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UDC2018 データ部門 発表資料

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UDC2018 データ部門 発表資料

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UDC2018 データ部門 発表資料

  1. 1. 赤ちゃんの駅BABYほっ❤マップ 赤ちゃん連れのおでかけも、これで安心♪  小野健太郎 CODE FOR MIKAWA(うずらインキュベータ)/豊橋市  木村博司 CODE FOR MIKAWA(うずらインキュベータ)/(株)ウェブインパクト くっちゃん…
  2. 2. 概要 赤ちゃん連れのパパママに安心 して外出してほしい!との想い で おむつ替えや授乳ができる施設 のデータをオープンデータ化す るとともに スマートフォンから簡単に最寄 りの施設を探せるようwebアプ リを公開しました。
  3. 3. パパママたちの声 赤ちゃんを連れてのお出かけは、本当にたいへん オムツや着替えなどたくさんの荷物を持ったうえに、、、 「すぐにおなかがすいちゃうので、  おっぱいを飲ませなくっちゃ  ミルクをつくらなくちゃ」 「ひゃー、うんちがでちゃった、  おむつを替えなくっちゃ」 「お出かけすると、  おっぱいやおむつの場所がなくて困っちゃう」 そんな声があちこちから寄せられていました
  4. 4. BABYほっ❤を設置 そんなパパママのために、 豊橋市は、 公共施設をはじめ、 民間店舗等にも協力してもらい 「赤ちゃんの駅Babyほっ❤」を 設置しました。 その数、なんと200箇所以上。 オムツ替え 授乳スペース ミルクのお湯の提供 子連れで入れるトイレ 機能
  5. 5. BABYほっ❤の情報を伝えたいけどうまくいかない 「そうだ、PDFのリストをホームページに掲載しよう!」 「印刷して紙で配ろう!」    でも、200件を超える住所録リストは… 「膨大過ぎて、よくわかんない」 「最寄りの施設を探したいんだけど、どこから探せば…」 たくさん利用してもらえるように、パパママに施設情報を伝えよう!
  6. 6. なかなかうまくいかない… 「そうだ、公開型GISシステムをつかって、  webで地図を見られるようにしよう!」 「操作が難しくて探せないよ」 「赤ちゃんと一緒にいるとパソコンを開く暇もないのよ」 たくさん利用してもらえるように、パパママに施設情報を伝えよう!
  7. 7. もっと使いやすい形で公開したい! Code for MIKAWA の専門家からのアドバイス 一覧表の元になっているエクセルファイルを整理して、 機械判読しやすいデータにしよう。 さらに、オープンデータとして公開すれば、 そういうの好きな人が、アプリとか、 webマップをつくってくれちゃうかもよ! やろうやろう!
  8. 8. 機械判読できるデータづくり 「政府CIOポータル*」に掲載の、「推奨データセット(子育て施設一覧)」をお手本にしました。 初めての作業だったので大変でしたが、専門家の指導により視点が定まると、あとは作業になり、 ダダダーっとできました。 いちばん大きくつまづいたのは、施設ごとのサービス内容の表現の仕方 「PDFの一覧表のこの表記の仕方を  どう表現すればいいんだろう?」 「おっと!  セルに画像が入っとる…」 *https://cio.go.jp/policy-opendata
  9. 9. まずは機械の気持ちになって… 愛に れる専門家からのアドバイス 各サービスごとに、以下の三項目に分解しよう ・女性利用の可否 ・男性利用の可否 ・その他備考欄 オムツ替え_ 女性対応有 無 オムツ替え_ 男性対応有 無 オムツ替え_ 備考 授乳_女性対 応有無 授乳_男性対 応有無 授乳_備考 ミルクお湯_ 女性対応有 無 ミルクお湯_ 男性対応有 無 ミルクお湯_ 備考 トイレ子連れ _女性対応有 無 トイレ子連れ _男性対応有 無 トイレ子連れ _備考 備考 有 有 申し出によ り、折りたた み式おむつ 交換台の提 供。 無 無 無 無 無 無 有 有 1階授乳室、 身障者トイ レ、2階こども 家庭課、13 階女性トイレ 有 無 1階授乳室。 無 無 有 有 ベビーキー プは1階身障 者トイレ。子 連れトイレは 西館1階、4 有 有 1階授乳室。 有 無 1階授乳室。 使用の際は 職員へ声を かけてくださ い。 有 有 授乳室奥に 給湯器があ ります。使用 の際は職員 へ声をかけ 無 無 オムツ替え 授乳 ミルクのお湯 子連れトイレ
  10. 10. データが完成! せっかくなので、 オープンデータとして カタログサイト 「東三河オープンデータ」 に掲載しちゃおう! 東三河オープンデータ https://opendatatoyohashi.jp/node/1516
  11. 11. さらに欲が出てきて… 「パパママが使いやすいwebマップが欲しいよぅ」 勇気ある専門家にお願いして、 「みてみりん*」に、 便利なwebマップをつくってもらいました。 *オープンデータ等を活用した地図コンテンツ等を公開する  豊橋市のウェブサイトのこと  https://mi.temirin.jp/ 「みてみりん」で検索してみてください
  12. 12. ウェブアプリが完成! 現在地から最寄りの施設を検索できる! オムツ、授乳などの提供サービスを見分けやすい! ルート検索とナビ機能で迷わない! https://mi.temirin.jp/contents/load/code/babyho
  13. 13. おわりに 今日も豊橋のまちは 赤ちゃん連れで にぎわっています。
  14. 14. 1 あなたの家は倒れませんか?
  15. 15. 建物全壊率の可視化アプリとは 内閣府は、首都直下地震における想定震度をオー プンデータとして公開していますが、これを可視 化するのは*GISを利用できる人にとっては容易な 事でしょうが、そうでない人にとっては非常に難 しいことです。また、自分の住んでいる家が、ど んな地震の時に全壊するのかを把握している人は、 多くはいません。 本アプリは、内閣府がオープンデータ化している 首都直下地震の16震源をもとにした震度分布と、 指定した建物の構造と建築年から建物全壊率を計 算し可視化するアプリです。 *GIS:Geographic Information System 2
  16. 16. なぜ、作成したのか? 内閣府がオープンデータ化している首都直下地震の震度 データから、一般の人が自分の家の最大震度を見つけるの は、以下の理由から非常に困難です。 ① 震源ファイルが16種類 ② 1ファイルあたり約43万レコード ③ 位置情報はメッシュコード ④ 自分の家のメッシュコードは丌明 そこで、地図から自分の家の震度 を見つけるアプリを作成しました。 しかし、これではありきたりなの で、建物が全壊する確率を算出し、 震源も可視化することにしました。 3 :
  17. 17. 使用データ 4 G空間情報センターに登録されている内閣府「首都直下 地震モデル検討会」の計測震度を使用しました。
  18. 18. 使用データ 5 内閣府が平成17年3月に公開した「地震防災マップ作成 技術資料」に掲載されている「計測震度-建物全壊率関係 表」を使用しました。
  19. 19. 計測震度と建物全壊率の関係 6 計測震度と建物全壊率の関係をグラフにすると、以下の ようになります。
  20. 20. 操作方法 ① http://www.npli.jp/risk_your_house/index.htm を表示します。 7 Leaflet | 国土地理院
  21. 21. 操作方法 ② 調べたい建物の構造(木造か非木造)と建 築年をリストボックスから選択します。 8 Leaflet | 国土地理院
  22. 22. 操作方法 ③ 地図を拡大・縮小・移動して、調べたい建 物上で左クリックし、判定ボタンを押します。 9 Leaflet | 国土地理院
  23. 23. 操作方法 ④ 結果が一覧表示され、マーカ上に最大全壊 率が表示されます。 10 Leaflet | 国土地理院
  24. 24. 背景図 背景図は、国土地理院の地図タイル4種類と Open Street Mapを用意しています。 11 Leaflet | 国土地理院
  25. 25. 土地条件図 凡例は「土地条件図の凡例」をクリックすると、 別ウィンドウで表示されます。 12 Leaflet | 国土地理院
  26. 26. 震源 首都直下地震の16震源を確認できます。震 源をクリックすると諸元が表示されます。 13 Leaflet | 国土地理院
  27. 27. おわりに ガス器具や電気器具が発達した現在でも、建物が倒壊し 火災が発生する場合が多々あります。このため、建物が密 集しており全壊率が高い地域においては、耐震性能や耐火 性能を高める必要があります。そのような地域を定量的に 抽出し、防災施策の検討を行う場合にも本アプリは利用で きます。 また、保険会社や丌動産業等民間企業への展開も期待で きます。 本アプリの対象範囲は、現在のところ一都三県に限定し ておりますが、粒度の粗い(1kmメッシュ)震度分布であ れば全国入手可能ですので、対象範囲を全国に広げること も可能です。 是非、本アプリを防災施策検討等にご利用ください! 14
  28. 28. http://local-politics.jp 都道府県議会会議録検索システム 「ぎ∼みる」 木村泰知 乙武北斗 高丸圭一 内田ゆず 小樽商科大学 福岡大学 宇都宮共和大学 北海学園大学 Linked Open Document
  29. 29. 議会会議録
  30. 30. 議会会議録 いつ どこで 誰が 何を 発言したのか正確にわかる
  31. 31. 議会会議録 出席議員 出席説明員 発言者は議員以外にも,知事,副知事,担当局長などがいる
  32. 32. 議員ID 270227_566 自治体 東京都 回 平成27年第1回 号 4 年月日 2015/2/27 会議種別 定例 会議名 平成27年第1回定例会(第4号) 発言者名 五十番(やながせ裕文君) 議員ID 1300010000160 発言者氏名 やながせ裕文 発言者役職 五十番 発言内容 また、被害者の年齢別構成を見 ると、十代までの子供が二七% を占めています。 議員ID 1300010000160 自治体 東京都 対象行政区 東京都 議員氏名 柳ヶ瀬裕文 会派 都議会結いと維新 生年 1975 性別 男 LODのための「名寄せ」 結びつける 同一人物 都道府県ごとに異なる形式で 公開されている会議録を収集 地方議会会議録 データベース 構造化した会議録データ 議員リスト ポイントは「Entity Linking (固有名詞を結びつけること) 」 結びつける
  33. 33. 「結びつける」=「名寄せ」 加藤鉱一議員 加藤(鉱) 委員 大石哲司 大石哲司 プリティ長嶋 片岡馨 いなもと和仁 稲本和仁 遠藤榮 遠藤栄 萩原渡 荻原渉
  34. 34. 「結びつける」=「名寄せ」 加藤鉱一議員 加藤(鉱) 委員 大石哲司 大石哲司 プリティ長嶋 片岡馨 いなもと和仁 稲本和仁 遠藤榮 遠藤栄 萩原渡 荻原渉 同一人物(省略) 同一人物(芸名) 同一人物(かな表記) 同一人物(旧字体) 同一人物(入力ミス) 異なる人物(同姓同名)
  35. 35. 大石哲司(同姓同名)議員の例
  36. 36. 結びつけると、何ができるのか? 「全文検索」「クロス表検索」「マップ検索」「時系列検索」「議員の特徴語」など ▶ 「クロス表検索」では ü 時系列データと横断面データを用いて,キーワードの出現傾向を分析できる ▶ 「マップ検索」では ü キーワードの出現回数を地図上に表示し,地域特有の言語表現(方言や課題など)を可視化できる
  37. 37. 結びつけると「議員の特徴語」がわかる lTFIDFで「議員の特徴語」をみつける ü TFIDFは「(他の議員は発言していないけれど)ある議員だけがたくさん発言している特徴語をみつけることができる」 l形態素解析(単語分割)はComainu ▶ 例えば,「次に、プログラミング教育の実施についてであります。 」を形態素解析する ü 形態素解析 MeCab NEologd l 「次に 、 プログラミング 教育 の 実施 について で あり ます 。 」 ü 形態素解析 Comainu 長単位 l 「次 に 、 プログラミング教育 の 実施 について であり ます 。 」
  38. 38. 特徴語の例(北海道)
  39. 39. 都道府県議会会議録検索システム「ぎ∼みる」 http://local-politics.jp 「ぎ∼みる」は 「名寄せ (Entity Linking)」で Documentを結びつけています。 Linked Open Document
  40. 40. 国道・県道の構造的 地理空間データ データ部門
  41. 41. 道路の構造的地理空間データ 皆さんは、道路を利用するときに、国道、県道、市道などを意識しますか? 道路の場所を説明するときには、「青山通り」であるとか、「玉川通り」である とか、を考えるかも知れませんね。ですが、これらは、正式な名前ではなく、ど ちらも国道246号が正式な名前です。 国道246号線は、一部が国道129号と重複している(他にも重複しています)ため、 その区間では国道129号と呼ばれたりします。 このように道路は、ややこしい構造になっています。普段の利用では意識するこ とはないかも知れませんが、災害や事故や管理を適切に行うには、一般的な呼び 名と正式な名称と実際の道路の場所を正しく把握しておくことが必要でしょう。 道路の構造的地理空間データは、このように複雑な道路の構造的な情報を道路の 緯度経度と正しく組み合わせたデータです。
  42. 42. 道路の構造のイメージ 路線 道路 区間 区間区間 路線 道路 道路 国道246号線 行政界の区別 玉川通り青山通り 国道129号線 神奈川県内の 国道246号線 神奈川県内の 国道129号線 静岡県内の 国道246号線 始点と終点 東京都千代田区 ~静岡県沼津 区間区間 区間 一般的な呼び名 東京都内の 国道246号線 重複 区間が複数の路線 に属している
  43. 43. 重複している道路の例 国道129号 & 国道246号 & 国道412号 このような複雑な構造を正しくデータ化したい
  44. 44. オープンデータから道路の構造的地理空間デー タをどのように作るか オープンストリートマップのデー タはたくさんのボランティアに よって作られている。 道路はきちんとなぞられているが、 端点(境界部分)の精度が保証さ れていない。 オープンストリートマップ
  45. 45. オープンデータから道路の構造的地理空間デー タをどのように作るか 区間IDは、交差点と交差 点などの区間を正確に表す ためのデータ。一般財団法 人日本デジタル道路地図協 会が管理しており、均一な 精度が保証されている。 ただし、交差点などの 「点」を重視しているが、 道路のカーブなどの線形を 網羅していない 直線は区間ID を可視化したも の 曲線は実際 の道路
  46. 46. オープンデータから道路の構造的地理空間デー タをどのように作るか オープンストリートマップを、 区間IDできれいにして、 構造的に整理する OSMデータを区間IDで精査した結果(水色はOK、紺色は失敗) 道路の構造的地理空間データ
  47. 47. できあがった道路の構造的地理空間データ { "type" :"Feature", "id" :"8837d2c3e6f9301c463233360ef13b1f", "properties": { "pref" :"47", "parents":[ { "id":"f47r47602161", "type":"6", "name":"沖縄県道216号" } ], "ref":[ "fac25ff8c3d2b962dbfd2c74219e5f8f", "0550069c5f228ba1fe267efe6f504636" ], "alternateNames":[], "length":219, "quality":0, "actualLength":223.03298465666933 }, "geometry":{ "type":"LineString", "coordinates":[ [122.96445,24.46275], [122.96393,24.46272], [122.96327,24.46274], [122.96225,24.4628] ] } } 道路を記述するJSON表現を 定めてデータを整理
  48. 48. できあがった道路の構造的地理空間データ JSON表現の道路データ を可視化したもの
  49. 49. 全国の区間数は、3,667,560 (図は熊本県)
  50. 50. 何の役に立つのか? 道路の構造的地理空間データでは、 呼び方が変わっても、実際にどこに その道路があるか(道路の実体)を 正しく示せることになります。 著作権の制約で例を示せませんが、 あなたの検索エンジンでは、神奈川 県道21号あるいは鎌倉街道がどこに あるかを示すことができるでしょう か? 道路の構造的地理空間データを利用した県道21号鎌倉街道の探索
  51. 51. 何の役に立つのか? 例えば、全国にある銀座通 りを直ちに検索し、その場 所を示すことができます。 道路の構造的地理空間データを利用した 道路の検索 小田原にある銀座通り (国道255号)
  52. 52. 道路の構造的地理空間データでできること 道路がどこにあるか、を示せれば そこの場所にある何か、例えば、地名(住居地名、峠などの自 然地名)、交差点名、バス停、トンネルや橋などの道路施設、 学校などの公共施設などと、道路を重ね合わせることができま す。 これによって、 • 道路の近くにある何か • 何かの近くにある道路 • 道路と何かの組み合わせ で検索ができます
  53. 53. 道路の近くにある何か 都道413号のこの地点の 近くにあるもの
  54. 54. 何かの近くにある道路 赤坂の近くにある道路
  55. 55. 道路と何かの組み合わせ 国道5号線 + 石倉小学校
  56. 56. 実用例1:熊本地震の道路の通行止めの場所の割り出し 通行止めの場所は、路線名と通行止め箇所の周囲 の目印で提供されました。 振 興 局 等 路線(フリガナ) 箇所(フリガナ) 規制原因 番号 路線名 始点 終点 規制種別 上益城 141 河内矢部線 山都町 麻山 落石 上益城 28 熊本高森線 益城町惣領 益城町宮園 火災 上益城 50 熊本嘉島線 釈迦堂橋 めど町橋 橋梁段差 上益城 220 三本松甲佐線 甲佐町 井戸江 法面崩壊 阿蘇 国道325号 南阿蘇村 (阿蘇大 橋) 崩落 阿蘇 国道325号 河陽 崩壊 阿蘇 菊池赤水線 赤水 JR脱線 一部分を拡大 平成28年4月14日発生地震道路交通規制状況4月16日 24時00分現在
  57. 57. 実用例1:熊本地震の道路の通行止めの場所の割り出し 構造的地理空間データを使 えば、路線の情報と組み合 わせて通行止めの場所を探 すことができます。 このため、より正しい場所 が得られます。 0 10 20 30 40 50 60 ~500 ~1000 ~1500 ~2000 ~2500 ~3000 ~3500 ~4000 ~4500 ~5000 ~5500 ~6000 6000~ 件数 被災位置と出力の誤差(m) 構造的地理空間デー タを使用した探索 一般的な地名で探し た場合
  58. 58. 実用例2:九州北部豪雨の道路の通行止めの場所の割り出し 九州北部豪雨でも同様に路線と地 名等で与えられた通行規制の場所 を正しく、速やかに探索できまし た。
  59. 59. 期待される利用例:特殊車両通行許認可 特殊車両と呼ばれる大型のト レーラーなどは、道路を壊し たり、道路を塞いだりするこ とがないように、事前に経路 の許可を受けなければなりま せん。 書類に必要な、正確な路線名、 経路、交差点を正確に得るた めに構造的地理空間データが 役立つと期待されます。 特殊車両通行許可申請の不備の例
  60. 60. まとめ 複雑な道路の関係を反映するデータ構造を考案し、 オープンストリートマップと区間IDを利用して、 日本全国の国道・県道のデータを整備しました。 これが、道路での災害や事故などの把握に 役立つことを願っています。
  61. 61. D領域マップ (d-MAP) こっちゃこ データ部門(情熱枠) 244 アーバンデータチャレンジ2018 ファイナル(2019/3/6) http://lodosaka.jp/FwTohoku2018/
  62. 62. オープンデータ活用 :2つのアプローチ さまざまなデータ や技術を駆使して 完成度の高いもの を目指す! だれでも簡単に データ使えるよう にシンプルなもの を目指す!
  63. 63. オープンデータ活用 :2つのアプローチ さまざまなデータ や技術を駆使して 完成度の高いもの を目指す! だれでも簡単に データ使えるよう にシンプルなもの を目指す! どちらも大切! でも,個人的には,“シンプルなもの” を目指して,ずっと(2011~)活動してきた
  64. 64. 今回の対象:位置座標データ • さまざまな位置座標オープンデータがある • 避難所,公衆トイレ,保育園・学校,駅・バス停, 公共施設,観光地,AED,etc. • OSM(Open Street Map), Wikidata, … • さまざまな可視化サービスがあり, プログラムが書けなくても簡単に使える • QGIS,GoogleMyMap,… • 保育所マップ,トイレマップ,… “はじめて”のオープンデータとして最適
  65. 65. 今回の応募作品も…
  66. 66. 今回の応募作品も… アイコンが“かわいい”だけの よくある可視化? “落書きアイコン” https://rakugakiicon.com/ というフリー素材を使わ せて頂いています.
  67. 67. …と見えるかもしれませんが +αの“ちょっとした工夫”で が だれでも,簡単に, できるようにしました! 地図を使った“簡単なデータ分析” よくある可視化?
  68. 68. …それが,D領域マップ
  69. 69. …それが,D領域マップ それぞれの位置座標から 一定距離(Distance) の領域を合わせて可視化 工夫点
  70. 70. D領域マップの使い方 D領域を可視化したい データの種類・色・ 距離(=d)を選択
  71. 71. “D領域マップ”を作った背景 宮城県石巻市で,東日本大震災のため移動が困難になっ てしまった方々の移動支援(のべ15万人)をされてきた NPO法人Reraさんのご経験を元に,地域社会のなかでの 「移動」について考えるイベント
  72. 72. おでかけソンで提供された 位置データ • NPO移動支援Reraさんより • 送迎先Top20 • おでかけソン事務局より • バス停,公共施設(学校,病院,など) イベント開催場所 • 独自収集 • 観光スポット,など これらの位置データを“D領域マップ” で可視化し,「移動」について分析
  73. 73. 分析例@おでかけソン 送迎先( )の周辺にある 施設から,送迎のニーズを知る d=300m
  74. 74. 分析例@おでかけソン 近くにバス停がな い場所には,送迎 のニーズがある d=300m
  75. 75. 分析例@おでかけソン 近くにバス停がな い場所には,送迎 のニーズがある 近くにバス停が あっても, 送迎が必要? d=300m d=300m
  76. 76. 高齢者が無理なく歩ける距離 国土交通省 第1回 高齢者の移動手段の確保に関する 検討会 配布資料 「高齢者の生活・外出特性について」より http://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/trans port/sosei_transport_fr_000085.html 無理なく休まずに歩ける距離が100mまでと する人が高齢者の1割、75歳以上は17%。
  77. 77. 分析例@おでかけソン バス停から近く ても,歩けない 近くにバス停が あっても, 送迎が必要? d=300md=100mに すると…
  78. 78. 分析例@おでかけソン • D領域マップで可視化することで,データに基 づいて「移動」を考えることができた! • 送迎が必要な理由 • 生活のための送迎(通院など)だけでなく, 楽しむための“お出かけ”を考える...etc.
  79. 79. 分析例@おでかけソン • D領域マップで可視化することで,データに基 づいて「移動」を考えることができた! • 送迎が必要な理由 • 生活のための送迎(通院など)だけでなく, 楽しむための“お出かけ”を考える...etc. • 「他のさまざまなデータについても分析してみ たい」という参加者もあり データの差し替え,可視化の切替え を簡単にできる仕組みを整備
  80. 80. GTFSデータへの適用(例:岡山) 岡山県内のGTFS形式1)のバス時刻表データ +Wikidata 2)から取得した位置データ を可視化 1)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 2)ウィキペディアのデータ版
  81. 81. GTFSデータへの適用(例:岡山) バス停の位置データ+D領域を表示 D領域は,時刻表から計算した 「1日当たりのバスの本数」で色分け
  82. 82. まとめ:D領域マップ(D-MAP) • 位置データを「d(m)以内の領域(D領域)」 と共に可視化し,簡単なデータ分析ができる 例)「移動」について考える@おでかけソン GTFSデータを用いた分析 • シンプルな作りのためデータの差し替えが簡単 • 位置情報(緯度,経度)があればOK! • いろんなデータを組み合わせることで, 様々な課題分析に適用できる • バス+徒歩で行けるスポット • 各種施設の最適配置 • 店舗の勢力分布 …etc.

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