福岡県内交通事故に関するオープンデータを見せて頂きました。発生場所住所が完全、かつ、緯度・経度まで含まれています。ジオ系で好き勝ってしてくれという思いが伝わってきます。発生年月日が含まれているにも関わらず、年、月が付加してあるところも何かが通じます。

過去3年分、9万件の交通事故データを元にして、何かしらしてみようと思います。まず緯度・経度を利用してヒートマップをプロットしてみると、夜景のごとく完全に道路と重なり、位置情報が正確であることがわかります。

次に、事故発生場所と発生件数を確認すると、最多事故発生場所は、「福岡県糟屋郡粕屋町大字酒殿１９２番地１」となり、2017年から2019年の3年間で38回の事故が発生、そこが「イオンモール福岡」であることがわかりました。

最後に、「イオンモール福岡」にフォーカスしてみます。すると、出入り口と事故発生場所が一致します。事故の起きやすさで言えばその結果は必然ではありますが、実際に事故が起きている場所として認識し、行動に反映することで事故を未然に防ぐことができると考えます。イオンの関係者の皆様からすれば不名誉なことだとお感じになると思いますが、施策により事故を減らすことは可能でしょうし、その結果をまたオープンデータから確認することもできるのです。

その中から2019年の「ひったくり」について確認してみると、ファイルサイズ20KByte、200件程登録されています。

元々20Kbyte程のサイズなのに年別にファイルを分けている、罪名：窃盗、手口：ひったくり、しかない。そりゃそうでしょう、その手口のファイルです。モヤっとします。発生場所の属性というプロパティは、事件種類によって記載される内容が違い、「ひったくり」の場合は、「道路上」か「その他」になると説明があるにも関わらず、「その他」か「空白」しか記載されていません。道路以外の場所でしかひったくり事件は起きていないのでしょうか。空白はなんでしょう、事件が起きた場所がわからないということかねえ。これもモヤです。

そして一番モヤなのが、事件発生場所が「丁目」までしか記載されていないことです。これにより、どこそこ２丁目はひったくりが多いねぇ、ぐらいしかわからない残念なデータになってしまっています。これが完全な住所になっていれば、ひったくりの多い道路、時間を避けることができるかもしれません。モヤです。被害に会いやすい時間帯や年代、性別は都道府県の特徴が出るわけもなく、都道府県の名前でデータを公開する意味を良く考えてほしいと思います。

神奈川県警察オープンデータサイト

データを公開してください

みんながＷＥＢで公開すれば、

他の人がそれを使って

以前には想像できなかったこと

素晴らしいことをするだろう

と呼びかけた結果を１年後に話しました。

イギリス政府が自転車事故のデータを公開してすぐ、地図にプロットされました。これにより、自分が利用するルートが安全か確認できるようになりあｍした。

ある人が水道につながっている家かどうかという情報と、その家に住む人の人種をプロットしたところ、偶然とは思えない相関関係を見つけました。

ある地域の大統領選挙で、投票所とその地域の危険度レベルを見えるようにしました。

ある地域での地震の直後、企業が衛星写真を公開したことで、世界中の人が集まり地図を作り上げました。難民キャンプの場所をプロットすることで救援活動を支援することができました。

データを公開する人、そのデータで新しいデータを生み出す人、生み出されたデータを活用する人、すべての人に感謝を。

The year open data went worldwide

その報告によると、

「空き家率は13.6％と過去最高」であること、戸数では846万戸と、平成25年と比べ，26万戸（3.2％）の増加となっている

総住宅数に占める空き家の割合（空き家率）は13.6％と，平成25年から0.1ポイント上昇し，過去最高

これまで一貫して増加が続いており，昭和63年から平成30年までの30年間にかけて452万戸（114.7％）の増加

となっています。

地域で見ると、

甲信，四国地方で高い空き家率となっており、最も高いのは山梨県の21.3％で，次いで和歌山県が20.3％，長野県が19.5％，徳島県が19.4％，高知県及び鹿児島県が18.9％などとなっている。一方，空き家率が最も低いのは，埼玉県及び沖縄県の10.2％で，次いで東京都が10.6％，神奈川県が10.7％，愛知県が11.2％

となっています。

平成25年と平成30年の空き家率の変動をリストしてみると、愛知県が-1.1%(空き家率が1.1%減少)、広島県が0.8%現象、埼玉県、熊本県、北海道、山梨県が-0.7%となっています。逆に、空き家率が増加している都道府県は、福島県が2.6%、宮城県が2.5%、岩手県が2.3%と東北地方の増加がみられます。

Geoloniaと不動産テック協会から、日本全国の住所のマスターデータが公開されました。無料で公開されており、ID登録等も必要なく、全国データが一括でダウンロードして利用することが可能です。素晴らしいですね。

年に１度の更新となっている国土交通省と日本郵便のデータをソースとしていながら、月１回の更新を実施している点もポイントかと思います。

データには以下が含まれています。

都道府県コード

都道府県名

都道府県名カナ

都道府県名ローマ字

市区町村コード

市区町村名

市区町村名カナ

市区町村名ローマ字

大字町丁目コード

大字町丁目名

緯度

経度

ちなみに、このマスターデータには、父島、母島以外に、南鳥島、聟島、硫黄島、西之島も掲載されています。

推し3Dモデルは太陽系の3Dモデルで、ボーと眺めていられます。

3D モデルにはシーンというプロパティがあり、見せ方を変えることができます。例えば太陽系の3Dモデルだと、シーン1は全体、シーン2は地球中心で月が回っている、シーン3は、太陽、月、地球にフォーカス、となっています。

是非切り替えてご自身で確認してみてください。
 

Excelに付いている3D Mapと、Power BI Desktopのプレビュー機能「Shape Map」、日本語では「マップのシェイプ」の比較。

厚生労働省公開の平成27年市区町村別生命表を利用し、都道府県別に色塗ってみました。女性の0歳の余命を利用しています。赤い色が濃い程余命が長くなっています。

3D Map（地図に地名が入っている画像です）は地図の表現力が特徴。平面以外に地球儀風に見せる、地図に地名を入れることもできます。

Power BI Desktopはそもそもプレビュー版ですが、標準で日本の地図が入っていないことから、TopoJSONフォーマットの日本データを自分で探す必要があります。地図の表現力はそのデータ次第となります。市区町村のデータを使えばさらに細分化して表現させることも可能となります。

お手軽な3D Map、拡張性のあるPower BI Desktop、そんな感じ。

画像で例を説明しますと、平均寿命という項目で、Excelでは数値として設定しているにも関わらず、項目数としてしか選択できません。

その場合の対処

1. 同じExcelで何度も3Dマップを起動していると、3Dマップではその都度新しいフィールドリストとして認識されるため、最新のフィールドリストを指定しているか確認。範囲、範囲1、範囲2・・・となっているので一番大きい数字のリストを使う。
2. 数値以外が含まれていないか、ソート等であぶりだして確認
3. 新しい列に対象の列の値に"×1"してみる

とにかく参照している何かが問題であると考え、新しいブックに全コピーしても収まらないことがあります。データを列指定するのではなく、表の範囲を正しく指定することで回避できることがあります。

例えば、A1～F5の表で3Dマップを作製する場合、A～Fをマウスで選択して[3Dマップ]ボタンを押すのではなく、A1～F5だけを指定して[3Dマップ]ボタンを押してみてください。