オープンデータ取り組み自治体の
変遷に関する点分布分析
青木和人
京都府立大学 公共政策学部
2019年 社会情報学会(SSI) 学会大会 2019.9.14
於：中央大学市ヶ谷

2016年12月7日 「官民データ活用推進基本法」 成立
オープンデータも含めた官民データ活用施策について，
政府だけでなく地方自治体も実施していくことが規定．
2017年5月30日 閣議決定
「世界最先端ＩＴ国家創造宣言・
官民データ活用推進基本計画」
2020年度までに地方自治体の
オープンデータ取組率100%を
目標にすることが明記
(高度情報通信ネットワーク
社会推進戦略本部（2017）
問題の所在

地方自治体のオープンデータの取組状況
出典：福野泰介：地方自治体のオープンデータの取組状況について，入手先〈http://fukuno.jig.jp/2014/opendatajpstat〉
日本のオープンデータ都市数
2018年6月21日現在，オープンデータ取り組み自治体
都道府県では47団体 100% (47/47)すべて
市区町村では268団体 14.4%
(268/1852)，ようやく1割
オープンデータに積極的な一部の
地方自治体を除いた
大多数の地方自治体では，
オープンデータ公開は未だ
消極的な状況

オープンデータ取り組み自治体の
変遷に関する点分布分析
青木(2018)
オープンデータの取り組み自治体
の分布と近接性について、地方自
治体の所在地の空間分布を地理
情報システム(GIS)により定量的に
明らかにして、自治体の空間的近
接性がオープンデータへの取り組
みに与える影響を考察
首都圏，中部圏，関西圏の3大都
市圏
福井県を初めとする北陸地域，東
海地域，九州北部，新潟県から長
野県にかけての自治体を可視化
既往研究
図4．取り組み自治体の可視化

青木(2018) にて考察できていない課題である
2012～2017各年度ごとにオープンデータに取り組み始
めた
日本全国の地方自治体の時系列での点分布分析を行う
ことで、
オープンデータ取り組み自治体分布の推移と定量的な
集中度合いを地理情報システム(GIS)により定量的に明
らかにする．
研究目的

オープンデータ取り組み開始数の推移
2011年度 2012年1月30日福井県鯖江市で公開 1自治体（0.32%）
2012年度 福島県会津若松市，千葉県流山市，石川県金沢市の
3自治体（0.95%）
2013年度 28自治体（8.83%）
2014年度 124自治体（39.12%）
自治体オープンデータブーム
2015年度 75自治体（23.66%）
2016年度 60自治体（18.93%）
2017年度 24自治体（7.89%）
2018年度 1自治体（0.32%）
減少傾向である．
2.取り組み自治体の概観
1 3
28
124
75
60
25
1
0
20
40
60
80
100
120
140
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
都市数
図1．オープンデータ取り組み自治体数の推移

2-1. 可視化分析
年度別オープンデータ取り組み開始自治体の点分布
2012年度に2012年7月に福島県会津若松市，2012年10月に千
葉県流山市，2013年1月に石川県金沢市の3自治体（0.95%）
2012 年度取り組み開始自治体 2013 年度取り組み開始自治体
南東北，南関東，
北陸地方で取り
組みが始まった
南関東，北陸地方に
続いて，甲信越の糸
魚川市，北関東の前
橋市，東海の愛知県
や名古屋市，関西の
大阪市，京都市など

年度別オープンデータ取り組み開始自治体の点分布
2014 年度取り組み開始自治体 2015 年度取り組み開始自治体
2-1. 可視化分析
年度別オープンデータ取り組み開始自治体の点分布
新たに南九州・宮崎
県で取り組みが始ま
り，日本の全地方で
取り組みが始まった
南関東，北陸，東海，
関西，北海道道央，
北部九州，山陰地方
北海道道南・森町，
八雲町，北東北・弘
前市，北四国・徳島
県，山陽・広島市，沖
縄・豊見城市

年度別オープンデータ取り組み開始自治体の点分布
2016 年度取り組み開始自治体 2017 年度取り組み開始自治体
2-1. 可視化分析
年度別オープンデータ取り組み開始自治体の点分布
2017年度も各地方で
新たな取り組み自治
体が増えていた．
山陽・岡山県下で7自
治体もの取り組みが
始まっている点が注
目される．

2.都道府県別の取り組み自治体数
表 1．地域別取り組み開始年度
年度 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 計 (比率)
1 北海道 1 4 3 8 2.52%
2 北東北 1 1 1 3 3 9 2.84%
3 南東北 1 5 3 1 10 3.15%
4 北関東 1 10 10 12 2 35 11.04%
5 南関東 1 4 16 17 6 1 45 14.20%
6 甲信越 1 7 3 3 6 20 6.31%
7 北陸 1 1 8 15 4 1 1 31 9.78%
8 東海 6 16 8 10 4 1 45 14.20%
9 関西 4 39 9 5 1 58 18.30%
10 山陰 1 2 1 2 6 1.89%
11 山陽 4 4 7 2 17 5.36%
12 北四国 1 5 2 8 2.52%
13 南四国 1 2 3 0.95%
14 北部九州 1 2 3 4 4 14 4.42%
15 南九州 1 3 1 5 1.58%
16 琉球 1 1 1 3 0.95%
計 1 3 28 124 75 60 25 1 317
(比率) 0.32% 0.95% 8.83% 39.12% 23.66% 18.93% 7.89% 0.32%

平均最近隣距離Wの
期待値
基準化後のW
3-2. 最近隣距離分析
・オープンデータ取り組み自治体の平均最近隣距離Wは11.72km，
・全自治体の平均最近隣距離Wは7.85km
基準化後のWは、取り組み自治体0.34，全自治体0.57で，
W＜1となり，共に点分布は集中している．
取り組み自治体の基準化後のW 0.34 ＜ 全自治体のW 0.57
取り組み自治体の点分布は，全自治体の点分布に比較して，
より集中している
表 2．最近隣距離分析結果
県・市区
町村数
最小
(km)
最大
(km)
平均
W (km)
標準偏差
(km)
日本の国
土面積
k㎡
平均最近
隣距離の
期待値
E (W)
基準化後の
平均最近隣
距離の期待
値 E (W)
取り組みが開始された地方
すべての
県・市区町村
1,963 0.00 642.54 7.85 15.87 378,000 13.88 0.57
オープンデータ
取り組み自治体
317 0.65 113.96 11.74 13.94 378,000 34.53 0.34
2011年度
取り組み
1 - - - - - - - 北陸
2012年度
取り組み
3 182.20 302.45 222.28 69.43 378,000 354.96 0.63 南東北、南関東
2013年度
取り組み
28 0.23 373.87 66.51 107.11 378,000 116.19 0.57
北関東、東海、関西、甲信越、
北海道道央、北部九州、山陰
2014年度
取り組み
124 1.08 806.99 26.81 75.79 378,000 55.21 0.49
北海道道南、北東北、北四
国、山陽、沖縄
2015年度
取り組み
75 0.41 737.08 41.22 87.66 378,000 70.99 0.58 南九州
2016年度
取り組み
60 2.21 658.22 39.95 86.65 378,000 79.37 0.50
2017年度
取り組み
25 10.93 137.71 58.84 39.24 378,000 122.96 0.48
2018年度
取り組み
1 - - - - - - -

3-3. カーネル密度推定分析
K関数法による点分布分析であるカーネル密度推定法による
空間平滑化による取り組み自治体のホットスポットの抽出
観測点に対しカーネルと呼ばれる関数を置き，全てのカーネル
関数の和を地域内における確率密度として定義することによっ
て点データを平滑化
バンド幅は取り組み自治体間の最近隣距離において98%の自治
体が含まれる50kmに設定
半径50km圏内に含まれる取り組み自治体の点分布の空間平滑
化によるホットスポット抽出

3-3. カーネル密度推定分析
最も集中したホットスポット
(赤色)
首都圏 中心から半径30km
関西圏 中心から半径25km
中部圏，福井県，東海地域
に中規模に集中したホットス
ポット(黄色)

3-3.主なホットスポットの集中状況
カーネル
密度推定
量が最大
大阪市
中心部の
38.55

①可視化分析からは，
2011年度-北陸，2012年度-南東北，南関東，2013年度
-，北関東，東海，関西，甲信越，北海道道央，北部九
州，山陰，2014年度-北海道道南，北東北，北四国，山
陽，沖縄，2015年度-南四国，南九州に順に各地方で開
始され，2015年度に全地方での取り組みが始まったこと
が地図上で明確化された．
おわりに 本研究の意義

(2) 2012～2017各年度の最近隣距
離分析からは，
2013年度まで点分布は集中してい
なかったが，
2014年度から集中する傾向となり，
最も集中していたのは2017年度の
基準化後E(W)は0.48であった．
また，各年度の最近隣距離の平均
から，新たにオープンデータに取り
組み始める自治体の近隣距離は
おおむね40～50km圏あたりである
ことが推察された．
おわりに 本研究の意義
図4．取り組み自治体の可視化

(3)カーネル密度推定分析からは，
2013年度で北陸地方で小規模に集中したホットスポット，
2014年度に関西の中心，大阪市周辺で最も集中したホ
ットスポット，南関東で中規模に集中したホットスポット，
東海，北陸地方で小規模に集中したホットスポット
2015年度では南関東，関西地方で中規模に集中したホ
ットスポット
2016年度で南関東，関西地方で中規模に，岡山県，広
島県周辺で小規模に集中したホットスポットが確認でき
た．
おわりに 本研究の意義

・本稿は2019年6月21日現在のオープンデータ取り組み自治体
の所在地のみを対象とした点分布分析であり，県・市区町村の
区別やその規模の大小，公開しているオープンデータの種類や
数などは考慮していない．
・前年度に取り組みが開始された自治体の影響で次年度に取り
組みが開始される自治体があることが想定されるため，前年度
取り組み自治体と次年度取り組み自治体の最近隣距離分析を
行うことも必要である．
・取り組みを開始する自治体の施策決定には，本稿で対象とし
た空間的圧力だけでなく，地方議会における議論や地域情報化
アドバイザー，オープンデータ伝道師などの国からの働きかけの
影響も考慮した上で明らかにしていく必要があろう．
今後の課題