活用事例
更新日 2023-06-01
京都市オープンデータの活用事例の御紹介
このページでは、京都市のオープンデータを企業や大学、市民等が発展的に活用した事例を掲載しています。
※ アプリケーションはこちらのページで紹介しております。
もしこのページでの活用事例紹介を希望される場合は、お問い合わせフォームから御連絡をお願いします。審査のうえ掲載させていただきます。
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更新日 2023-06-01
大学における活用

【データ分析結果発表会「京都市オープンデータに基づくデータサイエンティスト活動の実践」】
京都大学工学部情報学科では、オープンデータを分析して定量化・可視化し、課題解決や行政活動を支援することを「学」の役割と捉え、京都市のオープンデータの分析を授業の一環として行っています。
平成29年1月27日には、数理工学セミナーの一環として6名の学生が行ったデータ分析結果発表会「京都市オープンデータに基づくデータサイエンティスト活動の実践」を開催し、京都市オープンデータポータルサイトのデータを活用した分析結果を報告しました。発表テーマと活用したデータは以下のとおりです。
発表テーマ | 活用したデータ |
---|---|
京都市の将来人口推定 | 人口統計 |
下京区の高齢化率に関する考察 | 人口統計 |
京都市における小売業・卸売業の就業者数と年間商品販売額の関係分析 | 商業統計 |
データから見る京都市の防災 | 指定避難所等一覧、AED位置情報 など |
京野菜のブランド力調査 | 京都市中央卸売市場第一市場 年報 |
京都の修学旅行客の地方別比較 | 京都観光総合調査 |
更新日 2023-06-01
大学院における活用

令和3年5月~8月にかけて、京都大学大学院の社会情報学専攻における「問題発見型/解決型学習(FBL/PBL)」の一環として、5名の受講生がオープンデータを用いた社会問題解決ツール(アプリケーションソフトウェア)を試作しました。
京都市職員による講演及び意見交換をとおして受講生は改良を重ね、最終成果物が社会情報学専攻全体の場で発表されました。(新型コロナウイルス感染症対策のため、本市職員も含めて全員が全期間Web会議システムをとおして授業に参加しました。)発表会の資料は次のとおりです。
https://www2.city.kyoto.lg.jp/sogo/toukei/Rikatsuyou/Opendata/kyoto_city_FBL.pdf
なお、当ファイルとその内容はオープンデータではありませんので御注意ください。
更新日 2023-06-01
京都の宿泊施設(地図による可視化の取組)

立命館大学文学部地理学教室では、京都市がオープンデータとして提供している「旅館業法に基づく宿泊許可施設一覧」の住所情報をもとにアドレスマッチングして、地図上での可視化に取り組んでいます。市内では、過去数年間で簡易宿所等を中心に宿泊施設が急増しており、そのことが上の図からも視覚的にも確認できます。
【ArcGISOnline アドレス(http://arcg.is/11efjD)】
当サイトの情報はCC-BYとして提供いたしますので、データはどのように使っていただいて構いません(画像を使用する場合にはesri、HERE等のロゴの付いた状態でキャプチャし、電子化または印刷して頂ければ幸いです。)。
当サイトのアドレスマッチングには一部不完全なものもあるかもしれません。位置が正確に反映できていないなどの事情により、利用者等に何らかの損害が発生したとしても、かかる損害については一切の責任を負いませんのでご了承くさだい。
また、明らかな位置情報の間違いなどがございましたら、サイトの品質向上のため、該当する箇所をお知らせいただけると幸いです(オープンデータポータルサイトの問い合わせフォーム等をご活用ください。)。
提供:立命館大学文学部地理学教室
更新日 2023-06-01
スマートフォンアプリにおける活用

このアプリは、京都市歴史資料館の「いしぶみ名称・住所・位置情報」を利活用して、京都市内の民間企業グループ「京なかGOZAN(きょうなかござん)」が開発しました。京都に点在する1,400以上のいしぶみ(石碑、道標)の検索、ルート案内等ができるアプリです。
App StoreのURL App Storeからダウンロード
Google PlayのURL Google Playで手に入れよう
更新日 2023-06-01
京都のオープンデータを簡単に使えるPythonパッケージ

様々なデータを視覚化や分析するためのPythonのライブラリに「Pandas(パンダス)」というものがあります。そのPandasに京都市のオープンデータを読み込ませて利用するには、通常、そのデータをPandas用に加工処理する必要がありますが、この econ_kyoto を利用すると、面倒な加工処理なしにPandasに読み込ませることができ、素早い視覚化や分析が可能となります。