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地理統計データ閲覧アプリケーション『Seseki』を活用した地域課題分析の促進
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Kunihiko Miyoshi
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「地理統計データ閲覧アプリケーション『Seseki』を活用した地域課題分析の促進」と題して2016/09/30に釧路にて講演を行った際の資料です。
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地理統計データ閲覧アプリケーション『Seseki』を活用した地域課題分析の促進
1.
地理統計データ 閲覧アプリケーション 『Seseki』を活用した 地域課題分析の促進 三好 邦彦 (釧路公立大学
皆月研究室 学術研究員)
2.
3.
目次 1. 自己紹介 2. オープンデータとは 3.
動向 1. 世界の動向 2. 日本の動向 3. 北海道の動向 4. アプリケーション Seseki の紹介 5. 演習
4.
自己紹介 経歴 ◦ 十勝地方幕別町出身 ◦ 2002年4月~2008年3月札幌にて大学生時代を送る ◦
2008年4月~現在 : 精密機器メーカーにて情報技術の研究開発に従事 ◦ 2016年4月~現在 : 釧路公立大学皆月研究室 学術研究員(遠隔) 受賞歴 ◦ 2015年 北海道オープンデータハッカソン クリプトンフューチャーメディア賞 ◦ 2016年 アーバンデータチャレンジ2015 ファイナル アプリケーション部門金賞 その他 ◦ とかち東京クラブ 事務局長 ◦ 関東在住十勝出身者のゆるいコミュニティ、関東で北海道と十勝を発信中 ◦ ホッキョクグマ好き(ミルクに会いたい) http://colspan.hatenablog.com/
5.
観光客統計データを クラスタリング http://colspan.github.io/clustering_hokkaido_tourism/
6.
北海道観光客 統計データ閲覧くん 北海道オープンデータハッカソン クリプトンフューチャーメディア賞受賞 http://labo.colspan.net/hokkaido_tourism/
7.
8.
Seseki アーバンデータチャレンジ2015 アプリ部門金賞
9.
オープンデータとは
10.
Google検索すると 3000万件もヒットする バズワード
11.
喜多 耕一氏, 北海道のオープンデータを推進してみた http://www.slideshare.net/KouichiKita/ss-63861578
12.
喜多 耕一氏, 北海道のオープンデータを推進してみた http://www.slideshare.net/KouichiKita/ss-63861578
13.
喜多 耕一氏, 北海道のオープンデータを推進してみた http://www.slideshare.net/KouichiKita/ss-63861578
14.
喜多 耕一氏, 北海道のオープンデータを推進してみた http://www.slideshare.net/KouichiKita/ss-63861578
15.
具体的に何が 起こっているのか?
16.
オープンデータが変えたこと 1. 行政がデータを市民に開放し,活用を促した 2. 市民が開放されたデータを活用し始めた 3.
行政の手が回らない課題に対して市民が解決策を導き出した
17.
オープンデータが変えたこと 1. 行政がデータを市民に開放し,活用を促した 2. 市民が開放されたデータを活用し始めた 3.
行政の手が回らない課題に対して市民が解決策を導き出した
18.
内閣官房 情報通信技術(IT)総合戦略室
19.
日本の動向 1/3 オープンデータ地方公共団体のための手引書 ◦ http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/densi/kettei/opendata_tebikisyo.pdf E-Stat ◦
https://www.e-stat.go.jp/ Data.go.jp ◦ http://www.data.go.jp/ オープンデータプラットフォーム ◦ http://odp.jig.jp/
20.
日本の動向 2/3 http://fukuno.jig.jp/app/opendatacity/pref.html
21.
北海道の事例 : 行政系 北海道庁
室蘭市 札幌市森町 その他 : 八雲町,旭川市,小樽市,函館市
22.
オープンデータが変えたこと 1. 行政がデータを市民に開放し,活用を促した 2. 市民が開放されたデータを活用し始めた 3.
行政の手が回らない課題に対して市民が解決策を導き出した
23.
日本の動向 3/3 コミュニティ ◦ Code
for Japan (http://code4japan.org/) ◦ OSGeo.JP (http://www.osgeo.jp/) コンテスト ◦ アーバンデータチャレンジ(http://urbandata-challenge.jp/) ◦ LODチャレンジ(http://lodc.jp/2016/) ◦ マッシュアップアワーズ(http://mashupaward.jp/)
24.
北海道の事例 : コミュニティ ハウモリ(森町)
Code for Sapporo
25.
オープンデータが変えたこと 1. 行政がデータを市民に開放し,活用を促した 2. 市民が開放されたデータを活用し始めた 3.
行政の手が回らない課題に対して市民が解決策を導き出した
26.
主要事例 Open DATA METIサイト
オープンデータの活用事例 ~海外及び日本の事例~ http://datameti.go.jp/wp-content/uploads/2014/01/03b558b1126807662402d3ebb9a98605.pdf
27.
主な活用パターン① 課題を持った アプリを 作れる市民 オープンデータ 情報開示請求無しで入手可 二次利用可 アプリ 市民
28.
City Dashboard http://citydashboard.org/london/ さっぽろ保育園マップ http://papamama.codeforsapporo.org/ 5374(ごみなし) http://5374.jp/
29.
課題発見 解決策検討 主な活用パターン② 私達オープンデータ 情報開示請求無しで入手可 二次利用可 表計算ソフトで分析 地図化して分析 読んで分析
30.
私達にとっての オープンデータ
31.
北海道は広い http://matome.naver.jp/odai/2141656249037467201/2141657694257177203
32.
データ 入手 地図化 分析
33.
オープンデータには 位置に紐づく情報が多い
34.
数字の羅列のままでは とても手間がかかる… データの価値判断 市町村ランキング作成 地理関係把握 関連のある項目探し
35.
地図化すれば一目瞭然!
36.
地図化の先行事例 CC BY Qgis勉強会
厚沢部シリーズ 2015_04 http://www.slideshare.net/KouichiKita/qgis-201504-47376882 行政系サービス 地理情報可視化ソフトウェア RESAS 国土情報ウェブマッピングシステム CARTO QGIS
37.
先行事例の課題 行政系サービス ◦ 動作が軽快ではない ◦ 目的データにたどり着くまでに時間がかかる ◦
地方のデータが荒い場合がある ◦ 自分のデータを登録できない 地理情報可視化ソフトウェア ◦ 操作の習得に時間を要する ◦ 地図データの調達が煩雑である ◦ プログラミングかそれに近い作業が発生する
38.
自力で可視化をするには プログラミングが必要な場合も 地理情報特有の高度なスキルが必要
39.
簡単にする アプリを 作りました
40.
アプリケーション概要 市町村単位で集計されたデータの閲覧アプリ「Seseki」を開発 ※「セセキ」 = アイヌ語で「温泉」を意味する単語 観光の中心である温泉を軸に 様々な観光戦略が湧いてくることを祈願し、この名前をつけた。 http://bit.ly/seseki_hokkaido
41.
目的・目標 住んでいる地域を中心に分析する 自分で用意したデータを入力できる 自分のパソコンでも簡単に使える 新たなスキルがほとんどいらない 軽快に操作できる
42.
Step1 データをExcel等で整形 Step2 整形済データを入力
CSV CSV (方法1)CSVファイルを開く (方法2)スプレッドシートにペースト
43.
Step3 閲覧する ヒートマップ表示&画像保存 ランキング
項目切替 市町村名表示 市町村の各データ一覧 http://bit.ly/seseki_hokkaido
44.
受付可能なCSVファイル … … 題名 1行1市町村 項目名 市町村名 … 統計値
45.
デモ http://bit.ly/seseki_hokkaido
46.
ドーナツ化現象が 顕著に観察できる [出典] 北海道庁 市町村別面積・人口・世帯数等の状況
47.
北海道には牛が人よりも多い 市町村が51もある 順位 市町村名 飼育頭数 の人口比 1 士幌町
10.94 2 別海町 7.00 3 標茶町 6.79 4 上士幌町 6.70 5 鶴居村 5.56 6 鹿追町 5.53 7 清水町 5.45 8 新得町 4.98 9 大樹町 4.87 10 豊頃町 4.83[出典] 独立行政法人家畜改良センター 届出情報の統計-目的別索引-牛の個体識別情報検索サービス
48.
東京近郊版も公開中 http://bit.ly/seseki_tokyo
49.
演習1 サンプルデータをご自由に御覧ください ◦ サンプルデータ01~03には「注目」データに目印がついています
50.
演習2 「住民基本台帳人口・世帯数及び人口動態」のデータから 「人口に占める外国人の割合」を求めてみましょう 1. 変換済みCSVファイルのダウンロード 2. ExcelでCSVファイルを開く 3.
セルAX2に数式「=M2/B2」を代入 4. AX列全てに3の式をフィルコピー 5. CSVファイルに上書き保存 6. CSVファイルをSesekiで開く
51.
回答例
52.
Q. 他の情報源(e-STAT等)から 自分でデータを入力するには?
53.
A. 下記のCSVファイルを 手作業で作ります … … 題名 1行1市町村 項目名 市町村名 … 統計値
54.
公開されているデータには このようなものが多いです 商業統計調査 統計表一覧 平成26年商業統計
確報 第3巻 産業編(市区町村表) https://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/GL08020103.do?_toGL08020103_&tclassID=000001066198&cycleCode=0&requestSender=dsearch この書式からの市町村名の整形に時間がかかります
55.
Sesekiを始めとした 自動化ソフトウェアは 融通が効きません 665 弟 子
屈 町 • 連番等の数値と市町村名が交じると読めなくなります • スペースは自動的に読み飛ばせません 弟子屈町
56.
Excelによる整形例 数値を消す全角スペースを消す
57.
しかしながら中には例外も… 半角スペース… 自動化する技術はまだありません 目視確認が必要です
58.
データ 整形 可視化 分析 実はここが一番大変??
59.
機械と人の違い 純粋な データ 人にとって 可読性の高い書式 機械にとって 可読性の高い書式 罫線がわかりやすく引かれている 定期的にページが区切られる 1行ずつ、1列ずつデータの意味が明記される 同じ書式で列挙される ワークシートやファイルをまたがない 表記が統一されている
60.
機械と人の違い 純粋な データ 人にとって 可読性の高い書式 機械にとって 可読性の高い書式 罫線がわかりやすく引かれている 定期的にページが区切られる 1行ずつ、1列ずつデータの意味が明記される 同じ書式で列挙される ワークシートやファイルをまたがない 表記が統一されている 数種類のデータだけなら手作業でも良いが、 数十になると心が折れる… 要変換
61.
プログラミングができれば 自動化できますが、 誰もができるわけではありません
62.
機械と人の違い 純粋な データ 人にとって 可読性の高い書式 機械にとって 可読性の高い書式 罫線がわかりやすく引かれている 定期的にページが区切られる 1行ずつ、1列ずつデータの意味が明記される 同じ書式で列挙される ワークシートやファイルをまたがない 表記が統一されている
63.
コンピュータに優しいデータを 普及させていきませんか? [出典] 北海道庁 市町村別面積・人口・世帯数等の状況
64.
ご静聴 ありがとう ございました
65.
参考資料
66.
アンケートによる評価 質問内容 ◦ アプリケーション操作の難易度に関する質問 ◦ 各機能の貢献度に関する質問 ◦
市町村の特徴把握に役立つ方法に関する質問 ◦ データ入力の難易度に関する質問 対象者 : 計34名 ◦ 市立釧路総合病院 ◦ 釧路市役所 知って いる, 21 知らな い, 13 中央省庁や地方自治体の統計データ がWebサイトで入手可能であることを 中央省庁や地方自治体の統計データ に対する分析経験が ある, 20 ない, 4 無回 答, 10
67.
アプリケーション操作の 難易度に関する質問 ◦ アプリケーション起動直後の画面から迷いなく操作はできましたか? よくできた, 7 できた,
14 どちらでもない, 8 できな かった, 3 まったくできなかっ た, 1
68.
各機能の貢献度に関する質問 ① ヒ ー ト マ ッ プ 表 示 ② 表 示 項 目 切 り 替 え ③ ラ ン キ ン グ 表 示 ④ マ ウ ス 指 示 に よ る 市 町 村 名 重 畳 表 示 ⑤ 市 町 村 別 項 目 一 覧 表 示 ⑥ チ ュ ー ト リ ア ル 1点 1名 (2.9%)
2名 (5.9%) 2名 (5.9%) 2名 (5.9%) 2名 (5.9%) 0名 (0.0%) 2点 3名 (8.8%) 2名 (5.9%) 4名 (11.8%) 3名 (8.8%) 3名 (8.8%) 3名 (8.8%) 3点 9名 (26.5%) 11名 (32.4%) 5名 (14.7%) 7名 (20.6%) 9名 (26.5%) 13名 (38.2%) 4点 10名 (29.4%) 6名 (17.6%) 11名 (32.4%) 10名 (29.4%) 8名 (23.5%) 9名 (26.5%) 5点 10名 (29.4%) 12名 (35.3%) 11名 (32.4%) 11名 (32.4%) 11名 (32.4%) 3名 (8.8%) 4点以上の回答が50%超
69.
市町村の分析方法に関する質問 A 表 示 項 目 切 り 替 え に よ る 複 数 観 点 観 察 B 他 の 市 町 村 と の 相 対 比 較 C 地 理 関 係 の 把 握 D 統 計 値 の 経 年 変 化 の 把 握 E 複 数 の 統 計 値 の 複 合 計 算 値 の 閲 覧 1点 0名(0.0%) 1名
(2.9%) 0名 (0.0%) 0名 (0.0%) 0名 (0.0%) 2点 3名(8.8%) 4名 (11.8%) 4名 (11.8%) 5名 (14.7%) 5名 (14.7%) 3点 11名 (32.4%) 9名 (26.5%) 17名 (50.0%) 15名 (44.1%) 16名 (47.1%) 4点 13名 (38.2%) 9名 (26.5%) 8名 (23.5%) 7名 (20.6%) 8名 (23.5%) 5点 6名 (17.6%) 10名 (29.4%) 4名 (11.8%) 6名 (17.6%) 4名 (11.8%)
70.
データ入力の難易度に関する質問 フ ァ イ ル 入 力 ダ イ ア ロ グ ボ ッ ク ス に よ る 入 力 テ キ ス ト デ ー タ の コ ピ ー ・ ア ン ド ・ペ ー ス ト に よ る 入 力 Excel デ ー タ の コ ピ ー ・ ア ン ド ・ペ ー ス ト に よ る 入 力 北 海 道 庁 公 開 デ ー タ の 本 ア プ リ 形 式 へ の 手 作 業 変 換 自 作 の 複 合 計 算 値 を 作 成 ・ ア プ リ へ 入 力 1点 0名 (0.0%)
0名 (0.0%) 0名 (0.0%) 0名 (0.0%) 0名 (0.0%) 2点 2名 (5.9%) 1名 (2.9%) 1名 (2.9%) 1名 (2.9%) 2名 (5.9%) 3点 20名 (58.8%) 15名 (44.1%) 16名 (47.1%) 20名 (58.8%) 21名 (61.8%) 4点 10名 (29.4%) 16名 (47.1%) 13名 (38.2%) 10名 (29.4%) 9名 (26.5%) 5点 0名 (0.0%) 0名 (0.0%) 2名 (5.9%) 1名 (2.9%) 0名 (0.0%) 5点=とても難しい,4点=難しい, 3点=ふつう,2点=やさしい,1点=とてもやさしい 半数が「ふつう」と回答していることから難易度は適正 コピー・アンド・ペーストによる入力方法には追加要望の調査・改善が必要
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考察 「新たなスキルがほとんどいらない」「軽快に動作する」 アプリケーションを実現する目標を達成できた 【各機能の貢献度に関する質問】: 4点以上の回答が50%超 ◦ 「⑥チュートリアル」を除く ◦
事前に用意しておいたサンプルデータが利用者の興味や関心に不合致だったためと 追加調査で判明 : データの準備・分析の誘導が重要 【市町村の分析方法に関する質問】 ◦ 「A表示項目切り替えによる複数観点観察」 「B他の市町村との相対比較」において4点以上が50%超 ◦ 注目する市町村の特徴を捉える上で,この2つの手法をスムーズに行えることが,分析 ツールの重要な要件であると考えられる.
72.
今後の展望 Githubにおける公開開発 https://github.com/colspan/seseki_viewer ◦ 地図を差し替えればどこにでも対応できます ◦ 現在私ひとりであるため縁のある場所から作っています… ◦
Webの汎用技術を組み合わせて作っています ◦ D3.js, jQuery, GeoJSON, TopoJSON, handsontable, materialize-css ◦ Fork, Pull Request歓迎します! ◦ 他地域版への展開や機能改善にご協力いただける方を探しています 本アプリケーションを活用した地域課題の深掘り ◦ 医療拠点の可視化,病院・医師の配置検証 ◦ 台風被害の可視化,活動拠点の効果検証 http://bit.ly/seseki_hokkaido
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オープンデータの闇 ファイルがリンク切れで入手できない Excelファイルのバージョンが年度によって違う ワークシート数が20とか30とかある 平気でセルを結合する 空行を使って改ページをしている 集計行と単位行の区別がなく列挙されている 全角スペースでうめつくされた謎の40列 全角文字と半角文字が不規則に混在する (2016 年
4月) 誤記・表記ゆれが多数 (中礼内、オホーツ) 200列もデータが並んでいるのはいいけど、集計したい順に並んでいない 合併前後のデータの分離・合算が使う側の作業になっている 有意義な情報なのに、集計だけでもつらい
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