The Basic Act on the Promotion of Public and Private Data Utilization obligates the national government and local public bodies in Japan to advance open data initiatives. The Digital Agency is responsible for coordinating open data policies across the government.
「官民データ活用推進基本法」により、日本の国および地方公共団体にはオープンデータの推進義務が課されています。オープンデータ政策の政府全体での統括・調整はデジタル庁が担っています。
Taking this opportunity, we have begun designing and deploying our own CKAN environment, while also advancing exploratory collaborations with local governments such as Yamaguchi Prefecture for future integration and utilization.
これを契機として、当社でも独自のCKAN環境の設計・導入に着手し、山口県などの自治体との連携・活用に向けた実証的な協力も進めています。
熊谷市は、副市長主導のDX推進本部の支援でFIWARE Orion基盤のオープンデータカタログを構築したが、原課からのデータ収集が最大の課題である。業務担当は効果を実感しづらく動機が弱いほか、デジタル推進課はCSV/Excelの手作業や個人情報の匿名化に負担がある。利活用促進も不十分で、APIは市民には扱いづらく、現状は「公開可能なデータをとりあえず公開する」段階にある。
Kumagaya City built an FIWARE Orion-based open data catalog supported by its DX HQ, but the biggest issue is data collection from departments. Staff lack motivation due to unclear benefits, while the Digital Promotion Division manually processes CSV/Excel and handles anonymization. Utilization is still low, APIs are hard for citizens to use, and the initiative remains at an early “publish whatever can be published” stage.
We have built a catalog-based CKAN data platform that integrates data sources such as MLIT and PLATEAU’s 3D urban models. It includes custom harvesting plugins, 3D web map visualization, Playwright-based automated testing, and an OpenAI-powered intelligent assistant, and can be deployed in a ready-to-use form.
私たちは、MLITやPLATEAUの3D都市モデルなどのデータソースを統合した、カタログベースのCKANデータプラットフォームを構築しました。カスタム収集（ハーベスティング）プラグイン、3D Webマップ表示、Playwrightによる自動テスト、OpenAIベースのインテリジェントアシスタント機能を備え、すぐに利用可能な形でデプロイできます。
私たちは、MLITやPLATEAUの3D都市モデルなどのデータソースを統合した、カタログベースのCKANデータプラットフォームを構築しました。カスタム収集（ハーベスティング）プラグイン、3D Webマップ表示、Playwrightによる自動テスト、OpenAIベースのインテリジェントアシスタント機能を備え、すぐに利用可能な形でデプロイできます。
We have built a catalog-based CKAN data platform that integrates data sources such as MLIT and PLATEAU’s 3D urban models. It includes custom harvesting plugins, 3D web map visualization, Playwright-based automated testing, and an OpenAI-powered intelligent assistant, and can be deployed in a ready-to-use form.
私たちは、MLITやPLATEAUの3D都市モデルなどのデータソースを統合した、カタログベースのCKANデータプラットフォームを構築しました。カスタムハーベスティングプラグイン、3D Webマップ表示、Playwrightによる自動テスト、OpenAIベースのインテリジェントアシスタント機能を備え、すぐに利用できる形でデプロイ可能です。
私たちは、MLITやPLATEAUの3D都市モデルなどのデータソースを統合した、カタログベースのCKANデータプラットフォームを構築しました。カスタムハーベスティングプラグイン、3D Webマップ表示、Playwrightによる自動テスト、OpenAIベースのインテリジェントアシスタント機能を備え、すぐに利用できる形でデプロイ可能です。
In CKAN, FileStore stores original files and provides downloads, DataStore loads structured data into PostgreSQL for API-based search, and Datapusher automatically ingests CSV/XLS files. In practice, a recommended setup is to store small files (<50 MB) in the DataStore for querying, and large files (>50 MB) in S3 for download-only.
CKANでは、FileStoreが元ファイルの保存とダウンロード提供を行い、DataStoreが構造化データをPostgreSQLに格納してAPI検索を可能にし、DatapusherがCSV/XLSを自動取り込みします。運用上は、小容量（<50MB）はDataStoreで検索可能にし、大容量（>50MB）はS3でダウンロード専用にする構成が推奨されます。
CKAN mainly provides the Action API (CRUD and user management), the Harvest API (automatic acquisition and synchronization of external catalogs), and the DataStore API (querying data ingested into the DataStore). By combining these, migration, synchronization, and search can be achieved. Additional interfaces such as the Resource API and ckanext-dcat are also available.
CKANには主に、Action API（CRUDやユーザー管理）、Harvest API（外部カタログの自動取得・同期）、DataStore API（DataStore取り込みデータの検索）があり、これらを組み合わせて移行・同期・検索を実現できる。また、Resource APIやckanext-dcatなども利用可能である。
CKANには主に、Action API（CRUDやユーザー管理）、Harvest API（外部カタログの自動取得・同期）、DataStore API（DataStore取り込みデータの検索）があり、これらを組み合わせて移行・同期・検索を実現できる。また、Resource APIやckanext-dcatなども利用可能である。
A dataset schema defines the fields, types, and constraints of a dataset so tools and users can validate and preview data correctly. A data dictionary explains each column’s name, type, and meaning so users can interpret data properly. With both in place, data becomes easier to preview and more consistent to use.
データセットスキーマは、データの項目・型・制約を定義し、ツールや利用者が正しく検証・プレビューできるようにするものです。データディクショナリは、各列の名称・型・意味を明示し、利用者がデータを解釈しやすくします。これらにより、データのプレビューが容易になり、利用も一貫します。
Our platform supports multiple visualization modes: Map View displays CSV data with latitude/longitude as markers on a map; the 3D Cesium Viewer renders CityGML/3D Tiles by specifying a tileset.json; Data Graph visualizes tabular data with configurable X/Y axes and grouping; and the Timeline view generates time-series line charts without the need for external tools.
本プラットフォームは複数の可視化に対応しており、Map Viewでは緯度経度付きCSVを地図上に表示し、3D Cesium Viewerではtileset.jsonを指定するだけでCityGML/3D Tilesを3D表示できます。Data Graphでは表形式データをX/Y軸設定やグループ別で可視化し、Timelineでは外部ツール不要で時系列折れ線グラフを生成できます。
本プラットフォームは複数の可視化に対応しており、Map Viewでは緯度経度付きCSVを地図上に表示し、3D Cesium Viewerではtileset.jsonを指定するだけでCityGML/3D Tilesを3D表示できます。Data Graphでは表形式データをX/Y軸設定やグループ別で可視化し、Timelineでは外部ツール不要で時系列折れ線グラフを生成できます。
