土木学会論文集D3（土木計画学）, Vol. 68, No. 3, 117-128, 2012.

工事発注見通し情報を用いた全国における道路更新情報の自動抽出に向けた試み
関本

義秀1・中條

覚2・南佳孝3・山口章平4・山田晴利5・布施孝志6

1正会員

東京大学特任准教授

2正会員(株)三菱総合研究所社会システム研究本部（〒100-8141 東京都千代田区永田町2-10-3）
E-mail: snakajo@mri.co.jp
3正会員

4非会員

5正会員

空間情報科学研究センター（〒277-8568 千葉県柏市柏の葉5-1-5）
E-mail: sekimoto@csis.u-tokyo.ac.jp

国立情報学研究所特任助教 新領域融合研究センター（〒277-8568 東京都千代田区一ツ橋2-1-2）
E-mail: minami1105@nii.ac.jp(株)建設技術研究所東京本社情報部（〒103-8430 東京都中央区日本橋浜町3-21-1）
E-mail: s-yamaguchi@ctie.co.jp
東京大学特任教授

6正会員

東京大学准教授

空間情報科学研究センター（〒153-8505 東京都目黒区駒場4-6-1）
E-mail: yamada.hal@csis.u-tokyo.ac.jp
大学院工学系研究科（〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1）
E-mail: fuse@civil.t.u-tokyo.ac.jp

近年，透明性・説明責任の観点から，公共事業に関する経済効果や財政的負担等の統計データは国や地方自治体のHPを通じて公開され，行政主体以外でも入手しやすくなったものの，その一方で，各事業がどこで何をして，現場がどう変わったかといった基本的な特性を全国的におさえる事は依然として難しい．
本研究では，カーナビ等，全国の地図更新の効率化につながるよう，道路管理者の発信する道路の変化情報を一元的に把握することを目的として，2000年以降ほとんどの地方自治体で公表されている「工事発注見通し情報」を対象に，Webマイニングに関する様々な技術を組み合わせて，該当工事を抽出し，位置や概要の情報をデータベース化する枠組みを構築するとともに，全国の自治体サイトから数万件レベルの情報を収集して，その妥当性を確認した．

Key Words : web mining, road update information, public work order outlook

1. はじめにーナビ等を含む全国版の道路地図作成の現場においては，
道路工事等により道路形状がどのように変わったかを把
近年，公共事業費は厳しい財政の中で，2002年度を境握する必要があり，全国に点在する調査員あるいは計測に減少の一途をたどっているものの，人々が活動してい車両等が現地調査を改めて実施することが多い．さらにく上での社会基盤の維持・管理の重要性は，予算の絶対
その工程の前に，行政側に対してWebのチェック，電額の大小に関わらず変わらないであろう．
話・面会・メイルでの問合せ，あるいは情報公開請求な
また，透明性・説明責任という観点では，公共事業のども並行して行い，現地調査する箇所を絞り込む，いわ全体的な経済効果や財政的負担などは，国や地方自治体
ゆる「調査実施の判断のためのトリガー情報」の収集ものWebサイトを通じて建設統計データで公開され1), 2)，行
行うケースがあり見えないコストがかかっているとも聞
政主体以外でも入手しやすくなっているものの，その一く3),4)．
方で，それぞれの事業そのものがどういう場所でどのよ
これはひとえに地方分権が加速化される中で情報提供のうなことをしていて，現場がどう変わったかといった基
公開レベルやその方法が行政主体によって様々であるか
本的な特性を全国的におさえる事は，依然として難しい． ら に 他 な ら な い ． た と え ば ， 入 札 情 報 サ ー ビ ス
たとえば，実際のニーズの一つとして，民間企業のカ（http://www.i-ppi.jp）を使えば入札の公告や発注の見通し

117

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者らを中心に道路更新情報の定義を行い，ニーズや提供が検索できるが，参加者は国の機関を中心としたものに実態をまとめたもの12), 13), 14)，道路工事の電子納品により留まっている（地方自治体の参加は2010年10月現在，山道路更新情報の蓄積を試みたもの15)，工事入札情報から
梨県・岐阜県・大阪府・横浜市・堺市・鹿沼市のみ）．
道路更新情報の抽出を試みたもの16)がある．また，OCR
また，都道府県単位では統一された電子入札システムを技術を用いて道路の供用開始・廃止の公示情報をもとに導入しているところも多々見られるが，コスト負担感からか，市町村の加入度合いや提供内容にばらつきが多く， 道路更新情報の抽出を試みたもの17)などがある．さらに，マルチエージェント技術を用いて建設情報のDB統合を
提供項目の揃った内容で全国的な収集を望むことは難し
試みた研究18)などもある．しかし，全国に約1800近くあい．
る地方自治体から広く収集できる可能性のあるデータを我々はこうした状況を踏まえて少し視点を変え，統合
もとに実用を意識した大規模な実験を行った研究はない．
的な提供システムそのものの構築を当局側に期待するとこのような規模になると，2章で述べるように提供形態いうよりは，各地方自治体が公開しているシンプルな情が自治体ごとに多岐にわたるものの，それらを概ね，扱報を幅広く収集できる利点を重視し，収集の過程で多少えるようにすることや，さらに，検索等，実用上使いや精度が落ちる可能性もあるものの，Webマイニングに関
すい形にするためにメタデータを生成することなども考わる，様々な情報技術を駆使し，収集・分析を自動的にえる必要があり，そのような意味で本研究は新しい試み
行う自律的なアプローチを考える．もちろんこれには上と言える．
記条件に合致した公開情報が必要であるが，2000年に公
なお，これら筆者らの取組は，東京大学空間情報科学
布された「公共工事の入札及び契約の適正化の促進に関
研究センターに設置された，産官学による道路更新情報する法律（以降「入札適正化法」と呼ぶ）」によって地流通推進研究会の成果の一端でもある．
方自治体が毎年の「発注見通しに関する事項」を公表す
ることを義務付けており，しかも表形式での情報提供が中心であるため基本的な情報を把握しやすい．
2. 工事発注見通し情報
従って，本研究では，カーナビ等，地図更新の効率化
ここでは，発注見通し情報について説明し，実態を概につながるよう，道路の変化情報（後述の既存の研究に観して，次章以降のデータ処理の方向性を示す．まず入基づき，本論文では道路更新情報と呼ぶ）を，全国レベ札適正化法施行令第五条では，表-1で示すように，公表
ルで一元的に把握できることにつなげていくことを目的
HTML,
EXCEL
時期，対象とする工事，公表事項，公表方法について定として，「工事発注見通し情報」のPDF,
めている．
ファイルを対象に，Webクローリング5)，OCR技術，テ
6)
また，図-1のa)は自治体のWebサイトで掲載される典キスト解析技術 ，シソーラス作成技術，ジオコーディ
7)型的な発注見通し情報である．HTMLファイル上で項目
ング 等を用いて，道路更新に関係する工事を抽出し，を立て，実際に発注見通し情報が書かれたページにリン
位置や工事概要の情報をデータベース化し，数万件レベクする構造が普通である．通常リンク先は表形式で，b)ルの情報を利用できるようにするものである．
で見られるようにPDFファイルで公開することが多い．
具体的には，2章で発注見通し情報の概要を述べ，3章で全体のデータ処理フローの考え方を説明する．4章で表-1 入札適正化法施行令第五条で定める主な事項
は処理システムを実装し，全国の自治体サイトを対象に項目
内容
実験を行い，その妥当性を確認し，5章でまとめを行う．
公表時期
毎年度，四月一日（当該日において当該年度の予算
なお，道路更新情報は大きく言うと，道路の変化があが成立していない場合にあっては，予算の成立のったかどうかを示すフラグ（前述の「トリガー情報」）
日）以降遅滞なく．
対象とす
当該年度の発注することが見込まれる公共工事（予やそれに関連する属性情報と，具体的な形状等の変化情
る工事
算価格が二百五十万円を超えないと見込まれるもの
報の2つに分けており，発注見通し情報は工事の概要を
及び公共の安全と秩序の維持に密接に関連する公共工事であって当該地方公共団体の行為を秘密にする
示すのみであるため，本研究では，後者の具体的な形状必要があるものを除く．）
データそのものは含んでいない．しかし前述のように，
公表事項
・公共工事の名称，場所，期間，種別及び概要
・入札及び契約の方法
トリガー情報の収集コストが効率化されるだけでも十分・入札を行う時期（随意契約を行う場合にあってに意味があると言える．
は，契約を締結する時期）
一方，関連研究として情報分野では，組織のWebサイ
公表方法
・公報または時事に関する事項を掲載する日刊新聞
紙
トから発信される公式情報を収集したもの8)がある．と・公衆の見やすい場所に掲示し，又は公衆の閲覧に9)
くにWebからの表形式の情報抽出の研究として板井ら ，
供する方法 （閲覧所を設けること又はインターネ
ットを利用して閲覧に供する方法）
増田ら10)あるいは田仲・石田11)などがある．
また，建設分野における課題解決という意味では，筆118

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b) 岐阜県神戸町発注見通し情報HP（PDFファイル）：http://www.town.godo.gifu.jp/content/areaguide/admin/nyusatsu/minaoshi.pdfa) 岐阜県神戸町入札情報HP：c) 三重県尾鷲市発注見通し情報HP（Htmlファイル）：http://www.town.godo.gifu.jp/content/areaguide/ http://www.city.owase.lg.jp/contents_detail.php?co=cat&fr
admin/nyusatsu.htm
mId=5077&frmCd=2‐15‐2‐0‐0
図-1 工事発注見通し情報例

表形式の並びはとくに決められておらず，岐阜県神戸町の例では，「工事名」，「工事場所」，「工期」，「工事概要」，「入札・契約方法」，「入札・契約時期」を掲載している．また，c)のようにHTMLファイルでセル構造を表現している場合も見られる．
こうした記載は個別の自治体で見るとばらつきがあるため，日本全国を対象に収集を行う前に，記載内容の傾向をつかむ必要がある．図-2は関東圏（1都6県）及び都
県下の市区町村合計576のサイトのうち発注見通し情報の公開があったサイトを対象に，平成22年5月に目視で確認調査を行い，「路線名」，「部署名等」，「町域・地先名等」，「公開開始日」，「工事発注日」，「案件名称」，「概要」に該当する項目の存在割合を調べたものである．「路線名」，「部署名等」を除く5項目については，9割以上該当する項目が掲載されていた．一方
で部署名等は約半分，路線名は道路工事以外の工事も多数含まれていたため，5%程度であった．また，図-3は同様に公開されていた509サイトのデータ形式の内訳をまとめたものである．PDFは54%と半数以上を超え，PDFを対象とする重要性が確認できた．ただし，閲覧用に検索キーワードにより動的に情報提供を行うCGI等による検索形式が20%，HTMLが17%，EXCELが9%あり，PDF
以外の形式も一定の割合存在し，何らかの対応策が今後必要なこともわかった．

路線名
部署名等
町域名・地先等
公開開始日
工事発注日
案件名称
概要

0%

20%

40%

60%

80%

100%

※関東圏（１都６県）および都県下の市区町村（計576ホームページ）のうち、発注見
通し情報の提供があった509ページを対象に調査を行い、表題の有無により判断。

図-2 関連情報項目の収集可能性

さらに，図-4は各主体の工事件数を示したものである．
合計は41,967件に及ぶが，最も頻度が高い工事件数は0件，1～10件，51～100件が17%ずつとなっている．また，最も件数が多いのは東京都建設局の1,787件であった．
これらのことから，本研究では，発注見通し情報の中から，「町域名・地先等」「案件名称」「概要」をもとに該当工事の位置や種別を特定しつつ，それ以外の「工期」「部署名等」「路線名」などについても，情報を取得することとした．

119

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EXCEL;
44, 9%

その他;
1, 0%

開始
発注見通しのサイト情報
Step0. 対象ファイルの取得

HTML;85, 17%

HTML
ファイル

EXCEL
ファイル

PDF
ファイル

Step1. PDFファイルへの変換

PDF;
274, 54%

検索;
105, 20%

PDFファイル
Step2. 表構造の抽出
CSVファイル

図-3 公表時のデータ形式内訳（関東圏を対象）

Step3. 各データ列の正規化
201～250件
11主体, 2%251～300件
8主体, 2%

301件以上23主体, 5%

Step4. 道路更新に関係する工事の抽出

0件
85主体, 17%

Step5. 登録データの作成

151～200件
25主体, 5%

Step6. 路線ジオコーディング

101～150件
49主体, 10%

1～10件
85主体, 17%51～100件
88主体, 17%41～50件23主体, 4%

登録データ終了

11～20件
32主体, 6%31～40件37主体, 7%図-5 工事発注見通し情報の処理フロー

21～30件43主体, 8%

OCR を用いる理由としては，もともと一部の PDF ファ
イルのテキストが抽出できないことと，表構造を読み取る必要があるためである．また Step3 では，各自治体によって，記載している項目の表現やその並びの順序が異なるため，表形式の各項目の正規化を行う．さらに
Step4 では，正規化を行った工事リストの中から関連キーワードによって道路更新に関係ある工事の抽出を行う．
また，Step5 ではデータベースに登録するためのデータを作成する．最後にそれらによって抽出された工事の位置を明確にするため，Step6 で路線に沿ったジオコーデ
ィングを行う．これらをまとめたものが図-5 であるが，次節以降では Step2から Step6 の詳細を説明する．

※図2と同様に発注見通しが公表されている509ページを対象

図-4 主体別の公表件数分布状況（関東圏を対象）

3. データ処理の考え方(1) 処理フローの概要
本節では，まず全体の処理フローについて述べる．最初に各自治体の発注見通しに関するサイトの URL 情報収集を行う．これは今回は手作業で記録することとしたが，ほとんどの自治体では公共事業のサイトから簡単に見つけることができる．自動化についても自治体の Web
サイトが特定のドメインを持っているため，その階層以下で「工事発注見通し」のキーワードで探索することも可能と思われる．また，サイトの変更があった場合もまず変更の有無をコマンドで確認し，変更があった場合は上位階層から再度探索することにより変更箇所を特定することができる．
これを入力データとして，Step0 ではファイル取得を行う．ただし，四半期発注見通しのように年間でも複数のファイルが存在する場合もあるため，本研究では経過なども追跡できるように該当ディレクトリにある，全てのファイルを取得している．そして Step1 では取得したファイルの中で主要な形式である PDF に加え, HTML,EXCEL について，一度 PDF 形式にした後，Step2 で OCR等の機能を用いることにより，画像データを経て表形式を読み取り，CSV ファイルに変換する．なお，ここで(2) PDF ファイルの取得と表構造の抽出
Step2 では，Step0 で取得した PDF に加え，HTML,EXCEL ファイルから PDF 形式にした後，表構造を認識してその内容の CSV ファイルを抽出する．HTML や
EXCEL はもともとある程度構造化されているものの，それ自体には工事発注見通し情報のタイトルや説明，フレーム用の表構造等，該当する表構造以外の要素が多数含まれ，必ずしも抽出が容易ではないため，本研究では一度 PDF に一本化した後 CSV にしている．HTML から
PDF については Google 社提供の変換ツール wkhtmltopdf
を用い，EXCEL から PDF への変換は市販ソフトで一部バッチ処理を行った．表-2 は HTML と EXCEL ファイルの全国分の結果を表しており，動的サイトの構成である
等の理由からコンテンツが取得できないケースもごく一120土木学会論文集D3（土木計画学）, Vol. 68, No. 3, 117-128, 2012.
表-2 HTML と EXCELファイル取得，PDFへの変換状況
HTML

表-3 PDFから表構造の抽出状況（岐阜県の例）

EXCEL

処理対象サイト数

13974

取得可能サイト数

131（※1）69（※1）

ファイル取得状況

131450（※2）

PDF変換状況129504（※3）※1 動的サイトにしているためコンテンツが取得できない，あるいはファイルの提供形式が調査後に変更しているなどによる※2 指定のサイトに複数の EXCELファイルが存在※3 EXCELの印刷設定等で PDFファイルが複数に分かれる部見られるが概ね取得でき，また，PDF への変換も複数
ファイルに分かれるケースなどもあるものの概ねできている．ただし，この PDF を経由する方法は現状での判断であるため，今後，構文解析技術等の進展で，HTMLや EXCEL を精度よく扱える可能性もあり得る．
また，PDF にした後の手順は大きく分けると，(1)OCR
処理により罫線を判定する，(2)罫線に囲まれている個々のセルに含まれる文字列を抽出する，(3)表の記載様式のまま構造化する，という三段階の処理が必要である．こ
うした機能は，1 章で述べたように情報分野の研究などもあり，まだ多くはないものの，最近では商用ソフトなども出つつあるため，本研究ではそれらを利用することとした．具体的には，日本語ファイルに対して前述の処理をサーバーサイドでバッチ処理として行えるプログラ
ムライブラリとして，メディアドライブ(株)の「活字文書 OCR ライブラリ」やパナソニックソリューションテ
クノロジー(株)の「活字認識ライブラリー」があるが，これらを比較し，本研究では PDF ファイルの画像変換機能の有無や開発言語（VB.NET）のサポート状況，費用面から「活字文書 OCRライブラリ ver.6.0」の中の罫線抽出ライブラリを採用した．
大規模な実験の前に，性能確認のため，岐阜県下市町村のうち PDF で情報を公開している 16 自治体の工事発注見通し情報全 1,348 件に対して抽出処理を実施したと
ころ，表-3 で示すように，表形式のセル自体は全て抽出できた．ただし，抽出したセル内の文字については，一部文字化けがあり，その割合は 1.55%であった．文字化
けのエラー要因はソフトの特徴に依存するが，表-4 に挙
げたようにいくつかの文字については認識性能が劣る特徴があった．

抽出対象
自治体

レコード
数

セル数

文字数

誤認
文字数

誤認率
（％）

神戸町
郡上市
多治見市
羽島市
可児市
海津市
関市
恵那市
御嵩町
高山市
瑞浪市
中津川市
飛騨市
美濃市
北方町
本巣市
合計

42
116
132
55
53
70
146
106
31
230
50
176
17
27
17
80
1348

294
928
1188
495
477
560
1314
848
279
1840
450
1408
170
243
136
640
11270

2135
7016
8947
3257
2652
3402
6385
5971
1457
14513
2950
10784
887
1269
662
2992
75279

21
277
81
29
26
20
40
113
19
347
66
62
8
13
21
22
1165

0.98
3.95
0.91
0.89
0.98
0.59
0.63
1.89
1.30
2.39
2.24
0.57
0.90
1.02
3.17
0.74
1.55%

※飛騨市は都市整備課分，本巣市は産業建設部分

表-4 文字抽出時のエラー頻度（岐阜県の例）
正
＝
０
－
m2
ｏ．
ｍ
ポ
工

誤
ニ，二，－
Ｏ
一
ｍ，ｒm2，２
α
１ｎ，ｒｎ
ホ゜
エ

頻度（回数）
85
37
31
23
20
9
5
3

※複数の市町村で合計 3回以上エラーが発生したものを抽出

ス）を作成した．表-5 はそれらの一部を抜粋したものであるが，「案件名称」は合計 44 種類，「町域名・地先等」は 34種類，「工期」は 57種類，「概要」は 25種類，「入札予定時期」は 98 種類，「部署名等」は 54 種類，「路線名」が 4 種類存在した．日本全国に対して適用する際には，このシソーラスに対して，いずれかの文字列に完全一致したものを採用し，当該項目とした．

(4) 関係工事の抽出
前節で正規化したデータは公共工事全般にわたり，学校建設や河川工事あるいは道路関連工事の中でも除草工事等，道路更新情報に直接関係しない工事も多数含まれるため，該当する工事のみを抽出する必要がある．そこで，「部署名等」，「案件名称」，「概要」の記載をもとにキーワードでフィルタリングを行っている．この処(3) 各データ列の正規化
理の具体的なフローを図-6 に示す．まず道路工事に関係
CSV で出力した発注見通し情報は，自治体ごとに各デのない「部署名等」（例えば水道・学校等）を含まない
ータ列のタイトルの表現や並びが統一されていないため， ものや直接道路工事に関係する「部署名等」（例えば道正規化する必要がある．本研究では予め集めた，関東
路・土木等）を含むものを抽出し，その後，「案件名（1 都 6 県），三重県，岐阜県，大阪府の発注見通し情称」と「概要」のいずれかに「道」または「線」が含ま報をもとに，手動で対象項目に関する辞書（シソーラれるものを抽出する．

121

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表-5 発注見通し情報の関連シソーラス（関東圏，三重県，岐阜県，大阪府のデータをもとに作成）
各項目
案 件 名
称
町
域
名 ・ 地
先等
工期

概要

入 札 予
定時期
部 署 名
等

路線名

関連すると思われる発生項目「工事件名」「件名」「件名・施設名」「工事概要」「工事件名（予定）」「工事名称」「工事の名称」「公共工事の名称」「名称（件名）」「工事名」「予定工事名」「調達案件名称」「名称」「工事（業務）名称」「業務名（履行・業務場所）」「工事等の名称」「工事名（委託名）」「案件名」「事業名（工事名）」「事業名」等 合計 44 種類「工事場所」「履行場所」「施工場所」「場所」「工事の場所」「公共工事の場所」「工事箇所」「施工場所」「予定施工場所」「案件場所」「場所（地区）」「工事（業務）場所」「業務名（履行・業務場所）」「工事箇所（概略位置）」「工事等の場所」「工事場所（履行場所）」「施行場所」「工事名称 工事場所」「施工予定箇所」等 合計 34
種類「工期」「工期・履行期限」「予定工期（月）」「予定工期」「履行期間」「履行日数」「工事期間」「工期始（予定）工期終（予定）」「工期日数」「工期（月）」「期間」「工事の期間」「予定期間」「予定工事期間」「工事期間（開始月） 工事期間（終了月）」「入札・契約」「案件期間」「工期 開始完了」等 合計 57 種類「工事概要」「概要」「施工内容」「概要（内容）」「工事の概要」「公共工事の概要」「予定工事概要」「案件概要」「事の概要」「工事内容」「種別及び概要」「工事（委託）概要」「事業内容」「事業概要」「工事等の概要」「工事等概要」「調達案件の概要」「工事概要工事概要」「概要，規格，数量等」「工事概要・仕様等」等 合計 25 種
類
「入札予定時期」「公表予定時期」「入札時期」「入札予定」「契約時期」「入札（契約）を行なう時期」「時期」「発注時期」「発注予定時期」「入札時期（予定）」「入札予定時期又は状況」「発注予定」「入札の時期」「入札・随意契約時期」「入札を行なう時期又は契約を締結する時期」「開札日」「予定入札時期」等 合計 98 種類「発行部署名」「発注部署名」「担当課」「主管課」「課・部」「工事担当課」「課・係名」「課名・係名」「課所名」「発注課」「発注部署」「課名」「所管課」「課（所・局）名」「担当部課（所）名」「所属名称」「所属名」「部課名」「担当課名」「担当」「発注課名」「発注担当課」「担当課担当係」「担当部署」「見積課名」等 合計 54
種類「工事場所」「路線河海名」「路河川等」「道路・河川名」等 合計 4 種類
開始
正規化済みデータ『部署名等』の情報項目に分類できるものがあるか

NO

YES『部署名等』に道路工事に関係のないキーワード（表‐6‐A）が含まれているかNO

YES『部署名等』に道路工事に関係のありそうなキーワード（表‐6‐B）が含まれているか

NO

YES『案件名称』と『概要』のいずれかに「道」または「線」の文字が含まれるかNO

YES『案件名称』の掲載はあるか

NO『概要』に道路更新に関係のないキーワード（表‐6‐C）
が含まれていないか

YES『案件名称』に道路更新に関係のないキーワード（表‐6‐C）が含まれていないか

YES

NO
YES

NO

道路更新に関係ある工事のデータ

終了

図-6 道路更新に関係する工事抽出時の処理フロー

三重県，岐阜県，大阪府のデータを対象として，図-6の提案手法を検証した結果が表-7 である．表側が提案手法により判別したもの，表頭が目視で確認した真値としている件数である．実際には 3,899 件中 3,736 件（96%）
が正しく判別された．判別が正しく行えなかったものとして，目視で「道路更新に関係する工事」であると判定されたにも関わらず提案手法では「その他」になったものは 96件あった．

最後に，それらから「案件名称」または「概要」に道
路更新情報に関係のないキーワードが含まれていないものを抽出する．ここで関係のないキーワードとしては，契約形態では道路更新情報に関係のない「委託」，「単価契約」等のキーワードが該当し，道路の維持管理に関する工事を示す「除草」，「街路樹」等のキーワードなども同じである．本研究では，上記抽出過程で用いたシソーラスは，三重県・岐阜県・大阪府のデータをもとに手動で作成したものである（表-6）．

122土木学会論文集D3（土木計画学）, Vol. 68, No. 3, 117-128, 2012.

は，東京大学空間情報科学研究センターの CSV アドレ
ス マ ッ チ ン グ サ ー ビ ス ： http://newspat.csis.utokyo.ac.jp/geocode/を利用）に対して，さらに路線情報を用いてマップマッチングを行うものである．

しかし，そのうちの 95 件は「案件名称」と「概要」
どちらにも「道」，「線」を含まなかったものである．
一方，目視では「その他」と判定されたが提案手法では「道路更新に関係する工事」と判定された 67 件には，「部署名の記載がなく，概要に「道」が含まれるもの」などがあったが，提案手法で判別された 968 件の 7%弱であったため，このまま関係工事として含めている．
なお，発注見通し情報に関係するキーワードが全く含
まれていなくても（例えば「○○水路付け替え他工事」など），実際に道路更新が伴う工事は存在し得るが，この点については本研究ではカバーできておらず，今後の課題としたい．

表-6 道路工事抽出における関連キーワードの設定（三重県，岐阜県，大阪府のデータをもとに作成）(5) 登録データの作成
前節までのプロセスで取得・整理された発注見通しのソースデータを最終的に DB に登録する．これらのデー
タは別途進めている「地理空間情報流通実験コンソーシ
アム」における「流通実験プラットフォーム」に蓄積し，登録ユーザーはデータを検索・ダウンロードできるようにしている（http://parma.csis.u-tokyo.ac.jp）．とくに道路関係のデータは数種類の蓄積を行っているため，共通のメ
タデータなども定めている．図-7 の左にソースデータ，
右に DB の項目を挙げ，その対応関係をまとめた．そのまま取得した情報を DB に格納できるものが多いが，一部，該当文字列を抽出したり，判定処理を行いコード化
するものなどもある．なお，上記プラットフォームに関する研究の詳細は薄井ら 19)を参照されたい．

A: 道路工事
に関係のな
い「部署名
等」の
キーワード
水道
学習
学校
教育
福祉
営繕
総務
危機
消防
図書館
博物館
研究所
センター
文化
住民
スポーツ
管理室
こども
子ども

B:道路工事に関係ありそうな「部署名等」のキーワ
ード
道路
土木
建設
交通
整備

C: 道路更新に関係のない「案件名称」「概要」のキーワード
委託
単価契約
水道
汚水
排水
送水
水路
用水路
布設替
ポンプ場
照明灯
電気
設置
設備
施設
体育館
耐震
除草
街路樹
測量
軌道
無線
武道
道の駅

契約形態として関係しない工事

水道関係工事

道路構造物に関する
工事

維持管理に関する工事
工事準備段階のもの「道」や「線」の文字列が含まれるが道路ではない工事表-7 抽出フローによる判別状況（三重県，岐阜県，大阪府の例）
目視による判別
道路更新に関その他
係ある工事(6) 路線ジオコーディング
ここでは，抽出した該当工事について，町域・地先名
や路線名から具体的な場所を特定する．本研究では，南ら 20)が行っている路線ジオコーディングを用いた．これは通常の住所をベースにしたジオコーディング（ここで

フロー
による
判別

道路更新に関係
ある工事
その他
合計

合計

901

67

968

96
997

2,835
2,902

2,931
3,899

データベース登録データ項目
工事発注見通しデータ（岐阜県可児市の例）
項目
案件名称

市道１１１号線道路改良事業

町域名・地先等

石井地内

工期

約８ヶ月

概要

L=90mW7.0m

入札予定時期

第１四半期

部署名等

項目

記載例
路線

記載例

道路種別

8

路線名

111号線

路線番号
道路更新共通
道路管理者
インデクス
場所

土木課

【凡例】
：取得した情報について抽出やコード変換を行わずにそのまま掲載

発注見通し
付加情報

：取得した情報をプログラムを用いて処理してから掲載：取得した情報をプログラムを用いて処理し、他のコード等から該当するも
のを掲載

機関名

岐阜県可児市

部署名等

土木課

都道府県名

岐阜県

市区町村名

可児市

町域名・地先等

石井地内

入札予定日

第１四半期

工期

約８ヶ月

案件名称

市道１１１号線道
路改良事業

概要

L=90mW=7.0m

延長90

道路更新可能性フラグ

1

図-7 工事発注見通しデータとデータベースの属性の対応関係

123土木学会論文集D3（土木計画学）, Vol. 68, No. 3, 117-128, 2012.
概略

アドレスマッチングの結果のレベル特定できなかった表-8 実験の諸元
路線の特定可否できなかった
できた

都道府県で
特定できた

できなかった
できた

詳細

市区町村で
特定できた
字で
特定できた

なかった

できなかった
できた
できなかった
できた

レベル8

ミドルウ
ェア

レベル7

OS・ハー
ドウェア

レベル6
レベル5
レベル4

表-9 処理時間の概要

レベル3

各処理項目

レベル2
レベル1

Step1. PDFファイルの取得

レベル0

元データに座標がWebサーバ
DBサーバ
Apache 2.2.13
PostgreSQL 8.3
Tomcat 6.0
PostGIS 1.3.6
OS: Windows 2008 Standard
CPU: インテル Xeon 3GHz
メモリ：2GBあった

Step2. 表構造の抽出

図-8 路線ジオコーディングの考え方（南ら 20)を基に作成）

ただし，路線名は，とくに市町村道などの細かい道路の場合，ベースとなるシソーラス等もなく，該当路線を特定できないケースも多い．そのため，図-8 で示すような段階的な位置情報の精度レベルを提案しており，実際の道路更新箇所に近い場所がある程度具体的に把握できることを重視すると実用上は，字レベルで特定できるレベル 2以上が望ましいと考える．
また，路線ジオコーディングそのものはシンプルな方法なため，入力する地先名や路線名等の表記ゆれ等，雑音の傾向によっても精度が変わる．南ら 20)によると，いくつかの都道府県のデータをもとに「工事入札公告情報」，「供用開始の公示情報」，「道路開通情報」，「道路工事図面情報」についてそれぞれ数百件から三千件程度のデータを対象に路線ジオコーディングを行った
ところ，レベル 2 以上の達成状況がそれぞれ，50%強，90%強，70%強，80%強であり，ある程度の品質は保たれている．

処理時間（処理数）
単位あたりの処理秒数
約 19時間（約 12,700ファイル）
5.4秒／ファイル
約 32時間（約 12,700ファイル）
9.1秒／ファイル

Step3. 各データ列の正規化
Step4. 道路更新関係工事の抽出
Step5. 登録データの作成

約 10分（約 10,400ファイル）
0.06秒／ファイル

Step6. 路線ジオコーディング

約 4時間（約 27,000件）
0.53秒／件は 9割以上であり概ねカバーしていると言える．
ただし，同一の組織でも異なる部課室ごとに違うサイトで掲載している場合はそれぞれカウントした．この割合は 2 章の図-3 で概観した関東圏での割合とほとんど同じである．
また，Step0 ではおおむね PDFを取得できたが，11%ほどのサイトからは，PDF が取得できなかった．この理由
として，サイト情報が調査時点から変更されたか，サイトが取得プログラムによって自動的にファイル取得をできない構造になっていることが原因であると考えられる．
また，Step1 は 3(2)で述べたとおりなのでここでは割愛する．
次に，Step2 では，約 12,700 ファイル中，約 10,400ファ
イル，すなわち約 82%が CSV として表構造が抽出できている．一方で CSV に変換できない約 18%はもともと
4. 実験
工事発注見通し情報と同一サイト（ディレクトリ）に全
く別のファイルを置いているケースもあり，Step0 では(1) 適用実験
そうしたものも取得してしまい，表構造を持たない無関
本節では，前章までの処理フローにもとづき，日本全係なファイルは CSVに変換できず除去される．
国の工事発注見通し情報への適用を行った．表-8 が実験
さらに，Step3 の各ファイルの正規化では，約半数の環境の諸元である．また計算にかかった時間は，表-9 の
約 5,100 ファイルが正規化ができたが，これは想定より
とおり，Step1 と Step2 で各 1 日程度，1 ファイルあたり
やや低いように思える．これは 3 章の(3)で説明した「案数秒かかっている．また，Step3 から Step5 で約 10 分，1
件名称」「町域名・地先等」「工期」「概要」「入札予ファイルあたりはほとんどかからず，Step6 で約 4時間か定時期」「部署名等」「路線名」の全てが，表-5 の 10
かっている．この段階になると 1 ファイルあたりではな
都府県をベースにしたシソーラスがカバーしているデー
く，1件あたりになるが 1秒弱で処理をしている．
タ列に完全一致する必要があり少し厳しい条件だったか
さらに，全体の実験結果をフローとともにまとめたもらと考えられる．この課題に対しては，全都道府県を対のが図-9 である．まず全国の自治体の発注見通しサイト
象とした自動収集結果からシソーラスを更新し，そのカ情報を手動で収集したところ，公表状況は PDF が 992 サ
バー範囲を広げるとともに，近い表現についても何らか
イト，HTML が 139 サイト，EXCEL が 74 サイトであり， の方法で採用できる枠組みを用意する必要がある．
公表していない自治体を含めると 6 割程度のカバー率であるが，何らかの公表している自治体の中でのカバー率124土木学会論文集D3（土木計画学）, Vol. 68, No. 3, 117-128, 2012.
開始

NO

PDF: 992サイト
Excel: 74サイト
Word: 1サイト
Html: 139サイト
検索形式: 117サイト
なし: 576サイト

NO

YES： PDF: 885サイト（12,084ファイル）
Excel: 69サイト（450ファイル）
Html: 131サイト（131ファイル）
NO： PDF: 107サイト
Excel: 5サイト
Html: 8サイト

発注見通しのサイト情報
Step0. 対象ファイルが取得できたか
HTML
ファイル

YES
EXCEL
ファイル

PDF
ファイル

Step1. PDFファイルが取得できたか

YES： PDFから取得: 12,084ファイル
Excelから取得: 504ファイル
Htmlから取得: 129ファイル
NO： Htmlから取得できず: 2ファイル

YES
PDFファイル
Step2. 表構造の抽出ができたかNO

YES
CSVファイル
Step3. 各データ列の正規化ができたかNO

YES：10,445ファイル
NO：2,264ファイル（表形式が抽出されない
ファイル）

NO

YES：約5100ファイル（総工事件数：約13.8万件）
NO：約5300ファイル（正規化できない
CSVファイル）

YES
Step4. 道路更新関係の工事だったか？

YES：約2.7万件（26932件：約20％）
NO：約11.1万件（道路更新とは無関係の工事）

YES
Step5. 登録データの作成

レベル0： 0件
レベル1： 262件
レベル2： 19589件
レベル3： 150件
レベル4： 5681件
レベル5： 39件
レベル6： 845件
レベル7： 0件
レベル8： 362件

Step6. 路線ジオコーディング
登録データ

終了

約74%

登録対象外

図-9 適用結果

いずれにしてもこの段階で約 5,100 ファイルから総工事件数は 13.8 万件となっている． Step4 の道路更新の関係工事抽出では，関係工事として約 20%が抽出されている．これは，表-7 の 3 府県をサンプルとして適用した結果（フローによる判別の場合道路更新の関係工事が約25%）とあまり変わらない比率であり妥当な結果と思われる．
最後の Step6 の路線ジオコーディングでは，レベル 2
以上で位置特定されたものが，約 74%となった．これらのデータは，最終的には約 2.7 万件の道路更新関係の工事として DBに登録された．

表-10 100 自治体における検証結果
処理結果
PDFが取得できなかった
PDFが取 CSVが取得できなかった
得できた CSVが取得 正規化が正しくできなかった(Step1)
できた
正規化が正しくできた(Step3)(Step2)

自治体数
12
1
15
72

表-11 正規化等によるエラー分類（一つのファイルに複数種
類のエラーが存在するケースもあり）
エラー内容
一行目と列数が違う
シソーラス定義に合う列がなかった
案件名称と概要がありません
案件名称に文字がありません
案件名称の文字数が 100文字以上あります(2) 抽出結果の検証
ここでは，前節で抽出された結果が道路更新情報として妥当なものであったか，ファイル取得ができた約 1 割に該当する 100 の自治体を無作為抽出を行い，各サイトの公表内容を目視で確認することにより確認した．その結果が表-10 であるが，100 自治体のうち，Step1 で PDFが取得できなかったのが 12 自治体，Step2 の表構造が抽出ができなかったのが，1 自治体，Step3 の正規化がうま
くできなかったのが 15自治体であった．これは先ほど

ファイル数
976
4835
78
3
10

図-9 で述べた全体の結果と概ね一致している．残った自治体については Step4 以降の道路更新に関係する工事件
数も約 2,500 件となっており，全体の割合と概ね一致している．
さらに Step3 の正規化でエラーが発生する原因をエラーメッセージ等から探ってみたところ表-11 のようにいくつかの要因に分類された．「シソーラス定義に合う列がなかった」が最も多いが，これは前節で述べたように，

125土木学会論文集D3（土木計画学）, Vol. 68, No. 3, 117-128, 2012.

5. まとめ

全ての列のヘッダがシソーラス定義に合うことを条件としていたことが正規化のエラーの主要因だったことを示している．

本研究では，日本全国の年間の道路の変化箇所を抽出するために，国や地方自治体を対象とした統一的なシス
テムを何年もかけて作るのではなく，国や各地方自治体
が Web サイトで公開している PDF，HTML，EXCEL ベースの工事発注見通し情報を Web マイニングに関わる様々な技術を組み合わせて抽出する手法を提案した．また，提案手法を，全国の地方自治体を対象に適用し，約2.7 万件の道路更新情報のデータベース化を行った．このように道路管理者が Web サイトで公表している情報について，一部の地域ではなく全国を対象に，また，各ステップを自動化して全体の自動収集を実現した例はな
く，新規性が高い．これにより，道路管理者以外が，道路更新情報，とくに詳細な形状の変化情報は難しいものの，道路変化があったかどうかやその概略の位置や工事名等を必要とする主体が必要な情報を，迅速に入手することが可能になり，その後の詳細な調査・計測がより効率的に行いやすくなった．また，道路管理者サイドの情報提供に関する必要以上の負担も減らすことに道筋をつける事ができた．

(3) 抽出結果の視覚化
また，前節の抽出処理以降は， 3(5)で述べたようにデータがプラットフォーム上に登録され，検索・閲覧・ダウンロードできるようにしている．例えば三重県の範囲
で検索・表示した例が図-10 であり，1,335 件が登録されていることを確認できる．さらに抽出できた工事発注見
通し情報の全国の市町村の登録状況について，自治体ごとの数を濃淡で表現したものが図-11 である．黒色はもともと工事発注見通し情報を提供していない自治体で，灰色が動的なページで提供しているため，本研究では抽出が行えなかった自治体である．一方で数の多少は赤色の濃淡で表現しているが，白色は実際には何らかの情報提供があるものの，うまく抽出できなかったものということになる．

図-10 Web 画面での表示状況（三重県の 1,335 件が検索された例：ただし表示は一部のみ）

126

土木学会論文集D3（土木計画学）, Vol. 68, No. 3, 117-128, 2012.

500.0
100.0
20.0
5.0
0.1
0
-0.5
動的ページ
-1.5
未公開

登録件数

0

400km

図-11 各自治体ごとの抽出できた工事発注見通し情報の件数

一方で今後の課題として，いくつかのステップでは改確率的に当たっている可能性が高いと判定するなどの方良すべき事項もある．例えば，発注見通しのサイト情報法も必要である．さらに路線ジオコーディングについてそのものは四半期ベースで公表されることが多く今後定も，入力する地先名や路線名そのものの記載が不十分な期的に自動更新していったり，あるいは各主体ごとに発場合で特定できないケースも多々あり，他の情報項目か注見通し情報の提供サイトに変更があった場合に，3(1)ら関連する場所の候補を絞っていくような試みも必要でで述べたような方法でサイトそのものの自動的に探索し， あろう．
更新することも必要である．また，正規化については，構築したシソーラスで正規化できずエラー扱いになった
謝辞：本研究は国土交通省新道路技術会議から「サービケースもかなりあったため，今後継続してデータ収集を
スイノベーション型空間情報社会基盤に関する研究開進めることによるシソーラスの自動更新や近い用語でも発」というテーマで支援を頂いた．評価委員・事務局の127土木学会論文集D3（土木計画学）, Vol. 68, No. 3, 117-128, 2012.
1530-1537, 2006.
皆様には感謝したい．また，検討の過程では，東京大学
12) 中條覚，関本義秀，南佳孝，柴崎亮介：道路更新情
空間情報科学研究センターで開催した「道路更新情報流報に関するニーズと情報提供の実態について，第 29
通推進研究会」において，柴崎亮介委員長を始めとして，
回交通工学研究発表会論文集，pp.305-308, 2009.
委員の皆様から様々な有益な御意見を頂き，感謝したい． 13) 関本義秀，山田晴利，中條覚，南佳孝，薄井智貴：
サービスイノベーション型空間情報社会基盤に関する研究開発，国土交通省道路局新道路技術会議成果
参考文献
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from road managers, Proceedings of 19th World Congress2) 国土交通省道路局：道路 IR サイト http://www.mlit.go.
on Intelligent Transport Systems, Vienna, 2012. (injp/road/ir_index.html（アクセス：2011 年 10 月 2 日）
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15) Sekimoto, Y. and Uesaka, K.: Prompt development and現のための道路情報整備と流通へ向けた提言，2008.
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Proceedings of 11th World Congress on Intelligent
2d241ee556cc6bcfb250a3130e642658.pdf （ ア ク セ ス ：Transport Systems, San Francisco, CD-ROM, 2005.
2011 年 10 月 2 日）
16) Nakajo, S., Sekimoto, Y., Minami, Y., Yamada, H. and4) 関本義秀，金澤文彦，松下博俊：次世代デジタル道
Shibasaki, R.: Getting broad overview of road update from
路地図のあり方に関する研究，国土技術政策総合研
procurement notices of road constructions, Proceedings of
究所資料，ISSN1346-7328, No.372, 2007.
15th World Congress on Intelligent Transport Systems,5) 例えば，G. Chang et al.著（武田善行ほか訳）：Web
Stockholm, CD-ROM, 2009.
マイニング，共立出版，ISBN:978-4320120877，2004.
17) 布施孝志，松林豊，中條覚，高橋香織，脇嶋秀行，
6) 例えば，ローネン・フェルドマン著（辻井潤一監
山口章平：公示情報に基づく道路更新情報のクロー訳）：テキストマイニングハンドブック，東京電機
リングシステムの検討，土木情報利用技術論文集，
大学出版，ISBN:978-4501548100，2010.
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7) 例えば，相良毅，有川正俊，坂内正夫：ジオリファ
18) 佐藤郁，渡邉英一，古田均，宮口智樹：マルチエー
レンス情報を用いた空間情報抽出システム，情報処
ジェントによる建設情報データベース統合化に関す
理学会論文誌，Vol.41，No.SIG 6（TOD 7），pp.69る研究，土木学会論文集 F，Vol. 62, No.1, pp. 13-24,
80，2000.10.
2006.
8) 例えば，鶴田雅信，関根聡，増山繁：企業の公式
19) 薄井智貴，関本義秀，金杉洋，南佳孝，柴崎亮介：
Web サイトからの基本情報抽出，人工知能学会全国
地理空間情報活用推進に向けた流通実験システムの大会論文集，Vol. 23, 2009.
開発と適用，土木学会土木情報利用技術論文集，9) 板井久美，高須淳宏，安達淳：HTML からの情報抽Vol.19, pp. 125-132, 2010.
出と統合，NII journal, Vol. 6, pp.9-19, 2002.
20) 南佳孝，関本義秀，中條覚，柴崎亮介：路線情報を
10) 増田英孝，塚本修一，安富大輔，中川裕志：HTML
加味した道路関連情報の位置特定に関する研究，土の表形式データの構造認識と携帯端末表示への応用，
木学会論文集 F3（土木情報），Vol.67, No.1, pp.7-17,
情報処理学会論文誌 データベース，Vol. 44, No. 12,
2011.
pp.23-32, 2003.
11) 田仲正弘，石田亨：表構造の一般化に基づくオント(2011. 10. 3 受付)
ロジの獲得，情報処理学会論文誌，Vol. 47, No.5 pp.

DEVELOPMENT OF AUTOMATIC EXTRACTION METHOD FOR ROAD
UPDATE INFORMATION BASED ON PUBLIC WORK ORDER OUTLOOKYoshihide SEKIMOTO, Satoru NAKAJO, Yoshitaka MINAMI, Syohei YAMAGUCHI,
Harutoshi YAMADA and Takashi FUSE
Recently, disclosure of statistic data, representing financial effects or burden for public work, througheach web site of national or local government, enables us to discuss macroscopic financial trends.
However, it is still difficult to grasp a basic property nationwide how each spot was changed by publicwork.
In this research, our research purpose is to collect road update information reasonably which various
road managers provide, in order to realize efficient updating of various maps such as car navigation maps.
In particular, we develop the system extracting public work concerned and registering summary including
position information to database automatically from public work order outlook, released by each local
government, combinating some web mining technologies. Finally, we collect and register several tens of
thousands from web site all over Japan, and confirm the feasibility of our method.

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