¥6,000で遊びつくす旅 Trip Adviser ドラッグ＆ドロップで 自由にセレクト スケジュールも 予算も 自動計算 ◎予算 ◎スケジュール 自動計算機つき ABOUT 数あるコンテンツカードから 交通手段　宿泊　グルメ　アクティビティなど　お好きにセレクト！ 自由にカードを組み替えることで スケジュール管理や予算管理も自動計算　 ファミリーでの旅行企画や 現地での予定変更など安心対応　 FUTURE カードからの直接予約　 SNSからのシェア　 ¥6,000企画のコンテンツバリエーション イベント登録システム 外貨換算システム導入 あらゆるオープンデータ活用

自分の故郷や住んでいる町の歴史は、各自治体が作成している「町史」等により知ることができますが、実際のところ「町史」等を目にする機会というのは、そうそうあるものでは無いと思います。 　事実私も「町史」をしっかりと読んだのは「ウィキペディアタウンもりまち」を開催しようと決めた頃でした。 　ウィキペディアタウンという取り組みは、各開催場所によりいろいろな考え方や実施方法があると思いますが、私たちはまず、自分たちの生まれ育った町の歴史部分、ウィキペディアでいうと「沿革」部分が全くと言っていいほど書かれていない事に着目しました。 　歴史や沿革部分というのは、単純に言ってしまうと「昔話」ですが、近年その町の「昔話」をできる人たちも減ってきている＝聞く機会が無いという事実と、前述の「町史」を目にする機会がほぼ無いという現実から、ウィキペディアに町の歴史を充実させることで、誰でも簡単に町の歴史にアクセスできる、すなわち「デジタル町史」を住民主体で作ることができるのではないかと考えました。 　さらに、これらの情報をもっと簡単に見ることができる仕組みが有れば、なお素晴らしいのではないかという考えから「ウィキ町史プロジェクト」はスタートしました。

函館市公式観光情報サイトはこぶらの外国語Webサイトである「Travel Hakodate」に掲載されている函館市無料Wi-Fiスポット情報のRDFデータを作成しました。

安価な加速度センサーを用いて地震計を作成し、現在より多くの地域、場所に地震計を配置することを可能とする。また、センサーを動作させるユニットは、Raspberry Piなどの安価な小型コンピュータをベースとし、各センサーユニットが自律的に地震を判定する。地震を検知した場合、加速度と震度を記録し、震源情報と突き合わせてオープンデータとして公開する。

議会の議事録を活用し、私たちが選挙で選んだ議員が「議会でどのような発言をしているか」をウェブ上でわかりやすく可視化する「議会マイニング」を企画・制作しました。 「注力して取り組んでいる政策テーマが“一目で”わかる」"ワードクラウド”と、発言の中で登場するワードが「どのような文脈で使われたか“一目で”わかる」言葉同士のつながり"関連ワード”の２つのコンテンツで議会活動を可視化します！

1990年代から2000年代にかけてテロが起こる場所が中央に集まりつつある。 テロの件数が多いところでは国家予算における軍事費の割合が全体的に高い。 他にもテロに使われた武器やテロを起こした問題を種類別に集めればより良い可視化マップになりそう。 ※中にはデータが不完全なものや、データ自体がない（1993年のデータ等がありません）ので2016~2000までの可視化したマップを閲覧するのをお勧めします。 参考URL https://www.start.umd.edu/gtd/　 https://www.sipri.org/databases/milex

広報紙のすべてを読みたいわけではありません。住んでいる地域だけの広報紙ではもの足りません。「マイ広報紙」は自治体広報紙のオープンデータを活用し、利用者の利用属性に応じて情報入手できる広報紙キュレーションサービス。自治体広報紙をもっと便利に、もっとワクワクする情報誌に。

放置自転車のLODです。放置自転車の台数，場所，時間，要因などの情報を含んだ時系列LODとして公開しています。さらに，各観測地点における欠測値を確率的に推定・補完しています。 開発中につきデータ構造が変わる可能性があります。

ウィキデータは誰でも編集可能な知識データベースです。膨大な量の構造化データが格納されていますが、ウィキペディアとは異なり、普段あまり目に触れることはありません。そこで、地図と位置情報を使用してウィキデータを閲覧するビューアを作成しました。

＜新しい番組表のスタイルを提案！＞放送局のウェブページや、ポータルサイトなどでは、テレビの番組表サービスが提供されています。しかし、従来の番組表サービスでは、それぞれの番組が持つ話題性などを知ることはできません。そのため、ユーザは「知っている番組」や「いつも見ているジャンルの番組」ばかりを見てしまいがちです。今回提案する番組表サービスProgram Impact Viewerは、外部のオープンデータなどの情報を用いることで、それぞれの番組がどのような話題性やユーザとの関連性を含んでいるのかを示してくれます。ユーザの見る（録る）番組の選択をサポートすることで、結果的に、ユーザが触れる場組の幅を拡げ、新しい体験や知識を提供できるのではないかと考えています。

LOCAL GOOD YOKOHAMAの『みんなの声』を使ったまちづくりに関するアイデアです。

・昨秋、春、初夏ごろまでの気候や農作物の育成情報を元に今季の熊の出没率を予測します！！ - 地方自治体の過去数年間の熊出没情報、収穫高、気候情報を集計。 - R,knimeなどの分析ツール、ARIMA,SARIMA,状態空間モデル等の分析手法を駆使して自然情報との関連性を分析し、クマ出没頻度の予測モデルを開発。 - 毎年データを蓄積、分析を繰り返すことで予測精度向上！！ ・出没予報活用例 - 住民・自治体の皆さんは夏の間に熊対策有無の判断が可能になります！！ - 電流網購入、猟友会の招致、消防団パトロールのスケジューリングなど各種予算化に活用できます！！！

観光語彙基盤は、観光領域の事物を記述するためのプロパティを提供するデータセットです。以下の名前空間で観光語彙基盤を提供しています。 http://www.tourism.property/# 述語変換器は、任意のLinked Dataを観光語彙基盤に準拠したプロパティに変換します。 http://lod.ce.fit.ac.jp/converter/ ■観光語彙基盤の主な特徴 - 観光領域のLinked Dataを体系的に記述できます。 - URI型の目的語を参照する述語が中心に定義されています。 - 述語のマッピング機能を有しています。 - 述語を考慮したグラフデータを作成できます。 ■述語変換器の主な特徴 - 述語変換器は、任意のLinked Dataを観光語彙基盤に準拠したLinked Dataに変換します。 - LinkData.orgで公開されているRDFデータに対応しています。 - 開発言語：バックグラウンド処理 C/C++，ユーザインタフェース PHP ■着想に至った経緯 　Linked Open Data(LOD)は、Resource Description Framework (RDF) に基づいて主語、述語、目的語の3つ組 (triple)で構成されたオープンデータです。述語は、主語と目的語の意味関係を表現する重要な存在であり、オープンデータの二次利用促進や知識処理の効率化を図るために、述語の再開発を避けることが望ましいと考えられます。

「ジグソーできごと」は「できごと」のジグソーパズルです。このアプリの元となるアイデアは、パズルのプレイヤーの操作を記録して、それを研究することで人の知的プロセスの解明やより良いパズルの開発にフィードバックする、エコシステムを提案するものです。アイデアは(1)パズル、(2)パズルを解くアプリ、(3)パズルを解く過程の操作を記録したデータ、(4)パズルを解く過程を可視化するアプリの4つで構成されます。このエントリーは、このうちの「(4)パズルを解く過程を可視化するアプリ」です。

僕たちは、選挙投票率を向上させるには、現在あまり関心のない人に関心を持ってもらうことが重要だと考えました。しかし、選挙そのものを支援する類のアプリケーションでは、新たに選挙に行く人を増やすことは難しいと考えられます。そこで、投票年齢引き下げに着目し、主に学生に向けて選挙への関心を高める為の教材を開発することに意義を見出しました。アプリケーションは複数人で行う事を想定しており、個人では行えないので注意してください。

Example_of_structured_manuals_for_elderly_care 介護の構造化マニュアルの例 構造化マニュアルとは 達成したい目的に向けて必要な行為とその関係を整理し、線や四角などの図形を用いて表現した業務手順書である。 例えば <行為>：〔角の取れた長方形〕〔名詞+動詞〕の形式で記述する <実行する人>：〔橙色の四角〕 配置：<行為>の左上 <目的が達成されるという関係>：〔縦線〕 配置：<行為>と<行為>の間 などの図形で表現する 介護における構造化マニュアルの例 8種類の介護行為について，どの介護現場でも共通して頻出する行為をまとめ，構造化マニュアルとして記述したものである．

スマートな生活を送るために「世界を自分の色に染める」をコンセプトにしたユーザ起点のビジュアライゼーション作品です．GoogleMapsAPI地図関連機能とLinkDataのオープンデータを組み合わせて，ユーザが自分でオープンデータを簡単にビジュアル化，拡張，共有を行うことが出来ます．ビジュアライゼーション作品としてマテリアルデザインとフラットデザインを混ぜ合わせた作り込みを行い，パソコンやスマフォ等マルチプラットフォームで動くwebアプリケーションとして，画面遷移の動きなどOnsenUI等のコンポーネント操作ライブラリを用いることで，あらゆる場面でパワプルな動きを実現しています．

「ジグソーできごと」は、できごとのジグソーパズルです。このアイデアは、パズルのプレイヤーの操作を記録してオープンな研究題材とすることで、人の知的プロセスの解明やより良いパズルの開発にフィードバックするエコシステムを提案するものです。

登山計画のドメインオントロジーを作成しています． 共通語彙基盤をベースに作成しています． 登山計画書の語彙を厳密に定義しようとした例としては，史上初のオープンデータだと思います． これを用いて将来的には，登山のルートの状態を表現できるようにして，登山および登山計画作成の支援をする予定です．

・2015/3/1 : 全国の市区町村に上場企業3700社の情報を紐付けを行いました。 ・首長＆議員をキーに、マニフェストフォーマットデータを元にしたアプリと連携する。 ・首長＆議員をキーに、地域データ情報を提示し、選挙区環境を提示し、有権者の気づきを誘発する。　　 ・地域データ 　　 　上場企業　{上場企業 一覧} 　原発、基地 　　 　宗教団体 　人口動態　 　　

歴史上世界各国で行われた戦争をマップ上に表示しています。 スライダーを動かすと好きな年代の戦いを表示することができます。 初期状態だと10年単位ですが、スライダーの右のスイッチを切り替えると1年単位に切り替えることもできます。 その他、司令官やカテゴリから絞り込んだり、左上の検索窓から戦いと指令官を検索することもできます。

SDGs（持続可能な開発目標）：iDeaFolderでは、17の開発目標をテーマとした様々なアイデアを提案します。

厚生労働省栄労働省の医療、介護費関連のオープンデータから全４７都道府県の「一人当たりの老人医療費」と「高齢化率」「要介護率」のデータの相関の相関分析を行い可視化する。これによりその自治体の医療費の固有性分析を行い、地域住民と地域行政の対話と改善策の発見をを支援する。その共創的コミュニケーション及び多次元分析可視化ツールのＸＶＩＥＷの活用を行う。これは昨年まで何度かこの場で活用紹介をしてきたものである。 又、全国810市町村の歳出分析を実施し、医療費とともに数々の「一人当たりのＸＸ］との費用の相関分析を行えるようにした。この一連の作業を産学公民連携のワークショップを開催し、市民が公共的な問題も自分の問題として認識できるようメンタルなイノベーションを実現していく。これを応援するものとして、スマートウオッチや電子健康手帳の様なツールを開発しているチームと連携して、目的の実現を図っていく。 これらの活動から、５年のうちに医療費をＸ％、介護費用をＹ％下げるための理論値（実現可能な目標値）を設定し、ライフスタイルイノベーションとして個人が何をすればいいかを共に考え共に解決するコミュニティ形成を実現する情報インテリジェンス基盤を構築していく。

ふるさとのパンフレットを簡単に作ることができるアプリ「パンふる」です。 観光オープンデータに登録されている観光地の写真を取ることでパンフレット風のレイアウトにして表示してくれます。

概要: 「可視化法学-法教育に役立てるためICTを活用し法律の構造を解析・可視化するプロジェクト」 [主旨] 可視化法学は、ICTを活用して法律の構造を可視化するプロジェクトだ。データ分析の技術を使って法律の構造を解析して可視化を行う。法律はよく複雑だ、分かりにくいと言われている。しかし可視化を通して法律を分かりやすく理解しやすいものに変えていく。

皆さんは室蘭へ行ったことがありますか？ お仕事へ行ったことがある人、車や電車で通ったことがある人様々だと思います。 では、室蘭にはどんな観光スポットがあるのでしょうか。 このアプリを使うと観光スポットと室蘭市のマスコット「くじらん」のくじらんスポットの両方から手軽に室蘭観光を楽しめて、さらに室蘭の魅力を再発見できます。 操作は簡単です。 ・写真から目的地を決定 ・ルートを見ながら現地へ ・写真撮影 ・写真を投稿 投稿された写真から新たな観光地を発掘することもできます。 室蘭観光のお供にいかがでしょうか。

加速度センサーとRaspberryPi等の小型コンピュータを用いて、安価で小型な震度計測センサーユニットを構築した、 加速度センサーを使用して、揺れを検知し地震波形を記録、記録した波形から震度を計測してオープンデータ化する。

企業や自治体におけるオープンデータを活用したサービス・ビジネスモデルの開発、研究を推進しています。

関東（神奈川県、東京都）における丘釣りスポット情報をCSVデータにしたものです。釣れる魚や釣り場の緯度経度、駐車場やトイレの有無、注意事項、禁止されている釣りの種類などをまとめました。