一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATIONAND COMMUNICATION ENGINEERS
社団法人 電子情報通信学会

信学技報
IEICE Technical Report
SWIM2023-15,SC2023-14(2023-08)
信学技報

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERSTECHNICAL REPORT OF IEICE.

地方自治体のオープンデータ公開プロセスを支援する
アプリケーションの検討
渡邊

輔†

陳

思楠†

佐伯 幸郎††

中村 匡秀†,†††† 神戸大学 〒657–8501 神戸市灘区六甲台町 1–1††† 理化学研究所・革新知能統合研究センター 〒103–0027 東京都中央区日本橋 1–4–1†† 高知工科大学 〒782–8502 高知県香美市土佐山田町宮ノ口 185
E-mail: †tasuku@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp,††††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp
あらまし

社会の情報化が進む中，様々なデータを活用した課題解決が期待されている．そのため，政府や自治体が保有するデータをオープンデータとして公開する動きが世界的に広がっている．しかし，人的リソースや担当者のスキルの問題から，自治体の規模によってオープンデータの公開状況には大きな差がある．また，公開されるオープン
データの標準化が進んでいないという課題も存在している．そこで本研究ではオープンデータの公開プロセスを 3 つに分割し，各プロセスに関わる担当者のスキルに合わせたデータ作成を支援するアプリケーションを提案する．自治体の職員が，システムを介して専門知識なしで標準化されたデータ形式を定義し，データを作成することができようにシステムの機能を検討した．最後に，システムを介したオープンデータの公開プロセスをプロトタイプを用いて検証を行った．
キーワード

オープンデータ，地方自治体，データ標準化，データ検証

Study of Applications to Support the Open Data Publication Process of Local
Governments
Tasuku WATANABE† , Sinan CHEN† , Sachio SAIKI†† , and Masahide NAKAMURA†,†††† Kobe University, Rokkodai-cho 1–1, Nada-ku, Kobe, Hyogo, 657–8501 Japan††† Riken AIP, 1–4–1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo, 103–0027 Japan†† Kochi University of Technology, 185 Tosayamadacho Miyanokuchi, Kami, Kochi, 782–8502 Japan
E-mail: †tasuku@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp,††††masa-n@cmds.kobe-u.ac.jp
Abstract As the informatization of society progresses, it is expected that a variety of data will be used to solve problems.
For this reason, the movement to release data held by governments and municipalities as open data is spreading worldwide.
However, due to the problems of human resources and the skills of those in charge, the status of open data release varies greatly
depending on the size of the municipality. In addition, there is a lack of standardization of open data to be released to the
public. In this study, we propose an application that divides the process of open data release into three parts and supports data
creation according to the skills of the personnel involved in each process. We have studied the functionality of the system sothat local government oﬃcials can deﬁne standardized data formats and create data without specialized knowledge through thesystem. Finally, the process of publishing open data through the system was veriﬁed using a prototype.
Key words Open data, Local government, Data standardization, Data validation
タを活用することで社会を豊かにする方法が模索されている．

1. は じ め に2021 年に施行された官民データ活用推進基本法 [1] では，ネッ

情報化社会が進行するなか，様々な場所に蓄えられたデー

トワークを通じて流通する多様な情報を効果的に活用し，急速- 19 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2023 by IEICE

な少子高齢化の進展への対応等の様々な課題を解決することをの取り組みを進めている．その取り組みの一つとしてオープン

目指し，国や地方自治体に保有する官民データの活用を推進す

データの取り組みがある．政府や自治体が保有する公共データ

る施策を行うことを求めており，政府や地方自治体はスマートを公開し，データ利用を促進することで都市に新たな価値を生

シティ [2] を推進する取り組みを行う担当課を設置するなど，みだすことを目的としており，各団体はオープンデータ基本指データを活用したまちづくりに向けた取り組みが実際に進めら

針 [6] に従ってデータ公開を行っている．オープンデータ基本れている．そのような背景のもと，国や地方自治体が保有する指針によると，オープンデータはデータをオープンデータ [3] として公開する動きが広まってい（ 1 ） 営利，非営利目的問わずに二次利用可能であること

る．オープンデータは営利，非営利目的問わずに二次利用可能，（ 2 ） 機械判別に適していること

機械判別に適したデータ構造を持つ，無償利用可能などの特性（ 3 ） 無償で利用できること

から様々なステークホルダーによる利活用が期待され，実際にを満たすものであり，誰でもデータを活用できる.

オープンデータを活用したサービスが提供されている．

2. 2 オープンデータの活用

しかし，オープンデータの公開には，公開に関わる担当者のオープンデータは官民問わず様々な分野での活用が期待さ

スキルや時間の制約などの問題があり，公開されるデータの質れている．例えば農業の分野では，農林水産消費安全技術センや量に大きな差がある．これは，特に小規模な地方自治体で顕ターが公開してる農薬データベースを活用し，個人の勘や経験著な問題となっている．また，オープンデータの利活用の利便に頼らず，農薬の適正な使用を支援したり，正確な農作業の記性を考えると，データの標準化 [4] が必要である．標準化されて録を支援するアプリケーションが開発されている [7] [8]. 他にいないデータは，データの利活用を阻害するだけでなく，デー

も，観光の分野では，地図や観光施設，公共施設等のオープン

タの品質を保証することが困難となるため，迅速な対応が求めデータを活用して，イラストマップや古地図を見ながら街歩きられるが，データの公開を担当する職員のデータの標準化に関ができ，観光・グルメ・バス停などの情報が確認できる地図ア

する知見の不足などから思うように進んでいない．

プリケーションが開発されている [8] [9]. また，スマートシティ

そこで本研究では，オープンデータの公開プロセスに着目

実現のための実証実験として，都市 OS [10] と呼ばれるデータ

し，標準化されたオープンデータ公開を各担当者のスキルに合

利活用基盤を用いてセンサーデータ等のリアルタイムと組合わ

わせて支援するアプリケーションを提案する．このアプリケー

せて，オープンデータを活用する取り組みも行われている [11].

ションは，(S1) データチェック関数実装，(S2) データスキーマ

2. 3 オープンデータ公開の現状と課題登録，(S3) データセット作成の 3 つのステップから構成されてこのようにオープンデータは様々な分野で活用されている一おり，各ステップにおいて，担当者を分割することで，スキル方で，オープンデータの公開については，いくつかの課題が存に合わせたデータ作成を支援する．S2，S3 では，WebUI 等の在する．デジタル庁による，地方自治体へのオープンデータの直感的な操作によるデータスキーマ登録及びデータ作成を提案

取り組みに関するアンケート結果 [12] によると，2020 年の段しており，専門的な知識を有さない地方自治体の職員による，階で，オープンデータをすでに公開している自治体は 56.6% と標準化されたオープンデータ作成が可能となる．なお本稿ではおよそ半数にとどまっており，地方自治体の規模ごとにみると，

オープンデータのデータセットの列名やその値がどのような形

人口 30 万人以上の大規模都市 (県も含む) で 96.9%，20 万人〜

式であるかを定義する情報のことをデータスキーマと呼ぶこと30 万人の中規模都市で 95.2%，5 万人〜20 万人の小規模都市でとする．S1 では技術者がデータをチェックする関数を実装し，71.3%，5 万人未満の市町村で 41.9% と，規模が小さいほど公システムに登録する．S2 では，オープンデータ公開担当者が，開率が低くなっている．また，オープンデータに取り組むにあ

標準的なデータ項目定義書を参考にデータスキーマをシステム

たっての課題として，「オープンデータを担当する人的リソーに登録する．S3 では，オープンデータ作成担当者が，登録されスがない」や「オープンデータの効果・メリット・ニーズが不たデータスキーマをもとにシステム上で形式のチェックを行い明確」，「オープンデータにどう取り組んでよいかわからない」，

ながらデータセットを作成する．

「オープンデータの利活用が進まない」などが多く挙げられてまた，本システムの 3 つのステップを介したデータ作成プロ

いる．これらのアンケート結果から，特に小規模な地方自治体

セスの実現性検証のため，プロトタイプシステムを実装し，自で，オープンデータの公開には人的リソースや，専門知識の不治体標準オープンデータセット [5] に準拠したデータセットを足といった課題や，オープンデータの効果やメリットが不明確作成するテストを行った．その結果，提案した 3 ステップによで活用が進んでいないという課題があることがわかる．

るオープンデータの形式チェックが可能であることを確認した．

2. 準

3. 提 案 手 法

備

3. 1 研究の目的とアプローチ

2. 1 スマートシティとオープンデータ

本研究では，2. 3 章で述べた，オープンデータの公開におけるAI，IoT をはじめとする各種技術開発の進展とともに，社会人的リソースや，専門知識の不足といった課題や，オープンデーのデジタル化が急速に進展しつつある．この流れを受けて，政タの活用が進んでいないという課題を解決するために，オープ

府及び地方自治体はデジタル技術をまちづくりに取り入れ，都ンデータ公開プロセスを支援するアプリケーションを提案す

市機能の最適化や市民生活の質の向上を目指すスマートシティ

る．具体的には，公開するオープンデータがどのような形式で- 20 -—2—

図 1 提案システムのユースケース図

あるべきかを示すデータスキーマをシステム内で定義し，これ

3. 2 ユースケース

から作成するデータがスキーマに従っているかをチェック・問図 1 に本システムのユースケース図を示す．各ユースケース

題点を指摘することで，オープンデータ公開プロセスを支援すの詳細については，以下の通りである．

る．データをチェックする関数を作成する「サービス提供者」，

UC1: チェック用関数を実装する

スキーマを定義する「オープンデータ管理担当者」，チェック結サービス提供者がデータ項目定義書を参考に，列データの形

果をもとにデータを作成する「オープンデータ作成担当者」を式が正しいかをチェックする関数を引数や戻り値などの情報を分離することで，オープンデータ公開に関わる各担当者のスキ含めてシステムに登録する．

ルに合わせたデータ作成を支援することができる．特に，デーUC2: データセットのスキーマを作成する

タの作成を行う者に関しては，専門知識なしに作業を行うこと

オープンデータ管理担当者がデータ項目定義書を参考に，デーができるように設計することで，専門知識を持たない職員でもタセットのスキーマをシステムに登録する．登録する内容は，

無理なく作業に参加でき，人的リソースの不足を解消すること

データセットの列名の情報や，データセットの各列に適用するを目指している．なお，このシステムの利用者のスキルレベル

チェック用関数の情報，データセットのメタデータである．

としては，以下のようなものを想定している．

UC3: 元データのアップロード

サービス提供者 Python を用いたシステム開発の知見を持ち，オープンデータ作成担当者は，フォーマットチェックを行い

データ項目定義書をプログラムに落とし込める

たいデータをシステムにアップロードする．

オープンデータ管理担当者 データ項目定義書を理解できる

UC4: 作成するデータセットの選択

オープンデータ作成担当者 Excel 等でデータの編集作業がで

オープンデータ作成担当者は，UC2 で作成されたデータセッ

きる

トのスキーマからこれから作成するデータセットを選択する．

また，このシステムを利用し推奨される標準的なデータセット

UC5: データチェックを行うの形式 (自治体標準オープンデータセット等) に準拠したデータシステムは，UC3 でアップロードされたデータを UC4 で選を公開することによって，オープンデータを活用する際に，他択されたデータセットのスキーマに従ってチェックを行い画面のデータセットの連携やアプリケーションでの利用，ローコーに表示する．

ド・ノーコードツール [13] での利用等が容易になり，オープン

UC6: データ修正を行う

データの活用がより進められることが期待される．

オープンデータ作成担当者は，UC5 で表示されたチェック結- 21 -—3—

図 2 提案システムのドメインモデル図

果をもとに，データを修正し，必要に応じて UC5 に戻る．

UC7: データセットを出力する
オープンデータ管理担当者は，UC5 で表示されたチェック結
果が全て正しいことを確認した後，データセットを出力，公開する．

3. 3 ドメインモデル
図 2 に本システムのドメインモデル図を示す．四角はエンティティを表し，エンティティ間の関連端にある数字は多重度を表す．User はシステムを利用するユーザの情報を持つテーブルであり，role によってオープンデータ作成担当者，オープ
ンデータ管理担当者，サービス提供者それぞれの権限を持つ．

Function はデータチェック用の関数の情報を持つテーブルである．DataSet はデータセットの情報を持つテーブルであり，複数の列データを持つ．Schema はデータセットのスキーマの情報を持つテーブルであり，一つの DataSet に結びつく．また，
データセットのどの列に対してどの関数を適用するかを表す
テーブル DataCheck を持つ．File はアップロードされたファイルの情報を持つテーブルであり，1 つの File エンティティに対図 3 提案システムの全体アーキテクチャ

して，編集後の一時保存データエンティティである Data エン
ティティが複数結びつく．

3. 4 全体アーキテクチャ

3. 5 機 能 概 要

本システムの全体アーキテクチャを図 3 に示す．本システム

本節では，システムの 3 つのステップを実現するために必要によるオープンデータの作成は 3 つのステップから構成されてな機能の詳細を述べる．

いる．1 つ目では，サービス提供者によるデータチェック関数

3. 5. 1 データチェック関数作成の実装を行う．2 つ目では，オープンデータ管理担当者によるこのステップでは図 4 に示すように，データ項目定義書の説

データセットのスキーマの作成を行う．3 つ目では，オープン

明・形式・制約等からルールを抽出し，データチェック関数をデータ作成担当者によるデータ作成・データチェックを行う．

作成する．その後，関数の説明や引数，戻り値の型等の情報とともに関数をシステムに登録する．

- 22 -—4—

図 5 データスキーマ作成画面例
図 4 データチェック関数作成の流れ

3. 5. 2 スキーマ作成
このステップではデータセットのスキーマを作成する．その実現のために，データセットスキーマを登録・編集・削除する機能が必要となる．データセットスキーマの登録時には，デー
タ項目定義書の情報を元に，データセットの名前，説明，デー
タセットに含まれる列の名前や必須項目かの情報を登録する．
また，データセットスキーマには，どの列に対してどのデータチェック関数を適用するかを示す情報も登録する．データセッ
トスキーマの登録は，プログラミングの知識を持たないオープ
ンデータ管理担当者でも行えるように，WebAPP の UI 上で作
図 6 データチェック画面例

成できるようにする必要がある．スキーマ作成画面のイメージ
を図 5 に示す．

4. 2 想定するデータセット

3. 5. 3 データセット作成
このステップでは前ステップで作成されたデータセットのス

今回は，デジタル庁が公開している自治体標準オープンデー

キーマを選択し，そのスキーマに従ってデータセットを作成す

タセットのうち，「03. 指定緊急避難場所一覧」に準拠した指る．その実現のために，作成するデータセットのスキーマ選択

定緊急避難場所一覧データセットを作成することを想定する．

機能，元データのアップロード機能，データチェックの実行機

データ項目定義書に記述されている各種要件に従うようにデー

能，データの編集機能，データファイル出力機能といった機能

タセットを作成することを目標とし，例えば，入力データが列が必要となる．いずれの機能も，プログラミングの知識を持た「ID」にて，「半角英数字」であること，「重複していない」こと

ないオープンデータ作成担当者でも行えるように，WebAPP のを満たしているかを確かめることができるシステムを構築でき

UI 上で作成できるようにする必要がある．また，データ作成

ることをプロトタイプを用いて示す．

の利便性のため，スキーマの選択時に詳細を表示する機能や，

4. 3 データチェック用ライブラリ作成

データチェックの結果，データのどの部分を修正すべきかを示

まず最初に，サービス提供者がデータチェック用ライブラリをす機能も必要となる．データチェック画面のイメージを図 6 に作成する．具体的には，Python のライブラリである pandas [15]において列データを表す Series というオブジェクトを引数と示す．

し，その列内の値が各種条件を満たしているかを判定する関数

4. データチェックの実例
4. 1 概を作成する．ここではデータ項目定義書を参考に以下のことを確かめる関数を作成した．

要3 章で提案したシステムで行うデータチェックプロセスのう•

値が半角英数であること

ち重要な部分である，データチェック用ライブラリ作成，各•値が全角カタカナであること

データセットごとのスキーマ作成，データチェックの実行につ•値が電話番号フォーマットに従っていること

いて，プロトタイプシステムを実装し，想定するオープンデー（数字，-，+，(，)，/のみで構成されていること）

タ作成プロセスに沿って実際にデータチェックを行う．プロト•

列内で値が重複していないこと

タイプは，Jupyter Notebook [14] 上で動作する Python スクリプ•

配列を引数にとり，その配列内の値が列内の値と一致す

トとして実装する．

ること- 23 -—5—ソースコード 1
1
2
3
4
5
6
7
8
9

開している三田市指定緊急避難場所一覧データセット [17] を用

データチェックライブラリのリスト

い，オープンデータ作成担当者が当該データを作成したものと想定して，これまで作成したスキーマに従ったデータチェック，

function_dict = {"func :0001 " : {" function ": is_alphanumeric_with_row ,"args": [pd. Series ]," return ": (bool , pd. Series )," description ": " シリーズの各値が英数字であることを確認します。 "
},
...
}

データ修正のプロセスを示す．
まず最初に，データの読み込みを行い，続いて列名スキーマ
による列名チェックを行う．列名チェックでは，必須となっている列が存在するか，列名が定義書通りの名前になっているかを確かめる．列名スキーマから必須項目となっている列を取り出し，データセットに存在するかを確かめるコード，及び，
データセットの列名が列名スキーマ内に存在するかを確かめる

次に，関数をリスト化し，一意の id によって関数を呼び出せ

コードを用いて列名チェックを行った．その結果，
「ID」
，
「名称

るように保存する．提案システムでは，データベースにリスト_カナ」，「災害種別_洪水」など合計 12 の必須項目となっていを保存するが，プロトタイプでは，python の dict 型のオブジェ

る列がが存在しないことがわかった．また，データセットにはクト [16] としてソースコード上に実装した．オブジェクトの例「No」，「住所」の 2 つの列名スキーマと異なる列が存在するこをソースコード 1 に示す．このように，関数をリスト化し，一とがわかった．その後，列名チェックの結果をもとに，列名が意の id によって関数を呼び出せるように保存することで，デー定義書通りになるように修正を行う．今回は一例として，「No」

タチェックの際に，データセットのスキーマに従って，必要なを「ID」に変更し，「災害種別_洪水」列を新たに追加するとい関数を呼び出すことができる．

4. 4 各データセットごとのスキーマ作成
次に，オープンデータ管理担当者が，データセットごとに，

ソースコード 2

列名のスキーマ

データ項目定義書を参考にして，列名のスキーマ及び，データ
column_schema = {"03. 指 定 緊 急 避 難 場 所 一 覧 ": [{" column_name ": " 全国地方自治体コード ","cid": 1," required ": False ,},{" column_name ": "ID","cid": 2," required ": True ,
},
...
]
}

1

チェック関数のリストを作成する．列名のスキーマは，データ 2
セットの各列が定義書通りの名前になっているか，必須項目 34となっている列は存在するかを確かめるために用いられ，各 56

列の名前や，一意の id，必須項目であるかを記述する．データ 7
8

チェック関数のリストは，データセットのどの列に対してどの 9
10チェック関数を適用するかを紐づけるために用いられ，対象の 11
12

列 id と，データチェック用ライブラリの id，引数を記述する．13
実際の提案システムでは，列名のスキーマ及びデータチェック 1415関数のリストは，WebAPP の UI 上で作成でき，専門知識なしに作成できることを想定してるが，プロトタイプでは，pythonの dict 型のオブジェクトとしてソースコード上に実装した．列

ソースコード 3

名スキーマの例をソースコード 2 に，データチェック関数のリストの例をソースコード 3 に示す．ここでは，列名スキーマの 1

check_func_dict = {"03. 指 定 緊 急 避 難 場 所 一 覧 ": [{" target_id ": 2,"func": "func :0001 ","args": []},{" target_id ": 2,"func": "func :0005 ","args": []},{" target_id ": 4,"func": "func :0002 ","args": []},{" target_id ": 17,"func": "func :0003 ","args": []},{" target_id ": 25,"func": "func :0006 ","args": [[1, np.NaN ]]
}
]

2

例として，
「03. 指定緊急避難場所一覧」の列名スキーマを作成 3
4

し．また，データチェック関数として，以下の表 1 に示すよう 5
なチェックを行うこととする．

678

表 1 データチェック関数のリスト

9
10

対象の列

適用する関数

引数

ID

値が半角英数であることを確かめる

なし

12

ID

列内で値が重複していないことを確かめる

なし

14

名称_カナ

値が全角カタカナであることを確かめる

なし

15

電話番号
災害種別_洪水値が電話番号フォーマットに従っている
ことを確かめる
配列を引数にとり，その配列内の値が列内の値と一致することを確かめる

11
13

16
17

なし

18
19
20

[1,NaN]

21
22
23
24
25

4. 5 データチェックの実行

26

最後に，オープンデータ作成担当者が，各自で作成したデー 27
28
タを前手順で作成したスキーマに従ってチェックし，データを 29

データチェック関数のリスト}

修正しながらデータセットを作成する．ここでは，三田市が公- 24 -—6—ソースコード 4
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

23K17006 の助成を受けて行われている．

データチェックの出力結果 (一部)文target_id : 17, func: func :0003 , args: []対 象 の 列 名: 電 話 番 号シリーズの各値が電話番号の形式であることを確認します。
結 果:(False , 47
NaN
48
NaN
53
NaN
dtype : object )target_id : 25, func: func :0006 , args: [[1, nan ]]対 象 の 列 名: 災 害 種 別 _ 洪 水シリーズの各値が指定された文字のみで構成されているかどうかを確
認します。
結 果:
(False , 0
0
1
0
8
0
...)

う修正を行った．
次に，データチェック関数のリストに従って，データチェッ
クを行う．データチェック関数のリストから，データセットの列に対して，適用する関数を取り出し，関数を実行する．今回
は表 1 に示すようなチェックを行い，ソースコード 4 のような出力を得た．その結果によって，「電話番号」列の 47，48，53
行目に許可されていない値「NaN」が存在すること，「災害種別_洪水」列の多くの行に許可されていない値「0」が存在することがわかった．その後，データチェックの結果をもとに，デー
タセットの値を修正する．今回の例では，「電話番号」列の 47，

48，53 行目に電話番号を入力し，「災害種別_洪水」列の値「0」を「NaN」に変更するという修正を行った．
このようにしてデータチェックと修正を繰り返すことで，定義書に従ったデータセットを作成することができる．

5. ま と め
本稿では，オープンデータの公開における人的リソースや，専門知識の不足といった課題や，オープンデータの活用が進んでいないという課題を解決するために，オープンデータ公開プ
ロセスを支援するアプリケーションを提案した．また，データ
チェックプロセスの検証のために，プロトタイプシステムを実装し，自治体標準オープンデータセットのうち，「03. 指定緊急献[1] “官民データ活用推進基本法 | e-gov 法令検索,” https://elaws.
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kinkyuhinansho． (Accessed on 1 August 2023)．

避難場所一覧」に準拠した指定緊急避難場所一覧データセットの作成を想定した検証を行った．その結果，提案システムによるデータチェックプロセスの実行によって，定義書に従った
データセットの作成を支援する機能の実装可能性が示された．
今後の展望として，本稿で提案したアプリケーションの実装を行うことが挙げられる．具体的には，スキーマやデータをシステムで管理する仕組みや，システムに登録されたスキーマに従ってデータをチェックできる仕組みの実装を進めていく．また，本稿で提案したアプリケーションの実装を行った後，実際に自治体標準オープンデータセットの作成を想定した検証を行うことで，本稿で提案したアプリケーションの有用性を検証することが必要であると考えられる．
謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費 JP19H01138, JP20H05706,

JP20H04014, JP20K11059, JP22H03699, JP19K02973, 若手研究- 25 -—7—