地方自治体オープンデータ：地元の課題を発見

都道府県・市町村のオープンデータポータルが整備されてきています。住民サービスの課題、地元産業の状況、観光トレンドなど、地域に根ざしたデータが豊富。今回は東京都オープンデータカタログサイトの CSV（Comma-Separated Values） を例に取り込んでみます。

東京都の人口統計CSVを取得して可視化

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt
# 東京都オープンデータカタログ「住民基本台帳人口」CSV# （実際のURLは https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/ から取得）URL = "https://www.toukei.metro.tokyo.lg.jp/juukiy/csv/jy00000001.csv"
# 文字コードは Shift_JIS が多い（自治体CSVあるある）df = pd.read_csv(URL, encoding="shift_jis", skiprows=4)
# カラム名を確認 → 整形df.columns = [c.strip() for c in df.columns]df = df.rename(columns={df.columns[0]: "区市町村", df.columns[1]: "人口"})
# 23区のみ抽出（「区」で終わる）ku23 = df[df["区市町村"].astype(str).str.endswith("区")].copy()ku23["人口"] = pd.to_numeric(ku23["人口"], errors="coerce")top10 = ku23.nlargest(10, "人口")
# 可視化plt.figure(figsize=(10, 5))plt.barh(top10["区市町村"][::-1], top10["人口"][::-1])plt.xlabel("人口（人）")plt.title("東京都 23区 人口上位10（住民基本台帳）")plt.tight_layout()plt.show()

データ取得の留意点（2026年5月時点）

• 集約サイト: DATA.GO.JP（政府CIO）が国＋自治体のオープンデータを横断検索可能。各自治体の単体ポータルもある（東京都、横浜市、福岡市など）。
• ライセンス: 政府標準は CC BY 4.0 だが、各自治体で異なる場合あり。自治体ごとに利用規約を確認。
• フォーマット: CSV / Excel / GeoJSON / Shapefile / PDF（Portable Document Format）（!）と多様。PDF が最大の敵 ─ パースが必要。
• API（Application Programming Interface）: ほとんどの自治体は API を持たず、バルクダウンロードが中心。CKAN ベースの自治体（神奈川県、福井県等）は API 提供。
• 更新頻度: 自治体・データ種別による。年1回〜不定期。「いつのデータか」を必ず確認。
• データの欠損: 小規模自治体ほどデータ整備が進んでない。全国分析を狙うときは「カバレッジが低い」前提で。
• 仕様変更: 担当者の変更・予算カットなどでデータ提供が止まる例あり。ローカル保存 + リトライ通知が現実的。
• 民間集約サービス: オープンデータステーション（民間）など、複数自治体データを統一フォーマットで提供する有償サービスも。

次回予告

EP.11 は海外オープンデータ活用例。イギリス・米国の先進事例を。