日本ソフトウェア科学会第 34 回大会 (2017 年度) 講演論文集

クラウドソーシングを用いた社会課題因果関係 LOD の
構築
江上 周作

川村 隆浩

古崎 晃司

大須賀 昭彦

国内の自治体は交通渋滞，ポイ捨て，放置自転車など複数の社会課題を抱えており，対策に向けた議論や施策検討が行われている．より課題解決を進めるためには自治体の抱える各種社会課題の分類や因果関係，費用対効果等のデー
タの整理が望まれるが，現在これらのデータは整理されていない．そこで，本研究では社会課題の因果関係と関係費用を含む Linked Open Data(LOD) を構築し，社会課題の分析基盤の実現を目指す．本稿では，社会課題の因果関係と自治体事業予算のスキーマを設計し，クラウドソーシングと自然言語処理を用いて LOD を半自動的に構築した．また，構築した LOD を活用した分析・考察事例を示した．

Local governments have a number of urban problems, such as crime, traﬃc jam, and littering. However,various factors are socially intertwined; thus, structural management of the related data is required forsolutions to such problems. Moreover, to implement the action plans, local governments need to grasp thecost-eﬀectiveness. Therefore, this paper aims to construct Linked Open Data (LOD) that include causal
relations of urban problems and the related cost information in the budget. We first designed LOD schemathat represents the urban problem causality and budgets information. Next, we constructed LOD based on
designed schema using NLP and crowdsourcing. Finally, we provided some use cases of our LOD to consider
solutions of urban problems.

る．大阪市ではオープンデータポータルサイト †1 で

1 はじめに

約 10,000 件のデータセットを公開しており，オープ

現在，我が国では交通事故，放置自転車，騒音，ごンデータを活用した課題解決に役立つアプリケーショ

み問題など複数の社会課題を抱えており，自治体ごとンの事例を紹介している．横浜市では，NPO 法人横に対策に向けた議論や施策検討が行われている．こ浜コミュニティデザイン・ラボにより，横浜市オープ

うした社会課題の解決に向けたデータドリブンアプ

ンデータを活用した地域課題解決のビジネス創出をローチが注目されており，2013 年に行われた G8 サ
ミットでの「オープンデータ憲章」への合意以降，自支援するクラウドファンディングサイトが運営されている †2

治体によるオープンデータの取り組みが普及していこのようにオープンデータを用いた社会課題解決が各地で注目されている．しかし，社会課題は様々な∗ Constructing Urban Problem LOD with Causality

原因が複雑に絡み合っているため，より課題解決を

using Crowdsourcing
This is an unrefereed paper. Copyrights belong to
the Authors.
Shusaku Egami, Akihiko Ohsuga, 電 気 通 信 大 学 大
学 院 情 報 理 工 学 研 究 科, Graduate School of Informatics and Engineering, University of ElectroCommunications.
Takahiro Kawamura, 科学技術振興機構, Japan Scienceand Technology Agency.
Kouji Kozaki, 大阪大学産業科学研究所, Institute of Scientific and Industrial Research, Osaka University.

進めるためには自治体の抱える各種社会課題の分類や因果関係，解決に向けた施策や効果に関するデー
タの整理が望まれる．そこで，本研究ではこれらのデータのスキーマを整備し，各データの要素をリンクさせた Linked Open Data (LOD) としてデータを蓄積することで，社会課題の分析基盤の構築を目指し†1 https://data.city.osaka.lg.jp/†2 http://yokohama.localgood.jp/

ている．LOD とはデータを主語・述語・目的語の三解決に向けて，Web の悪質広告から収集した情報を項構造 (トリプル) で記述する Resource Description

基に Linked Data を構築し，迷子検索システムを開Framework 形式で構造化したオープンデータであり，

発し法執行機関や NGO に導入している [14]．Szekely

Web 標準化団体 W3C により推奨されているデータ

らが特定の社会課題解決に向けて Linked Data を構

普及方法である．

築しているのに対し，我々は複数の社会課題間の関係

また，社会課題の本格的な解決には自治体の施策実行が望ましいが，自治体は施策実行に慎重であるためをを表す Linked Data を構築し，課題解決を目指す
点で異なる．

事前に費用対効果の把握を要する．これは横浜市政策

我々はこれまでに，社会課題の一つとして放置自局の職員にヒアリングを行った際に得た情報である．

転車問題を対象とし，放置自転車問題解決に向けた

そこで，本研究では自治体事業の予算情報を収集し，LOD を構築し，可視化することで市民の問題意識向

社会課題の因果関係と紐づけた LOD を構築する．こ上を行ってきた [5]．この研究で，我々は放置自転車のの LOD により，例えば社会課題の因果関係や階層関ように日常的に生じる社会課題に関する LOD スキー

係のリンクをたどって課題の影響範囲を分析・予測すマ設計の方法論を提案した．しかしながら，スキーマ

ることや，その結果を基に自治体の対策方針や予算削の設計はワーカー 1 人の知識に依存し，因果関係の減案を検討することが可能になる．本稿では，まず社

カバー率が十分でないという問題点があった．また，

会課題の因果関係と自治体予算情報を表す LOD のス設計されたスキーマは単一の社会課題を対象としてキーマを設計した．次に Web から収集した情報を基

おり，社会課題間の因果関係を辿った推論や，予算情に自然言語処理とクラウドソーシングを用いて社会報を含めた検索までは不可能であった．そこで，本稿

課題の因果関係を抽出し，設計したスキーマに基いてでは社会課題の因果関係と予算情報を含む新たなス

LOD を構築した．最後に，構築した LOD を用いてキーマを設計した．

社会課題の因果関係と関連予算情報の検索例を示し

Shiramatsu ら [13] は社会課題の解決目標を LODた．したがって本論文の貢献は以下の 4 点である．

化するためのデータモデルを提案している．さらにこ1. 都市問題の因果関係と自治体予算情報スキーマの LOD 活用し，課題解決者同士のマッチングをするの設計

2. 因果関係 LOD を半自動的に構築する手法の提案

ことでシビックテックを促進させる手法を提案している．Web アプリケーションとして Goalshare を開発しており，実際に社会課題解決に向けてシビックテッ

3. 社会課題因果関係 LOD の公開

クイベントでの活用を行っている．この研究で構築さ

4. 社会課題解決や予算削減の検討に有用な検索例

れた LOD は課題解決目標に関するものであり，社会の提示
以下，2 章では関連研究について述べ，3 章では社会課題の因果関係と自治体事業の予算情報を含む

課題の因果関係については記述されていないが，将来的に本稿で述べる LOD とのリンクにより課題解決促
進が期待できる．

LOD のスキーマ設計について述べる．4 章で因果関係の半自動的な抽出および LOD の構築について述べ

2. 2 市の指標分析に向けた Linked Data

る．5 章では構築した LOD を使用した検索例を提示

Santos ら [12] は市の様々な指標の値を算出するたし考察する．最後に 6 章でむすびとする．

めに Linked Data を構築し，可視化をサポートする

quality of experience (QoE) Indicators Ontology を

2 関連研究新たに提案している．また，Linked Data からデー

2. 1 社会課題解決に向けた Linked Data

タを取得して可視化ウィジェットを生成できるダッ

これまでに，社会課題解決に向けた幾つかの Linked

シュボードを開発している．Pileggi ら [11] は首都圏

Data が公開されている．Szekely らは人身売買問題の動的かつ詳細な指標を表すために，ConceptualFramework を定義し，OWL-DL†3 オントロジーと用が可能である．LODfier [2] は Wikifier [9] を用いた

して実装している．データ構造の理解を容易にする

Named Entity-Recognition により非構造化テキスト

ために，Indicator, Data, Profiling, Computations,からエンティティを抽出し，DBpedia や WordNet に

Geographic Context の 5 つのサブオントロジーに分リンクする RDF を生成する．Linked Data 構築に向割している．

けた自然言語処理手法は数多くあるが，我々の知る限OpenSpending.org では各国の自治体が公開する予り，これらの非構造化テキストからの単語抽出手法を算・支出情報のオープンデータのカタログサイトで因果抽出に適応するには，精度の面で不十分である．

ある．現在 75 カ国のデータが集約されている．こ

したがって，自然言語処理とクラウドソーシングを組

れらのデータ LOD 化したものに LinkedSpending [8]

み合わせることで社会課題の因果関係を抽出する手がある．統計データの RDF データ・モデルを表現する RDF Data Cube Vocabulary†4 に従って Open-法を提案した．

Spending のデータを Linked Data 化している．これらの Linked Data には社会課題情報は含まれていな
いが，予算情報や指標については本研究で提案するLOD とリンク出来る可能性がある．

3 社会課題課題因果関係と予算情報のスキーマ設計
本研究で構築する LOD の主要な使用用途は，自治体の抱える社会課題（都市問題）の解決施策や予算削減案の導出支援である．具体的には，因果関係を基に

2. 3 Linked Data 構築に向けたクラウドソーシ
ングと自然言語処理

都市問題解決策の波及効果や，各都市問題に関する自治体ごとの予算を検索可能にし，都市問題解決施策のDemartini ら [4] はクラウドソーシングを用いた作成や予算削減案の作成を支援する．そこで，我々はLinked Data のための Entitiy Linking 手法を提案し

都市問題の因果関係と自治体の予算情報を記述するスている．クラウドソーシングはリンクの品質を向上さキーマを設計した．図 1 に設計したスキーマを示す．

せるために使用され，信頼性の低いユーザを排除し，

図 1 の上部は都市問題の因果関係を記述する語彙で一貫性のない結果を統合するための確率ネットワー

ある．因果関係部分ではリソースは都市問題かそうで

クを開発している．Celino ら [3] は，Linked Data にないもののどちらかに分類される．因果関係を表す

おける Point of interent (POI) データと写真をリンプロパティは大きく分けて factor と affect があり，クするためのモバイルアプリケーションを開発して推移律を持つ TransitiveProperty である．これらいる．ユーザにインセンティブを与えるために Game

二つのプロパティは related プロパティのサブプロパ

with a purpose (GWAP) [1] の概念を導入し，クラウティである．また，クラウドソーシングプロセスにおドソーシングによりデータをリンクさせている．しかける一致人数に応じてサブプロパティを定義している．

しながら，これらの手法は正解データが存在すること

このようにプロパティを定義することで，用途に応じを前提としており，社会課題の因果関係のように正解た推論が可能になる．例えば，クラウドソーシングプ

データが存在しない問題に対して適用することは困

ロセスにおける一致人数の高い因果関係を知りたい場

難である．

合 factor_level4 や affect_level4 プロパティを

Nguyen ら [10] は Conditional Random Fields を使用し，一致人数に関係なく因果関係を全て知りたい

使用し Twitter からユーザの行動を推定し，Linked

場合は factor と affect プロパティを使用する．図 1

Data を構築する手法を提案している．ユーザの行動の下部は自治体の予算情報を記述する語彙である．自や日時，場所，目的等をトリプルとして構築してい治体の予算情報は Microsoft Excel や Adobe PDF なる．主に，震災時の行動分析や，ナビゲーションに応どの表形式データで公開されているため，RDF Data

†3 https://www.w3.org/TR/owl-guide/†4 https://www.w3.org/TR/vocab-data-cube/

Cube Vocabulary を使用して記述する．さらに，本研
究では Online analytical processing (OLAP) のデー

図1

社会課題の因果関係と予算情報を表す Linked Data スキーマ

タモデルで使用され，RDF Data Cube Vocabulary

構成されている．

の拡張である QB4OLAP [6] に基づいて予算情報を記(1) 検索エンジンによる Web 文書の収集

述する．QB4OLAP により，都市問題対策事業の地(2) 係り受け解析による文書からの因果単語抽出

域全体の予算合計や部局ごとの予算合計，最大値最小(3) 抽出した因果単語を基にワードクラウドを生成

値などを検索することが可能になる．自治体の事業名(4) クラウドソーシングによる因果単語のフィル

プロパティの range は事業名クラスであり，事業名クタリング

ラスは少なくとも一つの dcterm:subject プロパティ

まず，対象とする社会課題名とその同意語を一番目を持ち，その値は skos:Concept クラスである．このの検索語とし，“要因” の同意語を二番目の検索語とように設計することで，都市問題の波及効果から関連して検索エンジンを用いた記事検索を行う．以下，郊

予算まで取得することが可能になる．

外型犯罪の要因を例として説明する．郊外型犯罪の場合，一番目の検索語は “郊外型犯罪” を使用し，二4 社会課題因果関係 LOD の構築
4. 1 社会課題の因果関係抽出番目の検索語は “要因” とその同意語であり，日本語
WordNet†5 から “要素”，“原因” を取得して使用す

本章では社会課題の因果関係を半自動的に抽出する．同意語として取得したが社会課題に関する日本る手法を提案する．提案手法は以下の 4 ステップで†5 http://nlpwww.nict.go.jp/wn-ja/

語文書において使用頻度の少ないと考えられる，“因み出す” などの同意語を取得し，これらを二番目の検子”，“素因”，“導因”，“エレメント”，“ファクター”

索語として要因抽出と同様の処理を行う．

等に関しては，これらの検索語がメインとして検索されてしまったため除外した．本研究では検索エンジンとして Google と Bing を使用し，Google Custom
Search API†6 と Bing Web Search API†7 に「郊外型犯罪4. 2 クラウドソーシングを用いた因果単語のフィルタリング
次に抽出した因果単語を基にワードクラウドを生要因」のようなキーワードパラメータを与成し，クラウドソーシングによる因果単語の選択を行

えて結果を取得する．取得するファイルタイプとしてう．まず，4.1 章で抽出した因果単語の内，類似度のHTML と PDF を別々に指定し，一番目の検索語と高い単語を文字列の類似度計算結果に基いて統合し二番目の検索語の全ての組み合わせで記事を 50 件ず

た．文字列の類似度計算には Jaro-Winkler 距離 [16]つ検索する．HTML と PDF を分けて検索した意図を使用し，類似度が 0.8 以上であった場合に文字列のとしては，社会課題の因果関係について言及している

長い単語に統合した．次に因果単語の出現回数を基

記事を，行政の調査報告や議事録等と一般人の SNSにワードクラウドを生成した．ワードクラウドを使やブログ等から満遍なく収集するためである．また，用する理由は，ワーカーになるべく負担をかけず重記事中における社会課題名の出現回数が低い場合は，要な単語の抽出を容易にするためである．図??に郊この後の要因単語抽出処理でノイズが多く混ざってし外型犯罪の要因単語のワードクラウドを示す．出現回

まうため，社会課題名の出現回数でフィルタリングを数が多いほど中心に位置し文字サイズが大きくなる．

行う．

文字の色はランダムに決定する．このワードクラウド

収集した記事の内，“要因”，“要素”，“原因” を含から「郊外型犯罪の原因として考えられるものを 10

む文を抽出し，文ごとに形態素解析を行い名詞を抽出個選択する」「郊外型犯罪が引き起こすものや影響範する．この後の処理であるクラウドソーシングによる囲として考えられるものを 10 個選択する」というタ

要因単語選択の処理において，ある程度意味が通じスクを設定し，クラウドソーシングによる因果単語のる名詞となるように，サ変接続名詞の直前・直後に名選択を行う．今回は金銭的報酬を与えるマイクロタス

詞がある場合はそれらを連結して一つの名詞とする．
例えば “非行防止” は通常 “非行 (名詞-一般)” と “防ク型クラウドソーシングを行った．クラウドソーシン
グサービスとしてランサーズ †8 を使用し，上記２つ

止 (名詞-サ変接続)” に分割されてしまうが，本手法のタスクの遂行報酬を 50 円として，一つの社会課題

ではサ変接続を結合して “非行防止” とする．

につき最大 50 人に作業を依頼した．このうち作業人

次に日本語係り受け解析を行い，“要因”，“要素”，

数の 1 割にあたる 5 人以上に選択された単語を使用“原因” を含む文節と直接的に依存関係のある文節かする．選択された単語の中に類似の単語がある場合

ら，前の処理で抽出した名詞句に相当する部分を抽出

は，選択した人数の多い単語に統一する．図 2 内でする．間接的に依存関係のある文節まで取得するとノ赤枠で囲まれた単語は実際にクラウドソーシングで 5イズが多くなってしまうため，本研究では直接的に依人以上に選択された単語である．

存関係のある文節のみ使用した．

さらに，より多くの因果関係を構築するために，ク同様に社会課題の影響に関しての抽出も行う．“影ラウドソーシング後に最終的に抽出された因果単語に響” の他，日本語 WordNet から “引き起こす”，“惹ついて，提案手法の (1) から (4) のステップを繰り返起”，“もたらす”，“来たす”，“招く”，“誘発”，“生し実行する．しかしながら，必ずしも全ての単語が因果関係を持つとはかぎらないため，１回目のループで†6 https://developers.google.com/custom-search/?hl=ja†7 https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/bing-web-search-api/

抽出された因果単語について Google 検索結果の上位†8 http://www.lancers.jp/

図2

郊外型犯罪の要因のワードクラウド

50 件の記事から共起語を調査し，原因，要因，影響，

4. 4 自治体の予算情報に基づく LOD の構築効果などの単語を 20 以上持つ単語のみこのステップ

大阪市は大阪市オープンデータポータルサイト †10を実行する．

で様々なデータを CC-BY 4.0 ライセンスで公開している．本稿では大阪市をモデルとし，このポータルサ

4. 3 因果単語抽出結果に基づく LOD の構築

イトから予算情報のデータを取得して RDF に変換す

3 章で設計したスキーマに基いて，抽出した因果単る．まず，予算情報のデータは表形式の PDF データ

語に関する LOD を構築した．クラウドソーシングのとして公開されているため，Adobe Acrobat を使用

結果は TSV データで取得できるため，このデータを基に Apache Jena を使用して RDF に変換した．具体して Excel データ (XLS) に変換する．次に Apache
POI†11 を用いてセルから情報を抽出し，Apache Jena

的には，都市問題は UrbanProblem クラスのサブクラを用いて 3 章で設計したスキーマに基いて RDF を生スとして生成され，それ以外は NotUrbanProblem の成する．

サブクラスとして作成される．各クラス間の因果関係

次に，自治体の事業リソースと都市問題およびのはクラウドソーシングにおける一致人数別に factor,

都市問題の因果リソースとのリンク付けを行う．元の

aﬀect のサブプロパティを用いて生成される．更に，データには事業に関する説明は記述されていないた

各クラス名を形態素解析して名詞を抽出し，上位クラめ，事業名称に含まれている単語を基に因果リソー

スとして作成した．全ての単語は Google TranslateAPI†9 で英語に自動翻訳し，リソースの一意な URI

スへのリンク付けを行う．しかしながら，「路上喫煙

はこの英語を基に生成する．

ラス等を使って取得することはできない．そこで，自†9 https://cloud.google.com/translate/docs?hl=
ja対策事業」と「タバコ」のような関係は既存のシソー†10 https://data.city.osaka.lg.jp/†11 https://poi.apache.org/

図3

最終的に構築される LOD の一部

治体事業名からリンク付け候補の単語を増やすことで記述し，構築したデータを格納している RDF スト

で，事業リソースから因果リソースへのリンク付けをアに追加した．

行った．
まず自治体事業名を形態素解析し名詞を抽出する．

(?x upv:aﬀect ?y), (?y skos:broader ?z)-> (?x upv:aﬀect ?z)(式 1)

その際汎用的な後をストップワードとして削除している．次に各名詞の同義語を日本語 WordNet から取得

4. 5 因果関係抽出結果の考察

し，リンク付けの候補を増やす．さらに，抽出した名表 1 に最終的に使用した記事数，抽出文数，抽出単

詞の意義素を日本語 WordNet から取得する．意義素

語数の合計を示す．3.1 章で述べたように要因に関しとは単語の意味を定義したものであり，その単語を使ては “素因”，“導因” などの検索ノイズとなる類語を用した例文が含まれている．本研究では単語の意味を多く除き，影響の方が使用した類語が多かったため，定義した文章のみを使用し，形態素解析により名詞を

文書，文，単語の数が多くなっている．また，クラウ抽出する．このようにしてリンク付けの候補と成る単ドソーシングの一致度を計るため，Fleiss の Kappa

語を多く抽出し，これらの単語と同じ名称の都市問題

係数 [7] を計算した．ワーカー数は 50 人であり，要およびその因果リソースのクラスと dct:subject プ

因に関する一致度の平均は 0.291，影響に関する一致

ロパティでリンク付けを行う．

度は 0.212，全体の平均は 0.256 となった．すなわち，

図 3 は最終的に構築される LOD の一部分である．

クラウドソーシングによるワードクラウドからの因トリプル数は 49,386 となった．構築した LOD は我々のウェブサイト †12 で，LOD に対して検索が実行可

果単語選択には弱い一致度が確認でき，本手法はある

能な SPARQL Protocol and RDF Query Language

して，社会課題と関連しない単語が中心に集まり，本(SPARQL) エンドポイントとともに公開している．

来関係のある単語が目立たなくなり選択されづらく

さらに，ある事物により生じる影響は対象先の事物のなったことが考えられる．これは，行政の文書は冗長上位概念に伝搬するというルールを新たに定義し，以的な表現が多く複雑な重文が多く含まれていたため，下のように Semantic Web Rule Language (SWRL)

係り受け解析を用いた因果単語候補の抽出が上手くい†12 http://www.ohsuga.lab.uec.ac.jp/urbanproblem/程度妥当であったといえる．一致度が下がった原因とかない例があったことにより生じている．また，ワー表1

因果単語抽出結果# of documents including # of sentences including # of extracted words
urban problem words
synonyms of “factor” and“influence”
1,438

4,481

3,110

Influence 2,465

Factor

9,082

4,661

カーの予備知識が共通していないことも考えられ，社

スから始まる負の連鎖を止めるために，ホームレスの

会課題の要因と影響の予備知識・問題意識が不足して原因となっている雇用不足やギャンブル依存の対策を

いるからこそ，社会課題が解決していないことも読各自治体で進めることが望ましい．しかし，現在西成み取れる．一方で，交通事故の要因に関しては 0.443

区だけでなく大阪市全体でもこのような取り組みはと高い一致度が確認できた．これは，警視庁，教育機行われていない．雇用不足やギャンブル依存の対策事

関，報道機関などが一般に向けて交通事故に関して説業を行うことで，生活保護受給者の減少および生活保明する機会が多いため，ワーカーの予備知識が共通し護費の削減につながると考えられる．

ていたのではないかと考える．

5. 2 ポイ捨ての因果関係

5 社会課題解決施策の検討に向けた LOD の検索

図 5 はポイ捨ての原因と影響およびそれらに関連する予算情報を検索するクエリにより得られた部分

5. 1 ホームレスの因果関係グラフである．この図から，灰皿設置（不足）がポイ

図 4 はホームレスの因果関係とその予算情報につ捨てに影響を与えており，ポイ捨ては地下水汚染を引いて検索するクエリにより得られた部分グラフの例でき起こすことがわかる．また，ある事物により生じある．この図から，経済的困窮，雇用不足の他，ギャる影響は対象先の事物の上位概念に伝搬するというンブル依存等が原因でホームレスが増えていること

ルール (式 1) により，ポイ捨てから地下水へ affectがわかる．また，ホームレスは貧困ビジネスの発生をプロパティによる直接的な関係が推論できる．さら招き，貧困ビジネスは生活保護受給者の増加や地域に，地下水は騒音に影響を与えることが，騒音に関す差の増大や格差社会の助長につながることがわかる．

る因果関係抽出結果から得られている．結果として，

貧困ビジネスとは経済的に困窮している貧困層を対灰皿設置（不足）はポイ捨てを引き起こすだけでな象として利益を上げるビジネスであり，違法行為や非く，連鎖的に地下水汚染および騒音に影響を与える可

人道的な方法で金銭を巻き上げることが社会問題と能性があることが affect プロパティの推移律によりなっている．図の因果関係の具体例として，生活保護判明した．この因果関係の具体例としては，路上喫煙

未受給の路上生活者に対して，生活保護の受給を強要

者がポイ捨てしたタバコが地下水に流れ込むことでしてだまし取る貧困ビジネスが存在する．

地下水が汚染されたり，地下水の水質汚濁改善のため2015 年の統計データによると大阪市は生活保護費
が 2,907 億円を超えており，国内で最も生活保護費が地下で配管工事が行われ，騒音被害が発生することなどが挙げられる．

多い自治体である．中でも西成区の生活保護受給費は都市問題とその予算の関係に関しては，大阪市住624 億円を超えており，二位以下に 2.5 倍以上の差を之江区は土壌汚染・水質汚濁対策事業に区・シティマ

つけている．西成区ではホームレスを対象とした貧困

ネージャー自由経費予算として 336,000 円を投じていビジネスの発生も問題視されており，アパートを契約

ることがわかる．一方で同区において路上喫煙対策

させて生活保護費からピンハネする事例や，携帯の名事業は 76,000 円しか予算を投じていないことがわか

義貸しと引き換えに報酬を受け取り，後で高額な請求る．そこで，一連の都市問題のより上流に位置する路が来る事例が問題となっている．このようなホームレ

上喫煙対策事業予算を増額することでより効果的な図4

ホームレスの因果関係の部分グラフ

図5

ポイ捨ての因果関係の部分グラフ

問題解決に繋がる可能性がある．路上喫煙対策事業の空洞化）により人通りの減少や空き家や増加すること

予算をより多く投じることで，路上喫煙の減少だけ

で治安が悪化する．治安悪化により犯罪が多発する

でなく，連鎖的に引き起こされるポイ捨て，地下水汚ことでその地域からの人口流出，人口減少が加速し，

染，騒音問題の改善が期待される．一方で，地下水汚さらなる郊外化（中心市街地の空洞化）に繋がる．ま染が軽減されれば，土壌汚染・水質汚濁改善事業は予

た，郊外化に関するこの悪循環が繰り返される過程

算を削減できるだろう．

で，交通事故，シャッター通り，凶悪犯罪の発生などの他の問題に影響を与え，これらの二次的被害が拡大

5. 3 郊外化の因果関係する恐れがあることがわかる．したがって，それ自体

図 6 は郊外化の因果関係とその予算情報についてが深刻化するだけでなく，他の都市問題を次々と発生検索するクエリにより得られた部分グラフの例であさせる郊外化の悪循環は，対策が急がれる問題である

る．この図から，「郊外化→治安悪化→人口減少→郊と言える．

外化」の悪循環が確認できる．郊外化（中心市街地の一方で郊外化の悪循環に突入する要因として不就

図6

郊外化の因果関係の部分グラフ

学や落書きがある．不就学に関しては，素行不良の青スキーマのルールとともに RDF ストア追加し，LOD

少年が増加することが治安悪化につながると考えらに推論機能を付与して公開した．今後より高度な検れる．落書きに関しては，落書きを放置しておくこと

索・推論機能を提供するため，独自に定義したルール

で自治体が機能していないというイメージを与え，治を追加していく予定である．

安の悪化につながると考えられる．これは割れ窓理論

本研究では社会課題の因果関係は行政による分析，[15] に相当する現象である．しかしながら，大阪市阿社会学分野の研究成果，事実，人間の知識や連想など

倍野区において就学対策費は 15,000 円，まちの美化の情報に基づいて構築されている．従って，これらの推進事業の予算は 12,000 円と極めて低く，大阪市全ソースデータを辿ることで全ての因果関係を説明す

体で見ても就学対策費は平均 15,083 円，まちの美化ることが可能である．今後，因果関係の理解が困難な推進事業の予算は平均 14,000 円とあまり重要視され場合に中間ノードを増やすことを検討している．

ていないことが伺える．これらの問題への対策予算をさらに，本研究で得られた成果を大阪市市民局に増加することで，郊外化の悪循環に入り込むリスクを大阪市市民活動推進審議会を通じて説明し，社会課減らすことが出来ると考えられる．

題の解決策を共同で検討する．実際に，筆者のうちの1 人は市民局内の大阪市市民活動推進審議会の委員で6 まとめと今後の課題ある．また，大阪市 ICT 戦略室とデータ提供に関し

本研究では社会課題の因果関係とその予算を記述て交渉を行う予定である．大阪市 ICT 戦略室はこれする Linked Data スキーマを設計し，自然言語処理までに国内のオープンデータコンテストに幾つかのとクラウドソーシングを用いて因果関係を抽出し，設

行政データを提供しており，さらなるデータのオープ

計したスキーマに基いて LOD を構築した．さらに，ンデータ化も見込まれるため，それらのデータを我々

LOD の検索例をもとに課題解決案および予算削減案の LOD に追加することを検討している．

を示し，LOD を使用することで自治体の抱える社会課題の解決策考案の一助と成る可能性を示した．本研
究では独自に定義したルールを既存の OWL，RDF

謝辞 本研究は JSPS 科研費 16K12411, 16K00419,

16K12533, 17H04705 の助成を受けたものです．

参 考 文 献[ 1 ] Ahn, L. V.: Games with a purpose, IEEE Computer, Vol. 39, No. 6(2006), pp. 92–94.
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