LODチャレンジ2016の発表資料を修正、加筆したスライドです。

1. エリアベンチマーキング
LODと機械学習を使った地域課題発見ツール
DOGRUN INC. オオイシナオヤ
LOD チャレンジ2016発表資料（修正・追加）

2. エリアベンチマーキングとは
人口減少や高齢社会などこれまでに無かった状況を迎える地域社
会では、経験や生活の中の感覚からだけでは無く、データに基づ
いた地域の課題や長所の発見が、地域住民へのサービス向上や地
域活性化への有効な手段になると考えられます。
エリアベンチマーキングは、社会構成・産業構造の近い地域同士
のデータを比較することが地域の特徴を発見する手段の一つとし
て考え、政府統計データと機械学習によって集計された地域同士
の類似度のデータを探索的な可視化ツールとして提供します。

3. 利用したデータ
政府統計がLinked Open Dataとして公開される「統計LOD」から
社会統計データを中心に任意の測度のデータを利用。
http://data.e-stat.go.jp/lodw/

4. データ集計と可視化手法
• SPARQLにより統計LODよりデータを取得し、主成分分析した地
域間の類似度を散布図にプロット。
• D3.jsによる散布図はマウスのインタラクションにより表示エリ
アをフォーカスすることが可能。個々のドットを選択しデータダ
ウンロード用のフラグを起てることができる。
• 同様のデータをクラスタリングし、クラスターを動的にラベルし
た日本地図を表示している。選択中の地域が大まかにどのような
地理的な分布の傾向を示すのか見ることができる。

5. http://area-benchmarking.meta-dog.com
ソースコードも公開しています。

6. 類似地域の探索的な可視化

7. 地域の選択
都道府県名＋市町村区名を入力すると、該当する地域がタグ付きでオ
レンジ色のドットとして表示されます。直接ドットをクリックしても
選択状態になります。

8. 散布図の拡大
散布図をドラッグすることで、ドットが密集している部分など見
たい箇所を拡大して表示することができます。

9. 比較する地域の選択
検索対象の地域の近くのドットをクリックし、類似度の高い地域
にフラグを起てることができます。

10. サブセットの可視化
取得した全ての測度を使った類似度だけでなく、医療・教育や産業など
カテゴリを絞った類似度をプロットし、異なる視点から類似した地域を
探すことができます。

11. 類似地域の統計データ取得
• 詳細な分析用に選択したエリアのデータがダウンロードできます。
• 同じような産業構造や人口統計のパターンの地域同士のデータを比較
することで、エリアの課題や特徴の再発見に役立ててください。

12. 類似する地域のクラスタリング
• 選択した地域と同じクラスターに分類された地域をラベルして地図上でオレ
ンジ色で表示することができます。
• 選択中の地域が属するクラスターが、大まかにどのように地理的に分布する
か確認できます。

13. 地域課題×機械学習×統計LOD

14. 地域課題とLOD
これからの地域課題の取組みは、公共データをいかに理解
し活用していくかが大きなテーマとなる。
LODはリソースの意味が明確で、データセットのあらゆる
リソースを中間的なAPI無しで利用できるため、複数のデ
ータセットを含む多次元の機械学習的データ分析に適して
るのではと考えられる。

15. 統計LODへの期待
機械学習的データ解析の手法が急速に広まり、社会問題の
解決にオープンデータ分析が活用される土壌ができつつあ
り、統計LODは地域課題の発見・解決における重要な公共
リソースに位置づけられる。
統計LODのデータセットが増えて行くことで、分析の精度
・多様性も向上するはず。統計LODが多くの分野の統計デ
ータに対応し、継続的にメンテナンスされ、発展していく
ことを期待しています。