古川泰人／データ可視化マニヤは餅米の初夢を見るか

Wed, 29 Dec 2021 00:00:00 +0000

Data Visualization Japan Meetup 2021（2021年12月29・30日開催）における、古川泰人さん（株式会社MIERUNE）の講演です。位置情報とオープンデータの現場から、データそのものが抱える課題を論じます。

「データ可視化マニヤは餅米の初夢を見るか」というふざけたタイトルですけれども、古川と言います。

皆さんすごいなあと思いながら聞いていました。私はどちらかというと社会実装寄りというか、いろいろ使っていただいている方の話になるかなというところで、参考ぐらいに聞いていただければと思います。

自己紹介

主に MIERUNE という会社におります。あと Code for Japan でフェローという立場、そして杉本さんと同様に総務省の地域情報化アドバイザーとして、各地方自治体で主にオープンデータについて研修やワークショップをやっております。また酪農学園大学の特任講師もしています。

バックグラウンドは地図

皆さんが見たことがあると思うのが、ジョン・スノウのコレラの地図です。1800年代、患者さんがどこで出ていたかを示した有名な地図で、データビジュアライゼーションや GIS の走りとしてよく引用されます。

赤い印が患者さん、この水道マークが井戸です。水を介して多くの方が感染してしまうということだったので、ジョン・スノウはこのような地図を作って「ここの井戸が怪しいんじゃないか」とやったという話です。

（これ、実は GitHub にデータがあるので、可視化したい方はぜひ見ていただければ）

私が日々考えていることは、基本的に**「位置」に対して、いつ・何が・誰が・なぜ・どのように**ということです。杉本さんと同様に GIS をメインのフィールドにしています。

位置情報の民主化

位置情報は1980〜90年代までは「神々の特殊能力」 ——俗に言う、ですけれども。「あの人、地図が読める」「私、読めない」というのが議論やいじるネタになっていたと思うんですが、今そういうことはないですよね。

GIS も、ある会社専用の高級ツール——某ファーストフード店の専用ツールにすごくお金をかけて開発された、といった話や、その会社でしか使えないデータ——ちょっとした道路データでさえすごいライセンス料を払って使っていた、ということがよくありました。

**この20年、特に10年で位置情報は民主化した。**2006〜7年ごろの iPhone と Google マップが出たところで、社会がガラッと変わってしまった。

**iPhone を初めて見た時は「なんだこれは」と思いました。**インターネットに繋がって GPS があって、しかも小さなコンピュータで軽くてかっこいい。

Google マップもそうです。それまではドライブに行くための地図の本を買っていましたよね。「今年のマップルが出たから買わなきゃ」「新しいインターチェンジは載っているか」と。でも今はどうか。Google マップは毎日更新されているので、そういうものを見る必要もない。

それくらい位置情報は、人々の生活に空気のようにスルリと入ってきている。

これまでの仕事

アカデミック

もともとは北海道でフィールドワークをしていました。首に VHF の発信機をつけた動物を車で追いかけ回して、「こいつはここにいたな」と記録し、なぜここにいたのかを論文にまとめるという仕事です。

その後は、たとえば札幌の建物の日が当たるところ・当たらないところを計算しました。**日が当たらない → 雪解けが遅い → 地面がベタベタになる → シダ植物のような、そういう場所を好む植物が生える。**本当にそこにその植物がいるのかを、計算とフィールドワークで確かめました。

シビックテック

北海道新型コロナウイルスまとめサイト——東京都のオープンソースをフォークしたサイトの運営をサポートしました。

そして「HIGUMAP」。クマが出た情報を市町村間で共有するクラウドシステムです。2015〜16年ごろから少しずつ進めて、今では35市町村で使っています。

クマは行政界を知ったことではないので、「そっちに行ったぞ」という情報は**これまで電話か FAX かメールで送っていた。すごく手間がかかる。**そこで近隣市町村が一つのクラウドに入って、クマの目撃・痕跡・通報の地点を共有し、報告書形式に書き出せるシステムを作りました。

会社 ― MIERUNE

2016年から始めました。「位置情報で世界を変える」 を目指しています。

ベースにあるのはマップと XYZ。最近は Z もありますよね。杉本さんの発表にもあったように3Dデータ、点群処理が増えているので、そのあたりも扱います。

主にやっているのは Web GIS の開発、MapTiler の販売、QGIS 関連のサービス、そして最近は Amazon Location Service のカスタマイズも始めています。

事例① 国土交通データプラットフォーム

国交省と一緒にやっているもので、各所で扱っているインフラに関するデータを一度に見られるプラットフォームです。

静岡県で見ると——点群データが出てきます。下が写真だと見にくいのですが、傾けるとこの点1個1個が、今日お話に出た点群のデータだと分かります。通信環境がよくなくてもこの形で見られます。

事例② 文化財総覧WebGIS

奈良文化財研究所さんの、約61万件の遺跡情報を一覧で見たい、というものです。データのクレンジングから何からやりました。

プログラミングをやる方はご存知と思いますが、60万件のクラスター表示は結構大変なんですよね。Leaflet だけではおぼつかないので、いろんな技術をチームで導入しました。

遺跡情報は面白くて、「俺の裏山にあるじゃん」 みたいな話が Twitter でも出てきます。ただ元々の目的としては——文化財研究所の方がおっしゃっていたのですが、工事の際に掘り当ててしまうことがある。それを防ぐためにこういうデータを公開しておかなければいけない。

これまですごく使いにくいものだったのが、ちゃんと地図に合わせて、しかもものすごいスピードで動くようになったのは良い仕組みかなと思います。

事例③ MapTiler

背景地図サービスですが、**デザインをいろいろ変えられます。**海外のデータも揃っているので、ニューヨークのマンハッタンもできます。

使っていただいているサービスとしては、スマートニュースのワクチンマップ、お買い物の混雑状況を調べるサービス、変わり種ではモバイルファクトリーさんの位置ゲー「駅メモ！」の背景などです。

GIS 系のソフトウェアやオープンソースで、割とすんなり使いやすいのが特徴です。Tableau に綺麗な地図をパカッと入れることもできます。

MapTiler Weather というものもあります。Windy のように世界の風の情報を見られるサイトですが——雲や気温も見られて、ものすごいスピードで動いて、多くのデータソースから持ってきて、かっこよく綺麗に見せられる。（MapTiler はもともとスイスの会社で、サウジアラビアの省庁と共同開発したものです）

Qiita

記事も書いていて、75万ページビュー——うちの会社のホームページの何十倍もあってびっくりしました。GIS や Web GIS 関係でググると引っかけてくださる方が多いので、皆様に還元できているかなと思っています。

QGIS の話

オープンソースですが、民間でも全然よく使われています。

大学で教えていた時、**環境系なので学生はあまりお金がない。でも野心はある。**そういう学生に「修士でもドクターでも、OPQR があればとりあえず論文は書けるよ」と言っていました。

O = Open Data / Open Source Software
P = Python
Q = QGIS
R = R（統計）

この間久々に会ったら「あれ、大体合ってましたね」と言われたので、あながち間違いではなかったのかなと。

日本での Google 検索インデックスを見ると——昔からある商用ソフトが2011年ごろは優勢だったのが、QGIS は2017年ごろから検索数でひっくり返っています。

MIERUNE は国内唯一のオフィシャルサポートをさせていただいていて、プラグインの開発・公開もしています。

標高データのプラグイン ——国土地理院の標高データは意外と使いにくいのですが、粗いスケールでもいいからサッと取りたいという場合に数クリックで取れる
DEM 変換プラグイン ——国土地理院の DEM は、タイルで取るものと XML で提供される 10m・5m メッシュの2種類。Windows 用の変換ソフトはあったけれど、Mac の人は Boot Camp を入れて……というのは辛いので、Mac でも動く QGIS のプラグインを作りました

GTFS ― バス路線データ

GTFS（バスの路線データ）はオープンデータで公開されていて、各バス会社が出していこうというトレンドになっています。ただテキストがっちりなんですよね。

少し前までは、GTFS を可視化しようとすると PostGIS のサーバーを立てたり、いろんな処理やスクリプトを書いたりと結構大変でした。それがGTFS の zip を指定して吐き出し先を指定してオプションを変えるだけで、どのバス停に何本走っているかという「運行頻度図」まで出せる。

地域でバス路線をどうすればいいか——過疎化や高齢化が進む中で公共交通を維持する面から喫緊の課題なのですが、それをサポートできます。これもオープンソースで公開しています。

このプロジェクトの物語が結構好きで——もともとトヨタ・モビリティ基金さん、トラフィックブレインさん（MaaS や公共交通のコンサルティング）と MIERUNE で始めたものです。

普通なら案件としてプラグインを作ってクライアントに納めて終了なのですが、3社で話をして「GTFS は世界共通だし Google が作ったものだから、絶対世の中の役に立つよね」ということでオープンソースにさせていただきました。

すると——海外の方から「これはすごいから国際化（i18n）対応できませんか」というリクエストが来たり、台湾のユーザーが「もういっぱい使ってますよ」と Facebook で連絡をくれたり、アフリカでも図が作られていますと。ちょっとした動きをアップロードしてシェアするだけで、こんなに世界に突き刺さるんだなという、とても良い経験でした。

なお QGIS は世界中のプログラマーがほぼボランタリーで開発しているので、MIERUNE は毎年 QGIS.org に寄付をして支援しています。

嬉しかった出来事

先日ミートアップをしたら、すごい人が来ました。「地理空間情報の可視化」ということで、Wikipedia に載っている有名人の出身地を可視化したもの。はてなブックマークがたくさんついたのでご存知の方もいるかもしれません。

Wikipedia から全部拾ってきて綺麗にクレンジングして、時系列を与えて、背景も作って、クリックすると Wikipedia に飛ぶ——そういうものを作った人が突然勉強会に現れたんです。

「矢崎さんの Slack で MIERUNE を知りまして」 と。私がそこで自己紹介を書いていたら「何だこの会社は」とゴリゴリ調べていただいて、こんなの作ってみましたと。

この1〜2年のオンラインイベントで一番嬉しくてワクワクした出来事でした。

本題 ― データがなければ、ただの箱

ここからがメインの話です。

**データビジュアライゼーションのツールやスキルは、いわば「すごくかっこいい車」**です。便利なツールであり、スキルである。

**ただ、そこにデータがないとただの箱になってしまう。**今日も何度か出ていましたが、今日は少し違う観点から、このデータそのものについてお話ししたいと思います。

オープンデータの前提

コロナのダッシュボードは綺麗ですし、出典には厚生労働省のオープンデータとある。

超雑にまとめると、オープンデータは**「機械判読可能」「二次利用可能なライセンス」「無償で公開」** という3点がポイントです。

もう少し紐解くと——World Wide Web の父とも言われるティム・バーナーズ＝リーが 2009年の TED で「Raw Data Now」という有名なプレゼンをしました。その後 G8 が2013年にオープンデータ憲章を出し、日本も入っている。そして2016年に官民データ活用推進基本法ができ、都道府県はマスト、市町村は努力義務という形になってきています。

2020年、各地のコロナのまとめサイトがオープンデータを使っているのは事実です。病床数、ワクチンなど、結構オープンデータで出ています。

気になる点 ― 手動スクレイピング

各都道府県のサイトを時々チェックしているのですが、未だに手動スクレイピングでやっているところがあるんですね。

手間暇がかかるので会社に発注していたりもするのですが、フォームが変わったりして大変だと漏れ聞いています。

そして——手動のところほど、有志が作ったデータビジュアライゼーションのサイトが閉じてしまう傾向がある。

**簡単に言うと、API で自動で取れているサイトはずっと長生きしている。**北海道のサイトはほぼメンテナンスフリーでずっと動いていますが、それは API のおかげです。

「餅から米を作る作業」

この界隈で私が言っているのが「餅から米を作る作業」です。

生のデータがあるにもかかわらず、PDF を結局人の手で入力し直す——非生産的な作業です。

「元があるのに、なんでスキャンPDFしかないの」「数字の PDF でもえらいことになっている」——データ可視化をされている方なら心当たりがあると思います。

2018年に台湾のシビックテックのカンファレンスでこのスライドを出したら、「うちの国もそうだそうだ」とみんなに受けたので、どこの国でも似たようなことなんだなと思いました。

バッドオープンデータの例

Code for Japan のイベントで「バッドオープンデータ供養寺」という企画があります。

Excel に取り消し線が入っていて「このデータはなしにしてください」 ——これが何十種類もある
表記揺れ
緯度経度が適当すぎる ——60進法と10進法の問題で、交通事故のデータが、ありえないところで起きていることになっている
政府の統計表に2700もの取り消し線が入っていた（12月の話です）——神Excel
キャッシュレス還元の加盟店一覧が6360ページの PDF で経産省から発表された

あと、先日のデータジャーナリズムの場で聞いてびっくりしたのですが——**「新人記者のタスクにデータ可視化がある」。**紙のデータを見ながらキーボードで打ち込むのが新人記者の仕事らしい、と。すごいカルチャーだなと思いました。

なぜ質の良いデータが出てこないのか

データの数自体は提供されているようではあります。総務省のレポートでは人口カバー率90%、1.1億人分の自治体でオープンデータが出ていることになっている。

では、なぜ質の良いものが出ないのか。

174自治体へのアンケートの回答がすごく切実です。

リソースがない
可能な範囲で更新します（その「可能」が3年後か5年後か10年後か分からない）
組織内活用はやっていない。出すので精いっぱい

他にも——

**議員から「オープンデータに個人情報が入っているので公開反対です」**と言われた（オープンデータはもともとそういうのなしでやっているのですが）
予算申請で「特定の誰かのために公開する必要があるのか」と叱られて通らなかった
情報部門の偉い人に「ぶっちゃけ、オープンデータって意味あるんですか」と言われた（私個人が先日受けたもので、ちょっと涙が出そうになりました）

使う側の意見も、なるほどと思うものがあります。中小企業経営者へのアンケートでは——

欲しいデータがなかなか見つからない
データ形式がバラついている
データ収集に時間がかかる

理想と現実。誰が悪いというわけでもないけれど、需要と供給が噛み合っていない。「データエコシステム」のサイクルがうまく回っていないのではないかと、ここ何年か横で見ていて思っています。

先頭集団は10km先

静岡県さんはロックなのですごく突っ走っているところもあります。副知事が「オープンデータがここまで力を発揮すると思わなかった」「時代が変わった」と発言しているのはすごい。

つい先日、デジタル臨時行政調査会からデジタル原則が出ました。もっといろんなものを出しましょう、API を出しましょうと。国としては進んでいます。

EBPM（証拠に基づく政策立案） も、高校の「情報」の教科書に載っています。教科書がすごくよくできているので、これからデータを使いたいという人にはまずこれをお勧めしてもいいくらいです。

面白い例が北海道北見市。スターバックスがなかったので、高校生が自分たちで「郊外店ならいいでしょう」「車を持っている人がこれくらいいます」「同じ規模のあの街には出しているのに、なぜ出してくれないの」とうまく数字を使って交渉して、結果的に出店してくださった。すごいストーリーだと思います。

そして**ニューヨーク市。**あんなに進んでいるところなのに、オープンデータの報告書で「我々の仕事はまだ全然終わっていない、もっと頑張らなければ」と言っている。

構造の図

縦軸をデータ活用、横軸をオープンデータの質と量とすると——質と量がないところでは、みんなそんなにやりたくない。質と量がしっかりしているところはみんな好き。

つまりデータ活動は「使いやすい地域」に偏る。表現したい方がわざわざ泥沼にズブズブ入っていく理由はない。

これはダメな地域だとは全然思っていなくて、いろいろ損してしまっているなと思っています。

そして——**説明責任も透明性も低いところは「データ監獄」と呼ばれていました。すごい英語だなと思いましたが、「暗いアーカイブに一方的にデータが投獄され、その主人だけが閲覧できる」。**なんとなく思い当たる節がないでしょうか。

ここからエンパワーメントしていく方法はないのか。

データ可視化が好きな私たちに何ができるか

良いデータが、良いツールが、良い地域をドライブさせていくのだろうと思います。

今日の山辺さんの話にもあった DIKW（データ→情報→知識→知恵） のモデルは、データに関わる人にはマストだと思っています。ただ、人の段階はやっぱりないかなと。

提案

① リクエストを出す

Stack Exchange にはデータリクエストというタグがあって、「こんなデータないかな」とみんながリクエストする——ヤフー知恵袋のオープンデータ版のようなものがあります。「犬猫やその他のペットの名前のデータありますか」→ 犬の登録情報から使えるね、とサッと出てくる。

これをお手本に、使ってみたい地域・お住まいの地域で「こういうデータございませんでしょうか」と丁寧に要望を出してみる。地域によってはラウンドテーブル——欲しい人と担当部署が協議する場——を作ってくれていたりします。

開示請求との違いは、開示請求は主に請求者だけがもらえるのに対し、オープンデータにすると、たとえばブラジルで日本文化を研究している人が「こんなのあったぜ」とサッと使ってくれる。すごいドライブが生まれる可能性がある。

要望を出すのは恥ずかしいことでもないし、自分だけが利益するわけでもない。

実際にある自治体で要望のメールが来たら、担当部署はむちゃくちゃ喜んでいました。「要望が来た」と。彼らはこういうのに飢えているし、「なんで出さなきゃいけないの」という謎のプレッシャーもあるので、使いたい人はぜひコミュニケーションを取ってあげてほしい。

② 作った成果を、出典リンクとともに共有する

「Make things open, it makes things better」 ——これはとても良いスローガンだと思うので、「こんなのできたよ」とコミュニティでも Twitter でも出してみる。

企業側のオープンデータも気になっています。特許の絡まない中間生成物などを CSR 的な観点で GitHub にシェアするのは、すごくクールというか令和のやり方かなと思います。

③ 提供元に「ありがとう」を伝える

マストではないですが、出してもらったらお知らせしてあげる。彼らも実績が欲しいので。（マストにすると CC BY の話とややこしくなるのですが）「この仕事をやって良かったな」と、向こうのテンションも上がる。

④ 中の人と使い勝手を検証する ― オープンデータのドッグフーディング

**自社製品を自分たちで使う「ドッグフーディング」**という考えがありますが、行政の人たちも自分らで使わないと「こんなの誰が使うんだろう」というものを出してしまう。分かっていないのではなく時間がないので、それを手伝ってあげる。

実際にやった例では——

学区と小学校からの距離を出して「この学校、めちゃくちゃ遠いところもあるよね」
消火栓とホースの届く距離 ——消火栓は道の真ん中に置けないので道路沿いになる。到達圏分析で水の届く範囲を出す
土砂崩れの3D表現 ——スライダーを動かして住民説明会で使ってもらう
交通事故多発地点と通学路 ——事故の多発地点は都道府県警がオープンデータで出している。通学路は紙しかなかったので暫定的に重ねたら、**中の人が「通学路の GIS データを作ってみました」と。「そうそう、その調子」**という形で支援できた

この成功体験が、よりオープンデータのシェアにつながるのではないかと思います。

2018年に台北で見たのは、データ可視化に強い人が、行政や地域の NPO / NGO のスタッフ向けに BI ツールを使った EBPM の講座をやっているワークショップでした。**みんながパソコンを持ち込んで貧困率の出し方をやり、それをどう政策課題や政策提言につなげるか。**伝統的な NPO の方も来ていたそうです。

まとめ

リクエストを出して、みんなで共有すると楽しいことになるんじゃないか。

データ可視化をされている方も必ず社会に貢献できると思うので、「何かやってみようかな」というきっかけになればいいかなと思っています。

以上になります。ちょっと長くなりました、ごめんなさい。

MapTiler on Data Visualization Japan

古川 泰人／データ可視化マニヤは餅米の初夢を見るか