厚労省新型コロナ感染6指標（’20‐8‐8）と要介護指数・高齢化率等、メタ分析と　ＸＶＩＥＷによる対話環境開発 この度のコロナ禍に関する様々な処から発信されている統計指標の中で、代表的な物として厚生労働省より報告されている「新型コロナ感染６指標」がある。この数値は毎日４７都道府県‐自治体から上がってくる数値を使用し、陽性率、10万人当たりの１週間の感染者数、最近１週間の同前週比、１０万人当たりの療養者数、確保想定床利用率、感染経路不明の割合の6つの指標（因子）が集計され、地域固有性分析を行い感染重症度などから、ステージ４、ステージ３などのランク評価が発表されている。 その中で、やはり高齢化率が高い所で、基礎疾患率が高い都道府県はコロナウイルスの罹患（感染）においても高ランクに位置付けられている。これはやはり高齢化に伴い、又要介護度が高まることで基礎疾患を持つ住民の割合が増加することに起因していると言える。しかし乍、高齢化率が高いからというっても要介護度が線型的に高くなるかと言うとそうではない社会的要因があり、地域固有性を産んでいる。 実は昨年応募したLODチャレンジ2019では、４７都道府県の老人医療費の金額ランキングを高齢化率、要介護率、その両者を演算した要介護指数、更に健康寿命、幸福度指数（健倖度）、一人当たりの県民所得などの多次元分析で比較評価している。今回、この2つのカテゴリーの横断分析（メタ分析）を行った所、「要介護指数と新型コロナ１０万人当たりの療養者数」の関係に指数関数的な回帰性が認められる点が認められた。 そして、老人医療費が高い都道府県のグループと新型コロナ感染のステージ３．４のグループはほぼ同一であることが認められた。ここで重要な事は、これらの2種類のデータセットの間に同様のクラス分類が明確に出ていることは、そこに共通的な社会属性要因があるはずである。それらは、個々の説明に使用されるスライドごとに、その都道府県の生活者、地域行政や医療機関関わる方々が個々の視点で、今回のデータセットだけでなく、自分の手持ちデータや情報と組み合わせ分析を行いその結果を持ちより討議をする事が極めて重要になる。このような公民連携又額を入れた産学公民連携が極めて重要である。新政治体制における「デジタル政府」では行政手続きよりこのような根源的な問題を解決するところに人財ー社会情報インフラ投資を行う必要がある。 尚、今回の可視化分析ではデータクレンジングやフォーマッティングをEXCELで行い多次元分析可視化ツールのXVIEWにイクスポートして、散布図行列、ヒストグラム、相関係数行列の自動化を行い、レーダーチャートなど目的に合った視点の可視化を自動生成を実現している。これは以前横浜市健康21に関連する調査で地域課題賞を頂いた時からの機能強化であり、アンケート機能も追加したので、得られたデータや可視化分析結果をベースに行政と市民が十分に対話できる材料を提供するものである。 地域行政内では様々な部局があり、その持っているデータはオープンデータ化されていても限られたものであり、又フォーマットもバラバラである。それを横断的に評価分析を行う場合にも十分使えるし政策提案をデータドリブンにでき未来予測にも貢献できる。国のデジタル庁の動きはペースが遅く地域行政の現実の政策や歳入歳出管理に関しても比較政策学的に行える支援が可能となる。以下個々のスライドの解説 尚、可視化分析に関しては3次元バブルチャートによるものも行ったので、散布図行列では直観的に把握できないものも３Dグラフを回転させることで、3つの次元で物事の関係を空間ベクトル的に認識できるのでご活用頂きたい。

2016-06-05に神奈川工科大学 近未来住空間実験室で開催された 「ECHONET Lite＆ラズパイ/3GPIによるおうちハック体験＋もくもく会」で作ったCoT(Chat of Things)作品です。（時間が無く一部未完） もくもく会で御用意頂いた杉村博先生のサンプルを拝見した時に「冷蔵庫開けっ放し！(-_-#」と妻が子供に怒っていたのを思い出して作りました。 ・ECHONET Liteならではの細かいステータスが取れる利点 ・Raspberry Pi3がbluetooth搭載である利点 を活かした「最も冷蔵庫のドアの開閉時間が短い人が勝ち」という家庭内節電ゲームになります。 流石に、LG HomeChatでもこんな「whyジャパニーズピーポー」な節電ツールは無いと思いますが・・・既出であればすいません。 もくもく会では中継用サーバをAWS上に立てましたが、「生活デザインコンテスト第3回」で募集してる「スマートハウスを体験できるコンテンツ」としての実現方法としては、Raspberry Pi3上でngrokを動かせば、中継用サーバレスで短時間ハンズオンが実現出来そうに思います。

＜わからないことは、オープンデータで調べよう！＞　ウェブページ閲覧中にわからない単語が出てきたら、wikipediaや検索エンジンで調べますよね？ネットに溢れるさまざまな情報が、わからないことを教えてくれるでしょう。でも昔からある本やテレビ番組では、より信頼できる、分かりやすい解説をしてくれているかもしれません。ブラウザに組み込めるOpen Knowledge Dictionaryは、ユーザが知りたいことに関連した書籍や番組の情報を、簡単な操作で表示してくれます。きっとアタナの理解をサポートしてくれるでしょう！

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。

日本の輸出系企業をスポンサーにして、LinkDataシステムを海外の学校に販売するビジネスモデルを立ち上げます。また、国内においても学校法人にLinkDataシステムを提供して、海外の学校との国際的な協力関係（疑似的な姉妹校）を形成します。そして、自治体のもつオープンデータを素材にして、主に観光をテーマにした地域アプリのコンテストを自治体と協力して開催します。この地域コンテストを勝ち抜いたコンテンツを、姉妹校の間で交換し、互いに自国語に翻訳して紹介しあうアプリを共創します。このコンテンツを使ってインバウンド観光客の増加をねらう観光系企業にスポンサーになってもらうことで、コンテスト開催費を賄います。

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。

tWorizm（ツーリズム）は公共データを活用し、各地の公衆無線LAN(Wifi)を利用しやすくすることで観光サポートを目的とするサービスです。 現在地周辺の公衆無線LANスポットを探す機能と、全国の公衆無線LANスポットを把握する2つの側面があります。 また観光資源ヒートマップで周辺の公衆無線LANの整備状況・将来の展望を確認することも可能です。

駅前には複数のバス停が設置されていることがよくあり、どこからどこ行きのバスに乗ることができるのがわかりづらいことがあります。このアプリでは、各駅前のバスのりばの情報を提供します。 駅は50音順リスト、路線リストから選択できます。 電車で或る駅まで行って、そこでバスに乗り継ぐとき、その駅に向かう電車の中でちょっとしたヒマつぶしにでもこのアプリを使えば、降りた後のことをシミュレーションしたり予習したりすることができると思います。 各バス停の情報は、現地で独自調査したものです。駅やバス停の情報は、随時追加していきます。

CSV-X is a schema language, model, and processing engine for non-uniform CSV enabling annotation, validation, cross-referencing, Linked Data, RDF serialization, and transformation to other formats.

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。

「ちーとばー」-ちょっとそこまで連れてく観光アプリ- 「ちーとばー」は尾道弁で”ちょっと“の意味。 　 ふらっと初めて観光にきた人へ、 現在位置から近くてオススメの観光地への方向を地図上の線で表現、 順に歩いて辿っていくうちに、みるみる尾道と島の魅力にはまってしまいます。 「ちーとばー」は、ちょっとおせっかいなおばさんをイメージ。 ランディングページhttp://demonofu.info/198/ 「ちーとばー」がベースになって、 高知版「ちくっと」 北海道版「ちょべっと」 富山版「ちょっこし」 但馬版「ちょっとま」 ができるといいなという壮大な夢を持つ、 チーム198です！宜しくお願いいたします！

データビジュアライズサービス pickupon.io（ピクポン）を使ったオープンデータ民主化の試み 　私たちはチャット空間（Slack）に流し込まれた様々なデータ（IoTデバイスデータ、Open Dataから日常の会話まで）を扱えるチャットエージェント（bot）を開発しました。（α） 　pickuponを使えば、特別な技術を持たないユーザーが簡単に動的なデータのビジュアライズロジックを作成することができます。

Yokohama Rose Librarys（横濱薔薇図書館）に関するアイデアです。

京都が出てくる本のタイトルや概要などが記されたカードを1枚ずつ表示し、ユーザーが興味があるかを回答し、ユーザーが興味ある本についての、本の詳細、本に登場する京都の地図などを記したオリジナルパンフレットWebサイトを出力するスマートフォン、タブレット向けWebアプリです。iOSのSafariなどのブラウザを使用することで、iBooksなどの電子書籍アプリに他の電子書籍と同様に、オリジナルパンフレットをPDFに保存することができ、スマートフォンやタブレット片手に京都の本の旅ができます。

2016年3月21日に行われた「横浜オープンデータビジネス・ブートキャンプ」（http://opendata.yokohamalab.jp/opendata-bootcamp）で使ったスライドです。

オープンデータは生物であり、生き物である。更新されないデータは死を迎え、化石となる。化石となったオープンデータは「データ博物館」にでも送ることが妥当であると考える。

めんどくさい各種行政手続きに必要なモノをLINE Botが教えてくれるサービス 「てつづきおしえ太郎」は、各種手続きに必要なモノ(印鑑、本人確認書類、委任状など)をLINE Botが教えてくれるサービスです。 ＜概要＞ 　行政手続きには様々なものがありますが、その手続き時に何が必要か調べないと分からないことが多いのではないでしょうか？また役所のホームページで調べても情報量が多く、検索しきれないことや、結局役所に電話したくなるということがあるのではないでしょうか？ ＜特徴＞ 　「てつづきおしえ太郎」は、どこか特定地域の自治体の問題解決だけにとどまらず、様々な自治体でも同じように使えるものとして広がっていく可能性を秘めています。 ＜機能＞ ●このサービスは、そんな「調べるのがめんどくさい」を解決するLINEBotです。 ●たとえば「子供が産まれた」「出産」等と発言したら、それに関連する手続きなどの情報を教えてくれます。 ※申請書の画像も確認できるようになりました。 自治体の名前を送ると市役所の位置情報を返してくれます。(例えば、高槻市 など) ※市役所の写真を表示するようにしました。(高槻市のみ) ●ターゲットは若者からお年寄りまで幅広く。 ●色々な手続きを行う際に何が必要かわざわざ役所に電話して聞く、ホームページを調べるといったことをすることなく、さらに役所が開いていない深夜や休日であっても、LINEで手軽に問い合わせを行うことが可能です。 ●市民側も役所側も便利になります。 ●手続き以外の言葉でも日常会話が少しできるようになっています。 ＜今後の展開＞ ●プッシュ通知により、その人に合った手続きやイベントを通知することで、よりその人にマッチングする住民サービスを目指しています。 ●スタンプラリー機能により、説明のある各場所へ行くとスタンプが押せます。全部のスタンプを押せると、景品がもらえるなどのサービス提供も目指しています。

オープンデータを含めて、ビジネス利用を追求しています。 一覧形式で、関係する複数サイトの検索結果表示アプリです。 APIの活用でさらに使い勝手が向上します。 Office365からの利用環境も体験してください。

B2Cサービスである「旅ぷら」に掲載している全国27都道府県の公式観光スポットコンテンツを活用し、ホテル、旅館、民宿等宿泊施設がおもてなしサービスを容易に提供できるB2B2Cサービス「旅コン」（旅のコンシェルジュサービス）を準備中です。サービス開発に興味を持って頂ける方、販路開拓にご協力頂ける方、オープンデータ化に向けた取り組みにご協力頂ける方を集っております。

様々な化学情報をオープンデータ化することで、化学業界はもとより一般社会においても役立つことを目的としております。

サービスというものは無形で属人的な部分があります。そにてそのサービス内容であるContentには提供する側と受け手側の価値観の違い、情報の非対称性の問題があります。今回それを限りなく見える化し、幅広く一般のサービスデザインのイノベーションを促進するデザインフレームワークを提供するものです。これにより今後のオープン化された情報がＬＯＤという情報の共有基盤上にデータとＡＩアプリケーションとのメタ・メタレベルでの融合を図ることができます。つまり意志や意図、意味による文脈的結合です。 詳細な内容はリンクＵＲＬの関連ページをご参照ください。具体的には、その観光スポットを紹介するムービーや概要を示すものをContentとして定義し、それに地理情報や観光サービス情報やWikiなどの情報＝metaContentとし、その情報リソースのＵＲＬなどをメタデータとします。 ここで、更に加えるに上述の旅行者の行為を促す動的な意味‐意図情報をメタメタデータと定義し付加します。これは観光関連での事例ですが、データセットをこのような基本構造をもたせることで、サービスやコンテンツ設計のイノベーションを興すことができます。サービス提供側と受け手の価値観を見えるかしマッチングさせ個別対応をコストアップなしに実現すること、関連するデータがＬＯＤのようなオープンな気情報基盤で実現することが本アイデア提案の狙いです。 イノベーションのもう一つの側面は、コンテンツ作りの生産性を著しく向上、個別対応を行うときに、その変更や再編集をできる限り自動化することです。本アイデア提案に使用されているＭＭオーサリングツールはノンプログラミングでメタデータを生成します。今回そのメタデータにさらなるメタメタデータなるものを付加し、データ自身に動的な意味合いを与えることができます。 今後のサービス設計やコンテンツ設計にはＡＩの導入がどんどん行われてきますが、今回のようなデータ、メタデータ、メタメタデータ構造（スキーマ）を標準化しＬＯＤに登録公開することで、データに関する意味や意図に基づいたデザインを行う基本的なフレームワークを提供します。今回の対象素材はマレーシア　クアランプールですが、ＬＯＤチャレンジ2014でデータセット部門で提案した「神奈川名所31」に関しても同様の作業を進めていきます。既に提案応募時点でcept,Contextメタ情報を書き込む入れ物を用意してあります。 更新: 2017年1月15日 説明追加情報 http://idea.linkdata.org/idea/idea1s2190i

「data.KOBE」×NTTドコモ　アプリコンテスト　アプリケーション部門　準優勝 受賞 Sapporo Open Data App Challenge 2015　特別賞 受賞

OpenWorks（オープンワークス）は、街中で発見した問題の共有・様々な要望をお聞きし、解決を図る仕組みです。

室内で生活や仕事をしていると眠くなったり、集中が続かなかったりすることはありませんか？？ 人は活動をする上で無意識に呼吸を行っています。部屋など閉じた空間に長時間いると、呼吸等によりCO2濃度が上昇し、人の活動に影響が出始めます。例として軽いもの(1000ppm以上)で眠気、集中力・思考力の低下、さらに上昇(2000ppm以上)すると頭痛や肩こりといった影響があります。 これらより人が楽しく生活を送ることや、効率よく仕事をこなすためにはCO2濃度に配慮した空気環境の制御が必要だと考えられます。 そこでCO2センサを用いて、LEDマトリクスをインターフェイスとした換気扇自動制御デバイス「VFcom(ビフコム)」を開発しました。「VFcom」はCO2センサに応じてECHONET Liteより換気扇の自動制御を行います。換気扇を制御することで、室内におけるCO2濃度を減少させ生活の効率化から「豊かな」「楽しい」生活を実現します。 ●製品機能 ・CO2センサの値を入力信号として換気扇の自動制御（ECHONET Lite制御）する ・LEDマトリクスにCO2濃度に合わせたアニメーションを表示する ・ECHONET Liteのコントローラ機器オブジェクトに対応する。また、CO2センサクラスにも対応している ・スイッチからも換気扇操作や自動制御のON、OFFが可能 本機器はarduino 3つとraspberry pi3 1つで制御され、一つ一つにマトリクスの制御やEL制御といった機能を分割したため、理解や再現が容易です。 ●発展と目標 ・いろいろなセンサを利用して家電機器を制御する自動制御デバイスを複数開発する。自動制御化が進むことで生活はもっと豊かで楽しいものにできる。 ・「VFcom」のようにセンサデータをECHONET Lite経由で取得できるデバイスから、家のセンサネットワークを広げる。センサネットワークを広げることでいろいろな機器、アプリケーションに活用できるようになり、スマート家電の発展につながる。 実際に室内(研究室2、3人)のCO2濃度を測ってみたところ、換気扇を回さないと簡単に1000ppmに到達していました。さらに大人数(8人ほど)いる場合2000ppmまで到達していることもあり、この付近の数値だと空気が悪く感じました。 屋外の空気は350~600ppmほどなので、空気環境は換気扇を回すことで簡単にさげることができます。換気扇等の性能や部屋の形状にもよりますが約40m^2の部屋だと15分程度で1000ppm以下に下げることができました。 今後、本機器の効果と実用性についての検証も行っていきたいと思います。 VFcomの研究レポート（制作方法） : http://smart-ilab.sakura.ne.jp/wordpress1/vfcom/ 紹介動作映像Ver.1 : https://youtu.be/_gnJ7sGup-I