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「オープンデータ」という言葉を聞いて、すぐに説明ができますか？
分かるようで分からない、しかも次々と登場していくIT用語。
新入社員や文系出身者、勉強し始めたばかり！という方にも分かりやすいようにまとめました。
これで「オープンデータ？聞いたことはあるけどよく知らない」から卒業しましょう！
今回は、オープンデータについて解説したいと思います。
オープンデータとは
オープンデータとは名前のとおり「公開されたデータ」のことを示しています。
国や地方公共団体、事業者などが持っている膨大なデータを公開し、新しい事業やサービスの創出、地域経済の活性化などにつなげることを目的としています。
オープンデータの定義
- 誰もが利用（加工・編集・再配布等）できること
- 営利・非営利に関わらず二次利用が可能であること
- 機械判読できること
- 無償で利用できること
といった条件が定められています。
オープンデータの活用
オープンデータを活用することで、官民協同のサービス提供や企業活動の効率化や新しいビジネスの創出など、日本経済の活性化が期待されています。そんな中で、今、多くの企業が欲しがっている人材が、データサイエンティストだと言われています。
データサイエンティストは、統計学や数学、データ分析プログラムの知識などを駆使し、膨大なデータから事業戦略を導き出す存在です。オープンデータを活用し新たなビジネスを生み出す中心人物といて需要が高まっています。
では、主なオープンデータの活用パターンをご紹介します。
１．わかりやすい可視化型
データの見せ方を工夫することでより分かりやすく伝えるというものです。
例えば、行政から提供されている図書館の利用情報を分析し、貸出状況が分かるようにしたり利用頻度の高い時間単をグラフで分かりやすく表示したりといった情報を可視化するものです。
２．対話型
大量の各種データに対してユーザが問合せを行うと結果が返ってくるといったものです。
例えば、自治体の税金の使い方を納税者が指定してボタンを押すと、財政が赤字になるか黒字になるかを蓄積している予算編成のデータをもとに分析・計算し、結果を導き出します。
３．リアルタイム型
その時点の状態がわかりやすく表示されるものです。
典型的な例としては、バスのロケーションシステムです。各バス停の発着情報をリアルタイムに分析し、バスが今どのあたりを走っているかを表示します。
４．悉皆型
全国の同じようなデータを全部集めると価値が生まれるというものです。
例えば、全国の公共図書館の蔵書情報を集めると横断して蔵書を検索できるサービスを用意できます。
５．ハイブリッド型
ハイブリッド型は、いろいろなオープンデータを組み合わせて、今までにない新しいサービスを創出することです。
気象庁が管理している過去からの気象データと農水省が管理している種・苗の育成に関するデータや土壌データを分析することで、農作物の育成状況を高い精度で予測できます。この予測データをもとに、異常気象による作物の出来高に対する農業保険のサービスを行うことができます。
６．地域パッケージング型
今まで地域単位でみることのできなかった情報を１つにまとめてパッケージング化して提供するものです。
例えば、地域内にある道路や水道、ガス管などの公共情報を一括で表示できるサイトを作ることが出来ます。
７．仲介型
通常、JRや私鉄沿線の時刻表情報などは、各社それぞれが提供していますが、競争相手同士のためデータを共有したがりません。そこで、仲介者が間に入って調整することで、意味のある情報とすることができます。
ビッグデータとの違いは？
オープンデータとともによく登場するのがビッグデータです。
ビッグデータは、言葉の通り膨大な量のデータを意味します。
例えば、ＳＮＳへの投稿内容や、ネットショッピングの購入履歴・検索エンジンでの検索結果などがあります。
これらのデータを分析することでほかのおすすめ商品を表示したり、一緒に検索されている言葉を表示したりしています。
また、ビッグデータには、気象情報など国や省庁が公開したオープンデータも含まれています。
