岐阜県の各市町村について、人口に対するコンビニ数の比率を表示する。コンビニが足りていない地域を可視化することで、コンビニオーナーの出店の動機付けになる。また、人口の少ない地域に出店している地域貢献度の高いオーナーも併せて表示することで、過疎地域へのコンビニ出店促進に貢献する。 人口7000人の白川村にはコンビニが1件しかない。対して人口40万人の岐阜市には200件ある。

In progress

阿波踊りをするために連に入りたいけど、どの連に入ればいいかわからない人、そもそもどうやって連に入るのか分からない人向けの阿波踊り連推薦システムです。自分の好むの踊り、衣装、住んでいる地域、練習時間帯などからユーザーにあった連を推薦する。

There are many idols like to promote their event on Twitter. But those people who like appreciate idols`performance won`t know that without following them. So I got an idea.We can use LOD to collect data from Twitter, including when and where the event will be. Then we can show them in Map by icons.Users can get the information just by clicking the icon. Besides, idol fans usually followed idols that thay are same type.So maybe user can find more interesting idol or groups.It also will benefit idols to be loved by more fans.

地域の社会課題と、その課題に対する取り組みを自動で集めるアイデアです！！最終的には収集したデータを、地域ごと・課題の種類ごと等で整理し表示することで、地域課題をわかりやすく可視化したいと考えています。 このアイデアは、 ・地域に貢献をしたいモチベーションはあるが、この地域にどういった課題があるかどのような取り組みが行われているのかの現状を知りたい ・自分の地域の困りごとを他の地域ではどのように解決しているのだろうか？を知りたい ・civic tech団体・NPO法人に所属している といった人に有効です

Aiming to find game that people would like to play with only favorite game titles.

現在，国土交通省が運営する、「ハザードマップポータルサイト」で日本のさまざまな地域のハザードマップを提供している．公開されているデータは，pdfのような静的ファイルである．そのため外出中などで自宅から離れた場所であると地図だけでは自身が今地図上のどこにいるかなどがわかりにくい．また，静的ファイルなので現状の災害情報なども別途調べる必要がある．そこで今回はスマートフォン向けのアプリケーションによるハザードマップ上に自身の位置情報を付加の提案をする． 位置情報がわかると，その場所の災害の警報（気象庁等のAPI）などの情報や自分は帰宅困難者であるか，避難所や一時滞在施設（http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-P20.html）までの道案内などさまざまのサポートできると考えられる．

大学研究室の研究活動で目指している目標を「ミッション」と見なし、その具体的な活動内容をLinked Open Data (LOD)にして公開することで、組織内外での協働に繋げたい。 具体的には、各ミッションごとにWork Breakdown Structure (WBS) 的なタスクのツリー構造を作り、その一部を選択的にLOD化できるWebアプリケーション「MissionForest」を開発した。 ツリー構造中の各タスクに実験データ、論文、発表スライド等を紐づけて公開することで、オープンサイエンスやオープンイノベーションに繋げる仕組みを目指している。

ぼくはカブトムシがすきです。いえで40ぴきぐらいのカブトムシをそだてています。カブトムシはたくさんのひんしゅがいます。カブトムシのひんしゅのデータや、しいくのどうが・がぞうをこうかいしました。みなさんも　カブトムシのデータやどうが・がぞうをさんこうにして　カブトムシをそだててほしいです。

様々な社会問題/社会課題に関する情報です。

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。

横浜市の市議会議員一覧です。

本提案は「オープンデータ等を活用した投票率改善策」に関するアイデアです。

シビックプライド「横浜をもっと好きになる。」に関するアイデア

昔は家に風呂がなかったみたいですが、いまは家に風呂があるのが普通なので、毎年　銭湯の軒数は減ってきています。でも　たまには銭湯に行きたいと思いました。銭湯がどこにあるか、調べるアプリがあったらいいなと思いました。なので、銭湯をオープンデータにしました。あと、今後は水風呂、サウナ、電気風呂、風呂の温度、牛乳・コーヒー牛乳の有無のデータがあるとよいと思います。

コレクションの写真を撮ったら、鳥黐（とりもち）でとらえておくように、 もちの写真をすぐにアップロードするアプリ。 好きなものを撮影したときに撮りっぱなしにせずに、オープンデータにすることを目指す。 実際に作ったら、オープンソースにして他でも利用できるようにしたい。

OWLを図表現する表記ルールを開発しました。 まさに”A picture is worth a thousand words”です。 OWLのセンテンスを読解するよりも効率的です。 実際のプロジェクトで使用し好評を得ています。

僕が住む地域（横浜山手）のお祭りで毎年「七夕笹まつり」が開催されます。7月7日に商店街にたくさんの笹を飾って、まちの人は願いごとを書いた短冊を笹に付けます。お祭りが終わった後は、短冊を根岸八幡神社に奉納します。そういえば、「昨年なんてかいたかな？」とか「いままで飾った七夕って、願い叶ったのだろうか？」と思いました。LODで残しておいた方が神様が扱いやすいと思いました。なので、『オープンデータコラボレータ』を使って、七夕短冊のデータを活用できるようにしました。

2020年、東京でオリンピックが開催されます。東京オリンピック2020を日本全体で盛り上げるために、みんなで、オリンピックのデータを作ってあつめるプロジェクトです。みんなで、オリンピックのデータをやることで、スポーツや、選手のことを楽しく知ってもらえると思います。

郷土かるたとは、読札と取札からなる「いろはかるた」の一種であり、特定地域の名物を読み込んだもので、日本各地に500種類以上あるといわれています。郷土かるたLODのデータセットを活用すれば、各地の観光情報にできるほか、国語教材・社会科教材の作成が可能となります。

「カルタゴ」は「武蔵府中郷土かるた」のデータを利用して、
かるたの遊び方を応用し、位置情報と陣取り合戦を
組み合わせて作成されたゲームである。カルタゴで遊ぶことにより、楽しみながら地域のことを知ることができ、またユーザーも詠み札を配置することで、地域の多様的なデータを発見することができる。

手元にあるデータをDataHubにアップロードするだけで、自然言語でデータを自由自在に操作できるようになるサービスのアイディアです。

　過去のLODチャレンジ実施時に制作したアイディア作品「I棒～あいぼう～」にIoTの機能を加えて、データを活用して、より生活が便利になるようなアイディアへと強化しました。

日本の朝市情報（位置, 時間等）を表示し, さらにユーザー（消費者, 自治体, 農業者）にアプリで色々な情報も追加可能で, 情報豊富な朝市ナビゲーター. 現在, いくつかの自治体が朝市の情報のオープンデータを共有していますが, まだ完全に活かされていないと思われます. 外国の方は日本にくると, 朝市や農業家に直接購入できる場所の情報が手に入れにくくなります. そして, この情報がほとんど日本語だけである. ２０２０の東京オリンピックの影響で多くの外国の方が来日することが予測できます.