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はてなキーワード: オープンデータとは

2021-09-18

選挙

リアル候補者にNOを突きつけられるサイトを作りたいと思っている。

次の選挙に間に合うかは分からない……

選挙区や候補者情報オープンデータ提供されてないっぽい。

4年前は「2017年衆議院選挙候補者インフォ」っていうのがあったみたいだけど。

2021-07-20

重症者や死者にフォーカスした報道が無いと言うなら自分で作ればいい

というわけで自分で作ってみました。

出典は 厚生労働省 新型コロナウイルス感染症について オープンデータ  https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html

速報性には難があるものの、昨年初めて新型コロナ患者が出て以降毎日csvベースで集計報告されているので網羅性があり、過去データ比較することで昨今の状況も分かりやすくなっています

PCR検査陽性者数(前週同曜日比)重症者数(前週同曜日比)死者数(前週同曜日比)重症者/二週間前の
感染者(比率
死者/四週間前の
感染者(比率
2021/5/15,8137.0%1,05021.5%6713.6%22.2%2.4%
2021/5/25,58926.0%1,08420.7%6510.2%26.9%2.7%
2021/5/34,45835.0%1,08318.2%5881.3%37.4%3.7%
2021/5/44,072-17.9%1,11416.9%50-2.0%25.7%1.9%
2021/5/53,884-32.9%1,09815.5%47-9.6%20.8%1.4%
2021/5/64,315-24.7%1,13115.6%72-17.2%20.7%2.1%
2021/5/76,03229.5%1,13110.9%113222.9%22.2%3.3%
2021/5/86,98520.2%1,1449.0%12180.6%21.1%3.3%
2021/5/96,24311.7%1,1526.3%53-18.5%26.0%1.9%
2021/5/104,92510.5%1,1768.6%6512.1%35.6%3.1%
2021/5/116,23853.2%1,1896.7%123146.0%24.0%3.6%
2021/5/127,05781.7%1,21410.6%101114.9%21.0%2.3%
2021/5/136,86759.1%1,2096.9%9025.0%21.1%2.0%
2021/5/146,2693.9%1,2318.8%110-2.7%26.4%2.4%
2021/5/156,420-8.1%1,2236.9%98-19.0%21.0%2.1%
2021/5/165,247-16.0%1,2276.5%45-15.1%22.0%1.1%
2021/5/173,677-25.3%1,2355.0%8327.7%27.7%2.9%
2021/5/185,229-16.2%1,2938.7%260111.4%31.8%6.0%
2021/5/195,811-17.7%1,2886.1%89-11.9%33.2%1.7%
2021/5/205,711-16.8%1,2947.0%10617.8%30.0%1.9%
2021/5/215,251-16.2%1,3035.8%106-3.6%21.6%2.1%
2021/5/225,034-21.6%1,3046.6%84-14.3%18.7%1.5%
2021/5/234,035-23.1%1,3005.9%7668.9%20.8%1.7%
2021/5/242,711-26.3%1,2944.8%863.6%26.3%2.6%
2021/5/253,898-25.5%1,4139.3%99-61.9%22.7%2.0%
2021/5/264,526-22.1%1,3716.4%10416.9%19.4%1.8%
2021/5/274,131-27.7%1,3756.3%1136.6%20.0%2.0%
2021/5/283,706-29.4%1,3836.1%105-0.9%22.1%2.3%
2021/5/293,591-28.7%1,3473.3%10120.2%21.0%1.7%
2021/5/302,876-28.7%1,3493.8%47-38.2%25.7%0.8%
2021/5/311,786-34.1%1,3232.2%81-5.8%36.0%1.8%
2021/6/12,640-32.3%1,284-9.1%92-7.1%24.6%2.3%
2021/6/23,030-33.1%1,227-10.5%1051.0%21.1%2.7%
2021/6/32,825-31.6%1,198-12.9%1195.3%21.0%2.8%
2021/6/42,586-30.2%1,157-16.3%85-19.0%22.0%1.4%
2021/6/52,648-26.3%1,131-16.0%74-26.7%22.5%1.1%
2021/6/62,017-29.9%1,120-17.0%518.5%27.8%0.8%
2021/6/71,276-28.6%1,099-16.9%71-12.3%40.5%1.4%
2021/6/81,884-28.6%1,055-17.8%986.5%27.1%1.6%
2021/6/92,224-26.6%1,015-17.3%98-6.7%22.4%1.4%
2021/6/102,044-27.6%942-21.4%66-44.5%22.8%1.0%
2021/6/111,935-25.2%890-23.1%69-18.8%24.0%1.1%
2021/6/121,941-26.7%852-24.7%56-24.3%23.7%0.9%
2021/6/131,384-31.4%849-24.2%38-25.5%29.5%0.7%
2021/6/14930-27.1%827-24.7%55-22.5%46.3%1.5%
2021/6/151,418-24.7%803-23.9%61-37.8%30.4%1.2%
2021/6/161,698-23.7%763-24.8%82-16.3%25.2%1.4%
2021/6/171,550-24.2%775-17.7%51-22.7%27.4%0.9%
2021/6/181,619-16.3%740-16.9%45-34.8%28.6%0.9%
2021/6/191,509-22.3%714-16.2%35-37.5%27.0%0.7%
2021/6/201,304-5.8%721-15.1%23-39.5%35.7%0.6%
2021/6/21864-7.1%697-15.7%31-43.6%54.6%1.1%
2021/6/221,4321.0%646-19.6%42-31.1%34.3%1.1%
2021/6/231,7754.5%629-17.6%57-30.5%28.3%1.3%
2021/6/241,6697.7%590-23.9%45-11.8%28.9%1.1%
2021/6/251,7055.3%577-22.0%28-37.8%29.8%0.8%
2021/6/261,6116.8%567-20.6%31-11.4%29.2%0.9%
2021/6/271,280-1.8%564-21.8%12-47.8%40.8%0.4%
2021/6/2898914.5%552-20.8%3616.1%59.4%2.0%
2021/6/291,375-4.0%523-19.0%35-16.7%36.9%1.3%
2021/6/301,8112.0%517-17.8%41-28.1%30.4%1.4%
2021/7/11,7414.3%511-13.4%21-53.3%33.0%0.7%
2021/7/21,7744.0%501-13.2%22-21.4%30.9%0.9%
2021/7/31,86415.7%496-12.5%18-41.9%32.9%0.7%
2021/7/41,47915.5%491-12.9%6-50.0%37.7%0.3%
2021/7/51,0213.2%481-12.9%14-61.1%55.7%1.1%
2021/7/61,65820.6%480-8.2%22-37.1%33.5%1.2%
2021/7/72,18220.5%464-10.3%13-68.3%26.1%0.6%
2021/7/82,23928.6%441-13.7%20-4.8%26.4%1.0%
2021/7/92,26027.4%428-14.6%16-27.3%25.1%0.8%
2021/7/102,45231.5%425-14.3%15-16.7%26.4%0.8%
2021/7/112,02236.7%432-12.0%716.7%33.8%0.5%
2021/7/121,49246.1%424-11.9%4-71.4%42.9%0.4%
2021/7/132,37843.4%412-14.2%12-45.5%30.0%0.8%
2021/7/143,17245.4%396-14.7%1946.2%21.9%1.1%
2021/7/153,40852.2%376-14.7%2420.0%21.6%1.5%
2021/7/163,41951.3%382-10.7%13-18.8%21.5%0.8%
2021/7/173,87157.9%378-11.1%13-13.3%20.3%0.9%
2021/7/183,09353.0%392-9.3%814.3%26.5%0.6%
2021/7/192,31855.4%406-4.2%12200.0%39.8%1.4%

二つ補助線を引きます

1. 重症者数は二週間前の陽性者数と、死者数は四週間前の陽性者数と比較する

昨年の夏から今年の春まで、重症者数は二週間前の陽性者数と、死者数は四週間前の陽性者数と比較すると増減が一致する傾向にありました。

より長期間の表についてはこちら → https://anond.hatelabo.jp/20210717213201

個々の患者さんを想定しても、「まず違和感を感じ、症状が出、思ったより悪くなり、人工呼吸器やエクモを用いても体力続かず残念ながらお亡くなりになる」わけで、重症者数と死者数はタイムラグがある方が自然です。

2. 「9人」と「27人」

流行の有無によって違いますが、近年、インフルエンザを直接の原因として亡くなる方は約3,500~4,000人・インフルエンザによって持病が悪化して亡くなる方は約10,000人でした。

365日で割ると9人と27人です。

もちろん、インフルエンザは冬に多く夏に少ないわけで単純比較は無理がありますが、一日の死者が27人を上回るか下回るかは現在日本の新型コロナでのリスクを図る重要指標になり得ます

結論

1. 重症者数はそれほど減っていない

5月中は1,000人を超える重症者があり現在は400~500人なので絶対数は減っていますが、上述の二週間前との比較でみると上がったり下がったりの状況が続いています

まり、今の少ない重症者数は6月までの少ない陽性者数の反映であるかもしれず、引き続き注意が必要と思われます

2. 死者数は減っている

5月半ばまでの陽性者数が増えた局面でも死者数は大きく増えず、上述4週間前との比較では一貫して減少傾向です。

実はこれは新しい傾向です。昨年の夏から今年の春までは陽性者数が増えれば遅れて連動するように死者数は増えていました。

高齢者に対するワクチン接種の効果もあるでしょう。7月に入ってからは「27人」を下回る日が続いています

7月の陽性者増加局面でもこの傾向が続けば、つまり8月終わりになっても大きく死者数が増えなければ、

もはや日本における新型コロナは「死に至る病」ではないと言えるでしょう。

2021-07-17

日本における新型コロナ 陽性者数・重症者数・死者数の推移(昨年2月から今年の7月まで)

出典:厚生労働省 新型コロナウイルス感染症について オープンデータ  https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html

PCR検査陽性者数
(週間合計)
(前週比)重症者数
(週末値)
(前週比)死者数
(週間合計)
(前週比)重症者/二週間前の
陽性者(比率
死者/四週間前の
陽性者(比率
2020/02/23を末日とする週(月-日)83130
2020/03/01を末日とする週(月-日)11032.5%2376.9%4
2020/03/08を末日とする週(月-日)233111.8%3343.5%1-75.0%39.8%
2020/03/15を末日とする週(月-日)32238.2%4124.2%161500.0%37.3%
2020/03/22を末日とする週(月-日)263-18.3%5431.7%14-12.5%23.2%16.9%
2020/03/29を末日とする週(月-日)775194.7%599.3%1614.3%18.3%14.5%
2020/04/05を末日とする週(月-日)1,862140.3%7933.9%1812.5%30.0%7.7%
2020/04/12を末日とする週(月-日)3,724100.0%13570.9%2855.6%17.4%8.7%
2020/04/19を末日とする週(月-日)3,488-6.3%23171.1%63125.0%12.4%24.0%
2020/04/26を末日とする週(月-日)2,680-23.2%30029.9%187196.8%8.1%24.1%
2020/05/03を末日とする週(月-日)1,671-37.6%3082.7%144-23.0%8.8%7.7%
2020/05/10を末日とする週(月-日)764-54.3%249-19.2%129-10.4%9.3%3.5%
2020/05/17を末日とする週(月-日)423-44.6%228-8.4%128-0.8%13.6%3.7%
2020/05/24を末日とする週(月-日)242-42.8%165-27.6%81-36.7%21.6%3.0%
2020/05/31を末日とする週(月-日)28718.6%115-30.3%62-23.5%27.2%3.7%
2020/06/07を末日とする週(月-日)276-3.8%99-13.9%24-61.3%40.9%3.1%
2020/06/14を末日とする週(月-日)2905.1%71-28.3%9-62.5%24.7%2.1%
2020/06/21を末日とする週(月-日)38131.4%59-16.9%28211.1%21.4%11.6%
2020/06/28を末日とする週(月-日)55946.7%43-27.1%18-35.7%14.8%6.3%
2020/07/05を末日とする週(月-日)1,273127.7%34-20.9%5-72.2%8.9%1.8%
2020/07/12を末日とする週(月-日)2,11966.5%340.0%50.0%6.1%1.7%
2020/07/19を末日とする週(月-日)3,37859.4%4738.2%3-40.0%3.7%0.8%
2020/07/26を末日とする週(月-日)5,17753.3%6742.6%11266.7%3.2%2.0%
2020/08/02を末日とする週(月-日)8,52164.6%8729.9%1645.5%2.6%1.3%
2020/08/09を末日とする週(月-日)9,60412.7%16286.2%35118.8%3.1%1.7%
2020/08/16を末日とする週(月-日)7,281-24.2%24350.0%5248.6%2.9%1.5%
2020/08/23を末日とする週(月-日)6,556-10.0%2596.6%8257.7%2.7%1.6%
2020/08/30を末日とする週(月-日)5,275-19.5%236-8.9%9819.5%3.2%1.2%
2020/09/06を末日とする週(月-日)3,922-25.6%209-11.4%84-14.3%3.2%0.9%
2020/09/13を末日とする週(月-日)3,737-4.7%185-11.5%79-6.0%3.5%1.1%
2020/09/20を末日とする週(月-日)3,454-7.6%163-11.9%58-26.6%4.2%0.9%
2020/09/27を末日とする週(月-日)3,008-12.9%159-2.5%48-17.2%4.3%0.9%
2020/10/04を末日とする週(月-日)3,51416.8%131-17.6%516.3%3.8%1.3%
2020/10/11を末日とする週(月-日)3,5902.2%14611.5%30-41.2%4.9%0.8%
2020/10/18を末日とする週(月-日)3,6902.8%144-1.4%4550.0%4.1%1.3%
2020/10/25を末日とする週(月-日)3,9697.6%16212.5%44-2.2%4.5%1.5%
2020/11/01を末日とする週(月-日)4,82121.5%1630.6%5627.3%4.4%1.6%
2020/11/08を末日とする週(月-日)6,38332.4%20425.2%44-21.4%5.1%1.2%
2020/11/15を末日とする週(月-日)10,05857.6%25123.0%6752.3%5.2%1.8%
2020/11/22を末日とする週(月-日)14,27241.9%33131.9%9643.3%5.2%2.4%
2020/11/29を末日とする週(月-日)14,3840.8%47242.6%13843.8%4.7%2.9%
2020/12/06を末日とする週(月-日)15,2956.3%53012.3%21656.5%3.7%3.4%
2020/12/13を末日とする週(月-日)17,56614.8%58810.9%25015.7%4.1%2.5%
2020/12/20を末日とする週(月-日)18,4555.1%6032.6%31526.0%3.9%2.2%
2020/12/27を末日とする週(月-日)21,85918.4%6619.6%35211.7%3.8%2.4%
2021/01/03を末日とする週(月-日)23,4237.2%73110.6%347-1.4%4.0%2.3%
2021/01/10を末日とする週(月-日)42,88283.1%86418.2%44528.2%4.0%2.5%
2021/01/17を末日とする週(月-日)41,290-3.7%97312.6%4572.7%4.2%2.5%
2021/01/24を末日とする週(月-日)34,897-15.5%1,0174.5%58327.6%2.4%2.7%
2021/01/31を末日とする週(月-日)24,238-30.5%975-4.1%6379.3%2.4%2.7%
2021/02/07を末日とする週(月-日)15,597-35.7%773-20.7%6735.7%2.2%1.6%
2021/02/14を末日とする週(月-日)10,375-33.5%658-14.9%557-17.2%2.7%1.3%
2021/02/21を末日とする週(月-日)8,793-15.2%510-22.5%522-6.3%3.3%1.5%
2021/02/28を末日とする週(月-日)7,084-19.4%436-14.5%413-20.9%4.2%1.7%
2021/03/07を末日とする週(月-日)7,2372.2%380-12.8%366-11.4%4.3%2.3%
2021/03/14を末日とする週(月-日)7,9219.5%327-13.9%337-7.9%4.6%3.2%
2021/03/21を末日とする週(月-日)8,91112.5%324-0.9%245-27.3%4.5%2.8%
2021/03/28を末日とする週(月-日)11,92433.8%3425.6%225-8.2%4.3%3.2%
2021/04/04を末日とする週(月-日)16,74840.5%44530.1%170-24.4%5.0%2.3%
2021/04/11を末日とする週(月-日)20,90524.8%56326.5%169-0.6%4.7%2.1%
2021/04/18を末日とする週(月-日)27,68332.4%73831.1%24142.6%4.4%2.7%
2021/04/25を末日とする週(月-日)32,91418.9%89821.7%33137.3%4.3%2.8%
2021/05/02を末日とする週(月-日)35,8368.9%1,08420.7%38917.5%3.9%2.3%
2021/05/09を末日とする週(月-日)35,9890.4%1,1526.3%51432.1%3.5%2.5%
2021/05/16を末日とする週(月-日)43,02319.5%1,2276.5%63223.0%3.4%2.3%
2021/05/23を末日とする週(月-日)34,748-19.2%1,3005.9%80427.2%3.6%2.4%
2021/05/30を末日とする週(月-日)25,439-26.8%1,3493.8%655-18.5%3.1%1.8%
2021/06/06を末日とする週(月-日)17,532-31.1%1,120-17.0%607-7.3%3.2%1.7%
2021/06/13を末日とする週(月-日)12,688-27.6%849-24.2%496-18.3%3.3%1.2%
2021/06/20を末日とする週(月-日)10,028-21.0%721-15.1%352-29.0%4.1%1.0%
2021/06/27を末日とする週(月-日)10,3363.1%564-21.8%246-30.1%4.4%1.0%
2021/07/04を末日とする週(月-日)11,0336.7%491-12.9%179-27.2%4.9%1.0%
2021/07/11を末日とする週(月-日)13,83425.4%432-12.0%107-40.2%4.2%0.8%

2021-07-05

東京23区人口10万人当たり累計感染者数(2021年7月4日時点)

感染者数はオープンデータ使用

https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/dataset/t000010d0000000085/resource/d7b09ad5-077e-403b-b9ba-3f56bcaa55f2

各区の人口6月時点の推計を使用

https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/jsuikei/js-index.htm


新宿区 2765

港区 2233

渋谷区 2155

中野区 1693

目黒区 1690

中央区 1671

豊島区 1581

台東区 1526

千代田区 1384

世田谷区 1361

荒川区 1312

墨田区 1310

葛飾区 1281

品川区 1245

杉並区 1208

足立区 1179

大田区 1162

北区 1147

江東区 1133

板橋区 1133

文京区 1120

江戸川区 1088

練馬区 1044


感想

繁華街があって夜に人の出入りが多そうな区ほど、10万人当たりの感染者数も多そう。

これだけで安全な区、危険な区と断言してよいわけではなさそうだが、練馬区新宿区の差をどう説明すればいいのだろうか。

2020-12-16

勝負の3週間」、戦いの記録

本日12月16日をもってコロナとの戦い所謂勝負の3週間」が終わる。全日本国民の功績を後世に伝えるため、その戦いぶりを以下に記す。過不足あれば随時更新する。

11月25日(新規1930、死亡21、重症410

11月26日(新規2499、死亡29、重症435)

11月27日(新規2510、死亡23重症440)

11月28日(新規2674、死亡32、重症462)

11月29日(新規2041、死亡13、重症472)

11月30日(新規1429、死亡20重症493)

12月1日(新規2019、死亡33重症488)

12月2日(新規2419、死亡41、重症497)

1週目最終日。直近1週間の陽性率6.26%(検査数:249127)

12月3日(新規2507、死亡27、重症505)

12月4日(新規2425、死亡43、重症520

12月5日(新規2497、死亡32、重症519)

12月6日(新規1999、死亡20重症530)

12月7日(新規1502、死亡47、重症536)

12月8日(新規2148、死亡38、重症555

12月9日新規2802、死亡45、重症543)

2週目最終日。直近1週間の陽性率6.42%(検査数:247247)

12月10日(新規2948、死亡37、重症554)

12月11日(新規2781、死亡32、重症578)

12月12日(新規3012、死亡28重症583)

12月13日(新規2373、死亡23重症588)

12月14日(新規1662、死亡58、重症592)

12月15日(新規2402、死亡45、重症618)

12月16日(新規2987、死亡51、重症605)

3週目最終日。直近1週間の陽性率6.18%(検査数:293671)

〜〜〜(「勝負の3週間」終了) 〜〜〜

12月17日


〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜

(12/18) ブコメの指摘見て直してる。ありがとう

さすがに全部は記録できないかタイトル変えた。

統計の数値は厚生労働省オープンデータより https://www.mhlw.go.jp/stf/covid-19/open-data.html

2020-07-17

anond:20200717222651

オンライン地図プロットしてオープンデータから指先ひとつクリックできるかできないか程度にニュアンス元増田は言ってると認識したけど

不動産ゴリラは相変わらずゴリラらしくIT音痴のようでそんなことでウッホウッホ笑ってくれてちょっと安心した

2020-07-12

anond:20200712085523

少なくとも身内に大学教授がいるので

ただし、専門外に言及したり、学術ガン無視発言したり、ネトウヨレベル発言をしたりして、

SNSメディアで暴れまわってしてないけどな、めっちゃサラリーマンっぽいよ?


山梨大学は、

世界中オープンデータリアルタイムに入手できる今、取り繕ったり、欺いたりするのには自ずと限界がある。

自己正当化固執せずに、アカデミズム精神データに基づいた建設的な議論を促進することこそ、

輝かしい日本を取り戻すために、一層求められている。

専門家を称する人々に盲従するのはアカデミズムの欠如と衰退にほかならない。

って言っているけど全文同意だなぁ


増田の信じる明日がくるといいね。ワイも祈っておくよ

2020-07-04

anond:20200704153859

現実逃避はよそう。検査数も論文数も臨床試験もすべて数字で出ているので数字をみるべきなのは増田だぞ

死者数1点のみにこだわるとしても、死亡率で言えばロクに検査ができていない状態フィリピンに次いで高いし、

無策のまま増えないことを保証するものでもない

まさかとは思うけど欧米並みに増えない限り、医療関係者もそれ以外の人間も、死んでいいって話じゃないよね?

山梨大学が言ってることは、全文同意だが、抗議したければするべきだ

リンク貼ったのに読む様子ないかベタ貼りするな?

OECD諸国の中でも最低レベルPCR実施件数 4)なのだから、尾身氏も認めているように日本感染者数の実態は知りようがなく、現在の報告水準よりも相当程度高いと見積もられる 2、5)。PCR検査を最低水準にとどめることで、数字に現れる感染者数を低く抑え込むことが、「ほぼ奇跡なのだとしたら、かつて国際的問題とされた日本研究不正と土壌はそっくり同じではないか感染者数の実態は分からないが、立場の違いを超えたコンセンサスであり、論理的に突き詰めれば、我々が第4報で述べた通り 2)、また尾身氏も認める通り 5)、相当数の陽性患者が見過ごされているのが日本の現状である


 では死亡者数の方はどうか。論理的帰結は、感染者数の実態が分からない以上、死亡者数も低いPCR検査件数の中で診断できた症例に限られるため、報告されている死亡者数が実数よりも低値とみられることである。これを裏付け根拠の一つとして、第4報では、国立感染症研究所公表しているインフルエンザ関連死亡迅速把握システムによるインフルエンザ肺炎死亡報告の超過死亡に触れた 2)。


 インフルエンザ流行はほぼ終息していたにもかかわらず、東京において、2020年の第8週、9週で閾値を超える超過死亡が生じていたことについては第4報で触れたが、その後、第13週まで超過死亡が継続していたことが明らかにされた 7)。また、本システム調査対象の21大都市のうち、報告のない5都市と、5週もしくは9週までの報告に留まっている6都市の合計11都市を除いた10大都市の報告では、東京のほかに仙台12週)、熊本(7、9-11週、13週)でも超過死亡が報告されている。新型コロナウイルスによる真の被害規模を示す指標として「超過死亡」が注目されており 8)、さいたま市京都大阪など第5週もしくは第9週以降の報告が滞っている感染流行地域の報告をまって真の被害規模を検討することが求められる。


 以上示した通り、現在の報告数だけ見て感染者数、死亡者数が低く抑えられていると結論づけるのは早計であり、「ほぼ奇跡」と称している状況自体幻想にすぎない可能性も高い。それでもなお、「ジャパニーズミラクル」などと持ち上げるのには、「仰ぎ見られるような感染症の専門家が陣頭指揮を執っている」とわざわざ言及することと無関係とは言えまい。WHOのテドロス事務局長中国寄りと批判されてきたが 9)、WHOも落ちたものである


(略)


WHOが表明すべきは、欧米比較するなら「パンパシフィックミラクル」「アジアミラクル」であり、死亡者数で日本を取り立てて持ち上げる根拠は乏しい。加えて図2を参照いただくと認識が変わるだろう。図2は、図1から中国を除き、台湾を加えたものである。他の西太平洋地区17カ国と比較し、フィリピン日本の死亡者数の急増が止まっていないことが分かる。日本は、4月11日頃の変曲点以降、右肩上がりで死亡者数が増加し続けている。5月16日時点の人口10万人当たりの死亡者数は、日本が0.57に対し、韓国が0.51、ニュージランドが0.43、オーストラリアが0.39、マレーシアが0.36、中国が0.35、台湾が0.03であり、この時点でも西太平洋地域の中ではフィリピンの0.76に次いで高い水準にある。


(略)


世界中オープンデータリアルタイムに入手できる今、取り繕ったり、欺いたりするのには自ずと限界がある。自己正当化固執せずに、アカデミズム精神データに基づいた建設的な議論を促進することこそ、輝かしい日本を取り戻すために、一層求められている。専門家を称する人々に盲従するのはアカデミズムの欠如と衰退にほかならない。


 科学教育研究所の小田垣孝九州大学名誉教授東京工業大学の小野京右名誉教授など、さまざまな専門家も声を上げ始めた 17、18)。世界の取り組みに真摯に耳を傾け、日本の英知を結集して政府支援していくことが、死亡者数の推移から第1波の収束も定かでない中、来る第2波、第3波への備えとして最も重要である

2020-05-20

https://employment.en-japan.com/engineerhub/entry/2020/05/19/103000

盛り上がってるところ水を差し申し訳ないですが、プロジェクトにはこの辺りを気をつけて貰いたいと感じました。

  1. プロジェクト継続
  2. どうしても光が当たる人と当たらない人がいる
  3. コードを一行も書いて無くてプロジェクトも回してないのに、あたか自分の手柄の一部として見せようとしてる人がいる
  4. 東京以外の自治体連携に関して

sinsai.infoの時も当初エンジニアを中心に一気に盛り上がったものの、その後上がってきた情報を分類するボランティアだんだん減っていって停止状態になったと思います

ボランティアが減っていった理由としては、日常業務が再開し活動が難しくなっていったことと、トップや一部の目立った技術者ばかりメディアで取り上げられて、末端には何も恩恵がなかったのでは無いかと考えられます

3つ目ですが、役割サイト広報営業に相当する活動必要なのはわかります。ただ結果としてプロジェクトに何も寄与せずに「これすごーい」と言ってるだけで飯の種にしてる人がいる気もします。

-

ここまでは個人的な考えが強いので横に置いて構いません。

個人的に一番辛そうだと感じてるのは、4つ目の東京以外の自治体連携についてです。

このサイトを各県でフォークするには、各県に容易に使えるデータを出してもらうことが必要です。オープンデータがその一つです。

ところが(そもそも自治体の中で改革の起きてる東京はともかく)各県では恐らく未だにデータの生成を手動で行っています

その為日によって日付の書式が変わるとか、オープンデータで無い場合はその日の担当者の気分でURL文章フォーマットが変わるということが起きています

これを無くすには業務プロセス改革必要ですが、自治体がそこまで危機意識を感じていないか、逆に現場危機的状況過ぎて変える暇が無いように見受けられます

このような業務プロセス問題は他にも起きていますね、そう10万円給付金の話です。

-

結局何が言いたいかというと、継続するために目立ってないところで改善点が多くあるよということです。

2020-04-05

東京都オープンデータから死亡した人のレコード抽出してみた

データ上は退院たか死亡したかからないようになっているが、他の資料と付き合わせて調べた。

レコード中の日付は陽性判明日

●4/4 死亡5(4件分しか見当たらず)

52,130001,東京都,,2020-03-05,木,,都内,80代,男性,,,,,,1

664,130001,東京都,,2020-04-02,木,,調査中,70代,男性,,,,,,1

669,130001,東京都,,2020-04-02,木,,調査中,60代,男性,,,,,,1

675,130001,東京都,,2020-04-02,木,,調査中,70代,女性,,,,,,1

4/3 死亡2

265,130001,東京都,,2020-03-27,金,,都外,70代,女性,,,,,,1

315,130001,東京都,,2020-03-28,土,,調査中,60代,男性,,,,,,1

3/31 死亡7

147,130001,東京都,,2020-03-23,月,,都内,70代,男性,,,,,,1

162,130001,東京都,,2020-03-24,火,,都内,60代,女性,,,,,,1

213,130001,東京都,,2020-03-26,木,,都内,70代,男性,,,,,,1

306,130001,東京都,,2020-03-28,土,,調査中,50代,男性,,,,,,1

307,130001,東京都,,2020-03-28,土,,調査中,60代,男性,,,,,,1

308,130001,東京都,,2020-03-28,土,,調査中,70代,男性,,,,,,1

453,130001,東京都,,2020-03-31,火,,-,60代,男性,,,,,,1

3/30 死亡1

146,130001,東京都,,2020-03-23,月,,都内,70代,男性,,,,,,1

●3/29 死亡2

50,130001,東京都,,2020-03-05,木,,都内,90代,男性,,,,,,1

179,130001,東京都,,2020-03-25,水,,都内,50代,男性,,,,,,1

(これ以前に6名の方が亡くなっているが、眠いので作業をやめた)

全て50代以上、60代70代がボリュームゾーン。年齢高いほどリスク大きいってのは本当っぽいね

2020-04-04

東京都 新たに118人感染確認 うち81人感染経路不明 新型コロナ

東京都オープンデータから4/4の感染者の内訳を出してみたぞ

年代+性別感染者数全体に占める比率
60代男性1311.02%
40代男性1210.17%
20代男性119.32%
30代男性119.32%
50代男性119.32%
30代女性108.47%
70代男性97.63%
20代女性86.78%
40代女性75.93%
50代女性65.08%
70代女性65.08%
80代男性54.24%
10女性21.69%
60代女性21.69%
80代女性21.69%
90代男性21.69%
90代女性10.85%

働き盛りの20代から60代の男性が上位。普通に考えてライブハウスが悪いとかじゃなくて出勤が悪いのでは?

2019-12-20

スーモにしてもホームズにしても、自治会町内会のこだわり検索ができないのはクソ

会費とかか回覧板有りとかゴミ当番有りとかで調べられるようにしてくれ

自治体事務委託料払ってるのだからオープンデータで公開しろ

2019-06-20

anond:20190620000138

地方自治体職員さんなら、中央官庁を調べるといいよ。

周辺市町村保育園もGoogleMapとかにマッピングしようぜと提案したんだが

「それ必要ある?」ときたもんだ。

君のセンスは全く問題ない。 政府として公開を推奨するデータ としてそのまんま例示されている。

https://cio.go.jp/policy-opendata

官民データ活用推進基本法平成28年法律103号)において、国及び地方公共団体オープンデータに取り組むことが義務付けられました。オープンデータへの取組により、国民参加・官民協働の推進を通じた諸課題解決経済活性化行政の高度化・効率化等が期待されています

推奨データセット

 推奨データセットとはオープンデータの公開とその利活用を促進することを目的とし、政府として公開を推奨するデータと、そのデータ作成にあたり準拠すべきルールフォーマット等を取りまとめたものです。

https://cio.go.jp/sites/default/files/uploads/documents/opendata_suisyou_dataset.pptx

10ページ参照。

幼稚園保育園認定こども園の一覧 をオープンデータとして公開することにより、アプリ等で地図上にマッピングすることが可能となり

この方針にしたがって、地方自治体には一生懸命まとめている部署があると思う。この部署の人と仲良くなろう。

今回のお役所キーフレーズは「オープンデータ」。オープンデータ自治体名で検索しよう。

例 文京区オープンデータ

https://www.city.bunkyo.lg.jp/kusejoho/opendata.html

子育て教育」関連のオープンデータ

保育園Excelファイル; 21KB) | (CSVファイル; 10KB)

幼稚園Excelファイル; 15KB) | (CSVファイル; 4KB)

地方の意欲ある職員さんの一助となれば。

2019-05-18

本の実売数の公開について

https://mainichi.jp/articles/20190517/mog/00m/040/008000c

見城徹紀伊国屋パブラインヘビーユーザーから、他社の出版物の売上がわかることも当たり前で、実売数はオープンデータだと思っているんじゃないだろうか。

全国各地の拠点店舗を出している紀伊國屋さんの前日のデータが翌日に見られる、こんなすごいことはない。また、私以上に見城もそう思ったものですから、とにかく、PubLine データに日々かじりつくことになりました。回収した売行きデータよりも、PubLine を見て判断をしていく、というように変わったと思います。慌ただしかった月曜日がなくなり、楽になったと思っていたのですが、それはある意味試練の始まりでもありました。毎朝出社と同時に見城から会社電話がかかってくるので、1 点 1 点売上の状況を説明するために、頭をクリアにして臨まねばならない。

また、先ほども長渕さんがおっしゃっていたように、他社のデータを見られるという機能がありますので、それも頭にいれておかねばならない。他社が真剣に売っている本を全く把握していないではないか、とよく朝からボコボコに怒られていました。

さらに、当時の PubLine は設置型の端末だったので、会社に行かないと数字が見ることができない。土日も、当時上司だった米原(一穂)と会社に行って、朝一で見城の電話を待つという日々でした。それがさらに盆、暮、正月となってくると、さすがにきつくなってきたので、その後は PubLine 当番なるものを設けて、営業部員で交代して対応していました。そこでまた少し楽になったというのもつかの間、今度は PubLine が web サービスになってパソコンがあればどこからでも見られるようになり、さらリアルタイムデータが見られるということになりました。今は、朝の 8 時から夜中の 12 時まで常に緊張の日々です。おかげさまで創業当初は週に 1 度の重版会議を行っていましたが、今は 365 日毎日です。とにかくスピード感をもって判断できるので、私たち幻冬舎は PubLine という装置を大変重宝させてもらっています

https://publine.kinokuniya.co.jp/publine/pages/contents/publine_seminar_2015.pdf

この講演録に幻冬舎新刊企画書が載っているが、「PL実数」という欄がある。パブラインの実売数を記入するのだ。

パブライン数字を見ることで、その著者が過去に(他の出版社から)出していた本の実売数は筒抜けで、「あの作家は売れない」ということが分かってしまい、新たな本の企画却下されるという話は幻冬舎に限らず他の出版社でも聞く。

それでも編集者の熱意や出版人としての判断刊行に踏み切ることも当然ある。津原泰水氏の本が実際に出版されているわけで、見城徹が「編集担当者がどれだけの情熱会社を説得し、出版に漕ぎ着けているか〜」と書いたのもまた事実なのだ

日本国紀」を攻撃されて文庫化を中止した経緯から出た発言ではあるが、「あの作家は売れない」という情報を、機密ではなく攻撃でもないと考えていた可能性は高い。

2017-05-28

オープンデータとか Code for XXX とか

もうすっかり落ち目だね。

プロダクトやサービスを生み出すための熱量全然ない。

ボランティアベースとか、東アジアでは無理だね。

アジアだと全部ダメみたい。やっぱ 偉い人の脳内文系 >>> 理系から

儒教は敵だなとつくづく思いました。 関係者の皆様はそれぞれの分野でがんばってください。

2015-10-30

鉄道Nowはどこから時刻表データを入手しているのか?

3年ほど前、鉄道Nowというシステム話題になった。

http://www.demap.info/tetsudonow/

確認したところ、今年3月に開通した北陸新幹線が走っているので、今になってもデータメンテナンスされているようである

ところで、列車を走らせるにあたり時刻表データ必要なはずだが、そのデータはどこから入手しているのだろうか?

まさか日本全国およそ9000の駅に全て訪問し、時刻表撮影してデータ化しているわけではあるまい。

どこからか入手しているはずなのだ

誰でも思いつくのは、駅探ジョルダンNAVITIMEYahoo乗換案内など、公共サービスに備わっている時刻表検索サービス機械的に収集して時刻表抽出する方法である

確かにこの方法日本全国のデータを網羅できる。しかし、このデータをもとにサービスを行ったり、商売を始めるのはNGである

なぜなら、上記のサービスベンダーは「JR時刻表」と「JTB時刻表」の内容を交通新聞社およびJTBに許諾をもらって掲載している。

このデータを無断で拝借すれば、いわゆる無断転載である

https://www.navitime.co.jp/pcstorage/html/help/etc01.html

上記リンク先にある「弘承平成14年82号」という記述交通新聞社(旧弘済出版社)の承諾済みであること、「(J)02-7」という記述JTBの承諾済みであるということである

これが無いということは、少なくとも交通新聞社JTBのいずれの承諾も得ていないということである

そして自力時刻表データを作り上げたわけでもない。

無断転載でないとすれば、いったいどうやってデータを作ったのか?

=

鉄道Nowは、時刻表データを直接売買しておらず、広告掲載することによって間接的に金銭を得ているのだから問題ない」という意見もあるだろう。

確かにその通りかもしれない。

しかし、仮に無断転載禁止データをもとに作成したサービス広告収入を得ているのだとしたら、それはいわゆる「アフィカス」なのではないか?

時刻表無断転載有無など誰も知らないから大丈夫」とタカを括られているのであれば、なおさら悪質な部類に入るのではないか?

ソースコードで言うならばGPL違反と同等かそれ以上の悪質さではないか?

私は別に鉄道Nowを潰したいのではなく、あれだけ注目されたサービスなのだから権利関係について袖を正すこと提案しているのだ。

当たり前だが、時刻表けがあってもあのサービス提供できない。なかなか苦労して開発したはずである

権利関係とき敬遠されては勿体ないではないか。

=

ところで、駅.lockyという、「日本全国およそ9000の駅に全て訪問し、時刻表撮影してデータ化」を地で行くサービス存在する。

http://eki.locky.jp/site/top

このサービスを端的に表現するなら「時刻表Wikipediaである時刻表データ作成しているのは有志である

このデータ交通新聞社JTB作成したものではないため、駅.locky内で利用する限りにおいては交通新聞社JTBの束縛を受けない。

ありがたいことに誰でも閲覧できる状態になっている。

しかしだからといって権利フリーではなく、有償無償を問わず、再配布することは禁じられている。

http://eki.locky.jp/site/about

=

東京メトロが公開したオープンデータAPIでも、時刻表データが入手できる。

もちろんこのデータ商業目的利用NGである

https://developer.tokyometroapp.jp/terms.html

=

線路に沿わせて列車を走らせる動きを再現するにあたり、線路形状データ国土地理院データを使っているのであれば、これも商用利用NGである

http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N05.html

=

以上をもって鉄道Nowへの公開質問状とする。

回答をお待ちしております

2014-10-03

国・地方自治体の口座情報オープンデータしろ

地方公共団体とか国とかの公的団体は、所有している普通預金口座・当座預金口座、郵貯口座を、

 ネットリアルタイムで開示するシステムを入れてみてはどうか?

 (但し、個人との間の入出金取引は、個人情報関係で個人名だけマスキングする。

  個人情報とは関係ない法人名は100%開示される)

★例えば

 「茨木市名義の、関西アーバン銀行当座預金口座の、10月3日の入出金状況」を、

 市民市民以外もネットで閲覧できる。

 「こういう業者に市は34万円支払ったんだ」

 「こういう業者から市に42万円入金があったんだ」

 と全てガラス貼りになる。

 最初からガラス張りのシステムを用意しておけば、

 そもそも情報公開手続きとか、開示申請云々は不要になる。

★恐らく全法人法人税固定資産税消費税等の納税情報が、全てガラス張りになる結果になる。

 つまり、全ての企業の納税額や対政府自治体取引が開示されることになる。

 

 「それは問題だ」という意見もあるだろうが、そもそも法人税納税情報は、隠すべき情報なのか?

★全ての政府自治体の入出金情報ガラス張りにするだけじゃなく、

 そのデータCSV形式で自由ダウンロードできるようにすれば、それを使った各種ビッグデータ解析が生まれる。

 今までにないサービス生まれる。

 企業の与信調査とか、こういうガラス張りシステムがあれば、ものすごく捗る

システムとしても、そんなに難しいシステムじゃないでしょ?

 銀行預金データの中から公的機関所有口座に関する情報だけ

 「外部から読み出し可能」な状況にして、SaaSサービスで外部からデータ取り出しできるようにすればいい。

 ビッグデータ革命起こしたいのなら、公共団体の出納データは相当インパクトあるのだが。

2013-08-27

2ちゃんねるの書き込みログというビッグデータオープンデータ化された件について

板と板を超えたログの付き合わせが出来るから

板の相関とか調べられそうで面白ろそうなんだが

こういう流出データを持ったり使ったりするのって

法律上どうなの?

該当する法律がなさそうな気がするんだけど。

 
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