせておく• 第三者への提供を利用目的とすること，そのデータ項目，提供の方法• オプトアウトできること，さらにオプトアウトの受付方法

 個人情報保護委員会に届け出

 例外③匿名加工情報になっている場合（後述）「私のデータは公開しないで！」と除外してもらえる

ただし，
要配慮個人情報(次スライド)はオプトアウト可能でも第三者提供NG

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

23
23

要配慮個人情報 本人の人種，信条，社会的身分，病歴，犯罪歴，

犯罪被害の事実，及び本人に対する不当な差別偏見が生じる恐れのあると政令で定める要配慮情報

 要配慮個人情報は「本人の同意を得ない取得の原則禁止」
 取り扱いが特に厳重

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

24
24

匿名加工情報 個人を特定できないように加工した個人情報
 匿名加工情報の第三者提供する旨の明示・公表等は必要
匿名加工

個人情報

第三者提供可能匿名加工情報復元不可能

 名前を隠すだけではNG
 Ex. 「年齢115歳で，○○町に住む」→どの人かわかってしまうかも九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

25

オープンデータ

https://www.data.go.jp/about-data-go-jp

誰もが使える公共データを活用して，より良い世の中へ！
付録「オープンデータの目的の詳細」も適宜参照してください
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

26
26

オープンデータの定義
 行政機関(国や地方自治体)が保有する公共データ(※)のうち①二次利用可能で②機械判読に適していて③無償で利用できる，公開データのこと

 要するに，「市民や企業が使いやすい公共データ」
 二次利用可能＝そのデータを営利（お金儲け）目的に使ってもOK
 機械判読＝PDFや画像ではない「数値」データ• 付録「二次利用・機械判読の詳細」もどうぞ！

※政府や独立行政法人・自治体だけでなく，公益企業など民間事業者や個人が保有し，二次利用可能な形で公開されるものも含む
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

27
27

オープンデータの意義・目的：
政府の「オープンデータ基本指針」より
 国民参加・官民協働の推進による諸課題の解決，経済の活性化
 行政の高度化・効率化
 透明性・信頼性の向上
 地域の課題の解決
 付録の「オープンデータの目的の詳細」もどうぞ
 政策も「声の大きな人」の意見で決まるのではなく，データに基づいた客観的な分析に基づいて決まるべき Evidence-based policy making (EBPM)と呼ばれる九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

28
28

行政（国や自治体）によるオープンデータ推進：
行政にもメリットがあるかも
行政効率化
施策の提案
施策の効果の評価
行政（国）官民データ活用推進基本法(H28)でオープンデータ推進
令和2年度までに地方自治体のオープンデータ取組率100%を目標

国民・企業によるオープンデータを用いた様々な取り組み

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

オープンデータに関する地方自治体の取り組み状況→政府CIOポータルで確認可能

オープンデータ取組自治体一覧

29
29

オープンデータ取組自治体マップ

出典：政府CIOポータル オープンデータ-各種資料-オープンデータ取組済自治体資料（https://cio.go.jp/policy-opendata/)
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

自治体オープンデータの民間活用事例（1）
防災

30
30

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

自治体オープンデータの民間活用事例（2）
観光

31
31

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

自治体オープンデータの民間活用事例（3）
子育て

32
32

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

33

オープンデータと著作権

クリエイティブ・コモンズ
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

ホームページで公開≠オープンデータ：
たとえば、福岡市のホームページ

34
34

ホームページで公開されている資料等が著作物に当たる場合、著作権法により権利が保護されていることとなります。

市民税等に関する資料がPDF

出典：福岡市 ホームページ（http://www.city.fukuoka.lg.jp/)

×二次利用可能（著作権で保護）×機械判読に適していて（PDFは分析しにくい）〇無償で利用できる
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

35
35

オープンデータと言うためには…
 ①二次利用のための条件を掲載し，②機械判読に適した形式で，③無償提供
 例：PDFをCSVに加工して，クリエイティブ・コモンズ・ライセンスをつけて公開

出典：福岡市オープンデータ（https://www.open-governmentdata.org/fukuoka-city/)

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

36
36

クリエイティブ・コモンズ・ライセンスとは？
 クリエイティブ・コモンズ
 クリエイティブ・コモンズ・ライセンス（CCライセンス）を提供している国際非営利組織とそのプロジェクトの総称
 CCライセンス
 インターネット時代のための新しい著作権ルール
 作品を公開する作者が「この条件を守れば私の作品を自由に使って構いません」という意思表示 CCライセンス利用で 作者は著作権を保持したまま作品を自由に流通させることが可能 受け手はライセンス条件の範囲内で再配布やリミックスなどが可能
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

37

クリエイティブ・コモンズ・ライセンスのレベル

BY： 著作権者の表示最も緩くてオープンデータ向き

NC： 商用利用不可
ND： 改変不可
SA： 改変版についても，レベルを継承九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

38
38を付けて公開することで 各市町のクレジット（市名、データ名等）を表示すれば，利用者が営利目的を含めて自由にデータを改変，複製，再配布することが可能に！
がないと..

があると..

・ホームページの情報を利用する際、・出典を明記すれば、利用者は、著作者

著作権処理（使用許可等）に手間、の許可を得ずとも自由にホームページ

時間、費用等がかかる

情報の二次利用が可能

・利用に制約があり、利用者は自由に

・利用者は、自由に編集・加工ができる

編集・加工ができない

ため、他のデータとも組み合わせて利用拡大が見込める
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

39

付録

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

40

バイアスの少ない標本調査法

主観の入らないデータをどうやって手に入れるか？

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

41
41

単純無作為抽出法
 母集団から「完全に」・「ランダムに」標本を抽出する方法
 手順
 母集団を準備（これができるか？） 母集団に通し番号を振る
 乱数表（サイコロのようなもの）などを用いて標本を抽出する

参考・図 https://bellcurve.jp/statistics/course/8005.html
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

42
42

単純無作為抽出の例
 例) 小学生1年の平均身長の調査

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

16

・・・

12

17

13

18

14

19

15

1. 全国の小学1年生に1から通し番号をつける

2. 乱数表などを用いて調査する
人数分抽出

テーブル
1

3

4

7

13

17

21

22

30

43

45

46

60

62

67

68

72

74

77

79

…

1

3

4

7

13

17

20

・・・

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

43
43

系統抽出法
 母集団に通し番号を振り， 1番目の標本を無作為に選んだ後，2番目以降の標本を一定の間隔で抽出する方法
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

・・・

17

18

19

1. 全国の小学1年生に1から通し番号をつける
2. 乱数などを発生させ1番目の番号をランダムに決定
5
5

10

15

20

25

30

20

・・・

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

44
44

クラスター抽出法 (集落抽出法) 母集団をいくつかのグループに分け，その中から無作為抽出で選ばれたグルー

プに含まれるすべての標本を抽出する方法
 例) 小学1年生の平均身長の調査

各小学校を1グループとする小学校を無作為抽出

選ばれた小学校の全生徒を調査九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

45
45

二段抽出法
 標本の抽出を二段階で行う方法
 例) 小学1年生の平均身長の調査
1-A

1. 調査する小学校を無作為抽
出

1-C
1-D
1-B
1-C
1-E
1-A
1-D

2. 抽出された小学校の中からそれぞれ3クラスを無作為抽出

1-E

選ばれたクラスの生徒を全員調査
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

46
46

多段抽出法
 標本の抽出を複数の段階で行う方法
 例) 小学1年生の平均身長の調査

1-A

1. 調査する小学校を
無作為抽出

1-C
1-D
1-B
1-C

3. 抽出された学年の中からそれぞれ6人を無作為抽出

1-D
1-A
1-D
1-E

2. 抽出された小学校の中からそれぞれ3クラスを無作為抽出

選ばれた生徒全員を調査
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

47
47

層化抽出法
 母集団が何らかのグループに属しているとき，各グループからその比率に基づいて標本を無作為に抽出する手法

各地方の学校数の比率と比例する抽出数を各地方に割り当てる例) 小学1年生の平均身長の調査
地方別小学校数
北海道地方

1061

北海道地方

53

東北地方

1924

東北地方

96

関東地方

4145

関東地方

207

中部地方

3489

中部地方

174

関西地方

3246

関西地方

162

中国地方

1529

中国地方

76

四国地方

887

四国地方

44

九州・沖縄地方

2927

九州・沖縄地方

146

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

48
48

無作為抽出法 調査の企画者(ら)の主観的判断を排除して，母集団からできるだけバイアスが無いように標本抽出 母集団から直接的に標本を抽出する方法
 単純無作為抽出法
 系統抽出法 サンプリングに基づいて標本を抽出する方法
 クラスター抽出法 (集落抽出法) 二段抽出法 (多段抽出法)
 層化抽出法九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

49
49

層化二段抽出法 層化抽出と二段抽出を組み合わせた手法
2. 各グループから無作為に小学校を抽出例) 小学1年生の平均身長の調査
1. 各地方の学校数の比率と比例する抽出数を各地方に割り当てる

北海道地方

1061

北海道地方

53

東北地方

1924

東北地方

96

関東地方

4145

関東地方

207

中部地方

3489

中部地方

174

関西地方

3246

関西地方

162

中国地方

1529

中国地方

76

四国地方

887

四国地方

44

九州・沖縄地方

2927

九州・沖縄地方

146

1-A
1-C
1-D
1-A
1-C
1-D

・・・

・・・

3. 抽出された小学校の中からそれぞれ3クラスを無作為抽出選ばれたクラスの生徒を全員調査

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

50
50

各抽出法のメリット・デメリット
メリット

デメリット

単純無作為抽出法 抽出に偏りがほとんど無い
母集団のサイズだけを把握しておけば実行でき
る

母集団のサイズが大きい場合，非常に手間と時
間がかかる

系統抽出法

単純無作為抽出より手間や時間やコストがかからない

調査対象の並び順に何らかの周期があると標本に偏りが生じる可能性があるクラスター抽出法

クラスタ情報(例: 高校名など)があれば抽出す 同じクラスタに属する調査対象は似た性質を持ることができるため，時間や手間を 節約できる ちやすいため，標本に偏りが生じる可能性がある

二段抽出法(多段抽出法)

コストを低く抑えられる
抽出効率が高い

サンプルサイズが小さい場合，標本に偏りが生じる可能性がある

層化抽出法

母集団内の情報(例: 年齢別，性別)を比較することができる母集団の推測精度が高くなる
各層の分布が大きく異なる場合に使うことができる

母集団の構成情報を事前に把握しておかなけ
ればならない

参考https://bellcurve.jp/statistics/course/8007.html
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

51

個人情報保護法の動向

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

52
52

個人情報保護法制定（2003成立，2005施行）の背景
 情報化社会の進展とプライバシー 私生活をみだりに公開されないというプライバシーの権利が、自己情報コントロー
ル権を含むものへ OECD(経済協力開発機構)が，1980年にプライバシー保護と個

人データの国際流通についてのガイドライン(通称、OECD8原則)を発表

 欧州連合の個人情報保護指令
 第三国へのデータ移転に、適切な保護提供を求める

 住基ネットの運用開始(2002年)

堀部政男『個人情報保護法制化の背景と課題』法律のひろば 54巻2号より抜粋
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

53
53

個人情報保護法改正（2015成立，2017施行）の背景
 近年の飛躍的な情報通信技術の進展にともない生じた保護すべき個人情報の範囲の精緻化
 個人識別符号という考え方を導入

 個人情報に該当するか微妙なグレーゾーンの解消を図る

 個人情報の適切な利活用の手続き
 ビッグデータの利活用のため匿名加工情報という考え方を導入
 一定の条件下で第三者提供が可能に 国境を越えた個人情報の流通への対応
 OECDガイドライン2013年版

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

54
54

国際的な動き EU一般データ保護規則 (GDPR) EU(欧州連合)内における個人情報の保護に関する統一的なルール．いわば個人情報保護法の欧州版
 原則として個人情報の域外への持ち出しは禁止されるが，日欧間では可能に(2019年から)
 忘れられる権利
 ネット上の個人情報や誹謗中傷を削除してもらう権利のこと
 ネットの普及により知られたくない過去の情報が爆発的に拡散し，プライバシ侵害や名誉棄損に苦しむ人が増えてきたことから生まれた 過度に重視すると、表現の自由や国民の知る権利を損なうため，バランスが重要九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

55

統計法

国勢調査など「国全体としての統計」に関する法律
総務省「統計法について」 http://www.soumu.go.jp/toukei_toukatsu/index/
統計局「なるほど統計学園」 https://www.stat.go.jp/naruhodo/
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

56
56

公的統計の総合的・計画的整備の推進
 「公的統計の整備に関する基本的な計画」（基本計画）の策定
 有識者会議やパブリックコメントを踏まえた上で、閣議決定

 【旧】 各府省がその所掌に応じてそれぞれ統計を作成↓【新】 政府一体として体系的に整備

△△省

◇◇局
総務大臣による調整

○○省

□□庁

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

57
57

統計調査の対象者の秘密保護の強化
 プライバシーの配慮
 情報を目的外利用・提供した者や、守秘義務規定違反者への罰則を整備強化 「かたり調査」の禁止
 国の統計調査をかたって情報を盗み取ろうとする詐欺行為

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

58
58

統計作成への行政記録の活用促進
 行政機関が業務で収集・蓄積している「行政記録情報」を，

統計の作成に活用

 調査を受ける国民や企業の負担減

ある程度～だいぶ
回答項目が減る

実はこの調査項目，
行政記録を見ればわかる

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

59
59

統計データの利用促進
 【旧】 集計表のみ利用可能↓【新】 学術研究や高等教育に協力 オーダーメイド集計• 一般からの委託に応じて既存の調査票から新たな集計表を作成・提供

 匿名データの提供
 調査票情報の提供• オンサイト利用：許可を受けた大学・研究機関等から調査票情報にアクセス規制の集計表枠組みに縛られない
独創的な分析がしやすくなった！

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

60
60「個人情報保護法」との関係
 調査票情報に含まれる個人情報は「個人情報保護法」の適用外
 基幹統計調査と一般統計調査の両方とも
 情報は、集計後に公開（利用・提供）される

 統計法で独自に、情報保護規定を定めている
 匿名データ作成時に、個人情報が漏洩しないように万全の措置を取ること
 匿名データの提供を受けた者も、匿名データを適正に管理すること

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

61
61

基幹調査統計 特に重要な公的統計
 国勢調査（5年に一度、日本に居住している全ての人及び世帯が対象）
 国民経済計算
 その他国の行政機関が作成する統計のうち総務大臣が指定するもの
 対象者の報告義務
 報告拒否や虚偽の報告を禁止
 50万円以下の罰金

本物は必ず「調査員証」を着用

 かたり調査の禁止
 未遂も含め2年以下の懲役又は100万円以下の罰金九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

6262（公的）一般統計・民間の統計
 基幹調査統計以外の調査に対して、報告義務はない
 さらに民間の調査には、統計法の情報保護規定が適用されない 参加・不参加を、自身や保護者が適切に判断する必要あり

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

63

オープンデータの目的の詳細

メリットがいっぱい

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

64① 国民参加・官民協働の推進を通じた諸課題の解決、経済の活性化
自治体による公共データのオープンデータ化は、地域課題の解決、経済の活性化を促進する有効な手段となります。
先進自治体の事例では、オープンデータ化された保育施設に関する情報を事業者が独自に収集した情報とマッシュアップすることで、住民が必要な保育施設情報を容易に収集できるようになっています。
地域課題の解決に向けて官民が現状を共有し、課題を具体化し、その解決策・実現策を一緒に考えるうえで、データの共有は欠かせません。公共データがオープンデータになれば、住民、民間団体やNPO、民間企業、教育機関との連携を促進できます。
アイデアソン、ハッカソン等
グループ毎にアイデアを出し合い、解決策をまとめたり、そのためのプログラムを開発したりするイベント等の開催

出典：福岡まちあるきオープンデータソン(http://www.isit.or.jp/wg8/2014/11/10/datason1/)

公共データを活用したアプリ開発
官民協働の例

住みよいまちづくり、防災、観光等の地域テーマのためのアプリ開発に向けた、プログラム開発者や民間企業等と連携

出典：データシティ鯖江（http://data.city.sabae.lg.jp/)
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

65② 行政の高度化・効率化
全国いずれの自治体も限りある予算や人員で業務を遂行しています。行政が地域の課題に対し、今後も継続的に取り組んでいくためには、業務を効率化し、より優先度の高い業務に注力していくことが求められます。
一方、仕事の現場では…
別々の部署で同じようなデータを、それぞれが作成・管理しているために、二度手間かつ内容に食い違いが生じているケースがあったりします。

たとえば…
・公衆トイレのデータ（観光課、環境課、企画課）
・消防水利のデータ（水道課、消防課）など

オープンデータの取り組みに合わせて、各部局が紙ベースで管理していたデータを電子化・一元管理したり、Webサイトへの情報掲載手続きを見直したりすることで、業務の効率化につなげることができます。

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

66③ 透明性・信頼性の向上
政策の立案に用いられた公共データが公開されることは、国民の政策への十分な分析・判断に役立ちます。ついては、行政の透明性、信頼性の向上に繋がります。
先行事例では…

自治体が公開する予算データ・決算
データを利用し、自治体内での税金の使われ方を見える化した「税金はどこへ行った？」というWebアプリケー
ションを通じて、税金が支える公共サービスの受益と負担の関係をわかりやすく理解できるようになっています。

出典：税金はどこへ行った？（http://spending.jp/#know)
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

67

オープンデータの二次利用と機械判読性

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

68
68

そもそも「二次利用」って何？
自身で買って、自身で楽しむ！

楽しむ！
映画

購入！

ビデオゲームイラスト

これは、一次利用※著作物を決められた本来の用途のみに使用する買ったものを複製して、配ったり販売したりする！
複製…

頒布…販売…

これは、二次利用※著作物を本来の用途以外に使用する※著作権者の許可がないと2次利用はやっちゃダメ！法律違反です！
カタチあるものだけではなく、「映画」や「ビデオゲーム」等の「データ」も同様です。

ルールを守り、著作権者の権利を守るのは、とても大事！
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

69
69

でも、なんでもかんでも「２次利用禁止！」は少しもったいないかも…

たとえば、皆大好きな「ゲーム実況動画」

ゲームプレイ(1次利用)
２次利用のガイドラインを守って配信！
ネタバレはしないよ！

動画配信サービス（YouTubeとか）おもしろ～い。
続きが気になるし
私も買ってやってみよう！

配信者（2次利用者）

視聴者（サービス利用者）

New!
2次利用によって「新しいサービス」が生まれた！
（新たな価値の創造）

ゲーム実況配信（2次利用）※ゲーム会社の許可が大前提！
宣伝になって売上も上がった！?
ネタバレもされてないし、
ガイドラインを作っといてよかった！

ゲーム会社（著作権者）

ルールを守った
２次利用で，
皆ハッピーに！

2次利用は新事業（サービス）創出の可能性の宝庫！
でも…だれかが損をしないように、ルール決めがとても大切

このように…

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

70
70「機械判読に適したデータ形式」とは？
利用者が加工してコンピュータプログラムで再利用しやすいデータ形式
使いづらいデータ形式だと…
複雑なデータを処理するのは大変。
データ整理にコストが必要。
緊急事態なのに手入力が必要！
一般的には…PDFなどのバイナリファイル
機械判読に適したデータ形式だと…
アプリケーションを作ろうかな！
ビジネスに使えるかも！
すぐに使える！
一般的には… CSVなどのテキストファイル※注意：ここは想定するデータの用途、利用環境によって解釈が異なります。

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

71

機械判読性のレベル（例）

判読性低

判読性高

LV

種類

1

OL
Open License

2

RE
Reusable

3

OF
Open Format

4

URI
Uniform Resource Identifier

5

LD
Linked Data

形式例

.jpg, .pdf
.doc, .xls, .ppt
.csv
.xml, .json, .rdf

外部リンクされたLV4

出典：5★オープンデータ（ https://5stardata.info/ja/)

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

72

オープンデータの活用事例

特に民間企業での利用事例について

九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

73

民間の活用事例一覧（１）

名称

概要・テーマ

事業者等

会津若松市消火栓マップ

スマートシティ会津若松の実現へ

Code for Aizu

アグリノート農業×ICTを支えるオープンデータ

ウォーターセル株式会社

イーグルバス

運用状況の見える化へのチャレンジ

イーグルバス株式会社

カーリル

日本だからできた図書館システム

株式会社カーリル

家計簿・会計アプリZaim

公共データでサービスを格上げ

株式会社Zaim

かなざわ育なび.net

行政データを集約してひとり一人にあわせてリアルタ
イムに反映

横浜市 金沢区

花粉くん

オープンデータを“可愛く”使う

株式会社博報堂アイ・スタジオ

ココゆれ

オープンデータで付加価値を大和ハウス工業株式会社

5374(ゴミナシ).jp

コードで地域課題を解決する

Code for Kanazawa

さっぽろ保育園マップ

分散化したデータを一元的かつ容易に閲覧できる

Code for Sapporo（パパママ
まっぷチーム）さばえぶらり役割分担という必勝法

ATR Creative

出典：政府CIOポータルオープンデータ100（https://www.cio.go.jp/opendata100）
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

74

民間の活用事例一覧（2）名称

概要・テーマ

事業者等

鯖江バスモニター

データシティ鯖江への道

鯖江市

Sabotaつくえなう！

女子高生発信の“ゆるい”まちづくり

鯖江市役所JK課

GEEO（ジーオ）

独自のアルゴリズムで物件販売価格を予想し、不動産市場の健全な流通を実現

株式会社おたにしずみちinfo

いち早く道路規制情報等をリアルタイムで提供

静岡市

周辺環境スカウター

賃貸情報サイトの遊び心

株式会社イード

税金はどこへ行った

公共サービスの受益と負担の関係

Open Knowledge
Foundation Japan

全国避難所データベース

避難問題への解決策を、ITで電通・ゼンリンデータコム

千葉市民協働レポート(ちばレポ)

ちばレポが生んだ行政の効率化

千葉市

福島県帰還支援アプリ

被災地の最新情報を届ける

福島県

Night Street Advisor

高専発：夜道の明るさを可視化するアプリ

明石工業高等専門学校 知的情
報環境研究室富岳3776景

富士山でふたつの県がひとつに

静岡県・山梨県

マイ広報紙

ひとりひとりに届く広報誌へ

一般社団法人オープン・コーポレイ
ツ・ジャッパン

出典：政府CIOポータルオープンデータ100（https://www.cio.go.jp/opendata100）
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

75

民間の活用事例一覧（3）名称

概要・テーマ

事業者等

ミルモ

公共データは＋αで新ビジネスに

株式会社ウェルモ

室蘭市GIS情報の(一部)オープンデータ化
事業

オープンデータで“縦割り”をなくす

室蘭市

道路通行実績マップ

官民の連携による情報提供

特定非営利活動法人ITSJapan 他、複数の民間団体

HalexDream!

「気象情報の新しい市場価値」の創出

株式会社ハレックス

台風リアルタイム・ウォッチャー

可視化によって社会全体の「減災」に

首都大学東京大学院渡邉英徳准教授

佐賀わいわいWi-Fiマップ

佐賀のWi-Fiと観光・地域情報を発信

佐賀県

天サイ！まなぶくん

防災情報可視化ＡＲアプリ

葛飾区・株式会社キャドセンター

セーフティマップ

カーナビデータを活用した事故多発箇所、危険箇所の提供

本田技研工業株式会社

KYOTO Trip+

個々の利用者のニーズにフィットした京都の観光・防災
情報を多言語で提供

京都府・京都市

なごや健康のりかえ

日常の通勤通学の中で、自分の街を知りながら健康になる！

名古屋大学大学院情報学研究科安田・遠藤研究室

出典：政府CIOポータルオープンデータ100（https://www.cio.go.jp/opendata100）
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター

76

民間の活用事例一覧（4）名称

概要・テーマ

事業者等

ワーンニング感染症の流行状況を可視化し、早期対策が可能に！

株式会社オリズン

全国水利台帳火災現場で迅速に対応でき、自主防災や地域防災の強化に役立つ！

株式会社placeOn

大阪市 警察署×犯罪発生

地域における自主的な防犯対策に役立てることが可能に！

上田洋、佐藤麻耶

出典：政府CIOポータルオープンデータ100（https://www.cio.go.jp/opendata100）
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター