SlideShare a Scribd company logo
Code for Numazu
第5回定例
- 災害に必要な情報と、整備状況を確認しよう -
2016年5月15日
市川 博之
Code for Numazu 2
本日のアジェンダ
アジェンダ
1. Icebreaker(10分)
2. マッピングパーティの成果確認&災害時のデータ検討(75分)
3. 沼津市のシステム課とのお話共有(10分)
4. 外部の活動共有(20分)
5. AEDデータの整備(ワークショップ①)(30分)
6. バス停地名(沼津)の地名入力(ワークショップ②)(30分)
7. 個別テーマ時間(45分)
8. ToDo確認
Code for Numazu 3
2. マッピングパーティ成果確認&災害時のデータ検討
完成地図をまずは確認ましょう。
http://www.openstreetmap.org/#map=17/35.08399/138.85643
http://www.openstreetmap.org/#map=17/35.02413/138.89831
このように、マッピングパーティでは、必要な情報を自分たちで集め、作ることが
出来ます。 → 災害向けのデータ作成も自ら可能
熊本・大分の震災から学ぶために、沼津でも何の情報が
必要となるか検討しましょう。
それぞれのマスに、どんな情報が必要か付箋であげだしましょう。
そのデータが、役所にあるかないか確認しましょう。
災害
発生時
衣料 住居 食事
発生前に
必要な情報
発生後に
必要な情報
Code for Numazu 4
2. マッピングパーティ成果確認&災害時のデータ検討
それぞれの情報を、マトリクスでまとめましょう。
各マスの情報ごとに、優先度や進め方を整理します。
情報あり情報なし
効果大
効果限定
・リストアップするが優先順位低
(いらないわけではなく、効果が高く
費用のかからないものから対応する)
・対応要検討
・電子化するだけで使えるなら
優先順をつけて検討。
・電子化して公開させる。
・作業工数や、部署間の調整があるため
役所と交渉する。
・簡単にデータが作れるか検討。
・手作業で作れるものは、皆で
分割しながら対応する。
Code for Numazu 5
3. 沼津市のシステム課とのお話共有
市役所側の課題意識
富士の国オープンデータの利用率は低いが、本当にニーズがあるのか?
オープンデータを情報公開するという理解が役所内で浸透していない。
現在あるデータの中で何から公開していけばいいのか判断がつかない。
データ持ち主は別の部署、公開は調整が必要(統計データはシステム課で対応可能)。
データ品質が悪い場合に責任問題にならないか。
Code for Numazuからの提案
ロードマップや基本理念を固めましょう。
市の色々な部署、公安、地場IT、学者、Codefor等で横断的に検討を進める。決断はや
めるため、CIOをたてるのがよい。アイデアソン等、地域の意見を取り入れる場を作る。
データ公開側も利用されるものがうれしい。Code forNumazuとして協力する。
公開可能、公開調整必要、課題解決に作成必要、など種類ごとに対応かえる。
データの精度は高い方がよいが、完璧は難しい。完璧目指すと完成しないので、取り組
む際には利用時の注意書なども含め、利用可能なレベルから開始すればよい。
今後
定期的に意見交換の場を持ち、オープンデータについて進めていきたい。
システム課としても、CIOの役割は自部門で担わなければという認識もある。
Code for Numazu 6
4. 外部の活動共有
Civic Tech Meetupの共有
市川家で参加して作成したシビックテック感を共有します。
http://www.civicwave.jp/archives/52131204.html
アーバンデータチャレンジ(静岡ブロック)への協力
(今年、人口遷移の見える化で登録した活動です)
県単位のブロックでオープンデータの作成、活用のイベントを実施
http://urbandata-challenge.jp/about16
沼津(東部)地域は、県の担当者と一緒に進めることになりました。
AEDデータ&収集方法については、沼津からも登録しちゃいましょう。
その他の活動成果も登録できるものは登録していきましょう。
協賛イベントを実施する場合は、アイデアソン、ハッカソンの企画を
練らなければいけません。今後検討しましょう。
オープンデータを市民へ伝えるイベントとする。
地元のデータを、他エリアの技術者/デザイナーに使ってもらい
別視点のアプリ、システムの発見する。
Code for Numazu 7
5. AEDデータの整備
AEDのデータを、他のサイトでも利用できるよう、まずは情報の
整理と追加情報の作成しましょう。(サイトに登録してしまうと、そこでしか
利用できない情報になるので、色々使えるよう一次データとして整備)
下記のGoogleスプレットにAEDの第一地区、第二地区に例で
入れておきました。担当分けして入力しましょう。
https://docs.google.com/spreadsheets/d/19tFmhh1O26NAi4Bkbr1ymgH3_qL8zttg
GNB-9ZyPCe8/edit#gid=296183057
情報元は、沼津市のサイトを利用しましょう。
http://www.city.numazu.shizuoka.jp/kurashi/anshin/aed/setti.htm
確認できている、他の場所も知っている方は、追加で入力してください。
今後、このデータを市民の皆さんで追加できる仕組みを検討します。
例えば、証拠として写真とGPSの緯度経度、時間を登録できるアプリの
作成などを考えます。
緯度経度情報の追加
役所の管理していないAEDデータの追加
Code for Numazu 8
6. バス停地名(沼津)の地名入力
全盲の方や、インバウンド(外国人)観光者向けに、日本語のバス停名と
アルファベットのバス停名を整備し、オープンデータとして利用できるように
します。
Googleスプレットを利用して、わかる範囲でバス停名を入力しましょう。
今回は、やり方の確認です。すべての名称は分からないと思いますので、バス
を利用する際に情報をゲットした方は随時情報を教えてください。
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1m43MacaW4URZapgojaxYE_h
hMWVAl7Oyqr2H0ywM-W0/edit#gid=865195273
Code for Numazu 9
7. 個別テーマ時間
ラブライブ関係の情報共有
時間があれば、Code for MIKAWAの取り組みをご紹介します。
Code for Numazu 10
8. 次回予定とToDo確認
次回予定
次回定例は、6/11(土)としたいと思います。
テーマ確認
観光をテーマの一つとしたい
今月のToDo確認

More Related Content

More from Hiroyuki Ichikawa

裾野市アイデアソン チームB
裾野市アイデアソン チームB裾野市アイデアソン チームB
裾野市アイデアソン チームB
Hiroyuki Ichikawa
 
裾野市アイデアソン チームC
裾野市アイデアソン チームC裾野市アイデアソン チームC
裾野市アイデアソン チームC
Hiroyuki Ichikawa
 
裾野市アイデアソン チームD
裾野市アイデアソン チームD裾野市アイデアソン チームD
裾野市アイデアソン チームD
Hiroyuki Ichikawa
 
裾野市アイデアソン チームA
裾野市アイデアソン チームA裾野市アイデアソン チームA
裾野市アイデアソン チームA
Hiroyuki Ichikawa
 
袋井市Bpr研修(第5回)
袋井市Bpr研修(第5回)袋井市Bpr研修(第5回)
袋井市Bpr研修(第5回)
Hiroyuki Ichikawa
 
袋井市Bpr研修(第4回)
袋井市Bpr研修(第4回)袋井市Bpr研修(第4回)
袋井市Bpr研修(第4回)
Hiroyuki Ichikawa
 
袋井市Bpr研修(第3回)
袋井市Bpr研修(第3回)袋井市Bpr研修(第3回)
袋井市Bpr研修(第3回)
Hiroyuki Ichikawa
 
袋井市Bpr研修(第2回)
袋井市Bpr研修(第2回)袋井市Bpr研修(第2回)
袋井市Bpr研修(第2回)
Hiroyuki Ichikawa
 
自治体DX推進計画を進めるためには
自治体DX推進計画を進めるためには自治体DX推進計画を進めるためには
自治体DX推進計画を進めるためには
Hiroyuki Ichikawa
 
業務フロー作成(基礎編)
業務フロー作成(基礎編)業務フロー作成(基礎編)
業務フロー作成(基礎編)
Hiroyuki Ichikawa
 
データアカデミー 指標作成型4
データアカデミー 指標作成型4データアカデミー 指標作成型4
データアカデミー 指標作成型4
Hiroyuki Ichikawa
 
データアカデミー 指標作成型3
データアカデミー 指標作成型3データアカデミー 指標作成型3
データアカデミー 指標作成型3
Hiroyuki Ichikawa
 
データアカデミー 指標作成型2
データアカデミー 指標作成型2データアカデミー 指標作成型2
データアカデミー 指標作成型2
Hiroyuki Ichikawa
 
データアカデミー 指標作成型1
データアカデミー 指標作成型1データアカデミー 指標作成型1
データアカデミー 指標作成型1
Hiroyuki Ichikawa
 
BPR版データアカデミーその4
BPR版データアカデミーその4BPR版データアカデミーその4
BPR版データアカデミーその4
Hiroyuki Ichikawa
 
BPR版データアカデミーその3
BPR版データアカデミーその3BPR版データアカデミーその3
BPR版データアカデミーその3
Hiroyuki Ichikawa
 
BPR版データアカデミーその2
BPR版データアカデミーその2BPR版データアカデミーその2
BPR版データアカデミーその2
Hiroyuki Ichikawa
 
BPR版データアカデミーその1
BPR版データアカデミーその1BPR版データアカデミーその1
BPR版データアカデミーその1
Hiroyuki Ichikawa
 
裾野を広げる裾野方式 LINE Bot
裾野を広げる裾野方式 LINE Bot裾野を広げる裾野方式 LINE Bot
裾野を広げる裾野方式 LINE Bot
Hiroyuki Ichikawa
 
三重県オープンデータ研修
三重県オープンデータ研修三重県オープンデータ研修
三重県オープンデータ研修
Hiroyuki Ichikawa
 

More from Hiroyuki Ichikawa (20)

裾野市アイデアソン チームB
裾野市アイデアソン チームB裾野市アイデアソン チームB
裾野市アイデアソン チームB
 
裾野市アイデアソン チームC
裾野市アイデアソン チームC裾野市アイデアソン チームC
裾野市アイデアソン チームC
 
裾野市アイデアソン チームD
裾野市アイデアソン チームD裾野市アイデアソン チームD
裾野市アイデアソン チームD
 
裾野市アイデアソン チームA
裾野市アイデアソン チームA裾野市アイデアソン チームA
裾野市アイデアソン チームA
 
袋井市Bpr研修(第5回)
袋井市Bpr研修(第5回)袋井市Bpr研修(第5回)
袋井市Bpr研修(第5回)
 
袋井市Bpr研修(第4回)
袋井市Bpr研修(第4回)袋井市Bpr研修(第4回)
袋井市Bpr研修(第4回)
 
袋井市Bpr研修(第3回)
袋井市Bpr研修(第3回)袋井市Bpr研修(第3回)
袋井市Bpr研修(第3回)
 
袋井市Bpr研修(第2回)
袋井市Bpr研修(第2回)袋井市Bpr研修(第2回)
袋井市Bpr研修(第2回)
 
自治体DX推進計画を進めるためには
自治体DX推進計画を進めるためには自治体DX推進計画を進めるためには
自治体DX推進計画を進めるためには
 
業務フロー作成(基礎編)
業務フロー作成(基礎編)業務フロー作成(基礎編)
業務フロー作成(基礎編)
 
データアカデミー 指標作成型4
データアカデミー 指標作成型4データアカデミー 指標作成型4
データアカデミー 指標作成型4
 
データアカデミー 指標作成型3
データアカデミー 指標作成型3データアカデミー 指標作成型3
データアカデミー 指標作成型3
 
データアカデミー 指標作成型2
データアカデミー 指標作成型2データアカデミー 指標作成型2
データアカデミー 指標作成型2
 
データアカデミー 指標作成型1
データアカデミー 指標作成型1データアカデミー 指標作成型1
データアカデミー 指標作成型1
 
BPR版データアカデミーその4
BPR版データアカデミーその4BPR版データアカデミーその4
BPR版データアカデミーその4
 
BPR版データアカデミーその3
BPR版データアカデミーその3BPR版データアカデミーその3
BPR版データアカデミーその3
 
BPR版データアカデミーその2
BPR版データアカデミーその2BPR版データアカデミーその2
BPR版データアカデミーその2
 
BPR版データアカデミーその1
BPR版データアカデミーその1BPR版データアカデミーその1
BPR版データアカデミーその1
 
裾野を広げる裾野方式 LINE Bot
裾野を広げる裾野方式 LINE Bot裾野を広げる裾野方式 LINE Bot
裾野を広げる裾野方式 LINE Bot
 
三重県オープンデータ研修
三重県オープンデータ研修三重県オープンデータ研修
三重県オープンデータ研修
 

Recently uploaded

【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
Sony - Neural Network Libraries
 
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit IntroductionMatsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
Matsuo Lab
 
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
chisatotakane
 
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit IntroductionMatsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
Matsuo Lab
 
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
Takayuki Nakayama
 
20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf
20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf
20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf
Ayachika Kitazaki
 
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ..."ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
たけおか しょうぞう
 
Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit IntroductionMatsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
Matsuo Lab
 
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
Sony - Neural Network Libraries
 
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
Natsutani Minoru
 
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
Toru Tamaki
 
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログLoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
CRI Japan, Inc.
 
【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf
【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf
【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf
ARISE analytics
 
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
Toru Tamaki
 

Recently uploaded (14)

【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
【AI論文解説】LLMの事前学習をvisionに適用する手法Autoregressive Image Models
 
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit IntroductionMatsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. Research unit Introduction
 
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
最速の組織を目指して全社で大規模スクラムを導入してみた話 #dxd2024 #medicalforce
 
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit IntroductionMatsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
Matsuo-Iwasawa Lab. | Research unit Introduction
 
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月Kyndryl Developer Services のご紹介  2024年7月
Kyndryl Developer Services のご紹介 2024年7月
 
20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf
20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf
20240717_IoTLT_vol113_kitazaki_v1___.pdf
 
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ..."ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
"ros2rapper", Hardware implimentation of ROS2 communication Protocol without ...
 
Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit IntroductionMatsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
Matsuo-Iwasawa lab. Research Unit Introduction
 
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
【AI論文解説】クラスタリングベースアプローチによる大規模データセット自動キュレーション
 
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
Imitation learning for robotics 勉強会資料(20240701)
 
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
論文紹介:Task-aligned Part-aware Panoptic Segmentation through Joint Object-Part ...
 
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログLoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
LoRaWAN AI Image Sensorエンドデバイス AIG01カタログ
 
【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf
【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf
【JSAI2024】J-NER大規模言語モデルのための固有表現認識における拡張固有表現階層を考慮したベンチマークデータセット.pdf
 
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
論文紹介:BAM-DETR: Boundary-Aligned Moment Detection Transformer for Temporal Sen...
 

Codefor numazu(第5回)

  • 1. Code for Numazu 第5回定例 - 災害に必要な情報と、整備状況を確認しよう - 2016年5月15日 市川 博之
  • 2. Code for Numazu 2 本日のアジェンダ アジェンダ 1. Icebreaker(10分) 2. マッピングパーティの成果確認&災害時のデータ検討(75分) 3. 沼津市のシステム課とのお話共有(10分) 4. 外部の活動共有(20分) 5. AEDデータの整備(ワークショップ①)(30分) 6. バス停地名(沼津)の地名入力(ワークショップ②)(30分) 7. 個別テーマ時間(45分) 8. ToDo確認
  • 3. Code for Numazu 3 2. マッピングパーティ成果確認&災害時のデータ検討 完成地図をまずは確認ましょう。 http://www.openstreetmap.org/#map=17/35.08399/138.85643 http://www.openstreetmap.org/#map=17/35.02413/138.89831 このように、マッピングパーティでは、必要な情報を自分たちで集め、作ることが 出来ます。 → 災害向けのデータ作成も自ら可能 熊本・大分の震災から学ぶために、沼津でも何の情報が 必要となるか検討しましょう。 それぞれのマスに、どんな情報が必要か付箋であげだしましょう。 そのデータが、役所にあるかないか確認しましょう。 災害 発生時 衣料 住居 食事 発生前に 必要な情報 発生後に 必要な情報
  • 4. Code for Numazu 4 2. マッピングパーティ成果確認&災害時のデータ検討 それぞれの情報を、マトリクスでまとめましょう。 各マスの情報ごとに、優先度や進め方を整理します。 情報あり情報なし 効果大 効果限定 ・リストアップするが優先順位低 (いらないわけではなく、効果が高く 費用のかからないものから対応する) ・対応要検討 ・電子化するだけで使えるなら 優先順をつけて検討。 ・電子化して公開させる。 ・作業工数や、部署間の調整があるため 役所と交渉する。 ・簡単にデータが作れるか検討。 ・手作業で作れるものは、皆で 分割しながら対応する。
  • 5. Code for Numazu 5 3. 沼津市のシステム課とのお話共有 市役所側の課題意識 富士の国オープンデータの利用率は低いが、本当にニーズがあるのか? オープンデータを情報公開するという理解が役所内で浸透していない。 現在あるデータの中で何から公開していけばいいのか判断がつかない。 データ持ち主は別の部署、公開は調整が必要(統計データはシステム課で対応可能)。 データ品質が悪い場合に責任問題にならないか。 Code for Numazuからの提案 ロードマップや基本理念を固めましょう。 市の色々な部署、公安、地場IT、学者、Codefor等で横断的に検討を進める。決断はや めるため、CIOをたてるのがよい。アイデアソン等、地域の意見を取り入れる場を作る。 データ公開側も利用されるものがうれしい。Code forNumazuとして協力する。 公開可能、公開調整必要、課題解決に作成必要、など種類ごとに対応かえる。 データの精度は高い方がよいが、完璧は難しい。完璧目指すと完成しないので、取り組 む際には利用時の注意書なども含め、利用可能なレベルから開始すればよい。 今後 定期的に意見交換の場を持ち、オープンデータについて進めていきたい。 システム課としても、CIOの役割は自部門で担わなければという認識もある。
  • 6. Code for Numazu 6 4. 外部の活動共有 Civic Tech Meetupの共有 市川家で参加して作成したシビックテック感を共有します。 http://www.civicwave.jp/archives/52131204.html アーバンデータチャレンジ(静岡ブロック)への協力 (今年、人口遷移の見える化で登録した活動です) 県単位のブロックでオープンデータの作成、活用のイベントを実施 http://urbandata-challenge.jp/about16 沼津(東部)地域は、県の担当者と一緒に進めることになりました。 AEDデータ&収集方法については、沼津からも登録しちゃいましょう。 その他の活動成果も登録できるものは登録していきましょう。 協賛イベントを実施する場合は、アイデアソン、ハッカソンの企画を 練らなければいけません。今後検討しましょう。 オープンデータを市民へ伝えるイベントとする。 地元のデータを、他エリアの技術者/デザイナーに使ってもらい 別視点のアプリ、システムの発見する。
  • 7. Code for Numazu 7 5. AEDデータの整備 AEDのデータを、他のサイトでも利用できるよう、まずは情報の 整理と追加情報の作成しましょう。(サイトに登録してしまうと、そこでしか 利用できない情報になるので、色々使えるよう一次データとして整備) 下記のGoogleスプレットにAEDの第一地区、第二地区に例で 入れておきました。担当分けして入力しましょう。 https://docs.google.com/spreadsheets/d/19tFmhh1O26NAi4Bkbr1ymgH3_qL8zttg GNB-9ZyPCe8/edit#gid=296183057 情報元は、沼津市のサイトを利用しましょう。 http://www.city.numazu.shizuoka.jp/kurashi/anshin/aed/setti.htm 確認できている、他の場所も知っている方は、追加で入力してください。 今後、このデータを市民の皆さんで追加できる仕組みを検討します。 例えば、証拠として写真とGPSの緯度経度、時間を登録できるアプリの 作成などを考えます。 緯度経度情報の追加 役所の管理していないAEDデータの追加
  • 8. Code for Numazu 8 6. バス停地名(沼津)の地名入力 全盲の方や、インバウンド(外国人)観光者向けに、日本語のバス停名と アルファベットのバス停名を整備し、オープンデータとして利用できるように します。 Googleスプレットを利用して、わかる範囲でバス停名を入力しましょう。 今回は、やり方の確認です。すべての名称は分からないと思いますので、バス を利用する際に情報をゲットした方は随時情報を教えてください。 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1m43MacaW4URZapgojaxYE_h hMWVAl7Oyqr2H0ywM-W0/edit#gid=865195273
  • 9. Code for Numazu 9 7. 個別テーマ時間 ラブライブ関係の情報共有 時間があれば、Code for MIKAWAの取り組みをご紹介します。
  • 10. Code for Numazu 10 8. 次回予定とToDo確認 次回予定 次回定例は、6/11(土)としたいと思います。 テーマ確認 観光をテーマの一つとしたい 今月のToDo確認