長期・歴史的な基盤データの構築と分析・可視化～デジタル台風・歴史的行政区域
データセット・CODH等の事例紹介～
ROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センター (CODH)
国立情報学研究所 (NII)
北本 朝展（Kitamoto Asanobu）
https://researchmap.jp/kitamoto/2020/10/28

第3回データ分析・可視化タスクフォース

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長期・歴史的な基盤データ
1. 長期＝（例えば）10年以上にわたって、連続的に構築されたデータ。
2. 歴史的＝（例えば）現在から数十年前のデータを含む過去のデータ。
3. 基盤＝他の研究から参照される、または他の研究で再利用されるデータ。
4. 検索技術の開発、統一的な識別子の付与、データ多様性に対応できる運用。
2020/10/28

第3回データ分析・可視化タスクフォース

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新型コロナウイルス感染症（COVID-19）ニュース分析

http://agora.ex.nii.ac.jp/crisis/covid-19/mass-media/

データを収集し続け、整理し続けることで、長期データが生まれる
2020/10/28

第3回データ分析・可視化タスクフォース

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東日本大震災ニュース分析

http://agora.ex.nii.ac.jp/earthquake/201103-eastjapan/mass-media/

データを収集し続け、整理し続けることで、長期データが生まれる
2020/10/28

第3回データ分析・可視化タスクフォース

4デジタル台風

http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/

年間約2000万PVに達する、日本で最も著名な台風情報サイトの一つ。
2020/10/28

1. 「台風」をテーマに、あらゆるデータを統合したウェブサイト。
2. 現在の状況をキーとして過去の類似事例を検索できる。
3. 専門家から市民まで、多くの人々が調査研究や趣味などに活用している。

第3回データ分析・可視化タスクフォース

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多種データアーカイブ

静止気象衛星画像（全球）静止気象衛星画像（台風）

台風ベストトラック（軌跡）
アメダスデータ（センサ）
災害レポート（構造化データ）
気象レーダー（2次元×時間）
気象庁数値予測データ（3次元×時間×変数）
オンラインニュース（テキスト）
ソーシャルメディア（テキスト）
天気図（線画）
気象庁防災情報XML（構造化データ）
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第3回データ分析・可視化タスクフォース

197819781951-, 1907197619712004-, 1998200220032004-, 2009188320126

台風画像コレクション
1978年以来、178,000画像（北）、58,500画像（南）北半球
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南半球第3回データ分析・可視化タスクフォース

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過去の検索1. 様々な種類のデータに対して類似度を定義して検索。
2. 過去の事例を未来の対策への参考とする。

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第3回データ分析・可視化タスクフォース

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100年天気図データベース
http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/weather-chart/• 1883年3月1日以来の天気図アーカイブ。日時で検索し、過去の天気図にアクセスできる。
• 1883年当時の最新通信技術「電信」が迅速な天気図作成を実現した。
• 気象のみならず社会の動きも反映している。
注：気象庁「天気図」をもとに国立情報学研究所「デジタル台風」が作成
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9史料としての読み解き

太平洋戦争開戦（1941年12月8日）
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太平洋戦争敗戦（1945年8月15日）

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歴史的行政区域データセットβ版
https://geoshape.ex.nii.ac.jp/city/

東京都八王子市/東京府八王子市 (13201A1968)：
https://geoshape.ex.nii.ac.jp/city/resource/13201A1
968.html
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第3回データ分析・可視化タスクフォース• 1920年から2020年まで、28時点。
• 行政区域件数＝16,447件、行政区域境界データ件数＝99,296件• 2017年1月に公開。毎年データ更新と機能追加を継続中。
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データソース

単なる「行政区域データ」の形式変換ではない！デー
タのクリーニングも必要。

1. 国土数値情報「⾏政区域データ」（N03）• 1920年〜2020年

2. 国土数値情報「市区町村役場データ」（P34）• 2014年

3. 国土数値情報「市町村役場等及び公的集会施設デー
タ」（P05）• 2010年

4. 国土数値情報「郵便局データ」（P30）• 2013年

5. 政府統計の総合窓口（e-Stat）「廃置分合等情報」• 1970年4月1⽇以降

6. 政府統計の総合窓口（e-Stat）「標準地域コード」
7. 政府統計の総合窓口（e-Stat）「統計LOD」
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12地名の変遷江戸
東京府東京市（15区）
東京府東京市（35区）
東京都特別区部（23区）
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1. 行政地名とその境界はいつどう変遷してきたか？
2. 公式データ：全国地方公共団体コードが定められた1968年以降のみ。
3. 行政界変遷データベース（筑波大学）：所属自治体の変遷を採録。 1889年から2006年まで。
4. 『全訂 全国市町村名変遷総覧』（加除出版）。
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市区町村IDの付与
1. 1968年以降（A）：公式の市区町村コードが存在。
2. 1968年以前（B）：名称の連続性などを根拠に固有のIDを付与（網羅性無保証）。
3. 2種のID形式に分割。
1. XXXXXAYYYY
2. PPBQQQRRRR

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合併で拡大した市区町村の例

山形県鶴岡市
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愛媛県松山市
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市町村大合併と地域感覚
1. 明治の大合併（約300～500戸規模）：71,314（M21）→ 15,859（M22）
2. 昭和の大合併（約8,000人規模）：9,868（S28）→ 3,472（S36）
3. 平成の大合併：3,218（H14）→ 1,727（H22）• 幾度もの大合併を経て大きくなり過ぎた市区町村では、行政区域内部での地域差が拡大。
• 旧市区町村名は住民の日常生活や歴史の記憶とリンク。災害情報等も感覚的に理解できる。
参考：https://www.soumu.go.jp/gapei/gapei2.html
2020/10/28

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町丁・字の表示

https://geoshape.ex.nii.ac.jp/ka/resource/13201.html

https://geoshape.ex.nii.ac.jp/ka/resource/13/1320105
0001.html
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17国勢調査町丁・字等別境界データセット
https://geoshape.ex.nii.ac.jp/ka/

1. 国勢調査実施毎（5年毎）に設定した調査区の境界を中心としたデータセット。
2. 2015年版のデータとして、町丁・字等情報＝219,271件を公開。
3. 政府統計の総合窓口（e-Stat）のデータをNICTが加工し、NIIがさらに加工。
4. 時間は1点のみだが、空間解像度は市区町村行政区域よりも細かい。
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ベクトルタイル地図

https://geoshape.ex.nii.ac.jp/city/vector/

緯度経度を指定すると、市区町村の変遷を一覧できる。

データ作成時点を変更

北緯35度、東経135度を入力

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市区町村と町丁・字の統合
https://geoshape.ex.nii.ac.jp/vector-adm/

ズームレベル13以
降は、町丁・字データセットに切り替え。

ズームレベル12までは、市区町村行
政区域データセットを表示。
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デジタル台風：歴史災害データベース

http://agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon/disaster/history/「伊勢湾台風」で検索し、災害記録が存在する自治体を塗り分け。

2020/10/28

防災科学技術研究所による災害事例データベースと連携。歴史的行政区域データセット
ベクトル地図を統合した可視化。

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歴史ビッグデータの課題

上州利根郡
東小川村
荒山白根山

史料の記述を実世界の実体と連結する

みんなで翻刻：地災撮要. 巻11-12（地震之部）（国立国会図書館蔵）
https://honkoku.org/app/#/transcription/1B4A9AF6F6E2A2F0D4311060F1CD14F2/51/
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データ構造化ワークフロー
手書き文字史料（版本、写本、古記録等）

データ構造化ワークフロー
解析準備データ（品質管理・キュレーション済みデータ）

デジタル化
デジタル画像（非構造化データ）
翻刻
プレーンテキスト（非構造化データ）
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構造化データ（表形式）
マークアップ

リンクト
データ
エンティティ
リンキング

テキストエンコーディング（半構造化データ）

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江戸マップβ版

http://codh.rois.ac.jp/edo-maps/
国立国会図書館が公開する「江戸切絵図」から地名を抽出してデータベース化。

2020/10/28

立命館大学が公開する「日本版 MapWarper」を 活用し、古地図を現代の地図に重ね合わせ。

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歴史地名マップ
http://codh.rois.ac.jp/pn-nihu/

人間文化研究機構が公開する「歴史地名データ」の大部分をマッピング。

2020/10/28

GeoJSONをベクトルタイル化することで、全国20万件以上のポイントデータを可視化。

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GeoLODによる地名識別子管理
https://geolod.ex.nii.ac.jp/

地名に固有の識別子（GeoLODID）を付与する。

地名辞書の形式は、地名のエンティティリンキングシステム
GeoNLPと相互運用可能。
2020/10/28

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長期・歴史的データの課題
1. データフォーマットの変更
2. データ項目・定義の変更
3. データの欠損・紛失
4. 表記ゆれや誤りの訂正
5. 価値＝網羅性＆安定性＆高品質
6. 絶え間ないメンテナンス→表に見えにくい
7. 長期的な運用体制の維持
8. 競争領域ではなく協調領域。運用モデルは？
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第3回データ分析・可視化タスクフォース

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おわりに
1. 現在を「最新の過去」断面と捉え、歴史的な文脈にデータを位置付ける。
2. 分析・可視化では、データの定義の変化やセンサの経年変化なども考慮する。
3. 網羅性＆安定性＆高品質に向けた、地道な作業が不可欠である。
4. 基盤データのオープン化に対する正当な評価の仕組みが必要である。
2020/10/28

第3回データ分析・可視化タスクフォース

28• 参考文献

1. 北本 朝展, 村田 健史, "歴史的行政区域データセッ
トβ版をはじめとする地名情報基盤の構築と歴史ビッグデータへの活用", 情報処理学会技術報告,
Vol. 2020-CH-124, No. 1, pp. 1-8, 2020年9月• 研究費

1. 「歴史的行政区域データセットへの現代町丁目地理データ接続とCODHからのWeb公開」, ROIS-DS公募型一般共同研究, 020RP2018
2. 「町丁目地理データ（行政境界データ）のスケー
ラブル可視化スキーム作成と外部利用Web」,
ROIS-DS公募型一般共同研究, 035RP2019
3. 「バイナリベクトルタイル化された歴史的境界データを活用した自治体防災WebGISの試み」,
ROIS-DS公募型一般共同研究, 008RP2020

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第3回データ分析・可視化タスクフォース

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