オープンデータを活用したアプリケーション等に関する調査研究
報告書2019 年 3 月
公益財団法人 九州先端科学技術研究所

目 次
1.

背景と目的 .................................................................................................................................7

2.

オープンデータ活用事例の調査.................................................................................................8
2.1.

調査・整理方法 .................................................................................................................. 8

2.2.

国内事例 ............................................................................................................................112.2.1.

公共交通機関のルート検索サービス ............................................................................112.2.2.

交通事故予測アプリ ..................................................................................................... 15

2.2.3.

高梁川たびコンシェル Tabit（タビット） ............................................................... 18

2.2.4.

半田市観光案内スキル ................................................................................................. 21

2.2.5.

めくるんの交通安全・日めくるん ............................................................................... 23

2.2.6.

Coaido 119 ................................................................................................................... 26

2.2.7.

不動産仲介サービス ..................................................................................................... 28

2.2.8.

Sagri............................................................................................................................. 30

2.2.9.

メドプラス ................................................................................................................... 32

2.2.10.

さっぽろ観光あいのりタクシー ............................................................................... 34

2.2.11.

ザ・地域統計パワーバトル ...................................................................................... 36

2.2.12.

JITOZU（地と図）鉄道写真を楽しむためのプラットフォーム............................. 38

2.2.13.

bibliomaps ビブリオマップ神戸版 ......................................................................... 40

2.2.14.

マイっぷ ................................................................................................................... 42

2.2.15.

オープンデータマップ.............................................................................................. 44

2.2.16.

Korette ..................................................................................................................... 46

2.2.17.

いしぶみガイド -京都 1200 年をたどる旅 .............................................................. 48

2.2.18.

chariP naVi .............................................................................................................. 50

2.2.19.

バリアフリー地図アプリ「Bmaps」（ビーマップ） ............................................... 52

2.2.20.

金沢空きチャリ Bot .................................................................................................. 54

2.2.21.

古今金澤 ................................................................................................................... 56

2.3.

海外事例 ........................................................................................................................... 58

2.3.1.

Beyond Floods（米国） .............................................................................................. 58

2.3.2.

コレラ大流行予測モデル（イエメン）........................................................................ 60

2.3.3.

Viomedo（ドイツ） ..................................................................................................... 62

2.3.4.

QMENTA（スペイン） ............................................................................................... 64

2.3.5.

MentalCheck （スペイン） ....................................................................................... 66

2.3.6.

NeighborhoodScout（米国） ...................................................................................... 69

2.3.7.

Bank Local（米国） .................................................................................................... 72

2.3.8.

OpenActive（英国） ................................................................................................... 74

2.3.9.

Spotify （スウェーデン） ........................................................................................... 77

2.3.10.

komoot（ドイツ） ................................................................................................... 79

3.

4.

5.

2.3.11.

Lose It!（米国） ....................................................................................................... 81

2.3.12.

Fooducate（米国） .................................................................................................. 83

2.3.13.

Intelligent Zoning Engine（ドイツ） .................................................................... 85

2.3.14.

500 Cities: Local Data for Better Health（米国） ................................................ 87

2.3.15.

VendorRank（米国）............................................................................................... 89

2.3.16.

Monitora, Brasil!（ブラジル） ............................................................................... 91

2.3.17.

Solar Ready（米国） ............................................................................................... 93

2.3.18.

Young Europeans（EU）........................................................................................ 95

2.3.19.

GovTree （オーストラリア） ................................................................................. 97

2.3.20.

韓国奨学財団アプリ（韓国）................................................................................... 99

オープンデータ活用事例の分析.............................................................................................101
3.1.

アプリケーションのターゲット .................................................................................... 101

3.2.

オープンデータの種類 ................................................................................................... 107

3.3.

オープンデータのファイル形式 .....................................................................................114

3.4.

アプリケーションのターゲットとオープンデータの種類の関係 ................................. 120

3.5.

アプリケーションのターゲットとオープンデータのファイル形式の関係................... 123

オープンデータ活用の基本方針.............................................................................................126
4.1.

住民をターゲットとする ............................................................................................... 126

4.2.

オープンデータの種類を増やす .................................................................................... 128

4.3.

オープンデータを API 化する ....................................................................................... 129

4.4.

多言語に対応する .......................................................................................................... 131

4.5.

広域展開する ................................................................................................................. 132

4.6.

アプリケーション構築スケジュール ............................................................................. 133

調査対象に加えた既発表のオープンデータ活用事例 ............................................................134

図表目次
図 1 沖縄県における公共交通機関のルート検索サービス .................................................... 12
図 2 GTFS における多言語対応の例 ..................................................................................... 13
図 3 交通事故予測アプリ ....................................................................................................... 16
図 4 高梁川たびコンシェル Tabit（タビット） ................................................................. 19
図 5 半田市観光案内スキル .................................................................................................... 22
図 6 めくるんの交通安全・日めくるん.................................................................................. 24
図 7 Coaido 119 の仕組み ...................................................................................................... 27
図 8 校区情報サービスを利用した不動産物件の詳細画面 .................................................... 29
図 9 校区を重ねて表示した不動産物件検索画面 ................................................................... 29
図 10 Sagri ............................................................................................................................. 31
図 11 メドプラス .................................................................................................................... 33
図 12 さっぽろ観光あいのりタクシー ................................................................................... 35
図 13 ザ・地域統計パワーバトル .......................................................................................... 37
図 14 クリエイティブ・コモンズ・ライセンスで公開されている鉄道写真（flickr）......... 39
図 15 JITOZU（地と図）鉄道写真を楽しむプラットフォーム............................................ 39
図 16 青空文庫で公開されている図書 ................................................................................... 41
図 17 bibliomaps ビブリオマップ神戸版 ............................................................................. 41
図 18 マイっぷに LinkData を読み込む ............................................................................... 43
図 19 マイっぷに名古屋の観光施設情報を表示..................................................................... 43
図 20 オープンデータマップ .................................................................................................. 45
図 21 Korette ......................................................................................................................... 47
図 22 いしぶみガイド -京都 1200 年をたどる旅................................................................... 49
図 23 chariP naVi .................................................................................................................. 51
図 24 Bmaps .......................................................................................................................... 53
図 25 金沢空きチャリ Bot の QR コード .............................................................................. 54
図 26 金沢空きチャリ BOT .................................................................................................... 55
図 27 古今金澤........................................................................................................................ 57
図 28 Beyond Floods ............................................................................................................. 59
図 29 Viomedo で「2 型糖尿病」の臨床試験を検索した結果 .............................................. 63
図 30 MentalCheck の患者用スマホアプリ .......................................................................... 67
図 31 MentalCheck の臨床専門家用ツール .......................................................................... 67
図 32 NeighborhoodScout ..................................................................................................... 70
図 33 NeighborhoodScout の住宅価格の中央値 ................................................................... 71
図 34 Bank Local ................................................................................................................... 73
図 35 OpenActive Opportunity Data Dashboard ................................................................ 75
図 36 OpenActive から取得できるデータ例 ......................................................................... 76

図 37 Spotify .......................................................................................................................... 78
図 38 komoot .......................................................................................................................... 80
図 39 Lose It! ......................................................................................................................... 82
図 40 Fooducate ..................................................................................................................... 84
図 41 Intelligent Zoning Engine のダッシュボード............................................................. 86
図 42 500 Cities: Local Data for Better Health................................................................... 88
図 43 VendorRank における請負業者ランキング ................................................................. 90
図 44 VendorRank における業績プロファイル .................................................................... 90
図 45 Monitora, Brasil! ......................................................................................................... 92
図 46 Solar Ready.................................................................................................................. 94
図 47 Young Europeans ......................................................................................................... 96
図 48 GovTree で保健省を表示した例................................................................................... 98
図 49 GovTree で職員のプロフィールを表示した例 ............................................................. 98
図 50 韓国奨学財団アプリ ................................................................................................... 100
図 51 アプリケーションのターゲット カテゴリー別事例数............................................. 102
図 52 オープンデータの種類別事例数 ................................................................................. 108
図 53 オープンデータのファイル形式別事例数....................................................................119
図 54 インタフェースレベルでの多言語対応（GTFS の例） ............................................ 131
図 55 アプリケーション構築スケジュール .......................................................................... 133
表 1 国内事例の文献調査対象サイト ....................................................................................... 8
表 2 ヒアリング調査を実施した国内事例 ................................................................................ 9
表 3 海外事例の文献調査対象サイト ..................................................................................... 10
表 4 Bmaps で共有できる情報 .............................................................................................. 53
表 5 アプリケーションのターゲット カテゴリー別事例数 ............................................... 101
表 6 アプリケーションのターゲット カテゴリー別具体例（国内） ................................ 103
表 7 アプリケーションのターゲット カテゴリー別具体例（海外） ................................ 105
表 8 オープンデータの種類別事例数 ................................................................................... 107
表 9 オープンデータの種類別データ例................................................................................ 109
表 10 オープンデータのファイル形式 ..................................................................................114
表 11 オープンデータのファイル形式別事例数 ....................................................................118
表 12 アプリケーションのターゲットとオープンデータの種類（国内） .......................... 120
表 13 アプリケーションのターゲットとオープンデータの種類（海外） .......................... 121
表 14 アプリケーションのターゲットとオープンデータのファイル形式（国内） ............ 123
表 15 アプリケーションのターゲットとオープンデータのファイル形式（海外） ............ 124
表 16 ターゲットの具体例 ................................................................................................... 126
表 17 オープンデータ化を推進するデータの具体例 ........................................................... 128
表 18 推奨データセット ...................................................................................................... 129

表 19 アプリケーション開発項目 ........................................................................................ 133

1. 背景と目的
政府は、公共データは国民共有の財産であるとの認識を示した「電子行政オープンデータ
戦略」（平成 24 年７月４日 高度情報通信ネットワーク社会推進本部決定）等に基づき、オープンデータの取組を推進してきた。平成 28 年 12 月 14 日に公布・施行された「官民データ活用推進基本法」（以下「官民データ法」と言う。
）は、官民データ活用の推進により国民が安全で安心して暮らせる社会及び快適な生活環境の実現に寄与することを目的としており、国、地方公共団体、事業者が保有する官民データの容易な利用等について規定されている。特に、官民データ法第 11 条第 1 項では、地方公共団体は国と同様に、保有するデータ
を国民が容易に利用できるよう必要な措置を講ずるものとされており、オープンデータを推進することが求められている。
さらに政府は、「世界最先端デジタル国家創造宣言・官民データ活用推進計画」において「平成 32 年度までに地方公共団体のオープンデータ取組率 100%」という政府目標を定め、達成に向けてさまざまなオープンデータ推進施策を実施してきた。オープンデータに取り組む地方公共団体は順調に増えており、平成 31 年 3 月現在、47 都道府県のすべてがオー
プンデータの取り組みを開始し、取り組み済みの市区町村も 418 に達している。
しかし、オープンデータを公開する地方公共団体が着実に増える一方で、オープンデータを活用したアプリケーション、特にビジネス活用事例については必ずしも順調に増えているとは言えない状況にある。内閣官房 IT 総合戦略室は事業者等によるオープンデータの利活用事例を公開する「オープンデータ 100」という取り組みを行っているが、平成 31 年 3
月時点で事例数は 61 に留まっている。
本調査研究の目的は、オープンデータの利活用事例を生み出しやすい要因や条件を明らかにし、オープンデータを活用したアプリケーション等の構築に向けた方針を策定することである。まず本調査研究では、国内および海外からオープンデータの利活用事例を収集し、アプリケーションの概要とターゲット、オープンデータの種類とファイル形式、多言語対応
や広域展開の状況などの観点から整理した。次に、こうした事例分析に基づき、オープンデータの利活用を推進する要因について分析を行った。最後に、こうした一連の調査および分析結果に基づいて、オープンデータ活用の基本方針と実施スケジュールを策定した。
オープンデータを公開する地方公共団体にとって、オープンデータの利活用事例が目に見える形で出てくることは一つの大きな成果であり、オープンデータ化を進める強いインセンティブとなる。本調査研究が、オープンデータを活用したアプリケーションを構築する際の参考となり、「オープンデータ活用率 100%」達成に向けた一助となれば幸いである。

7

2. オープンデータ活用事例の調査
2.1. 調査・整理方法
オープンデータを活用したアプリケーションの国内事例について、民間事業者、地方公共団体、オープンデータ推進団体から情報を得るとともに、オープンデータ利活用のコンペ等の入賞作品を中心に文献調査を行い、21 事例について調査・整理した。代表的な 5 事例についてはヒアリング調査を実施した。なお今回の調査においては、調査開始時点（2019 年
2 月）において以下に示す既発表の事例集に含まれていない新規事例を対象とした。
 オープンデータ 100 (内閣官房 IT 総合戦略室)1
 オープンデータ利活用ビジネス事例集(一般社団法人オープン&ビッグデータ活用・地方創生推進機構、2016/6/22)2
 地方公共団体におけるデータ活用事例集(一般社団法人オープン&ビッグデータ活用・
地方創生推進機構、2016/3/30)3

国内事例の文献調査に使用したサイトは以下の通りである。

表 1 国内事例の文献調査対象サイト
収集機関
一般社団法人社会基盤
情報流通推進協議会、東京大学生産技術研究所
LOD チャレンジ実行委
員会
インフォ・ラウンジ株式会社

内容
アーバンデータチャレンジの入賞事例
LOD チャレンジ
2018 の入賞事例
LinkData.org のアプリケーション
事例

サイト
Urban Data
Challenge

URL
http://urbandatachallenge.jp/

LOD challenge
2018
LinkData.org
Application

https://2018.lodc.jp/
http://app.linkdata.org/

https://cio.go.jp/opendata100
http://www.vled.or.jp/results/opendata_business_usecases.pdf
3 http://www.vled.or.jp/results/LocalGov_DataUtilizingCases_20160401.pptx
128国内事例の中で以下の 5 事例についてヒアリング調査を実施した。

表 2 ヒアリング調査を実施した国内事例
No.

事例

日時

場所

1

公共交通 機関のルート検 索サービス2019 年 3月 14 日タイムスビル 8 階 B
会議室（沖縄県那覇市）

2

交通事故 予測アプリ

2019 年 3月8日

3

高梁川た びコン
シェル
Tabit（タビット）
半田市観 光案内スキル2019 年 3月4日

めくるん の交通
安全・日めくるん

2019 年 3月6日

452019 年 3
月 18 日対応者

山崎里仁（沖縄オープンラボラト
リ 研究グループ主査）、加清利（沖縄オープンラボラトリ 事業推進ディレクター）
NTT 西日本香川支 本山幸治（NTT 西日本香川支店
店（香川県高松市） 副支店長）、柿添智也（NTT 西
日本香川支店ビジネス営業部）
一般社団法人データ 新免國夫（データクレイドル 代
クレイドルオフィス 表理事）
、大島正美（データクレ（岡山県倉敷市）
イドル 理事）名古屋大学 大学院 浦田真由（名古屋大学 大学院情情報学研究科 安田・ 報学研究科 講師）、渡辺優樹（名遠藤・浦田研究室（愛 古屋大学 大学院情報科学研究
知県名古屋市）
科 修士課程）株式会社ローカルメ 牛島清豪（Code for Saga 代表）
ディアラボオフィス（佐賀県佐賀市）

国内事例については、以下の項目を調査し報告書にまとめた。
① アプリケーションの名称② アプリケーションの提供者③ アプリケーションの概要④ オープンデータの種類⑤ オープンデータの提供元⑥ オープンデータのファイル形式⑦ オープンデータの多言語対応⑧ アプリケーションの提供形態⑨ アプリケーションの主なターゲット⑩ アプリケーションの開発経緯、利用状況⑪ アプリケーションの多言語対応⑫ アプリケーションの広域展開

9

オープンデータを活用したアプリケーションの海外事例については、米国、EU、ブラジル、オーストラリア、アフリカ、韓国を対象に主に文献調査を実施し、20 事例について
調査・整理した。海外事例を調査するにあたっては、国内事例と同様に調査開始時点（2019 年 2 月）において既発表の事例集に含まれていない新規事例を対象とし、国内事例と同様の項目を調査し報告書にまとめた。海外事例の文献調査に使用したサイトは以下の通りである。

表 3 海外事例の文献調査対象サイト
国
米国

収集機関
米連邦政府

EU

EU

ス ペ
イン
EU

スペイン政府

米国

ハーバード・
ケネディスクール

英国

オープンデー
タ・インステ
ィチュート
韓国政府

韓国

EU

ブ ラ
ジル

ブラジル政府

オ ー
ス ト
ラ リ
ア

オーストラリア政府

内容
Data.gov の活用
事例
European Data
Portal の活用事例

サイト
Data.gov
APPLICATIONSEuropean Data
Portal Use Cases

datos.gob.es の活用事例
Open Data
INcubator for
Europe (ODINE)の事例
都市問題解決のための活用事例

datos.gob.es
Applicaciones
Open Data
Incubator Europe

公共サービスにおける活用事例

Using open data todeliver public
services
Open Data Use
Cases

韓国におけるオー
プンデータのユー
スケース
ブラジルにおける
オープンデータのアプリケーション

data.gov.au のユースケース

DATA-SMART
SOLUTIONSSEARCHPORTAL
BRASILEIRO DEDADOSABERTOS/Aplicat
ivos
data.gov.au/ Use
Cases

URL
https://strategy.data.gov/
applications
https://www.europeandat
aportal.eu/en/usingdata/use-cases
http://datos.gob.es/es/apl
icaciones/
https://opendataincubato
r.eu/companies/

https://datasmart.ash.ha
rvard.edu/civicanalyticsnetwork/solutions-searchhttps://theodi.org/article/
using-open-data-forpublic-services-report-2/
https://www.data.go.kr/useCase/exam/index.do
http://dados.gov.br/aplica
tivos

https://data.gov.au/showc
ase/

10

2.2. 国内事例
2.2.1. 公共交通機関のルート検索サービス
アプリケーションの名称

公共交通機関のルート検索サービス

アプリケーションの提供者

グーグル（Google）

アプリケーションの概要

公共交通機関等を利用して移動するルートを検索するサービス

オープンデータの種類

公共交通機関の時刻表・路線情報

オープンデータの提供元

沖縄エアポートシャトル有限責任事業組合、合同会社やんばる急行バス、など 51 事業者

オープンデータのファイル形式

GTFS-JP

オープンデータの多言語対応

日本語、平仮名カタカナ、英語、簡体中文、韓国語、繁体中文アプリケーションの提供形態

スマホアプリ、Web アプリ

アプリケーションの主なターゲット

旅行者

アプリケーションの開発経緯、利用状況

沖縄県が「観光２次交通機能強化補助事業」の一環として実施中。県内 51 の公共交通機関事業者
から経路や運賃情報などを収集

アプリケーションの多言語対応

日本語、平仮名カタカナ、英語、簡体中文、韓国語、繁体中文アプリケーションの広域展開

沖縄県

沖縄県は「観光２次交通機能強化補助事業」の一環として、県内 51 の公共交通機関事業者から経路や運賃情報などを収集し、公共交通機関の時刻表と地理的情報に関する標準フォーマットである GTFS（General Transit Feed Specification）4に変換した上で、検索大
手のグーグルに提供する事業を実施中である。
沖縄県には路線バスが 4 事業者あるが、路線が複雑なため乗り継いで目的地に行くことが容易ではなく、観光客だけでなく県民の利用も年々減少している。こうした現状を憂慮した沖縄県は、バス事業者はもちろんのこと、モノレール、船舶、レンタカーなどを利用した移動経路の検索をグーグルなどで可能にすることによって、県民ならびに観光客の利用者増を図ることを目的に事業を実施した。

4

公共交通機関の時刻表と地理的情報に関するオープンフォーマット（Wikipedia、
https://ja.wikipedia.org/wiki/General_Transit_Feed_Specification）
11データの収集および GTFS への加工は、次世代 ICT の研究などを手掛ける一般社団法人
沖縄オープンラボラトリ5が行なっている。標準的な GTFS では、同じルートを複数のバス業者が走るなどの日本独特の複雑な経路や料金体系を表現できないため、日本の現状に合わせた「標準的なバス情報フォーマット（GTFS-JP）6」を使用している。沖縄エアポート
シャトル有限責任事業組合のリゾートライナーや、合同会社やんばる急行バスのやんばる
急行バスは、すでにグーグルで検索可能となっている。
沖縄オープンラボラトリはすでに 41 事業者と覚書を締結済みで、10 数事業者についてはグーグルでルート検索利用できる状態になっている。約 20 事業者についてはデータの準備は終了しており、グーグル側が対応すればすぐに検索できるようになる。残りの約 10 事
業者は全バス停の位置を現地で確認するなどデータのチェックを行っている段階である。

図 1 沖縄県における公共交通機関のルート検索サービス

出所：Google Maps のルート検索画面（2019/3）
5
6https://www.okinawaopenlabs.org/
https://ja.wikipedia.org/wiki/General_Transit_Feed_Specification
12

GTFS のデータは translation.txt というファイルを利用して多言語対応することが可能である。translation.txt は 3 列からなる CSV（comma-separated values）7形式で、「オリジナ ル言語の 「名称 (trans_id)」、「言語識 別子 (lang)」、「言 語識別子 に対応 した翻 訳(tlanslation)」から構成されている。沖縄県ではバス停の名称などを日本語、平仮名カタカ
ナ、英語、簡体中文、韓国語、繁体中文と多言語対応しているため、外国人観光客にも利用しやすい。

図 2 GTFS における多言語対応の例

trans_id,lang,translation
那覇空港国内線,ja,那覇空港国内線
那覇空港国内線,ja-Hrkt,なはくうこうこくないせん
那覇空港国内線,en,Naha Airport Terminal
那覇空港国内線,zh-cn,那霸机场（国内线旅客候机楼）
那覇空港国内線,ko,나하공항(국내선 여객터미널)那覇空港国内線,zh-tw,那霸機場（國內線旅客航站大廈）
那覇空港国際線,ja,那覇空港国際線
那覇空港国際線,ja-Hrkt,なはくうこうこくさいせん
那覇空港国際線,en,Naha Airport International Terminal
那覇空港国際線,zh-cn,那霸机场（国际线旅客候机楼）
那覇空港国際線,ko,나하공항(국제선 여객터미널)那覇空港国際線,zh-tw, 那霸機場（國際線旅客航站大廈）
県庁北口,ja,県庁北口
県庁北口,ja-Hrkt,けんちょうきたぐち
県庁北口,en,Kencho Kitaguchi(Okinawa Prefectual Office)
県庁北口,zh-cn,县厅北口
県庁北口,ko,현청 북쪽 출구
県庁北口,zh-tw,縣廳北口
旭橋駅・那覇バスターミナル前,ja,旭橋駅・那覇バスターミナル前
旭橋駅・那覇バスターミナル前,ja-Hrkt,あさひばしえき・なはばすたーみなるまえ
旭橋駅・那覇バスターミナル前,en,Asahibashi Sta./Naha Bus Terminal-Mae
旭橋駅・那覇バスターミナル前,zh-cn,旭桥站・那霸巴士总站
旭橋駅・那覇バスターミナル前,ko,아사히 바시 역 · 나하 버스 터미널 앞
旭橋駅・那覇バスターミナル前,zh-tw,旭橋站・那霸巴士总站
ナビービーチ前,ja,ナビービーチ前
ナビービーチ前,ja-Hrkt,なびーびーちまえ
ナビービーチ前,en,Nabee Beach Mae
ナビービーチ前,zh-cn,Nabee 海滩前ナビービーチ前,ko,나비비치 앞
ナビービーチ前,zh-tw,Nabee 海灘前

出所：https://drive.google.com/file/d/1OFnm4m9a3Z9tcJBAJjqE8oRuFiuMGxPY/view

7

いくつかの項目をカンマで区切ったテキストファイル（Wikipedia、
https://ja.wikipedia.org/wiki/Comma-Separated_Values）
13

沖縄県ならびに沖縄オープンラボラトリは、交通事業者から許可が得られれば、GTFSのデータをグーグル以外のルート検索事業者にも提供する方針であり、すでにいくつかの交通事業者からは許可を得ている。沖縄オープンラボラトリは、時刻表が更新された場合に自治体の職員が GTFS データを更新できるようにする Web ツールも開発した。まず沖縄県内の自治体に無償で使ってもらい、他自治体からの要望があれば広げていくことも検討している。
さらに、沖縄オープンラボラトリは GTFS のデータをもとにしてルート検索できるプラットフォームを開発中である。このプラットフォームを使用することによって、誰でも自由に API を通じてルート検索ができるようになる。2019 年度中に開発完了を見込んでおり、成果はオープンソースで公開される予定である。

14

2.2.2. 交通事故予測アプリ
アプリケーションの名称

交通事故予測アプリ

アプリケーションの提供者

オープンデータの種類

西日本電信電話株式会社、日本電気株式会社、高松市
ドライブレコーダーの動画情報、交通事故デー
タ、教育・福祉施設の場所やイベント情報等を活用し、危険箇所付近を運転中の運転者向けに音声で注意を促す
教育・福祉施設の場所やイベント情報等

オープンデータの提供元

高松市

オープンデータのファイル形式

TXT、XLS、RDF(Turtle)

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

スマホアプリアプリケーションの主なターゲット

運転者

アプリケーションの開発経緯、利用状況

アプリケーションの多言語対応

高松市における人口あたりの交通事故発生件数
及び交通事故死傷者数の削減という目標を達成
するためなし

アプリケーションの広域展開なし

アプリケーションの概要

西日本電信電話株式会社（NTT 西日本）、日本電気株式会社（NEC）および高松市は、高松市における人口あたりの交通事故発生件数及び交通事故死傷者数の削減という目標を達成するため、交通事故撲滅に向けた実証事業を開始した。実証事業の一環として、民間企業と自治体が保有するデータを組み合わせて、危険箇所に入ったことを運転者に音声で知らせ注意を促す交通事故予測アプリを開発した。
交通事故予測アプリが利用しているデータは、以下の通りである。
 NTT 西日本香川支店の社用車のドライブレコーダで記録した、急ブレーキや急ハンドルなどの「ヒヤリハット」データ約 2 万件
 香川県警が保存している過去 5 年分の交通事故データ
 高松市の教育・福祉施設の場所やイベント情報などのオープンデータ
交通事故予測アプリはこれらのデータをもとにして、高松市内を 125 メートル四方のエリアに分け、エリアごとに危険度を 4 段階で予測する。運転している自動車が危険度の非常に高いエリアに入ると、アプリはピンポーンというチャイムを鳴らした後、男性の声で「平日この時間、周辺に極めて事故が多発しています。特に運転にご注意ください」と警告
15

を発する。危険度が中程度のエリアでは、同じメッセージが女性の声で伝えられ、運転者は今いる場所の危険度レベルを簡単に知ることができる。危険度があまり高くなく注意した方がよいレベルのエリアでは、「ピピッ」という機械音で知らせてくれる。行事やイベントが行われている場所に近づいた際にも、アプリは注意を促すようメッセージを運転者に音声で伝える。

図 3 交通事故予測アプリ

出所：NTT 西日本香川支店からアプリ画面を入手（2019/3）
現在、「ヒヤリハット」の要因分析は人手で行っている。急ブレーキ、急ハンドルなどの「ヒヤリハット」が発生するとドライブレコーダーはその前後の動画を自動的に SD カードに保存する。要因分析担当者は、SD カードの動画を定期的に抜き出して、「ヒヤリハット」が発生した時点の静止画像と、1 秒前および 1 秒後の静止画像とを RPA（Robotic
Process Automation）8ツールによって取り出して評価する。

8

認知技術（ルールエンジン・機械学習・人工知能等）を活用した、主にホワイトカラー
業務の効率化・自動化の取組み（Wikipedia、
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AD%E3%83%9C%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%BB%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%BB%E3%82%
B9%E3%83%BB%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%A1%E3%83%BC%E
3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3）16

ドライブレコーダで記録した動画や、RPA ツールによって取り出した静止画像は利用価値が高いため、実証事業関係者以外からも利用したいという要望がいくつか上がっている。しかし、人物やナンバープレートなど個人を識別可能な状態でオープンデータ化してしまうと、プライバシー侵害の問題となる可能性があるため、画像の匿名加工が必要である。画像に対して AI などによって顔やナンバープレートを認識し匿名加工する技術やツールは存在しているが、そのコストを誰が負担するのかという点で調整がついていない。
アプリの広域展開を図るためにはドライブレコーダの仕様が大きな障害となっている。
現状はメーカーによって仕様が異なり、SD カードに入っている動画のフォーマットは独自形式で、編集するためにはそれぞれ特別のツールが必要である。急ブレーキや急ハンドルが発生した際の場所などは表形式データで記録されるが、これについてもフォーマット
は標準化されていない。
NTT 西日本香川支店では、福祉関係の事業者や NTT ドコモ、STNet、NTT 西日本のグ
ループ会社などにドライブレコーダでの「ヒヤリハット」データの収集を働きかけたいという意向であるが、データが標準化されていない現状では、要因分析前のデータクレンジ
ングに膨大なコストがかかるため、すぐには踏み出せない状況である。

17

2.2.3. 高梁川たびコンシェル

Tabit（タビット）

アプリケーションの名称

高梁川たびコンシェル Tabit（タビット）

アプリケーションの提供者

一般社団法人データクレイドル、倉敷市

アプリケーションの概要

高梁川流域に関する観光情報、地域情報、うんち
くなどをタビット君と会話をしながら確認することができる
高梁川流域圏の文化観光施設、高梁川流域圏のイベント情報オープンデータの種類

オープンデータの提供元

一般社団法人データクレイドル

オープンデータのファイル形式

CSV

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

スマホアプリアプリケーションの主なターゲット

旅行者、住民アプリケーションの開発経緯、利用状況

高梁川流域圏 7 市 3 町の観光スポットやイベン
ト情報を 1 つのアプリで調べることができるよ
うにすることで、高梁川流域圏内への観光客増を目指す

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

高梁川流域圏 7 市 3 町

高梁川たび コンシェル Tabit（タビット）9は、高梁川流域圏に関する観光情報、地域情報、うんちくなどを会話しながら確認することができるスマホアプリである。高梁川流域圏とは、倉敷市、新見市、高梁市、総社市、早島町、矢掛町、井原市、浅口市、里庄町、笠岡市の 7 市 3 町から構成される広域圏である10。
タビットは、高梁川流域圏の観光スポットやイベント情報を 1 つのアプリで調べることができるようにすることで高梁川流域圏内への観光客増を目的として、倉敷市から委託を受けた一般社団法人データクレイドル11が開発した。倉敷市には美観地区という観光スポットがあり、観光に関するサービスは住民にとって身近なテーマの 1 つであった。
オープンデータとしては、高梁川流域圏の文化観光施設およびイベント情報を利用してhttps://play.google.com/store/apps/details?id=ai.oco_source.com.tabit&hl=ja 、
https://itunes.apple.com/us/app/%E9%AB%98%E6%A2%81%E5%B7%9D%E3%81%9F%E3%81%B3%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%82%A7%E3%83%ABtabit-%E3%82%BF%E3%83%93%E3%83%83%E3%83%88/id1216603641?mt=8
10 http://www.city.kurashiki.okayama.jp/ryuiki-portal/
11 https://d-cradle.or.jp/
918

いる。これらのオープンデータは、データクレイドルが各自治体から収集して独自に作成したものである。データ源としては自治体が発行するパンフレットや文献なども使用して、タビットに入力できるようにデータを 2 段階に渡って加工をした。オープンデータカタログ
サイトにおいて CSV 形式で公開されているデータは、ダビット入力用のデータから CSV 形
式にエキスポートしたものである。文化観光施設およびイベント情報のオープンデータは
データクレイドルのテレワーカーが随時最新に更新している。
AI はタビットが利用者の発話意図を理解する機能に利用されており、マイクロソフトの
SaaS を使用している。住民にとって身近なテーマである観光に焦点を当て、データ活用の
1 つの手法として AI を活用したアプリを開発することで、高梁川流域圏のオープンデータを進めるきっかけにしたいという狙いもある。
利用者がタビットに年代、性別、利用シーンを登録すると、条件に合った最適な情報を提供してくれる。タビットとの会話はテキストでも音声でも可能で、例えば「オススメの観光スポットは？」と尋ねると、高梁川流域圏内の観光スポットの中から利用者の属性や利用シーンに合った場所を選んでくれる。観光スポットを画像で確認したり、地図上に場所を表示
して移動経路を調べたりすることも可能である。

図 4 高梁川たびコンシェル

Tabit（タビット）

出所：高梁川たびコンシェル Tabit（タビット）の操作画面（2019/3）

19現在、アプリは実証実験という位置付けで、データの充実を図っている段階である。倉敷市は観光客の約 2 割が外国人ということから、将来は多言語対応についても検討する予定
である。

20

2.2.4. 半田市観光案内スキル
アプリケーションの名称

半田市観光案内スキル

アプリケーションの提供者

名古屋大学 大学院情報学研究科 安田・遠藤・浦田研究室

アプリケーションの概要

オープンデータの種類

スマートスピーカーによって音声で半田市の観光名所を調べたり、案内を受けたりできるアプリ
観光情報、画像

オープンデータの提供元

半田市

オープンデータのファイル形式

CSV、JPEG

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

AI アシスタント「アレクサ（Alexa）」のスキル

アプリケーションの主なターゲット

住民、旅行者

アプリケーションの開発経緯、利用状況

名古屋大学は半田市とオープンデータの活用方
法を定期的に検討しており、その中でスマートスピーカーによる観光案内のアイデアが出たことがきっかけアプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開なし

半田市観光案内スキルは、スマートスピーカーによって音声で半田市の観光名所を調べたり、案内を受けたりできるアプリケーションである。半田市がオープンデータとして公開している観光情報と画像データを利用して、名古屋大学大学院情報学研究科の安田・遠藤・
浦田研究室が開発した。名古屋大学と半田市とは、オープンデータの活用方法について定期的に打合せを開くなど検討を重ねており、検討会においてスマートスピーカーによるオー
プンデータを活用した観光案内アプリのアイデアが出たことをきっかけに、実証実験としてアプリを開発した。
アプリケーションはアマゾンが開発した AI アシスタントである「アレクサ（Alexa）」のスキルとして実装されている。スキルとは、アレクサが搭載されているアマゾン・エコーなどのスマートスピーカーの拡張機能である。スマートスピーカーのスキルは、スマートフォンのアプリに相当するもので、アレクサのスキルキットを利用して独自のスキルを開発して利用したり、公開したりすることが可能である。
半田市観光案内スキルを利用するためには、まず「アレクサ、半田市の観光情報を開いて」と呼びかけ、スキルを有効にする（画面①）。行きたい観光スポットがある場合は、例えば
21

「半田運河へ行き方を教えて」と音声で尋ねると、行き方の説明が読み上げられ、画面にも行き方が文字で表示される（画面②）。

図 5 半田市観光案内スキル

出所：名古屋大学 大学院情報学研究科 安田・遠藤・浦田研究室
お勧めの観光スポットをいくつか調べたい時には、例えば「お勧めの観光地を教えて」と尋ねると、3 箇所のお勧め観光スポットが表示される（画面③）。その中に気になる観光地があれば、画面をタッチするか、音声で「アレクサ、3 番」のように指示すれば良い。オー
プンデータで公開されている観光名所の説明を音声で聞くことができる。
「イベント情報を教えて」と尋ねると、イベント名称、開催日時とともに詳細情報を調べるための QR コードが表示される（画面④）。
名古屋大学としては、今後も半田市との実証実験を継続して行い、利用者のフィードバッ
クを得ながら改良をしたり、他地域への展開を検討したりする予定である。

22

2.2.5. めくるんの交通安全・日めくるん
アプリケーションの名称

めくるんの交通安全・日めくるん

アプリケーションの提供者

Code for Saga

アプリケーションの概要

オープンデータの種類

過去の交通事故データから、今日の交通事故予
報を天気予報のように伝える日めくりカレンダー
交通事故データ（2019/2/18 時点では非公開）

オープンデータの提供元

佐賀県

オープンデータのファイル形式

CSV

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

住民

アプリケーションの開発経緯、利用状況

佐賀県は人口 10 万人あたりの人身事故数が 5 年連続でワーストワンになったことをきっかけにCode for Saga が交通事故削減のために開発

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開なし

めくるんの交通安全・日めくるん12は、過去の交通事故データから、今日の交通事故予報
を天気予報のように伝える日めくりカレンダーである。めくるんの交通安全・日めくるんは、
佐賀県が人口 10 万人あたりの人身事故数で 5 年連続ワーストワンになったことをきっかけに、市民団体である Code for Saga13が交通事故削減のために開発した Web アプリである。
Code for Saga では毎年テーマを設定して活動をしており、2017 年度のテーマは交通事故であった。2017 年の春には Open Data Day のイベントで交通事故をテーマにアイデアソンを実施し、「天気予報のように交通事故予報を出せると良いのではないか」というアイデアが出たことがアプリ開発のきっかけとなった。
このアイデアは、10 月に始まったアーバンデータチャレンジ14の活動において具体化されていった。アーバンデータチャレンジとは、オープンデータを活用して地域課題の解決を競う一般参加型のコンテストである。Code for Saga では、11 月にアイデアのブラッシュア
ップと選択を行い、4 つのアイデアを選び、それぞれのアイデアを実現するためのチームを立ち上げた。12 月にはハッカソンを実施し、その後 2 週間ほどの開発期間を経て、めくる
http://mekurn.azurewebsites.net/mekurun.html
https://code4saga.org/
14 http://urbandata-challenge.jp/
12
13

23

んの交通安全・日めくるんは完成した。
めくるんの交通安全・日めくるんが利用している交通事故データは、佐賀県警がアプリ開発のために特別に提供したもので、その後オープンデータ化された。しかし現在は、全国の県警において交通事故データのフォーマットを統一してオープンデータ化することが計画されているとのことで、アプリで利用した佐賀県警の交通事故データは非公開となっている。
めくるんの交通安全・日めくるんでは、その日の交通事故の危険性を 6 時から 9 時、9 時から 15 時、15 時から 21 時、21 時から 6 時という 4 つの時間帯で確認することができる。
交通事故の危険性が高い時間帯には赤色の怒った顔が、少し危険な時間帯には黄色の困った顔が、安全な時間帯には緑色の笑っている顔が表示され、一目で危険度がわかるよう工夫されている。さらに詳細な情報を見たい場合には、顔の部分をクリックすると 1 時間ごとの交通事故発生数を調べることができる。

図 6 めくるんの交通安全・日めくるん

出所：http://mekurn.azurewebsites.net/mekurun.html

アーバンデータチャレンジのようなイベントはオープンデータ利活用の良いきっかけと24

なっており、Code for Saga のような市民団体にとっては具体的な共通目標となってきた。
しかし今後の Code for Saga の活動方針としては、自治体とのコミュニケーションを強化してデータ公開を働きかけていき、イベント向けのアプリ開発から市民が日常的に継続して利用できるアプリ開発にシフトしていく考えである。広域展開は、フォーマットを統一してオープンデータ化する動きに合わせて実施していくとしている。

25

2.2.6. Coaido 119
アプリケーションの名称

Coaido 119

アプリケーションの提供者

Coaido 株式会社

アプリケーションの概要

オープンデータの種類

119 番通報をしながら周囲に SOS を発信できる
緊急情報共有アプリ。事前登録した医療有資格者や救命講習受講者、AED 設置者等に情報が届
き救急車到着までの約 10 分間の救命ボランテ
ィアを要請できる
AED 設置施設

オープンデータの提供元

自治体

オープンデータのファイル形式
オープンデータの多言語対応

CSV、XLS、XML、RDF、GeoJSON、Shapefile、API
なし

アプリケーションの提供形態

スマホアプリアプリケーションの主なターゲット

医療有資格者、救命講習受講者、AED 設置者

アプリケーションの開発経緯、利用状況

病院外で突然の心停止が発生した場合、迅速な救命処置ができず、約 9 割が死亡しており、その数は年間 70,000 人以上になる

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

160 自治体

日本では 1 日あたり約 200 人が心停止によって突然死している。特に病院外で心停止が発生した場合には、迅速な救命処置ができず、約 9 割が死亡しており、その数は年間 70,000
人以上にもなる。心停止では 1 分ごとに約 7%〜10%ずつ救命率が低下していくと言われており、できるだけ早く心肺蘇生と AED による除細動の処置を行う必要がある。しかし、日本における救急車到着平均時間は約 8.6 分と長く、救急現場で AED が使用できたケースは約 5%しかない。
Coaido 11915は、
119 番通報をしながら周囲に SOS を発信できる緊急情報共有アプリで、Coaido 株式会社16が開発した。事前登録した医療有資格者や救命講習受講者、AED 設置者等に情報が届き救急車到着までの約 10 分間の救命ボランティアを要請できる。心停止発生
現場での迅速な AED 使用が可能となるため、救命率の向上が期待できる。
Coaido 119 は自治体の AED 設置施設に関するオープンデータを利用している。2018 年
1516

https://itunes.apple.com/jp/app/coaido119/id1192291275
http://www.coaido.com/26

9 月には AED 設置施設をオープンデータとして公開している 160 自治体に広域展開した。

図 7 Coaido 119 の仕組み

出所：http://www.coaido119.com/

27

2.2.7. 不動産仲介サービス
アプリケーションの名称

不動産仲介サービス

アプリケーションの提供者

株式会社駅前不動産ホールディングス、株式会社
シティアスコム、公益財団法人九州先端科学技術研究所

アプリケーションの概要

不動産仲介サービスの物件情報として物件の属する校区情報と学校別の児童数・生徒数を提供

オープンデータの種類

小中学校の校区、小学校の児童数、中学校の生徒数

オープンデータの提供元

福岡市

オープンデータのファイル形式

Shapefile、CSV

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

小中学校に通学する年齢の子どものいる親

アプリケーションの開発経緯、利用状況

通学世代の子どものいる親にとって、不動産物件
が属している校区に関する情報は、物件を決める
上での最重要条件の一つとなっている。データはAPI を通じて 1 万回/日程度利用されている

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開なし

株式会社駅前不動産ホールディングス、株式会社シティアスコム、公益財団法人九州先端
科学技術研究所の 3 社は、福岡市のオープンデータを活用することにより、不動産物件仲介サービス（Web サイト等）において、小学校区・中学校区（以降、校区と呼ぶ）に関する情報を提供する「校区情報サービス」を 2018 年 11 月から開始した。
「校区情報サービス」
によって、利用者ならびに不動産仲介事業者には次のようなメリットがある。
利用者のメリット• 物件がどの校区に属しているのかを確認することができる• 希望する校区内の物件に絞って探すことができる
事業者のメリット• いつでも最新の校区データを利用できる• 物件が属する校区について地図上で調べたり、自治体に確認したりする必要がない
小学生や中学生の子供のいる世帯は、不動産物件を選ぶにあたって、校区について非常に関心が高く、物件を決める重要な条件の１つとなっている。しかし校区情報をデータとして公開していない自治体も多く、これまでは物件の属する校区を調べるための簡単な方法が28

なかった。そのため、不動産物件仲介サイトでは近くにある小学校・中学校を参考情報として表示していた。しかし校区によっては、必ずしも近くの学校に通えるわけではないため、利用者は自治体に問い合わせるなどして、個別に校区を調べる必要があった。
今回の校区情報サービスは、物件の緯度・経度を利用して校区を自動的に判定し、物件の周辺情報として表示する。これにより消費者は、校区を確認しながら、安心して物件の検討を進めることができるようになる。

図 8 校区情報サービスを利用した不動産物件の詳細画面

出所：https://www.ekimae-r-e.co.jp/articles/611/
さらに校区情報サービスでは、校区の境界を物件検索の地図に重ねて表示させることができるため、消費者は関心のある特定の校区内の物件だけを簡単に検索することが可能となる。
図 9 校区を重ねて表示した不動産物件検索画面

出所：https://www.ekimae-r-e.co.jp/search/map/40/0/29

2.2.8. Sagri
アプリケーションの名称

Sagri

アプリケーションの提供者

Sagri 株式会社

アプリケーションの概要

衛星画像を分析して農地管理と収穫予測

オープンデータの種類

だいち 2 号の衛星画像

オープンデータの提供元

JAXA

オープンデータのファイル形式

CEOS SAR、GeoTIFF

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリ、スマホアプリ

アプリケーションの主なターゲット

農家、農業生産法人

アプリケーションの開発経緯、利用状況

農作業の効率化と作物の品質保証のため

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

なし

Sagri17は、宇宙航空研究開発機構（JAXA）の「だいち 2 号」が撮影した衛星画像を分析して、農家や農業生産法人向けに農地管理と収穫予測のサービスを提供するアプリケーシ
ョンであり、Sagri 株式会社が開発した。
Sagri はだいち 2 号の衛星画像を利用して、土壌における「腐植」の含有量、水分量、日射量、作物のタンパク量などを解析する。さらに、土壌などの地上データとかけ合わせて分析し、適切な農薬量などを農家にアドバイスする。これまで経験と勘によって行われてきた
農業を、衛星データと地上データによって農学的に分析することにより、農作業の効率化と作物の品質保証を目指している。
現在、だいち 2 号の衛星画像は、さくらインターネットが経済産業省の委託を受けて開始した、「Tellus（テルース）18」という日本初のオープン&フリーな衛星データプラットフ
ォームで一部入手することができる。だいち 2 号の衛星画像は、Telllus を通じてオープン
データとして利用可能になる予定である。

17
18

http://sagri.tokyo/
https://www.tellusxdp.com/ja/30

図 10 Sagri

出所：http://sagri.tokyo/product-sagri/

312.2.9. メドプラス
アプリケーションの名称

メドプラス

アプリケーションの提供者

株式会社 Appdate

アプリケーションの概要

疾患名(ex. 糖尿病)によって適切な医療機関を検索できるようにすることで、医療機関間の連携を促進する

オープンデータの種類

保険医療機関オープンデータの提供元

厚生労働省

オープンデータのファイル形式

XLS、PDF

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

医療機関

アプリケーションの開発経緯、利用状況
アプリケーションの多言語対応

中核病院に患者が集中するという問題を地域の医療機関が連携することで解決するなし

アプリケーションの広域展開

東京都、神奈川県、千葉県、埼玉県

メドプラス19は、疾患名（ex.糖尿病）によって適切な医療機関を検索できるようにすることで、地域の医療機関の連携を促進する Web アプリで、株式会社 Appdate が開発した。
メドプラスでは、中核病院に患者が集中するという問題を地域の医療機関が連携することで解決することを目指している。地域の連携医療においては、急患の患者に対して適切なかかりつけ医を見つけられないという問題や、連携医療自体が形骸化しているといった問題がある。メドプラスを利用することによって、診療科目よりも詳細な疾患名と住所によって精度の高い医療機関検索を行うことができるため、連携すべき医療機関を容易に調べることが可能となり、地域の連携医療を促進する効果が期待できる。
メドプラスは、厚生労働省が公開している保険医療機関のオープンデータを利用しており、オープンデータから医療機関の得意分野も調べることができる。2018 年 9 月現在、東京都、神奈川県、千葉県、埼玉県の医療機関データを検索することができる。

19

http://www.appdate.co.jp/32

図 11 メドプラス

出所：http://www.appdate.co.jp/

33

2.2.10. さっぽろ観光あいのりタクシー
アプリケーションの名称

さっぽろ観光あいのりタクシー

アプリケーションの提供者

札幌市、一般社団法人札幌観光協会、株式会社Ｎ
ＴＴドコモ、ＮＴＴテクノクロス株式会社、日本
電信電話株式会社

アプリケーションの概要

リアルタイムの AI 処理で最適な車両を決定し配車することにより、目的の降車場所まで効率的な乗合運行を実現

オープンデータの種類

人流データ（札幌市円山動物園の入場者数など）

オープンデータの提供元

札幌市

オープンデータのファイル形式

CSV

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

旅行者、外国人旅行者

アプリケーションの開発経緯、利用状況

郊外の観光施設を周遊する際の観光客の利便性を高めるとともに、シェアリングエコノミーにより低価格での利用を実現し、二次交通問題の解消の一助となることを目指している

アプリケーションの多言語対応

日本語、英語、韓国語、簡体中文、繁体中文、タイ語、インドネシア語※一部のみ

アプリケーションの広域展開なし

さっぽろ観光あいのりタクシー20は、リアルタイムの AI 処理で最適な車両を決定し配車することにより、目的の降車場所まで効率的な乗合運行を実現する Web アプリである。さ
っぽろ観光あいのりタクシーは、札幌市、一般社団法人札幌観光協会、株式会社ＮＴＴドコモ、ＮＴＴテクノクロス株式会社、日本電信電話株式会社による実証実験事業である。
さっぽろ観光あいのりタクシーでは、乗降場所の選定に際しては、札幌市のオープンデー
タプラットフォーム「DATA-SMART CITY SAPPORO21」における人流データなどを活用している。郊外の観光施設を周遊する際の観光客の利便性を高めるとともに、シェアリング
エコノミーにより低価格での利用を実現し、二次交通問題の解消の一助となることを目指している。外国人観光客向けに英語、韓国語、簡体中文、繁体中文、タイ語、インドネシア語にも対応している。

20
21

https://www.sapporo-tod.jp/top
https://data.pf-sapporo.jp/34

図 12 さっぽろ観光あいのりタクシー

出所：https://sapporo-tod.d-tassist.com/route35

2.2.11. ザ・地域統計パワーバトル
アプリケーションの名称

ザ・地域統計パワーバトル

アプリケーションの提供者

Masahiro Hayashi

アプリケーションの概要

統計データをもとに町と町を比較（バトル）させるアプリ。独自開発のバトルＡＩシステムが勝敗を決するとともに、その内容を分析

オープンデータの種類

オープンデータの提供元

人口力、女子力、国際力、家族力、キッズ力、シルバー力、婚姻力、労働力に関する統計データ。
政府統計総合窓口（e-Stat）の API 機能（RESTAPI）
、統計 LOD（SPARQL API）
日本政府

オープンデータのファイル形式

API

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

住民

アプリケーションの開発経緯、利用状況

地域の現状を把握し、地域社会の将来像を考えるきっかけになることを期待

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

日本

ザ・地域統計パワーバトル22は、さまざまな統計データをもとに町と町とを比較（バトル）させる Web アプリで、独自開発したバトル AI システムが勝敗を決するとともに、その内容を分析できる点に特徴がある。ザ・地域統計パワーバトルは、政府統計総合窓口（e-Stat）の API 機能（REST API）23や、統計 LOD（SPARQL API）24など多様な統計データを活用している。
バトルは東日本と西日本から 1 つずつ地域を選択して行うことができ、「都道府県」、「市
区町村・行政区」、「町丁・字」の 3 レベルで対戦させることができる。地域間の勝負は、人口力、女子力、国際力、家族力、キッズ力、シルバー力、婚姻力、労働力の各指標と合計ポ
イントによって決定される。
ザ・地域統計パワーバトルによって、住民は地域の現状を正確に把握できるようになるとともに、関心のある他地域との比較を通じて、地域社会の将来像を考えるきっかけになるこ
https://www.mirko.jp/townpower/
https://www.e-stat.go.jp/api/
24 http://data.e-stat.go.jp/lodw/sparqlendpoint
22
23

36

とが期待されている。

図 13 ザ・地域統計パワーバトル

出所：https://www.mirko.jp/townpower/37

2.2.12. JITOZU（地と図）鉄道写真を楽しむためのプラットフォーム
アプリケーションの名称
アプリケーションの提供者

JITOZU（地と図）鉄道写真を楽しむためのプラットフォームJITOZU

アプリケーションの概要

flickr 上の画像を鉄道地図の上に配置して楽しめるプラットフォーム

オープンデータの種類

写真（画像）

オープンデータの提供元

鉄道マニア

オープンデータのファイル形式

JPEG など

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

鉄道マニア

アプリケーションの開発経緯、利用状況

オープンデータを用いながら鉄道写真の新たな楽しみ方を生み出そうとするアプリケーション

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

日本

JITOZU（地と図）25は、画像ポータルサイトである flickr26上の画像を鉄道地図の上に配置して楽しめるプラットフォームである。flickr には鉄道マニアが鉄道写真をアップしており、クリエイティブ・コモンズのライセンスが付与されている写真も多数公開されている。
JITOZU では、マップ上の鉄道路線に沿って多数の鉄道写真が掲載されており、青い丸印
をクリックすると画面右側に鉄道写真が表示される。鉄道写真だけを一覧で見る機能もある。JITOZU は、flickr の画像のようにクリエイティブ・コモンズ・ライセンス27などで公開されているオープンデータを用いて、鉄道マニア向けに鉄道写真の新たな楽しみ方を生み出そうとするアプリケーションである。

http://neu-tral.com/jitozu/
https://www.flickr.com/
27 https://creativecommons.jp/licenses/
25
26

38

図 14 クリエイティブ・コモンズ・ライセンスで公開されている鉄道写真（flickr）

出所：
https://www.flickr.com/search/?text=%E9%89%84%E9%81%93&license=2%2C3%2C4%2C5%2C6%2C9（2019/3）

図 15 JITOZU（地と図）鉄道写真を楽しむプラットフォーム

出所：http://neu-tral.com/jitozu/#/map/id=15452775657

39

2.2.13. bibliomaps ビブリオマップ神戸版
アプリケーションの名称

bibliomaps ビブリオマップ神戸版

アプリケーションの提供者

Sugimoto Tatsuo

アプリケーションの概要

オープンで良質な日本語のテキストである青空
文庫から地名で検索して作品表示する Web アプ
リオープンデータの種類
オープンデータの提供元

著作権が消滅した作品や著者が許諾した作品の
テキスト
青空文庫

オープンデータのファイル形式

TXT、XHTML

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

読書愛好家

アプリケーションの開発経緯、利用状況

青空文庫のコンテンツをもとにして地名の前後の文脈から「街が潜在的に持っているイメージ」
を可視化しようという試み

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開なし

bibliomaps ビブリオマップ神戸版28は、オープンで良質な日本語のテキストである青空
文庫29から地名で検索して作品を表示する Web アプリである。青空文庫とは、誰でも自由に利用できる本を図書館のようにインターネット上に集めようとする活動で、著作権の消滅した作品などをテキスト形式と XHTML30形式で提供している。
bibliomaps ビブリオマップ神戸版は、青空文庫から「神戸」という地名を含む作品を検索し、作品名、作者、作品の一部の文章を画面に表示する。作品は原稿用紙のフォーマット
で表示され、「神戸」という地名の前後の文章を見ることができる。該当する作品が複数存在する場合は、自動的に画面が切り替わり、次々と作品が表示される。利用者は「神戸」という地名が使用されている作品や文脈を見ることによって、神戸という街が潜在的に持っているイメージを知ることができる。

http://demo.lab.sugimototatsuo.com/2016kobe/
https://www.aozora.gr.jp/
30 SGML で定義されていた HTML を XML の文法で定義しなおしたマークアップ言語（Wikipedia、
https://ja.wikipedia.org/wiki/Extensible_HyperText_Markup_Language ）
28
29

40

図 16 青空文庫で公開されている図書

出所：https://www.aozora.gr.jp/cards/001154/card44412.html

図 17 bibliomaps ビブリオマップ神戸版

出所：http://demo.lab.sugimototatsuo.com/2016kobe/#241

2.2.14. マイっぷ
アプリケーションの名称

マイっぷ

アプリケーションの提供者

Hiroaki Hattori、遠藤守、兼松篤子

アプリケーションの概要

ユーザがマップ上でオープンデータを簡単にビジュアル化し共有できる

オープンデータの種類多様

オープンデータの提供元

LinkData

オープンデータのファイル形式

TXT、XLS、RDF(Turtle)

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

政府、自治体、開発者

アプリケーションの開発経緯、利用状況

アプリケーションの多言語対応

リンクト・オープン・データ（Linked Open
Data、LOD）を簡単にビジュアライズできるよ
うにすることで、LOD の普及促進を期待なし

アプリケーションの広域展開

日本

マイっぷは31、ユーザがマップ上でオープンデータを簡単にビジュアル化し共有できるアプリである。データ活用支援プラットフォームである LinkData32からオープンデータを読み込むことができる。
LinkData とは、誰でも簡単にリンクト・オープン・データ（Linked Open Data、LOD）
を作成して公開できるようにするプラットフォームである。LOD とは、構造化されたデー
タ同士をリンクさせることでコンピュータが利用可能な「データのウェブ」の構築を実現するための技術である33。LinkData では、表形式のデータを登録するだけで、LOD のファイル形式である RDF（Turtle）34に誰でも簡単に変換することができる。
マイっぷでは、LinkData で公開されているオープンデータを読み込み、マップに表示することができる。例えば、LinkData に登録されている「名古屋の観光施設情報」をマイっ
ぷに読み込ませると、観光施設が存在している場所がピンで表示される。マイっぷによってLinkData で公開されている LOD を簡単にビジュアライズできるようにすることで、LODの普及促進を期待したアプリである。
http://mdg.main.jp/LOD2016/App/index.html
http://linkdata.org/
33 https://ja.wikipedia.org/wiki/Linked_Open_Data
34 ウェブ上にあるリソースのメタデータを記述するための枠組み、（Wikipedia、
https://ja.wikipedia.org/wiki/Resource_Description_Framework）
31
32

42

図 18 マイっぷに LinkData を読み込む

出所：http://mdg.main.jp/LOD2016/App/index.html

図 19 マイっぷに名古屋の観光施設情報を表示

出所：http://mdg.main.jp/LOD2016/App/index.html

43

2.2.15. オープンデータマップ
アプリケーションの名称

オープンデータマップ

アプリケーションの提供者

公益財団法人九州先端科学技術研究所

アプリケーションの概要

オープンデータを地図上で簡単にビジュアライ
ズできるマップツール

オープンデータの種類

緯度・経度を持つデータ

オープンデータの提供元

自治体

オープンデータのファイル形式

XLS、CSV

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

自治体

アプリケーションの開発経緯、利用状況

アプリケーションの多言語対応

オープンデータを公開すると同時に地図上でビジュアライズできるようにすることで、オープンデータの効果を自治体職員に実感してもらう
ために開発
なし

アプリケーションの広域展開

BODIK ODCS を利用している全自治体

オープンデータマップ35は、オープンデータカタログサイトに公開されているデータを地図上で簡単にビジュアライズできるマップツールである。オープンデータマップは、オープンデータを公開しても効果をなかなか実感できないという自治体職員の課題を解決することを目的として開発された。
オープンデータマップは、CKAN36というオープンソースのデータカタログサイトをもとに九州先端科学技術研究所が開発したオープンデータカタログサイト「BODIK ODCS37」の拡張機能として実装されており、BODIK ODCS を利用している全ての自治体が利用することができる。
BODIK ODCS に緯度・経度を持つデータセットを登録し、「位置情報」というタグを付けた後、適当なグループに登録するだけで、マップ上にデータの位置を示すピンが自動的に表示される。ピンをクリックすると、データの詳細を見ることができる。一度に 5 種類のピンを立てることが可能である。また、オープンデータマップでは、人口などの数値データの多少によって、街区や校区を塗り分ける機能もある。
https://maps.bodik.jp/402036
https://ckan.org/
37 http://odcs.bodik.jp/
35
36

44

図 20 オープンデータマップ

出所：https://maps.bodik.jp/402036

45

2.2.16. Korette
アプリケーションの名称

Koretteアプリケーションの提供者

CuliVision

アプリケーションの概要

オープンデータの提供元「観光地の魅力を題材にしたクイズ」に答える
ことで、気軽に楽しく、行ってみたい場所や隠れた魅力を見つけることができる Web サービス
観光情報（しながわ百景）（品川区）、八丈島の主な観光スポット一覧 （八丈町）、など
東京都

オープンデータのファイル形式

CSV、RDF、XLS

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

住民

アプリケーションの開発経緯、利用状況

観光地に住む人が地域の魅力を知らないという地域の課題を解決する

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

日本

オープンデータの種類

Korette38は、観光地の魅力を題材にしたクイズに答えることで、気軽に楽しく、行ってみたい場所や隠れた魅力を見つけることができる Web アプリである。観光地に住む人が地
域の魅力を知らないという地域の課題を解決するために開発された。
観光客に観光スポットを紹介するアプリは数多くあるが、Korette は住人自身が地元の観光資源に対する理解を深めることを目的としている点に特徴がある。オープンデータとしては、自治体が公開している観光情報や観光スポットの情報を利用している。
クイズは、北海道から沖縄まで 10 種類のエリアから選択したり、市町村や人気のタグから選択したりすることができる。新着クイズやおすすめクイズも掲載されており、利用者を飽きさせない工夫がされている。クイズは選択式で簡単に答えることができ、間違った場合でも解説を読むことで理解を深めることができる。

38

https://korette.fun/46

図 21 Korette

出所：https://korette.fun/quiz/question/1025

47

2.2.17. いしぶみガイド -京都 1200 年をたどる旅
アプリケーションの名称

いしぶみガイド -京都 1200 年をたどる旅

アプリケーションの提供者

京なか GOZAN

アプリケーションの概要

京都に点在する 1,400 以上のいしぶみ（石碑、道標）の検索やルート案内等ができるアプリ

オープンデータの種類

いしぶみ名称・住所・位置情報

オープンデータの提供元

京都市

オープンデータのファイル形式

CSV

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

スマホアプリアプリケーションの主なターゲット

旅行者

アプリケーションの開発経緯、利用状況

いしぶみ巡りをする観光客を増やすことが目的

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開なし

いしぶみガイド -京都 1200 年をたどる旅39は、京都に点在する 1,400 以上のいしぶみ（石碑、道標）の検索やルート案内等ができるスマホアプリで、いしぶみ巡りをする観光
客を増やすことを目的として、京都の中小 IT 企業から成る組織「京なか GOZAN40」が開発した。オープンデータとしては、京都市が公開している「いしぶみ名称・住所・位置情報」を利用している。
いしぶみとは、ある事を記念して後世に伝えるために記した石碑や、通行人が迷わないように道案内をするための道標などである。京都にはこうした古くからのいしぶみが数多
く残っており、それらを観光資源として活用している。
いしぶみガイドでは、現在地をもとに周辺のいしぶみを検索したり、地図上にいしぶみを表示してそこまでのルートを調べたりすることができる。いしぶみを住所やカテゴリーで絞り込んだり、いしぶみの詳細ページへのリンクをたどって、そのいしぶみ由来など、詳しい情報を調べたりすることも可能である。実際に訪問したいしぶみの画像を保存してオリジナルの「いしぶみアルバム」を作成する機能もある。

39
40

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.agesystem.ishibumi&hl=ja
https://kyonaka-gozan.kyoto/48

図 22 いしぶみガイド -京都 1200 年をたどる旅

出所：https://play.google.com/store/apps/details?id=com.agesystem.ishibumi&hl=ja

49

2.2.18. chariP naVi
アプリケーションの名称

chariP naVi

アプリケーションの提供者

京の歴史と街並みをつたえ隊

アプリケーションの概要

駐輪場一覧、京都市認定レンタサイクル店一覧、
観光施設情報等を地図上に可視化する機能やルート案内機能などを備えたアプリ

オープンデータの種類

駐輪場一覧、京都市認定レンタサイクル店一覧、
観光施設情報、など

オープンデータの提供元

京都市

オープンデータのファイル形式

XLS

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

住民、旅行者

アプリケーションの開発経緯、利用状況

住民や観光客が京都の歴史や文化、伝統的な美
しい街並みを自転車で楽しむための共創型公共サービスとしてデザイン

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

なし

chariP naVi41は、駐輪場一覧、京都市認定レンタサイクル店一覧、観光施設情報等を地図上に可視化する機能やルート案内機能などを備えた Web アプリである。
京都市の駐輪場一覧、京都市認定レンタサイクル店一覧、観光施設情報のオープンデータを利用して、住民や観光客が京都の歴史や文化、伝統的な美しい街並みを自転車で楽しむための共創型公共サービスとして、市民団体である「京の歴史と街並みをつたえ隊」がデザインした。2020 年の東京オリンピックに向けて急増する観光客による公共交通機関の混雑問
題を自転車で緩和することも狙っている。
chariP naVi を起動すると、現在地の近辺の駐輪場（地図上は P のピン）とレンタサイク
ル店（地図上は R のピン）が表示される。観光施設などは施設の種類を示すアイコン付きのピンで表示される。それぞれのピンをクリックすると詳細情報を見ることができ、現在地
からのルートを調べることもできる。

41

https://bicycle.rakusaba.jp/50

図 23 chariP naVi

出所：https://bicycle.rakusaba.jp/51

2.2.19. バリアフリー地図アプリ「Bmaps」（ビーマップ）
アプリケーションの名称

バリアフリー地図アプリ「Bmaps」（ビーマップ）

アプリケーションの提供者

特定非営利活動法人 CANPAN センター、株式会社ミライロアプリケーションの概要

障害者や高齢者、ベビーカー利用者、外国人など、多様なユーザーが外出時に求める情報を共有するサービス

オープンデータの種類

都立文化施設におけるエレベーター、多目的ト
イレのバリアフリー情報

オープンデータの提供元

東京都

オープンデータのファイル形式

CSV、JPEG

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

スマホアプリ、Web アプリ

アプリケーションの主なターゲット

障害者、高齢者、ベビーカー利用者、外国人

アプリケーションの開発経緯、利用状況

障害者、高齢者、ベビーカー利用者、外国人などが外出する際の障害をできる限り取り除く

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

なし

バリアフリー地図アプリ「Bmaps（ビーマップ）42」とは、障害者や高齢者、ベビーカ
ー利用者、外国人など、多様なユーザーが外出時に求める情報を共有するサービスである。特定非営利活動法人 CANPAN センター43と株式会社ミライロ44が共同で開発した。東京都が公開している都立文化施設におけるエレベーターや多目的トイレのバリアフリー情報を利用し、障害者、高齢者、ベビーカー利用者、外国人などが外出する際の障害をできる限り取り除くことを目的としている。
ビーマップでは、店や施設の快適さに関する 5 段階評価の「スポットレビュー」と、車
椅子では大きな障害となる「入口の段差」の数の他に、17 種類の情報を共有することができる。バリアフリーの設備に関する条件によって店を検索することも可能である。

42

https://play.google.com/store/apps/details?id=world.bmaps.app&referrer=adjust_reftag%3Dcc7QD7ghWYYCC%26utm_source%3D%25E3%2580%2590Android%25E3%2580%
2591201805_BmapsWEB 、
https://itunes.apple.com/jp/app/bmaps/id1088807625
43 https://www.canpan.jp/
44 https://www.mirairo.co.jp/52

図 24 Bmaps

出所：Bmap の操作画面（2019/3）

表 4 Bmaps で共有できる情報

フラット

授乳室

広い

ほじょ犬対応静か

ユニバーサルマナー

明るい

クレジットカード対応

一般駐車場

電子マネー対応

優先駐車場

コンセント

エレベーター

公衆 Wi-Fi

車いす対応トイレ

禁煙・分煙スペース

オストメイト対応トイレ
出所：https://itunes.apple.com/jp/app/bmaps/id1088807625 （2019/3）

53

2.2.20. 金沢空きチャリ Bot
アプリケーションの名称

金沢空きチャリ Bot

アプリケーションの提供者

松下 健太郎アプリケーションの概要

現在位置を送信すると、まちのり用の自転車を貸出可能な場所とそこまでの道順を案内してくれるアプリ

オープンデータの種類

まちのり貸出可能台数

オープンデータの提供元

金沢市

オープンデータのファイル形式

API

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

LINE Bot

アプリケーションの主なターゲット

旅行者、住民アプリケーションの開発経緯、利用状況

まちのりの自転車を使いたいタイミングで借りられない状況を解決するため

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

なし

金沢空きチャリ Bot45は、現在位置を送信すると、まちのり用の自転車を貸出可能な場
所とそこまでの道順を案内してくれるアプリケーションである。金沢市が公開しているま
ちのり貸出可能台数のオープンデータ（API）を利用して、LINE Bot として実装されている。金沢市内を観光している時などに、まちのりの自転車を使いたいタイミングで借りられない状況を解決することが目的である。

図 25 金沢空きチャリ Bot の QR コード

45

https://line.me/R/ti/p/Ib_b5f9gY2
54

アプリを利用するためには、「金沢空きチャリ Bot」という LINE Bot と友達になる必要があるため、LINE アプリを起動して、友達追加画面で上記の QR コードを読み込む。
LINE で友達になった後、金沢空きチャリ Bot に LINE のトーク画面で位置情報を送ると、周辺にあるまちのり用のレンタサイクルポートを 3 つ案内してくれる。3 つの中で希望のレンタサイクルポートを選んで道順を調べることもできる。金沢市内には「まちのり」というレンタサイクルサービスがあり、市内の 22 箇所のポートで借りることができ、30 分以内であれば料金は無料である。
金沢空きチャリ Bot のソースコードは GitHub においてオープンソースライセンスである MIT ライセンスで公開されているため46、誰でも利用することができる。

図 26 金沢空きチャリ BOT

出所：金沢空きチャリ BOT の操作画面（2019/3）

46

https://github.com/kentaro-m/kanazawa-avaiable-bike-line-bot
55

2.2.21. 古今金澤
アプリケーションの名称

古今金澤アプリケーションの提供者

株式会社エイブルコンピュータ

アプリケーションの概要

古地図と現在地を重ね合わせて表示すること
で、戦災を免れた寺社仏閣、江戸時代の道筋や用水などを想像しながら金沢の町を歩くことができるアプリ

オープンデータの種類

歴史のまちしるべ標柱一覧、坂道標柱一覧、用水・字地・街道標柱一覧、寺院・文化財等の解説
文

オープンデータの提供元

金沢市

オープンデータのファイル形式

API、CSV、RDF

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

スマホアプリアプリケーションの主なターゲット

旅行者、住民アプリケーションの開発経緯、利用状況

金沢の街は戦災を免れ、百万石の財力が作った
寺社仏閣、江戸時代の道筋や用水などが多く残っていることから、地方の歴史を観光資源にする

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開なし

古今金澤47は、古地図と現在地を重ね合わせて表示することで、戦災を免れた寺社仏
閣、江戸時代の道筋や用水などを想像しながら金沢の町を歩くことができるアプリである。金沢市がオープンデータとして公開している歴史のまちしるべ標柱一覧、坂道標柱一
覧、用水・字地・街道標柱一覧、寺院・文化財等の解説文などを利用して、株式会社エイ
ブルコンピュータ48が開発した。金沢の街は戦災を免れ、百万石の財力が作った寺社仏
閣、江戸時代の道筋や用水などが多く残っていることから、地方の歴史を観光資源にすることが目的である。
古今金澤では、例えば江戸時代の金沢城下の絵図上に現在の位置を表示して、現代地図と同時比較しながらまち歩きを楽しむことができる。古地図上の見どころスポットを寺社
https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.co.ablecomputer.kokonandroid 、https://itunes.apple.com/jp/app/gu-jin-jin-ze-jin-zewogu/id1150224843?l=ja&ls=1&mt=848 http://ablecomputer.co.jp/
4756

名や人名をキーワードにして検索したり、まち歩きをしながら見どころスポットの写真を撮影して、古地図とともに登録したりすることも可能である。古今金澤を使ったまち歩き
ツアーが金沢市内各所で開催されるなどアプリの効果も現れてきている。

図 27 古今金澤

出所：https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.co.ablecomputer.kokonandroid

57

2.3. 海外事例
2.3.1. Beyond Floods（米国）
アプリケーションの名称

Beyond Floods

アプリケーションの提供者

Syndeste LLC

アプリケーションの概要

住民による洪水リスクの把握とマネジメント

オープンデータの種類

標高データポイント、LIDAR、洪水被害に関するデータなど 25 種類

オープンデータの提供元

米国勢調査局、ニューヨーク市情報技術局、米海洋大気庁、米国地質調査所、米洪水保険制度、米魚類
野生生物局、連邦緊急事態管理システム、自治体、
CARTO

オープンデータのファイル形式

LAS、CSV など多様

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

住民

アプリケーションの開発経緯、利用状況

住民自らが洪水リスクの把握とマネジメントをできるように開発された

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

米国

Beyond Floods49は、住民自らが洪水リスクの把握とマネジメントをできるように開発されたアプリケーションで、米国勢調査局をはじめとする複数の政府機関がオープンデータ
として公開している洪水リスクに関わる多様なデータを利用して、Syndeste が CARTO50のプラットフォーム上に構築した。CARTO は位置に基づく様々なロケーション・インテリジェンス・アプリケーションを開発するためのプラットフォームである。
Beyond Floods は、3 兆にも及ぶ標高データポイント、高精度な LIDAR（Laser Imaging
Detection and Ranging）51データなど 25 種類のデータと、過去の 300 万件以上の洪水被害に関するデータを分析し、個々の不動産物件に対して洪水予測スコアを割り当てる。これ

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.beyondfloodsapp&hl=en_US 、https://itunes.apple.com/us/app/beyond-floods-know-your-flood-risk-protect-yourproperty/id969955950?mt=8
50 https://carto.com/
51 光を用いたリモートセンシング技術の一つ（Wikipedia、
https://ja.wikipedia.org/wiki/LIDAR）
49

58

までに評価した物件数は 1 億 4,000 万件に達する。
Beyond Floods の洪水予測スコアは、洪水危険度の高い地域を特定する精度において、米
連邦緊急事態管理庁（Federal Emergency Management Agency、FEMA）の氾濫原マップ
より 2 倍も正確である。政府は洪水情報を住民が利用できるよう長年努めてきたが、多くの情報は複雑で、混乱を招くことも少なくなかった。Beyond Floods は一連のオープンデー
タを利用して、直感的で簡潔な洪水予測スコアにまとめ、住民が容易に理解できるようにした。さらに Beyond Floods は、オープンデータなど公に入手可能なデータに基づいて、正確な洪水保険料の推定値も提供している。Beyond Floods は、米国の 2,300 以上の郡で利用することができ、米国人口の 95%以上をカバーしている。

図 28 Beyond Floods

出所：https://www.beyondfloods.com/

59

2.3.2. コレラ大流行予測モデル（イエメン）
アプリケーションの名称

コレラ大流行予測モデル

アプリケーションの提供者

米国の科学者、NASA、英国国際開発省

アプリケーションの概要
オープンデータの種類

降雨、人口密度、清潔な水の有無、季節温度など
からコレラの大流行を予測
気象データ、人口などに関するデータ

オープンデータの提供元

英国気象庁、NASA、イエメンの地方政府

オープンデータのファイル形式

CSV

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

予測モデル

アプリケーションの主なターゲット

救援活動従事者

アプリケーションの開発経緯、利用状況

イエメンで発生したコレラの大流行に対してできる限り早急に対応し拡散を抑える必要があった

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開なし

イエメンでは 2017 年 4 月以降、近年最悪と言われるコレラ52の大流行が発生し、2018 年
3 月時点での累計コレラ疑い患者は 1,084,191 人、死亡者は 2,267 人（致死率 0.21％）に上る。イエメンでは、こうしたコレラの大流行に対して、できる限り早急に対応し拡散を抑える必要があった。米国の科学者は、こうした危機的に状況に対処するため、コレラ拡散の危険性が最も高い場所を高精度で予測するモデルを開発した。
コレラ大流行予測モデルは、英国気象庁の気象データを利用しており、雨が 6 マイルの半径内のどこに降るのかを予測する。さらに人口密度、気温、清潔な飲料水が入手可能かど
うかなど、イエメンの地域情報と掛け合わせてコレラの発生する危険性を予測する。コレラ
大流行予測モデルによって、救援活動団体は要員をコレラの大流行が発生する危険の高い地域に事前に派遣することが可能となり、大流行をできるだけ小規模に留めることができるようになる。
英国国際開発省によると、コレラ大流行予測モデルによる予測精度は 92%にも上る。イ
エメンでコレラ対応を主導しているユニセフは、このモデルの予測に基づいて、教育キャン
ペーンなどのコレラ対策活動を実施している。ユニセフによれば、この予測モデルによって、コレラ菌（Vibrio cholerae）を病原体とする経口感染症の一つ（Wikipedia、
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B3%E3%83%AC%E3%83%A9 ）5260

必要な物資の事前配置、水の消毒、安全な飲料水の確保など、コレラ拡大予防に最も有効な対応策を事前に確実に実行することができるようになった。
英国国際開発省はコレラ大流行予測モデルをイエメン以外の地域に展開することを検討しており、さらにコレラ以外の水に起因する疾患、例えば腸チフス53の大流行防止にも活用することを検討している。

サルモネラの一種であるチフス菌 (Salmonella enterica var enterica serovar Typhi)
によって引き起こされる感染症の一種（Wikipedia、
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%85%B8%E3%83%81%E3%83%95%E3%82%B9 ）
53

61

2.3.3. Viomedo（ドイツ）
アプリケーションの名称

Viomedoアプリケーションの提供者

Viomedoアプリケーションの概要

患者と臨床試験をマッチングさせるサービス

オープンデータの種類

ドイツの臨床試験登録台帳（DRKS - German
Clinical Trials Register）

オープンデータの提供元

ドイツ医学文書情報協会

オープンデータのファイル形式

CSV、XML、HTML、PDF

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

患者

アプリケーションの開発経緯、利用状況

患者と臨床試験とをマッチングさせることによって、治療方法の開発を加速させる

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

ドイツ、オーストリア

Viomedo54は、患者と臨床試験をマッチングさせるサービスで、ドイツ医学文書情報協会がオープンデータとして公開しているドイツの臨床試験登録台帳（DRKS - German
Clinical Trials Register）55のデータを利用している。新しい治療方法や新薬の開発にあたっては、臨床試験によってその効果を検証する必要があるが、臨床試験に必要な患者が見つからないということもめずらしくなく、新しい治療方法や新薬の開発が遅れるという問題があった。
患者は Viomedo を使用して、現在住んでいる地域で実施されている臨床試験の情報を簡単に調べることができる。患者はまず、子宮ガン、白血病、リンパ腫、2 型糖尿病など、具体的な病名を検索ウィンドウに入力して、関係する臨床試験を検索する。自分のニーズに合致する臨床試験が見つかった場合、患者は臨床試験を実施する研究医に連絡を取り、研究の詳細について情報を得る。患者と研究医の双方が合意した場合、この患者に対して臨床試験が実施されることになる。
患者の中には、まだ治療方法がない病気や、満足のいく治療方法がなく病気に苦しんでいる人も多い。これらの患者は、臨床試験で開発されている新しい治療方法を切実に求めてい54
55

https://www.viomedo.de/https://www.drks.de/drks_web/62

る。Viomedo は、こうした患者にとって新しい治療方法をできるだけ早く試すための良い機会ともなっている。

図 29 Viomedo で「2 型糖尿病」の臨床試験を検索した結果

出所：
https://www.viomedo.de/klinische-studien?c=type-2-diabetesmellitus&tq=Diabetes+mellitus+Typ+2&country=DE63

2.3.4. QMENTA（スペイン）
アプリケーションの名称

QMENTA

アプリケーションの提供者

QMENTA

アプリケーションの概要

ニューロイメージング分析のプラットフォーム

オープンデータの種類

オープンデータのファイル形式

ニューロイメージング画像、アルツハイマー病、
パーキンソン病などに関するデータ
ヒューマン・コネクトーム・プロジェクト、
ADNI、ADHD-200
DICOM、NifTI など

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

プラットフォーム、Web アプリ

アプリケーションの主なターゲット

神経内科医、脳神経外科医、製薬会社

アプリケーションの開発経緯、利用状況

神経疾患治療薬の治験の 95%が、不適切な対象者を選んだことが原因で失敗しているという現状を変えるため

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

スペイン、米国

オープンデータの提供元

QMENTA56はニューロイメージング分析のプラットフォームである。神経回路地図の研究を行うヒューマン・コネクトーム・プロジェクト57、アルツハイマー病の研究を行う ADNI
（Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative）58、注意欠陥・多動性障害の研究を行う
ADHD-200（Attention Deficit Hyperactivity Disorder）59が提供する、ニューロイメージ
ング画像、アルツハイマー病、パーキンソン病などに関するデータを利用している。
QMENTA は、神経疾患治療薬の治験の 95%が、不適切な対象者を選んだことが原因で失敗しているという現状を変えるため開発された。
コネクトーム（connectome）とは神経回路の地図のことであり、生物の神経系内の各要素（ニューロン、ニューロン群、領野など）間の詳細な接続状態を表したものであり、人間の神経回路地図全体のことをヒューマン・コネクトームと言う60。

https://www.qmenta.com/
http://www.humanconnectomeproject.org/
58 http://adni.loni.usc.edu/
59 http://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/adhd200/
60 コネクトーム、（Wikipedia、
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B3%E3%83%8D%E3%82%AF%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%A0）
56
57

64

利用者が CT や MRI などで撮影した神経画像ファイルを QMENTA にアップロードすると、QMENTA のプラットフォームに送られる前に自動的に匿名化処理が行われる。ファイ
ルのフォーマットとしては、DICOM（Digital Imaging and COmmunications in Medicine）
61、NIfTI（Neuroimaging Informatics Technology Initiative）62などを使用することができる。匿名化後に QMENTA のプラットフォームに送られた神経画像データは、さまざまな方法で分析され、脳に関する定量的情報を抽出し、2D または 3D で視覚化される。
QMENTA プラットフォームでは、すべてのデータを簡単に共有することができる。
QUENTA によって、診断のための新しいバイオマーカーの発見と、神経疾患の早期かつ正確な診断が可能となり、臨床試験において適切な患者を選択できる確率が大幅に向上する。

61

医用画像のフォーマットで米国放射線学会とアメリカ電機工業会が制定した規格（Wikipedia、https://ja.wikipedia.org/wiki/DICOM）
62 NIfTI データフォーマットワーキンググループが定めたデータフォーマット、
https://nifti.nimh.nih.gov/
65

2.3.5. MentalCheck （スペイン）
アプリケーションの名称

MentalCheck

アプリケーションの提供者

Bipsin、Mentalment、Apploading

アプリケーションの概要

オープンデータの提供元

メンタルヘルスに関する患者と臨床専門家との間のコミュニケーションツール
医薬品および精神保健サービスに関するオープ
ンデータ
米食品医薬品局(Open FDA API)

オープンデータのファイル形式

API

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

スマホアプリ、Web アプリ

アプリケーションの主なターゲット

メンタルヘルスの臨床専門家

アプリケーションの開発経緯、利用状況

MentalCheck を使用することによって、モバイ
ルデバイスを介した患者による自己登録と専門家による心理的評価を行うことができ、臨床専門家による生態学的瞬間評価(EMA)や生態学的瞬間治療介入(EMI)が可能となる

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

スペイン

オープンデータの種類

MentalCheck63は、メンタルヘルスに関する患者と臨床専門家との間のコミュニケーショ
ンツールである。MentalCheck を使用することによって、モバイルデバイスを介した患者
による自己登録と専門家による心理的評価を行うことができ、メンタルヘルスの臨床専門
家は患者に対して、生態学的瞬間評価 （Ecological Momentary Assessment、EMA）や生
態学的瞬間治療介入（Ecological Momentary Intervention、EMI）が可能となる。
EMA とは、患者が生活しているまさにその瞬間に専門家が症状などを評価することであり、EMI は EMA をさらにすすめて、その瞬間に専門家が治療のために介入することである。例えば、患者が MentalCheck を通じて登録したデータによって、医者は患者がストレスを感じていることがわかった際には、ストレスを取り除くために有効なリラクゼーション法を実施するよう患者に指導する。

63

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.bipsin.mentalcheck.app.android&hl=ja66

図 30 MentalCheck の患者用スマホアプリ

出所：https://www.mentalcheck.es/wp-content/uploads/2014/03/Tutorial-MentalCheck.pdf

図 31 MentalCheck の臨床専門家用ツール

出所：https://www.mentalcheck.es/wp-content/uploads/2014/03/Tutorial-MentalCheck.pdf

MentalChechk は、オープンデータと FIWARE64を使用した開発をサポートするために

64

スマートソリューションを提供するためのオープンソースのプラットフォーム、
https://www.fiware.org/
67

FINODEX アクセラレータ65によって選択されたプロジェクトの 1 つである。
MentalCheck
では、米食品医薬局（FDA）のオープンデータを利用して、メンタルヘルス上の障害や症状に関連する医薬品情報を提供している。

65

FIWARE を利用したスタートアップを支援するプログラム
68

2.3.6. NeighborhoodScout（米国）
アプリケーションの名称

NeighborhoodScout

アプリケーションの提供者

Location, Inc

アプリケーションの概要

犯罪発生率、住宅価格、学校の質など 600 以上のデータで地域の価値を判定

オープンデータの種類

オープンデータのファイル形式

FHFA 住宅価格指数（HPI）、公立学校の情報、など
米連邦住宅金融局、全米教育統計センター、米国勢調査局、米地質調査所、など
CSV

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

不動産業者、投資家

アプリケーションの開発経緯、利用状況

不動産への投資をデータに基づいて効果的に行うことができるようにする

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

米国

オープンデータの提供元

NeighborhoodScout66は、不動産への投資をデータに基づいて効果的に行うことができる
ようにするために、米連邦住宅金融局（Federal Housing Finance Agency、FHFA）がオー
プンデータとして公開している FHFA 住宅価格指数（HPI）などを利用して Location が開発した。
FHFA 住宅価格指数（HPI）とは、一戸建て住宅価格の動向を示す幅広い尺度で、同じ物
件のリピートセールまたはリファイナンスにおける平均価格変動を測定したものである。
FHFA 住宅価格指数は、ファニーメイ67またはフレディマック68がモーゲージ69を購入または証券化した一戸建ての不動産に関する繰り返し住宅ローン取引から導き出している。

https://www.neighborhoodscout.com/
連邦住宅抵当公庫の通称（Wikipedia、
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%80%A3%E9%82%A6%E4%BD%8F%E5%AE%85%E
6%8A%B5%E5%BD%93%E5%85%AC%E5%BA%AB ）68 連邦住宅金融抵当公庫の通称（Wikipedia、
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%80%A3%E9%82%A6%E4%BD%8F%E5%AE%85%E
9%87%91%E8%9E%8D%E6%8A%B5%E5%BD%93%E5%85%AC%E5%BA%AB ）69 譲渡抵当付き債権のこと（Wikipedia、
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%AD%B2%E6%B8%A1%E6%8A%B5%E5%BD%93 ）
66
67

69

NeighborhoodScout では、犯罪発生率、住宅価格、学校の質など 600 以上のデータで地域の価値を判定している。Web アプリで表示される地図は、地域の価値によって塗り分けられており、価値が高い地域ほど濃い緑色で示され、投資先として有望であることが一目でわかる。価値が高い地域のトップ 10 ランキングも表示される。

図 32 NeighborhoodScout

出所：https://www.neighborhoodscout.com/ca/san-francisco/real-estate

不動産関係のデータとしては、寝室数、住宅価格、固定資産税、実効税率、平均賃貸年数、
住宅ストックプロファイル、近隣の住宅賃料価格、季節ごとおよび年間の空室率、所有者と貸し手の組み合わせなども調べることができる。NeighborhoodScout の住宅価格の中央値
は、FHFA 住宅価格指数と米国勢調査局の統計データとを組み合わせて算出したものである。

70

図 33 NeighborhoodScout の住宅価格の中央値

出所：https://www.neighborhoodscout.com/about-the-data/real-estate712.3.7. Bank Local（米国）
アプリケーションの名称

Bank Local

アプリケーションの提供者

Small Matters LLC

アプリケーションの概要

地域に積極的に投資している銀行を選択するためのツール
金融機関に関するデータ

オープンデータの種類
オープンデータの提供元

連邦預金保険公社、米国連邦金融機関検査協議会、全国信用組合管理機構

オープンデータのファイル形式

CSV、XLS

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

住民

アプリケーションの開発経緯、利用状況

地域に投資している金融機関に預金したり、取引をしたりすることで、地域の小規模事業者への投資を増やし、地域経済を活性化する

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

米国

Bank Local70は地域に積極的に投資している銀行を選択するためのツールである。住民が地域に投資している金融機関に預金したり、取引をしたりすることによって、地域の小規模事業者への投資を増やし、地域経済を活性化することを目的としている。連邦預金保険公社、米国連邦金融機関検査協議会、全国信用組合管理機構がオープンデータとして公開している金融機関に関するデータを利用している。
Bank Local では、①中小企業向け貸付、②本社所在地、③支店が集中しているか否か、④所有形態、⑤銀行規模、⑥小規模農場および農業向け融資、⑦投機的取引の 7 つの基準で銀行を評価し地域貢献度を計算する。例えば、①中小企業向け貸付については、総資産の20%以上を中小企業に投資している場合は 3 点、10%以上 20%未満の場合は 2 点、5％以上
10%未満の場合は 1 点、5%未満は 0 点と評価される。②本社所在地については、利用者が指定した基準点から半径 5 マイル以内に本社が存在していれば 1 点、それ以外は 0 点となる。⑤銀行規模が巨大な場合や、⑦投機的取引を行なっている場合には、マイナス評価となる。

70

https://banklocal.info/72

7 つの基準で評価した得点を集計し、銀行の地域貢献度を決定する。5 点以上であれば地域貢献度が「大きい」と評価され「★★★」が付けられる。1 点から 4 点は「中程度」で「★
★」、-2 点から 0 点は「弱い」とされ「★」となる。住民は近隣の金融機関一覧に表示されている★の数を参考にして、地域貢献度の高い金融機関を簡単に選択することができる。

図 34 Bank Local

出所：
https://banklocal.info/map/locations/69249-%E3%82%A2%E3%83%A1%E3%83%AA%E
3%82%AB%E5%90%88%E8%A1%86%E5%9B%BD-%E3%82%AB%E3%83%AA%E3%8
3%95%E3%82%A9%E3%83%AB%E3%83%8B%E3%82%A2%E5%B7%9E-%E3%82%B5%E3%83%B3%E3%83%95%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%8
2%B3-5_073

2.3.8. OpenActive（英国）
アプリケーションの名称

OpenActive

アプリケーションの提供者

OpenActive（市民団体）

アプリケーションの概要

オープンデータの種類

市民が参加できるスポーツプログラムやイベン
トなどの情報を提供する API を集めた Web サービススポーツプログラムやイベントに関する情報

オープンデータの提供元

自治体、スポーツ関係の団体・民間企業など

オープンデータのファイル形式

API

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

住民

アプリケーションの開発経緯、利用状況

スポーツプログラムやイベント情報をより使いやすくすることによって、市民にスポーツへの参加を促し、健康を促進することが目的

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

英国

OpenActive71は、市民が参加できるスポーツプログラムやイベントなどの情報を提供す
る API を集めた Web サービスである。スポーツプログラムやイベントに関するデータを
API によって標準化された形式で入手することができる。OpenActive は一般市民によるコ
ミュニティによって運営されており、スポーツプログラムやイベント情報をより使いやす
くすることによって、市民にスポーツへの参加を促し、健康を促進することを目的としている。OpenActive は英国でオープンデータを推進する Open Data Institute72の支援を受けている。
OpenActive Opportunity Data Dashboard には、28 種類のアクティビティ・プロバイダ
ーの API が一覧で掲載されている。OpenActive の API を通じて、スポーツプログラムの名称、実施場所（名称、住所、電話番号、緯度・経度など）、参加者の性別の制約などの情報を取得することができる。OpenActive Opportunity Data Dashboard の Endpoint をクリックすると実際に取得できるデータを JSON73形式で確認することもできる。

https://www.openactive.io/getting-started/
https://theodi.org/
73 JavaScript Object Notation、ジェイソンと読む。データの受け渡しに使うデータ記述
言語（Wikipedia、https://ja.wikipedia.org/wiki/JavaScript_Object_Notation）
71
72

74

OpenActive はデータの標準化にも取り組んでおり、スポーツプログラムやイベントなどのデータに対する標準モデルである「Modelling Opportunity Data 2.074」と、2 つのシステム間で単方向に要約データをリアルタイに同期するための「Realtime Paged Data
Exchange 1.075」を公開している。

図 35 OpenActive Opportunity Data Dashboard

出所：http://status.openactive.io/74
75

https://www.w3.org/2017/08/modelling-opportunity-data/
https://www.w3.org/2017/08/realtime-paged-data-exchange/75

図 36 OpenActive から取得できるデータ例

出所：https://onlinebooking.1610.org.uk/openactive/api/sessions762.3.9. Spotify （スウェーデン）アプリケーションの名称

Spotify

アプリケーションの提供者

Spotify AB

アプリケーションの概要

音楽ストリーミングサービス

オープンデータの種類

音楽に関するメタデータ（アーティスト名、タイ
トル、言語、日付、国、バーコード、フォーマットなど）、MusicBrainz のコア・データ部分

オープンデータの提供元

MusicBrainz

オープンデータのファイル形式

TXT

オープンデータの多言語対応

メタデータ提供者の言語、英語

アプリケーションの提供形態

音楽ストリーミングサービス

アプリケーションの主なターゲット

音楽愛好者

アプリケーションの開発経緯、利用状況

音楽に関するメタデータを MusicBrainz から入
手して利用

アプリケーションの多言語対応

世界

アプリケーションの広域展開

世界Spotify76は、世界最大級の音楽ストリーミングサービスで、4,000 万曲以上の音楽を配信
し、1 億 7,000 万人以上が利用している。Spotify では、音楽のアーティスト名、タイトル、
言語、日付、国、バーコード、フォーマットなどのメタデータを MusicBrainz77から取得して利用している。
MusicBrainz とは、音楽作品のウィキペディアを目指したプロジェクトであり、世界中の誰でも音楽作品のメタデータを投稿して公開することが可能である。MusicBrainz に登録されているアーティスト名、タイトルといった主要な情報（コア・データ）は、クリエイ
ティブ・コモンズ・ライセンスの CC0（著作権なし）78で公開されている。
MusicBrains ではデータにエイリアスを付けることができ、エイリアスによって多言語対応が可能である。例えば、作品名に対してエイリアスを付け、エイリアスにロケールを示
す記号を付加してローカライゼーションしたり、英語以外の名前を持つアーティストに対して英語のエイリアスを付加したりすることができる。

https://www.spotify.com/jp/
https://musicbrainz.org/
78 https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/deed.ja
76
77

77

MusicBrainz のオープンデータは、YouTube、Google Play、Amazon、7digital 79 、Musixmatch80、8Tracks81などの音楽配信サービスで利用されおり、英国放送協会（BBC）
も頻繁に利用している。

図 37 Spotify

出所：Spotify の操作画面（2019/3）

https://www.7digital.com/
https://www.musixmatch.com/ja
81 https://8tracks.com/
79
80

78

2.3.10. komoot（ドイツ）
アプリケーションの名称

komootアプリケーションの提供者

komoot GmbH

アプリケーションの概要

パーソナライズされた本格的なアウトドアアド
ベンチャーのルート検索とナビゲーション（ハイキング、ロードサイクリング、バイクパッキン
グ、マウンテンバイキングなど）

オープンデータの種類

OpenStreetMap、アドベンチャースポットなどの位置情報、標高データ（ASTER GDEM）

オープンデータの提供元
オープンデータのファイル形式

OpenStreetMap 、 Wikipedia 、 経 済 産 業 省 、NASAXML、SQL ダンプ、KML、GeoTIFF

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

スマホアプリ、Web アプリ、アップルウォッチなどのウェラブルデバイス
アウトドアアドベンチャー愛好者

アプリケーションの主なターゲット
アプリケーションの開発経緯、利用状況

経験の浅い人でも本格的なアウトドアアドベン
チャーを安全に楽しめるようにする

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

世界

komoot82は、パーソナライズされた本格的なアウトドアアドベンチャーのルート検索とナビゲーションを支援するアプリで、経験の浅い人でも本格的なアウトドアアドベンチャ
ーを安全に楽しめるよう設計されている。ハイキング、ロードサイクリング、バイクパッキ
ング、マウンテンバイキングなどのアウトドアアドベンチャー愛好家向けに開発された。
komoot は、経済産業省と NASA が共同で人工衛星搭載センサ ASTER（Advanced
Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer）83を用いて整備した ASTER
GDEM（Global Digital Elevation Map、全球標高モデル）のオープンデータを利用してい82

https://play.google.com/store/apps/details?id=de.komoot.android&referrer=adjust_refta
g%3DcNFkGD3DgC2af%26utm_source%3Dwebclient%2Btrackers%26utm_campaign%
3Dwebclient-app-store-referrals%26utm_content%3Dfooter 、https://itunes.apple.com/app/komoot/id447374873
83 NASA の地球観測衛星「テラ」に搭載されている光学センサ、（Wikipedia、
https://ja.wikipedia.org/wiki/ASTER_(%E3%83%AA%E3%83%A2%E3%83%BC%E3%83%88%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B7%E3%83%B3%E3%82%B0)）79

る。その他には、ナビゲーションのベースマップを OpenStreetMap から、アドベンチャー
スポットなどの位置情報を Wikipedia から入手して利用している。
komoot ではまず出発点と到着点を選択し、移動手段としてハイキング、バイクツアー、マウンテンバイキング、ロードサイクリング、ランニンングのいずれかを選択すると、移動手段に適したルートが地図上に表示される。出発点や到着点はキーワードでアドベンチャ
ースポットを検索して選ぶか、地図上で任意の場所を指定する。移動手段ごとに最適なルートが選択されるため、例えば、ハイキングとロードサイクリングでは異なるルートが表示される。地図の下にはルート上の標高を示すグラフが表示され、その他にも上り坂・下り坂の距離、舗装路・未舗装路の距離などの詳細情報も確認することができる。スマホアプリを使うと、実際に移動する際にコーナーごとに音声でナビゲーションを受けることができる。

図 38 komoot

出所：
https://www.komoot.com/plan/tour/d01AgCfoAfCYSQ=FxiABKnlnYUg/@33.6346308,13
0.2089310,12z

80

2.3.11. Lose It!（米国）
アプリケーションの名称

Lose It!

アプリケーションの提供者

FitNow, Inc

アプリケーションの概要

摂取した食品のカロリーと実施した運動量を追跡して、ダイエットを支援

オープンデータの種類

食品の総カロリー

オープンデータの提供元
オープンデータのファイル形式

食 品 栄 養 サ ー ビ ス （ MyPyramid Food Raw
Data）
XLS

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

スマホアプリアプリケーションの主なターゲット

住民

アプリケーションの開発経緯、利用状況

アプリケーションの多言語対応

効果的なダイエット方法を提供することが目的。ダウンロード数は 1,000 万以上、7,800 万ポ
ンドの減量に貢献なし

アプリケーションの広域展開

米国

Lose It!84は、摂取した食品のカロリーと実施した運動量を追跡して、効果的なダイエッ
ト方法を提供するために、米国国務省の食品栄養サービスのオープンデータ MyPyramid
Food Raw Data（食品の総カロリー）を利用して、FitNow が開発したスマホアプリである。
利用者がプロフィールを作成して目標の体重を記入すると、最適なカロリー摂取量が自動的に計算される。その後、食事、体重、活動に関するデータをログとして記録し、ダイエットを実施する。
食品に関するカロリーや栄養素に関するデータは、栄養学の専門家が世界中から集めた700 万種類以上のデータベースで検索することができる。食品を摂取した際に食品ラベルのバーコードをスキャンするだけで、食品に含まれている栄養に関するデータをログとして登録することもできる。さらに、食品の写真を撮るだけで栄養素や摂取したカロリーを試算して登録することも可能である。

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.fitnow.loseit&hl=en_US 、https://itunes.apple.com/us/app/lose-it-calorie-counter/id297368629?mt=884

81

Lose It!の有料プランでは、Fitbit85、Nike、Misfit86、Nokia、Strava87、MapMyFitness88、Apple Health、RunKeeper89などのフィットネス用トラッカーやアプリとシームレスに統合することができる。スマホアプリのダウンロード数は 1,000 万以上、2019 年 3 月時点で累計 7,800 万ポンドの減量に貢献した。

図 39 Lose It!

出所：https://play.google.com/store/apps/details?id=com.fitnow.loseit&hl=ja

https://www.fitbit.com/jp/home
https://misfit.com/
87 https://www.strava.com/
88 https://www.mapmyfitness.com/
89 https://runkeeper.com/
85
86

82

2.3.12. Fooducate（米国）
アプリケーションの名称

Fooducate

アプリケーションの提供者

Fooducate LTD

アプリケーションの概要

食品のバーコードをスキャンすることで含まれている栄養価を調べることができる

オープンデータの種類

消費者物価指数、食品の総カロリー、食べ物と飲み物のカロリー含有量

オープンデータの提供元
オープンデータのファイル形式

米国労働統計局、食品栄養サービス（MyPyramid Food Raw Data、Food-a-pedia）
API、XLS、XML、HTML

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

スマホアプリアプリケーションの主なターゲット

住民

アプリケーションの開発経緯、利用状況

住民が食品に含まれる栄養素に関心を持ち、健康な食生活を送れるように支援するアプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

米国

Fooducate90は、食品のバーコードをスキャンすることで含まれている栄養素を調べることができるアプリケーションで、住民が食品に含まれる栄養素に関心を持ち、健康な食生活を送れるよう支援することを目的としている。オープンデータとしては米国労働統計局の
消費者物価指数、食品栄養サービスの MyPyramid Food Data（食品の総カロリー）と Fooda-pedia（食べ物と飲み物のカロリー含有量）を利用している。
Fooducate によって食品のバーコードをスキャンすると、25 万種類以上の食品のデータを集めた食品データベースを基にして、栄養価のグレードを A（良い）、B（やや良い）、C（やや悪い）、D（悪い）の 4 段階で判定して表示する。
さらに Fooducate によって消費者は、健康に影響を与える食品の成分についてより詳細な情報を知ることができる。例えば、砂糖が追加されているかどうか、アスパルテームなど

90

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.fooducate.nutritionapp&referrer=utm_source%3Dfdct-redirect%26utm_campaign%3DFdct-Web-home-buttontop%26utm_medium%3Dna 、https://itunes.apple.com/us/app/fooducate/id398436747?mt=8&ign-mpt=uo%3D483

の人工甘味料が使われているかどうか、トランス脂肪酸の有無、遺伝子組み替え作物使用の有無などがわかる。栄養価が高くより健康に良い代替食品が存在している場合に、それらを推薦してくれる機能や、ダイエットプログラムを作成して、目標値に向けて摂取カロリーと体重減少をトラッキングする機能もある。

図 40 Fooducate

出所：
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.fooducate.nutritionapp&referrer=utm_source%3Dfdct-redirect%26utm_campaign%3DFdct-Web-footerbutton%26utm_medium%3Dna84

2.3.13. Intelligent Zoning Engine（ドイツ）
アプリケーションの名称

Intelligent Zoning Engine

アプリケーションの提供者

idalab GmbH

アプリケーションの概要

ベルリンの小学校区を最適化する

オープンデータの種類

オープンデータの提供元

全住所データ、人口統計情報、プライマリ容量、小学校の住所データ、現在の流域に関する情報、最小の統計単位に関する情報（ブロックや通り
など）
ベルリン市

オープンデータのファイル形式

WMS、HTML など

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

アルゴリズム、Web アプリ

アプリケーションの主なターゲット

自治体

アプリケーションの開発経緯、利用状況

ベルリンのように人口構成が急速に変化する都市では小学校区の設定は非常に困難な問題である。idalab は、Open Data Incubator for Europe(ODINE) か ら 助 成 金 を 受 け て Intelligent
Zoning Engine を開発した

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開なしIntelligent Zoning Engine91は、ベルリンの小学校区を最適化するアプリケーションで、最適化のアルゴリズムと操作を対話的に進めるためのダッシュボードから構成されている。
ベルリン市がオープンデータとして公開している全住所データ、人口統計情報、プライマリ
容量、小学校の住所データ、現在の流域に関する情報、最小の統計単位に関する情報（ブロックや街など）を利用している。
ベルリンのように人口構成が急速に変化する都市では小学校区の設定は非常に困難な問題であることから、データ分析や機械学習、AI などを専門とする idalab92が、Open Data
Incubator for Europe (ODINE)93 から助成金を受けて開発した。ODINE は、スタートア
ップや中小企業を対象に、オープンデータを利用した持続可能なビジネス開発を支援する
EU のプログラムである。

https://idalab.de/intelligent-zoning-engine
https://idalab.de/
93 https://opendataincubator.eu/
91
92

85

Intelligent Zoning Engine のダッシュボードには、各小学校への個々のブロック・通りの割り当て状況が表示される。Intelligent Zoning Engine は、小学校の収容人数、利用率、
平均登校時間、学校からの最大距離などの条件をもとにして小学校区を最適化する。ダッシ
ュボードは、人手による介入を可能にするためのインタラクティブなインターフェイスも備えており、利用者は手動で特定の住所を特定の小学校に割り当てることもできる。
Intelligent Zoning Engine は、小学校区の問題だけでなく、小売の商圏や投票区など企業や機関が直面するさまざまなゾーニング問題にも対応できるよう設計されている。

図 41 Intelligent Zoning Engine のダッシュボード

出所：https://idalab.de/intelligent-zoning-engine

862.3.14. 500 Cities: Local Data for Better Health（米国）
アプリケーションの名称

500 Cities: Local Data for Better Healthアプリケーションの提供者
アプリケーションの概要

米疾病管理予防センター（CDC）、ロバート・ウッド・ジョンソン財団、CDC 財団
高血圧や喘息などの健康に関する指標について、州における都市間比較、都市における統計上の小地域間比較などが可能

オープンデータの種類

高血圧や喘息などの健康に関する指標データ

オープンデータの提供元

米疾病管理予防センター(CDC)

オープンデータのファイル形式

CSV、XLS、RDF、XML、RSS

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

住民

アプリケーションの開発経緯、利用状況

健康関連指標のデータは州や都市からバラバラに公開されており、比較ができなかった。500
Cities は全米 500 都市を対象に健康関連指標を同じフォーマットで公開し、都市間・地域間比較ができるツールを開発した。

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

米国 500 都市

500 Cities94は、米疾病管理予防センター（CDC）、ロバート・ウッド・ジョンソン財団および CDC 財団の共同プロジェクトで、その目的は米国の 500 都市について健康関連指標に関するデータを収集し、都市および国勢調査レベルの小区域の見積りを提供することである。都市や地方の保健局は 500 Cities の見積りを利用して、管轄区域における健康関連指標の地理的分布を把握し、公衆衛生計画策定に活用する。
これまで高血圧や喘息などの健康関連指標のデータは州や都市からバラバラに公開されており、比較ができなかった。500 Cities は健康関連指標のデータを同一フォーマットに加工してオープンデータとして公開するとともに、都市間および地域間の比較ができるよう
Local Data for Better Health95というアプリケーションを開発した。

94

https://www.cdc.gov/500cities/

95

https://nccd.cdc.gov/500_Cities/rdPage.aspx?rdReport=DPH_500_Cities.InteractiveMap&islCategories=HLTHOUT&islMeasures=ARTHRITIS&islStates=59&rdRnd=86880
87Local Data for Better Health によって健康関連指標として比較できるのは、18 歳以上の成人における、関節炎、喘息、高血圧、がん、高コレステロール、慢性腎臓病、慢性閉塞性
肺疾患、冠状動脈性心臓病、メンタルヘルス、体調不良、歯の喪失、脳卒中である。健康関
連指標については、州、州内の都市、都市内の国勢調査における小地域ごとに比較することができる。

図 42 500 Cities: Local Data for Better Health

出所：カルフォルニア州サンフランシスコ市、国勢調査における小地域間の比較
https://nccd.cdc.gov/500_Cities/rdPage.aspx?rdReport=DPH_500_Cities.InteractiveMap&islCategories=HLTHOUT&islMeasures=ARTHRITIS&islStates=59&rdRnd=18744

882.3.15. VendorRank（米国）
アプリケーションの名称

VendorRank

アプリケーションの提供者

VendorRank

アプリケーションの概要

政府の請負業者について、年間契約額、顧客数、総契約数などによってランキングされた中から選択することができる

オープンデータの種類

政府請負業者との契約に関するデータ

オープンデータの提供元

米連邦政府

オープンデータのファイル形式

CSV

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

米連邦政府機関、政府請負業者

アプリケーションの開発経緯、利用状況

アプリケーションの多言語対応

政府請負業者のパフォーマンスや情報を共有し、比較することによって、より効率的な契約を可能にすることが目的なし

アプリケーションの広域展開

米国

VendorRank96は、政府請負業者のパフォーマンスや情報を共有し、比較することによって、より効率的な契約を可能にすることを目的とした請負業者検索プラットフォームである。米連邦政府がオープンデータとして公開している政府請負業者との契約に関するデー
タを利用している。VendorRank では、請負業者について、年間契約額、顧客数、総契約数などによってランキングされた中から選択することができる。
ランキングにおいては、米国中小企業庁の小規模企業支援プログラム HUBZone97に含まれている企業を対象から除外したり、対象とする業界を絞って検索したりすることができる。請負業者の名称や所在地によって検索することも可能である。ランキング一覧から請負業者を選択すると、以下に示す詳細なデータを確認することができる。
 取引実績のある政府機関と契約実績
 実証済みの能力：これまで請け負ってきた業種と業務
 業績プロファイル：競争力、顧客への忠誠心、価格設定の正確さ、経験
http://www.vendorrank.io/
https://www.sba.gov/federal-contracting/contracting-assistance-programs/hubzoneprogram
96
97

89

 政府機関からの評価
 過去の全ての契約に関する詳細情報
 契約高の推移

図 43 VendorRank における請負業者ランキング

出所：http://www.vendorrank.io/explore

図 44 VendorRank における業績プロファイル

出所：http://www.vendorrank.io/detail/4124

90

2.3.16. Monitora, Brasil!（ブラジル）
アプリケーションの名称

Monitora, Brasil!

アプリケーションの提供者

Gamfig Corp.

アプリケーションの概要
オープンデータの種類

ブラジル連邦議会（上院、下院）の活動を監視するツール
下院議会の立法情報など

オープンデータの提供元

ブラジル連邦議会

オープンデータのファイル形式

XML、PDF、API

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

スマホアプリアプリケーションの主なターゲット

住民

アプリケーションの開発経緯、利用状況

アプリケーションの多言語対応

市民が議員の行動を簡単に追跡することができ、次の投票行動に生かすことができる。ダウンロード数 10 万以上、アクティブユーザー1 万人
以上なし

アプリケーションの広域展開

ブラジル

Monitora, Brasil!98は、ブラジル連邦議会（上院、下院）の活動を監視するツールである。
市民が議員の行動を簡単に追跡することができ、次の投票行動に生かすことができる。
Monitora, Brasil!では、ブラジルのすべての連邦議会下院議員と上院議員について、参加しているプロジェクト、委員会の欠席状況、投票状況、費用の支出状況などの情報を調べることができる。議員の電話番号やメールアドレスなどの連絡先も掲載されているため、必要があれば市民が直接連絡することも可能である。
Monitora, Brasil!を開発した Monitora プロジェクトは、2013 年に 2 人のコンピュータ
科学者が始めたプロジェクトで、現在は機械学習とデータマイニングによって、連邦議会の議会活動に関するデータを全ての国民に公開することを使命として活動している。
Monitora, Brasil!のソースコードは全て公開されており99、誰でも自由に使うことができる。
Monitora, Brasil!のダウンロード数は 10 万を超え、2019 年には 1 万人のアクティブユー
ザーを獲得した。

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.gamfig.monitorabrasil 、
https://itunes.apple.com/br/app/monitora-brasil/id721186628?l=en&mt=899 https://github.com/HackersAtivistas/MonitoraBrasil
9891

図 45 Monitora, Brasil!

出所：https://play.google.com/store/apps/details?id=com.gamfig.monitorabrasil

922.3.17. Solar Ready（米国）
アプリケーションの名称

Solar Ready

アプリケーションの提供者

OKI Solar Ready II Program

アプリケーションの概要

各住宅のソーラーパネルの発電可能性について調べることができる

オープンデータの種類

LIDAR、建物のフットプリント

オープンデータの提供元

KYFromAbove、オハイオ州全域画像プログラ
ム、IndianaMAP、ブーン郡 GIS、バトラー郡監
査人、LINK GIS CAGIS、ウォーレン郡 GIS、Open Street Map （ディアボーン郡、クレルモン郡）

オープンデータのファイル形式

LAS、Shapefile など

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

住民

アプリケーションの開発経緯、利用状況

住民へのソーラーパネルの普及促進のために開発

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

米国

Solar Ready100は、OKI（Ohio-Kentucky-Indiana、オハイオ・ケンタッキー・インディアナ）地域においてソーラーパネルの普及促進を行う「OKI Solar Ready II Program」の一環として開発されたアプリケーションである。OKI 地域の自治体がオープンデータとして公開している LIDAR（Laser Imaging Detection and Ranging、光検出と測距）データ
や建物のフットプリントデータを利用して、建物の屋上での年間太陽エネルギー発電量を推定し、地図でわかりやすく可視化する。住民に太陽光発電の可能性について理解してもらい、ソーラーパネルの設置を促すことが目的である。
Solar Ready の地図上では、各建物の屋根が青線で囲まれて表示される。ソーラーパネル
を複数枚並べて接続した太陽光発電アレイを設置するのに適した部分はオレンジ色で、適していない部分は青色で塗り分けられる。建物の屋根をクリックすると、ソーラーパネルの設置に適しているかどうかの判定と共に、詳細情報として、屋根のタイプ、総屋根面積、使用可能な屋根面積、使用可能な割合、年間発電量、最大出力、年間費用削減額、年間二酸化炭素オフセット量、最適なソーラーパネルの配置などについて知ることができる。
100

http://solar.oki.org/map/
93

Solar Ready では、使用可能な屋根面積が 230 平方フィート未満の建物は、最大出力が3kW に満たないため太陽光発電アレイの設置に適していないと判定される。また、日射量が 1,146 kWh /平方メートル/年未満の屋根は、日射量が少なすぎると判定される。発電効率は標準の結晶シリコンの太陽光発電モジュールを想定して 15％で計算している。

図 46 Solar Ready

出所：101http://solar.oki.org/map/#356909

101

94

2.3.18. Young Europeans（EU）
アプリケーションの名称

Young Europeans

アプリケーションの提供者

ユーロスタット(Eurostat)

アプリケーションの概要

オープンデータの提供元

16 歳から 29 歳の若者が、さまざまな指標で自分自身を EU の平均的な若者と比較できるツール
家族、仕事、自由時間、勉強、インターネットに関する統計データ
ユーロスタット(Eurostat)

オープンデータのファイル形式

TSV などオープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

EU の 16 歳から 29 歳の若者

アプリケーションの開発経緯、利用状況

アプリケーションの多言語対応

家族、仕事、自由時間、勉強、インターネットな
どの指標において自分自身が EU 内の平均的な若者と比べてどういう特徴があるのかを認識することができる
英語、フランス語、ドイツ語

アプリケーションの広域展開

EU

オープンデータの種類

Young Europeans102は、EU 域内の 16 歳から 29 歳の若者が、さまざまな指標で自分自身を EU の平均的な若者と比較できるツールである。利用者は、家族、仕事、自由時間、勉
強、インターネットなどの指標において自分自身が EU 内の平均的な若者と比べてどういう特徴があるのかを認識することができる。欧州委員会における統計担当部門であるユー
ロスタット（Eurostat）が、さまざまな統計データを利用して開発した。アプリケーション
は、英語、フランス語、ドイツ語に対応している。
利用者はまず、性別、国、年齢を選択し、次に家族、仕事、自由時間、勉強、インターネ
ットの中から興味のある分野を選択する。例えば仕事を選択した場合、次のような質問が順次出されるため、「Yes」「No」で答えると、わかりやすいインフォグラフィックスが表示され、自分自身の置かれている状況を他の人と比較して把握することができる。
 インターンシップを経験したか 雇用されているか
 一時雇用かどうか

102

https://ec.europa.eu/eurostat/cache/infographs/youth/index_en.html
95 インターネットで求職活動をしたことがあるか

図 47 Young Europeans

出所：https://ec.europa.eu/eurostat/cache/infographs/youth/index_en.html

例えば、上図はブルガリアの 25 歳男性の仕事に関する比較例で、雇用されているかどうかという質問に「Yes」と答えた際のインフォグラフィックスである。ブルガリアでは 25 歳
男性の 77.7%が雇用されており、同年齢の女性の雇用率は 59.9%に留まっている。EU 内で
25 歳男性の雇用率が最も高いのはマルタで 90.6%、最も低いのはイタリアで 60.9%、EU
平均は 79.3%とブルガリアよりもやや高いことが一目でわかる。

96

2.3.19. GovTree （オーストラリア）
アプリケーションの名称

GovTreeアプリケーションの提供者

個人

アプリケーションの概要

オーストラリアの政府機関および職員の情報をツリーで検索できる

オープンデータの種類

政府機関および職員に関するデータ

オープンデータの提供元

オーストラリア政府

オープンデータのファイル形式

XML

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

Web アプリアプリケーションの主なターゲット

住民

アプリケーションの開発経緯、利用状況

政府機関ごとにバラバラに公開されているデー
タを一箇所から簡単にアクセスできるようにした。

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

オーストラリア

GovTree103は、オーストラリアの政府機関および職員の情報をツリーで検索できる Web
アプリである。政府機関ごとにバラバラに公開されているデータを一箇所から簡単にアクセスできるようにするために、オーストラリア政府が公開している政府機関および職員に関するオープンデータを利用して個人が開発した。2019 年 3 月時点で GoveTree には、221の政府機関、3,455 の部署、4,624 名の職員に関するデータが掲載されている。
GovTree は検索ウィンドウがあるだけのシンプルなユーザーインタフェースで、政府機関や部署、職員をキーワードで検索することができる。例えば、検索ウィンドウに「health」と入力して検索すると、保健省（Department of Health）などの政府機関、Health Workforce
や Health Financing といった保健省内の部署が一覧で表示される。検索結果の一覧から希望するものを選んでクリックすると情報がツリー状に表示される。
政府機関ならびに部署は階層関係がツリー構造で表示され、各ボックスをクリックするとさらに詳細な組織構造を調べることができる。例えば、保健省を選んだ後、Population
Health, Sport and Aged Care Quality の部署をクリックすると、組織のツリーがもう一段詳細なレベルに展開される。組織ツリーには人型マークのついた職員の情報も掲載されて103

https://govtree.io/97

おり、氏名をクリックすると職員のプロフィールを見ることができる。

図 48 GovTree で保健省を表示した例

出所：https://govtree.io/departments/150191-population-health-sport-and-aged-care-quality

図 49 GovTree で職員のプロフィールを表示した例

出所：https://govtree.io/people/2430291-margot-mccarthy
982.3.20. 韓国奨学財団アプリ（韓国）アプリケーションの名称

韓国奨学財団アプリ

アプリケーションの提供者

韓国奨学財団

アプリケーションの概要

国の奨学金、学生ローンなどの情報を統合して提供するアプリケーション

オープンデータの種類

韓国政府の奨学金と学生ローンに関するデータ

オープンデータの提供元

韓国奨学財団

オープンデータのファイル形式

XLS

オープンデータの多言語対応

なし

アプリケーションの提供形態

スマホアプリアプリケーションの主なターゲット

学生、学生の保護者

アプリケーションの開発経緯、利用状況

国の奨学金や学生ローンを紹介し、学生の進学を促す。アプリのダウンロード数 10 万以上

アプリケーションの多言語対応

なし

アプリケーションの広域展開

韓国

韓国奨学財団アプリ104は、進学のために利用できる奨学金や学生ローンなどの情報を統合して提供するスマホアプリで、学生に資金的な援助を行うことによって進学を促すことを目的に、奨学金と学生ローンに関するオープンデータを利用して韓国奨学財団105が開発した。2019 年 3 月時点で、アプリのダウンロード数は 10 万を超えている。
韓国奨学財団は、2009 年 5 月の韓国奨学基金設立法（2009 年 2 月 6 日法律第 9415 号）
によって設立された財団で、教育省と密接に協力して、助成金、奨学金、学生ローンおよび実習プログラムなどを通じて高等教育を受ける学生に様々な支援を提供している。
韓国奨学財団アプリでは、国の奨学金、学生ローン、人材育成支援事業の情報を入手できるだけでなく、マイページで奨学金や学生ローン、国家教育労働奨学金などの申請状況や受給状況を確認することができる。アプリから奨学金申請に必要な書類を提出することも可
能である。

104
105

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.mo.kosaf
http://www.kosaf.go.kr/
99

図 50 韓国奨学財団アプリ

出所：https://play.google.com/store/apps/details?id=com.mo.kosaf100

3. オープンデータ活用事例の分析「2. オープンデータ活用事例の調査」で取り上げた 41 事例に、既発表の事例等を加えた
国内事例 61、海外事例 47 の計 108 事例に対して、国内と海外の差異を中心に、アプリケ
ーションのターゲット、オープンデータの種類、オープンデータのファイル形式という 3 つの属性で整理し、さらにそれぞれの属性をクロス集計して分析した。なお、分析対象とした
国内事例および海外事例の中で、「2. オープンデータ活用事例の調査」に掲載されていない事例については、「5. 調査対象に加えた既発表のオープンデータ活用事例」に掲載した。

3.1. アプリケーションのターゲット
オープンデータを活用したアプリケーション等の国内事例および海外事例について、ターゲットのカテゴリー別に整理した。なお、1 つのアプリケーションで複数のカテゴリーをターゲットにしているケースも含まれている。
アプリケーションのターゲットとしては、国内、海外ともに「住民」が最も多く、国内では 5 割以上、海外でも 4 割以上を占めている。

表 5 アプリケーションのターゲット

カテゴリー

国内

カテゴリー別事例数

海外

国内・海外合計

住民

39

52.7%

24

42.9%

63

48.5%

旅行

15

20.3%

2

3.6%

17

13.1%

移動

5

6.8%

1

1.8%

6

4.6%

不動産

2

2.7%

1

1.8%

3

2.3%

行政

3

4.1%

7

12.5%

10

7.7%

農業

2

2.7%

2

3.6%

4

3.1%

医療

2

2.7%

4

7.1%

6

4.6%

民間企業

3

4.1%

4

7.1%

7

5.4%

趣味

2

2.7%

4

7.1%

6

4.6%

消防

1

1.4%

0

0.0%

1

0.8%

エネルギー

0

0.0%

2

3.6%

2

1.5%

専門家

0

0.0%

5

8.9%

5

3.8%

計

74

100.0%

56

100.0%

130

100.0%101

図 51 アプリケーションのターゲット

カテゴリー別事例数102

表 6 アプリケーションのターゲット

カテゴリー
住民

旅行

移動

不動産

行政
農業
医療

カテゴリー別具体例（国内）

ターゲット

国内活用事例数

住民

26

子供のいる親

4

高齢者

2

女性

1

女性（20 から 30 代）

1

障害者

1

開発者

1

外国人

1

保育園に通う年齢の子どもを持つ親

1

小学生の子供を持つ親

1

小中学校に通学する年齢の子どものいる親

1

旅行者

15

外国人旅行者

1

運転者

2

ベビーカー利用者

2

車いす利用者

2

不動産事業者

2

不動産購入希望者

2

不動産売却希望者

1

不動産賃貸希望者

1

自治体

3

政府

1

農家

2

農業生産法人2

医療有資格者

1

救命講習受講者

1

AED 設置者

1

103

カテゴリー
民間企業

趣味

消防

ターゲット

国内活用事例数

民間企業

1

民間企業の防災担当

1

小規模店舗

1

鉄道マニア

1

読書愛好家

1

消防署職員

1

消防団員

1

専門家

0

エネルギー

0

104

表 7 アプリケーションのターゲット

カテゴリー

カテゴリー別具体例（海外）ターゲット

海外活用事例数

住民

17

オープンデータを探している人

2

EU の 16 歳から 29 歳の若者

1

学生

1

学生の保護者

1

高齢者のいる家庭

1

子供のいる親1

Web やアプリの開発者

1

旅行

旅行者

2

移動

運転者

1

不動産

不動産業者

1

行政

自治体

4

政府

2

米連邦政府機関1

公共政策立案者

1

農家

2

農業生産法人

2

神経内科医

1

脳神経外科医1

メンタルヘルスの臨床専門家

1

医師

1

薬剤師

1

患者

1

製薬会社

1

民間企業

1

企業経営者

1

政府請負業者

1

住民

農業

医療

民間企業

105

カテゴリー
趣味

ターゲット

音楽愛好者

1

アウトドアアドベンチャー愛好者

1

ウォーキング愛好者

1

家庭菜園愛好家

1
0

消防
専門家

エネルギー

海外活用事例数

都市設計の専門家

1

法律の専門家1

投資家

1

救援活動従事者

1

ロビイスト

1

エネルギー事業者

1

電力事業者

1

106

3.2. オープンデータの種類
オープンデータを活用したアプリケーション等の国内事例および海外事例について、オープンデータの種類別に整理した。種類としては、政府統計の総合窓口 e-Stat で利用している 17 種類に、
「健康・福祉」と「子育て」を追加した 19 種類を使用した。なお、1 つのアプリケーションで複数の種類のオープンデータを利用しているケースも含まれている。
オープンデータの種類としては、国内では「運輸・観光」と「教育・文化・スポーツ・生活」の利用が突出しており、海外では多くの種類においてオープンデータがバランスよく利用されている。

表 8 オープンデータの種類別事例数

種類

国内

海外

国内海外合計

国土・気象

7

8.2%

11

13.3%

18

10.7%

人口・世帯

6

7.1%

7

8.4%

13

7.7%

労働・賃金

1

1.2%

2

2.4%

3

1.8%

農林水産業

1

1.2%

4

4.8%

5

3.0%

鉱工業

0

0.0%

1

1.2%

1

0.6%

商業・サービス業

0

0.0%

1

1.2%

1

0.6%

企業・家計・経済

0

0.0%

8

9.6%

8

4.8%

住宅・土地・建設

1

1.2%

7

8.4%

8

4.8%

エネルギー・水

0

0.0%

1

1.2%

1

0.6%

運輸・観光

19

22.4%

4

4.8%

23

13.7%

情報通信・科学技術

1

1.2%

1

1.2%

2

1.2%

教育・文化・スポーツ・生活

18

21.2%

8

9.6%

26

15.5%

行財政

2

2.4%

9

10.8%

11

6.5%

司法・安全・環境

9

10.6%

8

9.6%

17

10.1%

社会保障・衛生

1

1.2%

1

1.2%

2

1.2%

国際

1

1.2%

0

0.0%

1

0.6%

健康・福祉

10

11.8%

8

9.6%

18

10.7%

子育て

5

5.9%

0

0.0%

5

3.0%

その他

3

3.5%

2

2.4%

5

3.0%

計

85

100.0%

83

100.0%

168

100.0%

107

図 52 オープンデータの種類別事例数108

表 9 オープンデータの種類別データ例

種類

国内活用事例

海外活用事例国土・気象

 衛星画像 国土数値・地図情報
 土地統計調査
 電子国土基本図
 地理院標高 API
 数値地図 25000（土地条件図）
 自然環境条件図 1 時間単位で 6 時間先までの解析
雨量・降水短時間予報
 風速・風向き 注意報・警報
 地震速報 各種地震の想定震度
 南海トラフ地震浸水深さ
 土砂災害危険個所等
 気温・湿度・降水量

 衛星画像 OpenStreetMap
 標高データポイント
 LIDAR 気象データ 標高データ（ASTER GDEM）

人口・世帯

 人口
 人流データ（札幌市円山動物園の入場者数など） 人口
 全住所データ 最小の統計単位に関する情報（ブロックや通りなど）

労働・賃金

 労働力に関する統計データ

 仕事に関する統計データ

農林水産業

 農薬データベース

 食品の総カロリー
 食べ物と飲み物のカロリー含有量
 消費者製品安全情報
 鉱工業に関する統計データ

鉱工業
商業・サー
ビス業

 商業・サービス業に関する統計デ
ータ

企業・家
計・経済

 消費者物価指数
 政府請負業者との契約に関するデータ 公共調達の落札者データ
 消費者製品安全情報
 ビジネス、ファイナンス関係

住宅・土
地・建設

 路線価
 住宅・土地統計調査等
 国勢調査 FHFA 住宅価格指数（HPI）
 建物のフットプリント 家屋の築年数、価格
 全住所データ 現在の流域に関する情報 最小の統計単位に関する情報（ブロック通りなど）

109

種類

国内活用事例

海外活用事例
 エネルギー関係の統計データ

エネルギ
ー・水
運輸・観光

 公共交通機関の時刻表・路線情報
 群馬県内の 28 のバス事業者の
276 路線の時刻表・路線情報
 渡船のルートと時刻表
 地下鉄区間区数距離表
 路線、駅、接続駅データ
 道路通行規制情報等
 障がい者用駐車場
 市道除雪路線データ
 除雪車走行データ
 駐輪場一覧
 京都市認定レンタサイクル店一覧
 まちのり貸出可能台数
 歩行空間ネットワークデータ 高梁川流域圏の文化観光施設
 高梁川流域圏のイベント情報
 観光情報（しながわ百景）（品川区）
 八丈島の主な観光スポット一覧（八丈町）
 いしぶみ名称・住所・位置情報
 歴史のまちしるべ標柱一覧
 坂道標柱一覧
 用水・字地・街道標柱一覧
 寺院・文化財等の解説文
 観光施設・観光スポット情報
 宿泊施設 公共交通機関の時刻表・路線情報
 交通渋滞 過去およびリアルタイムの交通データなど
 観光に関するデータ

情報通信・
科学技術

 フリーWi-Fi
 無料充電スポット施設

 インターネットに関する統計デー
タ

110

種類

国内活用事例

海外活用事例

教育・文
化・スポー
ツ・生活

 教育施設の場所
 小中学校の校区
 小学校の児童数
 中学校の生徒数
 著作権が消滅した作品や著者が許諾した作品のテキスト
 学校給食献立データ （小学校） 図書館蔵書データベース
 図書館/児童館/公園情報（神奈川県、千葉市）
 歴史のまちしるべ標柱一覧
 寺院・文化財等の解説文
 高梁川流域圏の文化観光施設
 高梁川流域圏のイベント情報
 公園情報（公園名、所管自治体、所在地、面積等、トイレ、水飲み場の有無、遊具の種類等）
 夜間・休日一次救急担当医
 都立文化施設におけるエレベータ
ー、多目的トイレのバリアフリー
情報 都立公園・庭園等におけるエレベーター・多目的トイレのバリアフ
リー情報 給付金・手当・控除情報
 各自治体のゴミ収集情報 赤ちゃん・ふらっと一覧（東京都）
 親子イベント情報（千葉市）
 イベント情報
 公共施設情報

 小学校の住所データ
 公立学校の情報
 勉強に関する統計データ
 韓国政府の奨学金と学生ローンに関するデータ 音楽に関するメタデータ（アーティスト名、タイトル、言語、日
付、国、バーコード、フォーマットなど）
 スポーツプログラムやイベントに関する情報 アドベンチャースポットなどの位
置情報
 自由時間に関する統計データ
 施設情報 教育情報 給付金・手当・控除情
 予算
 決算

 政府機関および職員に関するデー
タ
 予算
 支出
 政府請負業者との契約に関するデータ 公共調達の落札者データ
 下院議会の立法情報
 議会の投票結果
 コロンビア特別区自治法
 議会に関するデータ（法案の提案
者、 議員の過去の投票行動、議員が提案し成立した法案数など）

行財政

111

種類

国内活用事例

海外活用事例

司法・安全・環境

 都道府県の警察・自治体・学校等の犯罪発生情報（事案内容、発生場所・日時）
 犯罪率
 交通事故データ
 注意報・警報
 地震速報 各種地震の想定震度
 南海トラフ地震浸水深さ
 土砂災害危険個所
 避難場所一覧
 地域危険度一覧
 建物倒壊危険度情報
 避難所
 広域避難場所
 一時避難場所
 帰宅困難者一時滞在施設
 津波避難施設
 水利の位置・種類のデータ（防火水槽、消火栓、自然水利、防災設
備・施設）
 荒川・江戸川・中川・綾瀬川浸水
情報
 街路灯データ

 法令
 洪水被害に関するデータ
 犯罪に関するデータ
 交通事故 交通渋滞 過去およびリアルタイムの交通データなどニアミス
 ファインダスト予報 大気の品質 環境に関するデータ

社会保障・  感染症発生動向調査データ
衛生
国際
健康・福祉

 洪水被害に関するデータ（被害保障） 国際力に関する統計データ
 福祉施設の場所
 AED 位置情報、設置施設情報
 保険医療機関
 救急医療機関
 夜間・休日一次救急担当医、
 都立文化施設におけるエレベータ
ー、多目的トイレのバリアフリー
情報 都立公園・庭園等におけるエレベーター・多目的トイレのバリアフ
リー情報 障がい者用駐車場

 ドイツの臨床試験登録台帳
 ニューロイメージング画像
 アルツハイマー病、パーキンソン病などに関するデータ
 医薬品および食品データ（OpenFDA API）
 精神保健サービスに関するデータ
 高血圧や喘息などの健康に関する指標データ
 健康管理に関するデータ
 長期療養施設データ

112

種類

国内活用事例子育て

 保育園情報
 保育施設情報
 保育施設入所状況情報
 赤ちゃん・ふらっと一覧（東京都）
 図書館/児童館/公園情報（神奈川県、千葉市）
 親子イベント情報（千葉市）
 学校給食献立データ （小学校） 「子ども・子育て支援制度」に関する情報海外活用事例113

3.3. オープンデータのファイル形式
オープンデータを活用したアプリケーション等の国内事例および海外事例について、オープンデータのファイル形式別に整理した。なお、1 つのアプリケーションで複数のファイル形式を利用しているケースも含まれている。なお、ファイル形式の意味については「ファイル形式の出所一覧」に掲載した情報を参考にした。
オープンデータのファイル形式としては、国内、海外共に「CSV」が最多であり、2 番目
は国内では「XLS」で、海外では「API」である。

表 10 オープンデータのファイル形式

ファイル形式API
CCMCEOS SAR
CSV

名称
Application Programming
InterfaceCompressed County
Mosaics
Committee on Earth
Observation Satellites、Synthetic-Aperture Radar
Comma-Separated Values

DICOM

Digital Imaging and
COmmunications in
Medicine

DOQQ

Digital Orthophoto
Quarter Quads
Geo JavaScript Object
Notation

GeoJSON
GeoTIFF

Geo Tagged Image File
FormatGTFS

General Transit Feed
Specification
標準的なバス情報フォーマット

GTFS-JP
HTML
JPEG
JSON

HyperText Markup
Language
Joint Photographic
Experts GroupJavaScript Object
Notation意味
アプリケーションを作成するためのインターフェースDOQQ を単一のモザイクに圧縮したもの
地球観測衛星委員会が定めた合成開口レーダーのフォーマット
いくつかのフィールド（項目）を区切り文字であるカンマ「,」で区切ったテキス
トデータおよびテキストファイル
CT や MRI、CR などで撮影した医用画像のフォーマットと、それらを扱う医用
画像機器間の通信プロトコルを定義した
標準規格
米知識調査所によって作成されたデジタ
ル航空写真
JavaScript Object Notation (JSON) を用いて空間データをエンコードし非空間
属性を関連付けるファイルフォーマット
ファイルにジオリファレンス情報が埋め込まれたパブリックドメインの標準規格
メタデータ
公共交通機関の時刻表と地理的情報に関するオープンフォーマット
日本の国土交通省が GTFS(General
Transit Feed Specification)を拡張して策定したデータフォーマット
ハイパーテキストを記述するためのマー
クアップ言語コンピュータなどで扱われる静止画像のデジタルデータを圧縮する方式
軽量なデータ記述言語の 1 つ114

ファイル形式
KML

KML

LAS

LIDAR Aerial Survey

NifTI

Neuroimaging Informatics
Technology Initiative

OPAC

Online Public Access
Catalog

PDF

Portable Document
FormatPNG

Shapefile

Portable Network
Graphics
Resource Description
Framework
Rich Site Summary, RDF
Site Summary, ReallySimple Syndication
Shapefile

TSV

Tab-Separated Values

TXT

Text File

WMS

Web Map Service

XHTML

Extensible HyperText
Markup Language

RDF
RSS

名称

XLS
XML

Extensible Markup
Language

意味
アプリケーション・プログラムにおける三次元地理空間情報の表示の管理などを目的とした情報を XML で記述するもの
レーザー測距装置から取得した点群デー
タ
MRI データ解析ソフトウェアパッケージの相互運用を容易にするためのデータフォーマット
利用者に供されるオンライン蔵書目録のことで、インターネットからアクセスできる OPAC を特にウェブ OPAC、インターネット OPAC などと呼ぶ
アドビシステムズが開発および提唱する、電子上の文書に関するファイルフォ
ーマット
コンピュータでビットマップ画像を扱う
ファイルフォーマット
ウェブ上にあるリソースのメタデータを記述するための枠組み
ニュースやブログなど各種のウェブサイ
トの更新情報を配信するための文書フォーマット
他の地理情報システム(GIS)間でのデータの相互運用におけるオープン標準として用いられるファイル形式
いくつかのフィールド（項目）をタブで区切ったテキストデータおよびテキスト
ファイル
文字など文字コードによって表されるデータだけが含まれるファイル
GIS データベースからのデータを使うマップサーバによって生成されたインター
ネット越しの、en:georeference された地図イメージを提供するための標準プロト
コル
SGML で定義されていた HTML を XMLの文法で定義しなおしたマークアップ言語
Microsoft Excel（マイクロソフト・エクセル）のファイル形式
基本的な構文規則を共通とすることで、任意の用途向けの言語に拡張することを容易としたことが特徴のマークアップ言
語の総称

115

ファイル形式の出所一覧
API,
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%83%97%E3%83%AA%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B7%E3%83%A7%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%
B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%83%95%E3%82%A7%E3%83%BC%E3%82%B9
CCM, https://www.fsa.usda.gov/programs-and-services/aerial-photography/imageryprograms/naip-imagery/
CEOS SAR,
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%90%88%E6%88%90%E9%96%8B%E5%8F%A3%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%80%E3%83%BC
CSV, https://ja.wikipedia.org/wiki/Comma-Separated_Values
DICOM, https://ja.wikipedia.org/wiki/DICOM
DOQQ, https://www.lib.ncsu.edu/gis/doqq
GeoJSON, https://ja.wikipedia.org/wiki/GeoJSON
GeoTIFF, https://ja.wikipedia.org/wiki/GeoTIFF
GTFS, https://ja.wikipedia.org/wiki/General_Transit_Feed_Specification
GTFS-JP, https://ja.wikipedia.org/wiki/General_Transit_Feed_Specification
HTML, https://ja.wikipedia.org/wiki/HyperText_Markup_Language
JPEG, https://ja.wikipedia.org/wiki/JPEG
JSON, https://ja.wikipedia.org/wiki/JavaScript_Object_Notation
KML, https://ja.wikipedia.org/wiki/KML
LAS, https://blog.esrij.com/2019/02/19/post-32620/
NifTI, https://nifti.nimh.nih.gov/
OPAC, https://ja.wikipedia.org/wiki/OPAC
PDF, https://ja.wikipedia.org/wiki/Portable_Document_Format
PNG, https://ja.wikipedia.org/wiki/Portable_Network_Graphics
RDF, https://ja.wikipedia.org/wiki/Resource_Description_Framework
RSS, https://ja.wikipedia.org/wiki/RSS
Shapefile,https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B7%E3%82%A7%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB
116

TSV, https://ja.wikipedia.org/wiki/Comma-Separated_Values
TXT,
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB
WMS, https://ja.wikipedia.org/wiki/Web_Map_Service
XHTML, https://ja.wikipedia.org/wiki/Extensible_HyperText_Markup_Language
XML, https://ja.wikipedia.org/wiki/Extensible_Markup_Language117

表 11 オープンデータのファイル形式別事例数

ファイル形式海外

国内

国内海外合計

API

5

4.8%

10

16.1%

15

9.0%

CCM

0

0.0%

1

1.6%

1

0.6%

CEOS SAR

1

1.0%

0

0.0%

1

0.6%

CSV

34

32.4%

13

21.0%

47

28.1%

DICOM

0

0.0%

1

1.6%

1

0.6%

DOQQ

0

0.0%

1

1.6%

1

0.6%

GeoJSON

2

1.9%

0

0.0%

2

1.2%

GeoTIFF

1

1.0%

1

1.6%

2

1.2%

GTFS

1

1.0%

0

0.0%

1

0.6%

GTFS-JP

2

1.9%

0

0.0%

2

1.2%

HTML

5

4.8%

4

6.5%

9

5.4%

JPEG

6

5.7%

2

3.2%

8

4.8%

JSON

0

0.0%

2

3.2%

2

1.2%

KML

0

0.0%

1

1.6%

1

0.6%

LAS

0

0.0%

2

3.2%

2

1.2%

NifTI

0

0.0%

1

1.6%

1

0.6%

OPAC

1

1.0%

0

0.0%

1

0.6%

PDF

5

4.8%

2

3.2%

7

4.2%

PNG

1

1.0%

0

0.0%

1

0.6%

RDF

7

6.7%

1

1.6%

8

4.8%

RSS

0

0.0%

1

1.6%

1

0.6%

Shapefile

6

5.7%

1

1.6%

7

4.2%

TSV

0

0.0%

1

1.6%

1

0.6%

TXT

5

4.8%

1

1.6%

6

3.6%

WMS

0

0.0%

1

1.6%

1

0.6%

XHTML

1

1.0%

0

0.0%

1

0.6%

XLS

18

17.1%

7

11.3%

25

15.0%

XML

4

3.8%

8

12.9%

12

7.2%

計

105

100.0%

62

100.0%

167

100.0%

118

図 53 オープンデータのファイル形式別事例数

119

3.4. アプリケーションのターゲットとオープンデータの種類の関係
オープンデータを活用したアプリケーション等の国内事例および海外事例について、ア
プリケーションのターゲットとオープンデータの種類との関係を調べるために、
これら 2 つの属性についてクロス集計を行った。

表 12 アプリケーションのターゲットとオープンデータの種類（国内）

ターゲット

エ
不

オープンデータの種類

民

ネ

間

ル

専

住

旅

移

動

行

農

医

企

趣

消

ギ

門

民

行

動

産

政

業

療

業

味

防

ー

家

国土・気象

3

人口・世帯

2

労働・賃金

1

1
1

1

2

2

1
1

農林水産業
鉱工業
商業・サービス業
企業・家計・経済
1

住宅・土地・建設
エネルギー・水
運輸・観光

12

12

情報通信・科学技術

1

1

教育・文化・スポーツ・生活

14

4

行財政

2

司法・安全・環境

6

社会保障・衛生

1

国際

1

健康・福祉

4

子育て

5

その他

1

2
3

1

2

1
1
1

1

4

1
1

2
3

120

表 13 アプリケーションのターゲットとオープンデータの種類（海外）

ターゲット

エ
不

オープンデータの種類

民

ネ

間

ル

専

住

旅

移

動

行

農

医

企

趣

消

ギ

門

民

行

動

産

政

業

療

業

味

防

ー

家

3

2

1

2

2

1

国土・気象

2

1

人口・世帯

3

労働・賃金

1

1

農林水産業

3

1

3

1

鉱工業

1

商業・サービス業

1

企業・家計・経済

4

住宅・土地・建設

3

1

1

4

2

1

1

2

1

エネルギー・水運輸・観光

1

情報通信・科学技術

1

教育・文化・スポーツ・生活

4

行財政

4

司法・安全・環境

6

社会保障・衛生

1

2

1

1
1

1

2

3

2

1

1
2

1

1

国際
健康・福祉

5

4

1

子育て
その他

2

国内では「教育・文化・スポーツ・生活」のオープンデータを活用した「住民」向けアプ
リケーションと、「運輸・観光」のオープンデータを活用した「住民」および「旅行」向け
アプリケーションが多数を占めている。一方、海外では、国内よりも多くの種類のオープン
データを活用した「住民」向けアプリケーションが開発されている。
海外の事例から考えると、「住民」は「教育・文化・スポーツ・生活」と「運輸・観光」
以外のオープンデータに対しても関心があると考えられ、さまざまな種類のオープンデー
タを活用したアプリケーションに対する「住民」のニーズは高いと推定できる。しかし、「農121

林水産業」「企業・家計・経済」「住宅・土地・建設」の種類においては、「住民」をターゲットとした海外活用事例が複数あるにもかかわらず、国内活用事例はない。
今回の調査研究では、オープンデータの種類ごとのデータセット数については調査していないため、定量的な評価はできないが、国内においては「農林水産業」「企業・家計・経済」「住宅・土地・建設」の種類におけるオープンデータ化が十分に進んでいない可能性がある。従って、国内においてオープンデータを活用した「住民」向けアプリケーションを増やすためには、これら 3 つの種類についてオープンデータ化を推進していくことが有効であると考えられる。

122

3.5. アプリケーションのターゲットとオープンデータのファイル形式の関係
オープンデータを活用したアプリケーション等の国内事例および海外事例について、ア
プリケーションのターゲットとオープンデータのファイル形式との関係を調べるために、
これら 2 つの属性についてクロス集計を行った。

表 14 アプリケーションのターゲットとオープンデータのファイル形式（国内）

ターゲット

ファイル形式API
CCMCEOS SAR
CSV
DICOM
DOQQ
GeoJSON
GeoTIFF
GTFS
GTFS-JP
HTML
JPEG
JSON
KML
LAS
NifTI
OPAC
PDF
PNG
RDF
RSS
Shapefile
TSV
TXT
WMS
XHTML
XLS
XML

住
民

旅
行

4

2

25

8

移
動

不
動
産

行
政

農
業

医
療

民
間
企
業

趣
味

消
防

エ
ネ
ル
ギ
ー

専
門
家

1

3

1

1

1
1

1

1

1

1
1

1
1
4
3

1
3
1
5

1
1
1
3

2

1

1
2

1

1

1

3

1

1
1

1
1

3

1

1
1

12
2

3
1

2

2

2
1

1
123

表 15 アプリケーションのターゲットとオープンデータのファイル形式（海外）

ターゲット

ファイル形式API
CCMCEOS SAR
CSV
DICOM
DOQQ
GeoJSON
GeoTIFF
GTFS
GTFS-JP
HTML
JPEG
JSON
KML
LAS
NifTI
OPAC
PDF
PNG
RDF
RSS
Shapefile
TSV
TXT
WMS
XHTML
XLS
XML

住
民

旅
行

8

1

移
動

不
動
産

行
政

農
業

医
療

民
間
企
業

1

趣
味

1

3

専
門
家

1

1
6

消
防

エ
ネ
ル
ギ
ー
1

1
1

1

3

1

1
1

1
1
2

2
1

1

1
1
1

2
1
1

1

1
1
1
1
1
1
7
5

1

1

1

国内では「CSV」や「XLS」のファイル形式で公開されているオープンデータを利用して、「住民」向けのアプリケーションが多数開発されている。「XLS」は自治体が日常業務で頻繁に使うファイル形式であり、「CSV」は日本政府がオープンデータ研修などを通じて自治体に採用を推奨しているファイル形式である。一方、海外では「API」で公開されているオ124

ープンデータを利用した「住民」向けアプリケーションが最も多い。国内で主流の「CSV」
や「XLS」と、海外で主流の「API」とでは、アプリケーション開発にかかるコストと、データ更新のコストに大きな差がある。
オープンデータが「API」で公開されている場合、アプリケーション開発者は直ちにデー
タをプログラムに組み込みことができる。これに対して「CSV」や「XLS」の場合には、ファイルをカタログサイトなどからダウンロードして別のデータベースに格納し直すなど、プログラムから直接アクセスできる環境を開発者自身が作成しなければならない。さらに公開されているオープンデータが更新された場合、「API」であればアプリケーションは直ちに更新されたデータを利用できるが、「CSV」や「XLS」の場合には再度ダウンロードして手動でデータを反映し直さなければならない。
以上のことから考えると、国内においてオープンデータを活用した「住民」向けアプリケーションを増やすためには、現在主流の「CSV」や「XLS」を一歩進めた「API」でオープ
ンデータ公開を進めていくことが効果的であると考えられる。

125

4. オープンデータ活用の基本方針「3. オープンデータ活用事例の分析」における分析結果をもとにして、オープンデータ
活用の基本方針を以下の 5 つの観点から策定した。
1. アプリケーションのターゲット
2. オープンデータの種類
3. オープンデータのファイル形式
4. 多言語対応
5. 広域展開

4.1. 住民をターゲットとする
国内活用事例、海外活用事例共に「住民」のカテゴリーをターゲットにしたアプリケーシ
ョンが最も多い。国内では「教育・文化・スポーツ・生活」のオープンデータを活用した「住民」向けアプリケーションと、「運輸・観光」のオープンデータを活用した「住民」および「旅行」向けアプリケーションが多数を占めているが、海外では、国内よりも多様な種類のオープンデータを活用した「住民」向けアプリケーションが開発されている。

表 16 ターゲットの具体例

カテゴリー
住民

ターゲット例

住民
女性
若者
学生
学生の保護者
高齢者
高齢者のいる家庭
子供のいる親障害者
外国人

今後国内においても海外と同様に多様な種類のオープンデータ化を推進することによっ126

て、「住民」をターゲットにしたさまざまなアプリケーションの開発が進むことが期待できる。このことから、アプリケーションのターゲットは「住民」とし、上記のような具体例を参考にアプリケーション開発を進めていくものとする。

127

4.2. オープンデータの種類を増やす
国内では、「住民」をターゲットとし、「教育・文化・スポーツ・生活」と「運輸・観光」のオープンデータを活用したアプリケーションが多数を占めている。一方、海外では、国内よりも多様な種類のオープンデータを活用したアプリケーションが「住民」をターゲットに開発されている。
特に「農林水産業」「企業・家計・経済」「住宅・土地・建設」について見てみると、海外活用事例が複数あるにもかかわらず、国内活用事例はない。国内でも「農林水産業」「企業・家計・経済」「住宅・土地・建設」の種類に属するデータのオープンデータ化を進めること
によって、これらのオープンデータを活用した「住民」向けアプリケーション開発が進むことが期待できる。具体的には海外活用事例で利用されている以下のデータを参考にオープ
ンデータ化を働きかけていく。

表 17 オープンデータ化を推進するデータの具体例

種類

データ例

アプリケーション例

食品に関するデータ

Lose It!、Fooducate

食べ物と飲み物のカロリー含有量

Fooducate

企業・家

消費者物価指数

Fooducate

計・経済

政府請負業者との契約に関するデータ

VendorRank

公共調達の落札者データ

The Company Monitor (*)

消費者製品安全情報

GoodGuide

住宅・土

住宅価格指数

NeighborhoodScout

地・建設

建物のフットプリント

Solar Ready

家屋の築年数、価格

住宅が鉛管につながっているか

農林水産業

否かを予測 (*)
全住所データIntelligent Zoning Engine

流域に関する情報

Intelligent Zoning Engine(*)調査対象に加えた既発表のオープンデータ活用事例

1284.3. オープンデータを API 化する
海外では「API」で公開されているオープンデータを活用した「住民」向けアプリケーシ
ョンが最も多く、複数のオープンデータの種類において「CSV」や「XLS」とともに「API」も提供されている。国内で主流の「CSV」や「XLS」と、海外で主流の「API」とでは、ア
プリケーション開発の容易さに大きな差がある。「API」は「CSV」や「XLS」を元データとして開発される場合が多く、海外においてはアプリケーション開発を推進するために、「CSV」や「XLS」で公開したオープンデータの「API」化が順次進んでいる可能性がある。
国内では総務省や内閣官房 IT 総合戦略室などが中心となって、自治体に対してオープン
データへの取り組みを推進しており、すでに 465 の自治体がオープンデータの取り組みを開始した（2019 年 3 月時点）。政府は自治体に対して、オープンデータ化を推奨するデータを「推奨データセット」として定義し、その採用を勧めている。

表 18 推奨データセット
種類

人口・世帯
教育・文化・スポーツ

データ例
地域・年齢別人口
文化財一覧

公共施設一覧
運輸・観光

観光施設一覧
イベント一覧
公衆無線ＬＡＮアクセスポイント一覧

司法・安全・環境

消防水利施設一覧
指定緊急避難場所一覧

健康・福祉

ＡＥＤ設置箇所一覧
介護サービス事業所一覧
医療機関一覧
公衆トイレ一覧
子育て施設一覧

出所：データ例は、内閣官房 IT 総合戦略室の「推奨データセット」から引用、https://cio.go.jp/policy-opendata

推奨データセットとは、オープンデータの公開とその利活用を促進することを目的とし、政府として公開を推奨するデータと、そのデータの作成にあたり準拠すべきルールやフォ129

ーマット等を取りまとめたものである106。それぞれの「推奨データセット」に対しては「CSV」
および「XLS」のフォーマットが定義されている。
今後はさらに「推奨データセット」を「CSV」あるいは「XLS」のファイル形式で公開する自治体が増えてくると予想されため、アプリケーション開発を促進するために「推奨デー
タセット」を対象とした「API」化を進めることが有効である。また「API」化にあたって
は、自治体の負担にならないようできる限り自動化する。

106政府 CIO ポータル、https://cio.go.jp/policy-opendata130

4.4. 多言語に対応する
多言語対応については、インタフェースレベルでの多言語化と、データレベルでの英語化を行う。また、多言語対応の具体的な方法についても標準化することが望ましいため、推奨
データセットの一環として多言語対応の標準化を推進するよう政府に働きかけを行う。
1.

インタフェースレベルでの多言語対応① 多言語対応のファイルを作成し、利用者の言語に合わせて表示する文字を変更する② 公共交通機関の時刻表と地理的情報に関する標準フォーマットであるGTFS（General Transit Feed Specification）で採用している多言語対応の仕組みと同等のものを想定

図 54 インタフェースレベルでの多言語対応（GTFS の例）
trans_id,lang,translation
那覇空港国内線,ja,那覇空港国内線
那覇空港国内線,ja-Hrkt,なはくうこうこくないせん
那覇空港国内線,en,Naha Airport Terminal
那覇空港国内線,zh-cn,那霸机场（国内线旅客候机楼）
那覇空港国内線,ko,나하공항(국내선 여객터미널)那覇空港国内線,zh-tw,那霸機場（國內線旅客航站大廈）
那覇空港国際線,ja,那覇空港国際線
那覇空港国際線,ja-Hrkt,なはくうこうこくさいせん
那覇空港国際線,en,Naha Airport International Terminal
那覇空港国際線,zh-cn,那霸机场（国际线旅客候机楼）
那覇空港国際線,ko,나하공항(국제선 여객터미널)那覇空港国際線,zh-tw, 那霸機場（國際線旅客航站大廈）
県庁北口,ja,県庁北口
県庁北口,ja-Hrkt,けんちょうきたぐち
県庁北口,en,Kencho Kitaguchi(Okinawa Prefectual Office)
県庁北口,zh-cn,县厅北口
県庁北口,ko,현청 북쪽 출구
出所：https://drive.google.com/file/d/1OFnm4m9a3Z9tcJBAJjqE8oRuFiuMGxPY/view
県庁北口,zh-tw,縣廳北口

2.

データレベルでの英語化対応① 推奨データセットの列名に対して英語の別名を定義できるよう拡張する② 推奨データセットのデータ値の中で多言語対応が必要な値に対して、英語の値を指定できるよう拡張する

131

4.5. 広域展開する
広域展開については、標準化の推進と都市圏・都道府県などとの広域連携を軸に実施する。
1.

標準化の推進① 内閣官房 IT 総合戦略室の推奨データセットに基づく標準化を推進する② 総務省のオープンデータ研修などを通じて推奨データセットの公開を自治体に働きかける

2.

広域連携① BODIK オープンデータカタログサイト107を広域で導入している自治体（福岡都市圏、久留米広域連携中枢都市圏、西九州佐世保広域都市圏、福岡県内の自治体、宮崎県内の自治体など）に対して、広域で推奨データセットの公開を働きかける② 九州オープンデータ推進会議108を通じて、佐賀県、長崎県、大分県などに広域で推奨データセットの公開を働きかける③ 熊本県、鹿児島県、沖縄県に対して、九州オープンデータ推進会議への参加を働きかける

107

公益財団法人九州先端科学技術研究所が自治体に対して無料で提供しているオープン
データを公開するためのカタログサイト
108 自治体のオープンデータ担当者がオープンデータ推進における課題を共有したり、課
題解決のための技術やノウハウを習得することを目的とする会議体で、メンバーとして 5
自治体、オブザーバーとして 9 自治体、計 14 自治体が参加している
132

4.6. アプリケーション構築スケジュール
表 19 アプリケーション開発項目

開発項目

内容

API 自動生成機能

地理空間データファイル（GeoJSON など）および表形式データフ
ァイル（CSV、XLS など）から汎用的な API を自動生成する機能
で、データカタログサイトのオープンソースである「CKAN」の拡張機能として実装（地理空間データ、表形式データ、など）

API
3〜5 種類

自動生成した汎用的な API をもとにして、データの種類ごとに使いやすくした特別な API を開発（校区、ハザードマップ、指定緊急避難場所、公衆無線ＬＡＮアクセスポイント、など）

Web アプリ
3〜5 種類スマートアプリ
3〜5 種類Web ベースのアプリケーション（マップツール、など）
スマートフォンのアプリケーション（LINE、など）、
スマートスピーカーのアプリケーション（アレクサ、など）

図 55 アプリケーション構築スケジュール

開発項目

2019/4

API 自動生
成機能

開発

API
3〜5 種類Web アプリ
3〜５種類
スマート
アプリ
3〜5 種類広域展開2019/5

2019/6

2019/7

2019/8

2019/9

開発

設計・開発

設計・開発

福岡市

福岡都市
圏

久留米広
域連携中
枢都市圏

133

5. 調査対象に加えた既発表のオープンデータ活用事例

134

135

136

137

138

139

140

141

142

オープンデータを活用したアプリケーション等に関する調査研究
報告書2019 年 3 月
公益財団法人 九州先端科学技術研究所