公共データとは。Qiitaの100選から国のデータをAIに渡す前に決める3つを整理

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。今回紹介するのは、Qiitaの記事です。Retro-Maidさんが、日本の公共データを100項目選んでまとめています。

この記事は、私が保存したブックマークの1つです。AIに渡す前に、渡す物と渡さない物を分ける。私は過去の記事でそう書きました。それと同じ向きで読めるデータの話だったので、取り上げます。ChatGPTやClaudeを仕事に使っていると、国のデータを調べものに生かしたくなる場面があります。そんな時にどこから見ればよいか、その地図として読みました。

読み方の筋は、入口、地図・不動産、気象・防災、企業・調達・医療、暮らし・文化、使う前の確認、試す前に決めること、の順です。私はこれらのデータを使って確かめたわけではなく、元記事を読んで整理した記事です。元記事の数字や主張は、Retro-Maidさんが書いていることとして紹介します。

Qiitaの記事（国のデータの入口）

実務上は日本の統計データ活用の事実上の標準入口になっている、という感覚です。

統計のデータを探す時に多くの人が最初に通る入口はe-Statだ、という意味です。国のデータを探す出発点は、ここです。書いたのはRetro-Maidさん。

日本の公共データ100項目を、カテゴリ別に整理しています。

公共データとは、国や自治体が誰でも使える形で公開しているデータのこと。地図、統計、気象、防災、企業情報、医療、交通、文化財と、分野はとても広いんです。

最初の項目は、デジタル庁のe-Govデータポータルです。

元記事によると、中央省庁のオープンデータを一元的に探せる窓口で、人口・世帯、運輸・観光、教育・文化など12のカテゴリと、30以上の提供組織から絞り込めます。

Retro-Maidさんが気に入っているのは、単なるファイル置き場ではない点だそうです。複数のデータをテーマ別にまとめたショーケースや、利用者が活用事例を投稿できる機能まであります。

次の入口がe-Stat API。総務省統計局と統計センターが出している、政府統計をソフトから直接取り出す窓口（API）です。国勢調査や労働力調査、家計調査などを横断して扱えます。

国勢調査だけでも規模が大きく、元記事は令和2年の調査で8,474ファイルが公開されていると書いています。時系列は1920年の第1回調査までさかのぼれます。

ほかにも、17分野の指標を見られる統計ダッシュボードがあります。2025年3月24日に終わったRESAS APIの代わりに使える、と元記事は整理しています。

法令を取り出せるe-Gov法令APIは、2025年3月にVersion 2へ新しくなりました。

私の読みはシンプルです。100項目を最初から全部見ようとせず、入口を2つに絞って探し始めます。

Qiitaの記事（地図・不動産）

不動産まわりのデータを一つの窓口で片付けたいなら、これが本命です。

不動産に関わる情報を一つの窓口で調べたいなら、国土交通省の不動産情報ライブラリが本命だ、と元記事は言っています。

Retro-Maidさんは、取引の実情から防災、都市計画、周辺施設、人口統計まで、30種類以上をAPIで取れる統合の窓口と整理しています。

土台になるのが国土数値情報です。行政区域、鉄道、道路、公共施設、土地利用、災害リスクといった、国土の基礎になる地図のデータが並びます。GIS（地図の上でデータを扱う仕組み）の分析で、本当によく使うそうです。

地図の背景には地理院タイル。国土地理院が、標準地図や写真、標高、災害情報などを地図用の画像に切って配っています。まずは配信中の一覧ページを眺めるのが早い、と書かれています。

住所を扱うなら、デジタル庁のアドレス・ベース・レジストリと、日本郵便の郵便番号データ。前者は、住所の体系が地番と住居表示の2つに分かれている問題を解消するために、整備が進んでいます。

3Dで見るならPLATEAU。建物や道路を高さ付きの3Dにした都市のモデルで、全国200以上の都市で整備が進んでいます。法務省の登記所備付地図データは、全国の地番や筆界（土地の境目）を地図の形にしたものです。

測量法の基本測量成果にあたるデータは、使う時に申請が要る場合があります。

私の読みは、地図に重ねると数字が場所の話に変わる、という点です。町や取引先の住所に置き換えた瞬間に、国のデータが自分の話になります。

Qiitaの記事（気象・防災）

個人的に便利だと思うのが、地図上でクリックした地点のハザード情報をまとめて確認できる「地震ハザードカルテ」機能で、地点ごとの当たりをつけるのに重宝します。

地図でクリックした地点の地震の危なさをまとめて見られて、地点ごとにあたりをつけるのに重宝する、という意味です。

Retro-Maidさんが挙げたのは、防災科学技術研究所のJ-SHISにある地震ハザードカルテでした。

J-SHISは、全国の地震ハザード情報を共通の基盤として公開しています。

確率論的地震動予測地図や、地形・地盤分類250mメッシュ（地図を250メートル四方の升目で区切ったもの）、液状化履歴地図までそろっています。

気象庁の過去の気象データ・ダウンロードは、気温、降水量、風、日照時間、湿度、積雪などを、地点と期間を選んで取れます。日別、時別、10分別と集計の単位も選べます。

速報性が要るなら、気象庁の防災情報XML。警報・注意報、地震、津波、台風、火山の情報が、機械が読める電文（XML形式）で届きます。

避難所は、指定緊急避難場所・指定避難所データ。洪水、崖崩れ、高潮、地震、津波、大規模な火事、内水氾濫、火山現象の8つの災害種別に分かれています。

地盤まで掘るなら、K-NETとKiK-net（全国約1,700ヵ所の強震計の記録）や、20万件超のボーリング柱状図を探せるKuniJiban、水位や流量の水文水質データベースがあります。

ただし元記事は、重要な意思決定の唯一の根拠にしないよう勧めています。例えばKuniJibanは、設計や施工に使うなら別に詳しい地盤調査が勧められています。この点は第7章でまた出てきます。

私の読みは、地点ごとの当たりをつける用途と、決定の根拠にする用途を分けて使う、です。

Qiitaの記事（企業・調達・医療）

国税庁が提供する法人番号公表サイトのAPIで、法人番号、商号または名称、本店所在地の「基本3情報」を検索・取得できます。

取引先の会社の基本情報は、国税庁のAPIで引ける、という意味です。法人番号公表サイトのWeb-APIは、法人番号、商号または名称、本店所在地の基本3情報を検索・取得できます。

元記事によると、利用に使うアプリケーションIDの発行まで、2週間〜1か月ほどかかります。使う予定があるなら早めの申請が良い、とRetro-Maidさんは書いています。

待ち時間が出るものなので、使う前に段取りを見ておきたいところです。

複数の省庁の情報をまとめて見たいなら、経済産業省のgBizINFO。法人番号を軸に、500万社を超える法人の基本情報、補助金の採択、届出・認定、調達の実績、特許が法人ごとに結びついています。

上場企業の開示は、金融庁のEDINET API。有価証券報告書や大量保有報告書などを取れます。画面から文字を機械で抜き取るスクレイピングは禁止で、API経由が必要です。

調達の側では、調達ポータルの落札実績（平成25年度以降をCSVで取得）と、中小企業庁の官公需情報ポータルの検索APIがあります。医療情報ネットのオープンデータは、病院や診療所、薬局の基本情報です。

AI氣道『ローカルLLMはどこまで実用か、外のAIに渡す前に手元で個人情報を置き換える』より

「私なら、AIに渡す前に、家族とクライアントの情報を、渡す物と渡さない物に分けます！」

渡す物と渡さない物を先に分ける話を、私は『ローカルLLMはどこまで実用か、外のAIに渡す前に手元で個人情報を置き換える』で書いています。

公共データは、誰でも見られる形で公開されています。でも、それを自分の取引先リストや社内の数字と並べてAIに渡すとなると、話が変わります。

元記事の項目は、公開された側の情報です。取引先の名前や社内の数字を足すのは、自分の側の判断になります。地味ですが、ここが先です。

Qiitaの記事（暮らし・文化）

自動体外式除細動器（AED）の設置場所、利用可能時間、設置施設の情報をまとめた、まさに命に関わる緊急対応系のデータセットです。

AEDの設置場所や利用できる時間、設置している施設をまとめた、命に関わるデータだ、という意味です。自治体ごとに公開される形で整えられています。

このAEDは、デジタル庁が公開する自治体標準オープンデータセット（自治体が同じ形でデータを出すための31項目の決まり）の1つです。

ほかに公共施設、文化財、子育て施設、公衆無線LAN、介護サービス事業所、学校給食献立、通学区域、消防水利、公営駐車場、投票所、ごみの分別方法などが並んでいます。

食べ物なら、文部科学省の食品成分データベース。日本食品標準成分表（八訂）増補2023年に基づいて、エネルギーやたんぱく質、ビタミン、ミネラルを引けます。

移動なら、国土交通省が整えたGTFS-JP（バスの経路と時刻表を、事業者と開発者でやり取りするための共通の形式）。

公共交通オープンデータセンターでは、鉄道、バス、フェリー、航空、シェアサイクルの運行情報が取れます。

本や研究を探すなら、国立国会図書館サーチAPI、ジャパンサーチ、CiNii Research API、科研費のKAKEN APIです。論文や図書の書誌情報（題名や著者など）を横断して検索できます。

元記事は、使う時の注意も書き添えています。AED設置箇所は正確性が保証されないので、定期的な最新性の確認が勧められています。子育て施設の定員や空き状況は更新が頻繁なので、更新日時の列を見るよう案内しています。

ジャパンサーチは、連携先ごとに利用条件が違うことがある点にも要注意です。

私の読みは、生活の足元のデータほど、鮮度や誤りを含みうるという元記事の注意を、一緒に持っておく、です。

Qiitaの記事（利用前の注意）

いずれも「なんとなくオープンデータっぽいから大丈夫だろう」で済ませず、最終的には必ず各リンク先の最新規約を確認してください。

「なんとなくオープンデータっぽいから大丈夫だろう」で済ませず、各リンク先の最新の規約を必ず読んでください、という元記事の念押しです。

元記事は、ライセンスの書き方がいくつかに分かれる点を整理しています。公共データ利用規約（PDL1.0）は、出典の表示が必須です。

加工したら、加工した旨と加工した主体を書く決まりで、未加工のように見せて公表するのは禁止されています。

ほかに、政府標準利用規約、CC BY 4.0（出典を書けば自由に使える国際的な決まり）、MITなどの開発ツール向けライセンスがあります。

ツールのライセンスとデータのライセンスは別建てで、ツールが自由だからデータも自由とは限らない、とのことです。

APIを使う時の実務の注意もあります。登録や審査に時間がかかるもの（法人番号公表サイトは2週間〜1か月ほど）、アクセスの回数を制限するもの、EDINETのようにスクレイピングが禁止のもの。

指定の文言をそのまま書く決まりのクレジット表記もあります。

測量法の基本測量成果にあたる基盤地図情報や地理院タイルの一部は、使う時に申請が要る場合があります。

正確性にも注意が書かれています。都市計画決定GISデータは、建築確認申請や不動産取引の説明資料としての正確性は保証されません。JARTICの交通量データも、正式な調査結果として出されているものではありません。

AI氣道『Nemotronとは。NVIDIAが言うAIの所有を個人と小さな会社の目線で整理』より

「合格の基準。渡さない情報の線。それから、真ん中に置く言葉です。」

合格の基準と渡さない情報の線を先に決める話を、私は『Nemotronとは。NVIDIAが言うAIの所有を個人と小さな会社の目線で整理』で書いています。

元記事が最後にまとめた確認は4点です。商用利用はできるか。出典表示は必要か。加工した時の明記は要るか。再配布はできるか。

私の読みは、この4点は、合格の基準を先に決めておく話と同じ向きだ、です。『真ん中に置く言葉』とは、AIを替えても自分の側に残る自分の言葉、という私の言い方です。この4点も、その言葉の一つにできます。

Qiitaの記事（正確性・鮮度）

重要な意思決定の唯一の根拠にしないほうが賢明です。

重要な決め事を、公共データだけを根拠にして決めないほうがいい、という元記事の注意です。第3章からここへつながります。元記事の100項目は、並べるだけでも広い世界です。

全部を試そうとすると、手が止まりやすくなります。

だから最初に持ち帰る1つは、試す前に、自分のことで人が決める所を3つ書き出すことです。紙でもメモ帳でも構いません。

1つ目は、どのデータで何を知りたいか。元記事の項目から1つ選びます。例えば、自分の町のハザード情報ならJ-SHISや避難所の一覧。取引先の法人情報なら、法人番号公表サイトやgBizINFOです。

2つ目は、AIに渡す物と渡さない物の線。自分の顧客や社内の情報と、公共データを並べて渡さないか、先に決めます。

元記事も、小地域の統計を扱う時は、組み合わせた先のデータも含めて個人が分かってしまう可能性に気を配るよう書いています。

3つ目は、最初に試す1つ。設定の変更も送信もしません。リンク先の利用規約を読んで、第6章の4点をチェックするだけ。リンク先の規約には、商用利用の可否や出典の書き方が載っています。読むだけなので、何も壊れません。

AI氣道『AIエージェントに作業は任せても判断は任せない、まさおさんが語るマネジメントの習慣』より

「私なら、入口と出口は自分が持ち、中間はAIに任せます。」

入口と出口は自分が持ち、中間はAIに任せるという話を、私は『AIエージェントに作業は任せても判断は任せない、まさおさんが語るマネジメントの習慣』で書いています。

入口は、何を知りたいか。出口は、その答えをどう使うか。この2つを自分が持って、間にある集めて並べる作業をAIに任せる。その書き出しは、そのまま入口と出口の線引きになります。

この記事の末尾に、AIエージェントに渡す依頼文の囲みを置いています。

私の読みは、最初はお客様に出す資料でなく、自分だけが読む調べものから、です。

Qiitaの100選から国のデータを、7つの章で追ってきました。入口はe-Govデータポータルとe-Stat API。そこから地図、気象・防災、企業、暮らしへ広がります。

元記事は、データごとに利用の条件が違うと繰り返し書いています。出典の表示、加工の明記、商用利用、再配布の4点は、リンク先で確かめるのが基本です。

私の読みは、国のデータの世界は広いからこそ、全部を見ようとしないほうがいい、です。入口を2つに絞って、自分の町や取引先の情報から探し始めます。

AIに渡す線と合格の基準は、使い始める前に自分で決める。あなたの仕事の調べものから、小さく始めてみませんか？

この記事で学んだことを誰かに教えて恩送りして学びを深めよう！