トップ (Top) / 次(Next)

English follows Japanese.

1)    推奨データセット策定の経緯

推奨データセットは、公開ニーズの高いデータセットを選定してそれまでバラバラであったオープンデータのフォーマットを揃えることにより、自治体側のデータ提供と企業や市民等による利活用を結びつけるために2017年に0.1版が策定されました。
その後、推奨データセットに該当するオープンデータを公開している自治体数は、デジタル庁「推奨データセット利用状況連絡フォームの申請」より自治体の申請に基づいて集計したデータによれば、2022年3月時点で468か所と全自治体数の1/4強となっており、その認知や普及は一定程度進んでいます。

2)    提供側の問題意識（一部抜粋）

こうした状況の中、2021年6月に公開した「地方公共団体へのオープンデータの取組に関するアンケート結果」によれば、自由記述式の課題意識のうち、推奨データセットに関するものとしては以下のようなものが挙げられました。

• 推奨データセットの加工に手間がかかる。技術的な支援が欲しい

• 推奨データセット（オープンデータ化すべき対象）の拡充

• 都道府県や国での一括管理・公開

• 業務標準化システムへの推奨データセット出力機能の実装

• 推奨データセット活用事例の情報提供をして欲しい

• 一般的な自治体が持つデータをオープンデータ化して、効果が明らかなことを示してほしい

• 推奨データセットには推進の指示が無いため積極的には取り組みづらい

• ロールモデルへのロードマップやデータフォーマットへの強制指針を打ち出してほしい

• 推奨データセットについての指示を政府の所管部門から原課に出してほしい

• 推奨データセットと対になるAPIが提供されるとよい

3)利用側の問題意識（一部抜粋）

データを利活用している事業者等の課題意識としては2022年度に実施中の調査によれば次のようなものがありました。

• データ自体やデータフォーマットの品質に関する問題（「データが古い」「フォーマットがばらばらだった」「データが正確でない」「データが加工しにくい」「情報の粒度が統一されていない」等）

• オープンデータの利用継続上の課題としては、「データの数」「更新頻度」「データ形式の利用しにくさ」など

• 識別子の標準化・民間のものとの互換性確保

4)今回の見直しへ

こうしたデータの提供者側、利用者側それぞれの問題意識から、推奨データセット（自治体標準データセット）自体を見直す必要性が高まっている状況でした。
このため、標準としてのGIFデータモデルとの連携と並行して、2022年4月からはデータセットの内容や種類をニーズやユースケースの面などから拡充してデータの質と量を改善することと並行して、GIFのデータモデルにより適した形式へと切り替えるために、推奨データセットの大幅な見直しを実施しました。
見直しに当たっては自治体、利用事業者、有識者からなる検討会議を2022年4月以降これまで複数回開催し、それぞれの立場からの指摘事項に基づいて内容を改善してきました。

なお、今回の見直しでカバーしきれない課題についても引き続き対応を検討して行く予定です。

トップ (Top) / 次(Next)

1)    Development of Recommended Data Set

The 0.1 edition of the Recommended Dataset was established in 2017 in order to link the provision of open data by local governments with the utilization by companies and citizens by picking up datasets with high needs and aligning the format of data that had previously been scattered.
As of March 2022, the number of local governments that have published open data corresponding to the recommended dataset was 468, a little more than one fourth of the total number of local governments, according to the Digital Agency's "Application for the Recommended Dataset Usage Status Notification Form."

2)    Problem awareness of providers (partial)

Under these circumstances, according to the "Results of the Questionnaire on open data Initiatives for Local Public Entities" published in June 2021, the following items were identified as issues related to the recommended dataset among the self-described issues.

• It takes time to process the recommended data set. I need technical assistance.

• Expansion of recommended data set (objects to be converted into open data)

• Consolidated management and disclosure by prefectures or the government

• Implementation of recommended data set output function to business standardization system

• We would like you to provide information on examples of recommended data set utilization.

• I would like to see open data from general local governments and show that the effects are clear.

• It is difficult to actively work on the recommended data set because there is no instruction to promote it.

• We want a roadmap to role models and mandatory guidance on data formats.

• Instructions on the recommended data set should be given to the original department from the department in charge of the government.

• A companion API to the recommended data set should be provided.

3) Users' awareness of problems (partial)

According to a survey conducted in fiscal 2022, enterprises that use data are aware of the following issues.

• Problems with the quality of the data itself or data format (e.g., "data is out of date", "format was out of place", "data is inaccurate", "data is difficult to process", "information is not granular")

• Reasons for the issues of the continuous use of open data include "number of items," "frequency of updates," and "difficulty in using data-format."

• Standardization of identifiers and ensuring compatibility with private ones

4) Toward this review

There was an increasing need to review the recommended data set (local government standard data set) itself due to the awareness of issues on both sides of the data provider and user.
Therefore, in parallel with the collaboration with the GIF data model as a standard, in April 2022, we expanded the content and type of data set from aspects such as needs and use cases to improve the quality and quantity of data. In parallel with this, we conducted a major review of the recommended data set in order to switch to a format more suitable for the GIF data model.
Since April 2022, several meetings have been held to review the report, consisting of local governments, users, and experts. The content of the report has been improved based on the points pointed out by each of them.

In addition, we will continue to consider measures for problems that cannot be covered by this review.

English : Machine translation by 「みんなの自動翻訳＠TexTra」