開発部の渡辺です。

今回は、最近話題になりつつあるオープンデータとはどのようなものかについて、そして、オープンデータの利用にはデータ連携ツールの活用が有用であることを紹介します。

オープンデータとは？

オープンデータとは、行政機関や企業などが持っているデータが、外部に公開されて自由に利用できるようになっているデータのことを言います。

代表的な例としては、行政機関が公表している統計情報（例えば人口統計や経済統計に関するデータなど）や、天気や交通に関するデータなどです。企業が公開したものでも、個人が公開したものでもオープンデータと呼べます。

現在、オープンデータに関する様々な取り組みが始まっています。様々なデータをオープンデータとして公開する取り組みと、オープンデータを活用してゆきましょうという取り組みです。オープンデータ公開の取り組みにおいては、とりわけ行政機関が持っている様々なデータの公開が進められています。

現在、いくつかの自治体（千葉県の流山市、福井県の鯖江市など）で、自治体の持つデータをオープンデータとして公開する取り組みがおこなわれているところです。

流山市オープンデータトライアル
http://www.city.nagareyama.chiba.jp/10763/index.html

データ シティ鯖江
http://www.city.sabae.fukui.jp/pageview.html?id=11552

オープンデータを使うと何が出来るか？

オープンデータを利用できるようになると、何ができるようになるのでしょうか。

例として、流山市で公開されているデータのうち一部を紹介します。

・AEDの設置場所
・避難場所
・災害用井戸設置場所
・公共施設所在地
・子育て施設の場所
・ごみの収集日
・文化財
・駐輪所
・年齢別・男女別人口
・町丁字別人口
・郵便番号
・桜の名所

「年齢別・男女別人口」や「町丁字別人口」（地区別の人口）が解れば、誰がどこにどのくらい住んでいるかある程度分かるようになります。すると、どこにどういう商品を取り扱う店を作ればどれくらい人が来そうか解るようになります。つまり、出店計画を立てるのに役に立つ情報です。

他にも、GPSで自分のいる場所を取得して、「ごみの収集日」のオープンデータを取得して、スケジュールに自動的にゴミを出す日を入れてくれるアプリも作ることが出来ますし、災害時にその時にたまたまいる地区での避難場所を自動的に表示してくれるようなアプリを作ることもできます。

同じように「天候」や「交通」に関するデータを取ることが出来れば、色々なことが解るようになります。

たとえば今日は昨日よりも急に寒くなったので体が温まるものが売れる日だと解ったり、予報では雨が降らないことになっていたのに10分前から雨が降っているので傘を買う人や雨宿りで店に入ってくる人が多くなるだろうとか、電車が遅れている日はモーニングメニューを食べる人が少ないのであまり作っても破棄になるとか、色々なことが解るようになります。

近い将来、特に行政機関が持つ情報については、どんどんとオープンデータとして公開されて利用できるようになるはずです。上記で上げたような例は、将来には普通に行われていることになってゆくはずです。

オープンデータには、データ連携ツールの利用がおすすめ

オープンデータの利活用は今後進むだろうと言われています。

しかしオープンデータには、データのフォーマットをどのように共通化するかという問題があります。これは、利用者にとってはバラバラのフォーマットのデータをどうやって利用すればいいかという問題になります。

理想的には利用しやすいデータの共通フォーマットがあり、人間が使いやすいだけでなく、コンピュータが意味を読み取って自動処理しやすくなっていることが望ましいのですが、現状そのような状態にはありません。様々なフォーマットで作られたデータ、中には印刷して人間が読むことを前提にしただけのExcelのデータも多かったりするのが現状です。

オープンデータを利用するためには、様々な場所にある、様々なフォーマットのデータを読み取り、（社内のいろいろなデータとも）組み合わせて活用する必要があります。

一般的にこのようなことを実現するためには、特に自動化した処理を実現するためには、コーディングが必要になります。しかし、データ連携ソフトウェアを使えば、ノンプログラミングで、様々な場所から、様々なフォーマットのデータを取得し、社内のデータとも組み合わせて利用することが出来ます。

流山市のデータの多くはExcelとCSVで公開されており、鯖江市のデータはXMLやRDF(RDFもXMLの一種）で公開されています。いずれもDataSpiderでは問題なく扱える形式です。

これから訪れるオープンデータの時代にも、DataSpiderを活用していただければと思っております。