何ができるのか 日本の国土交通省「自動車のリコール・不具合情報」から自動車の故障・不具合の情報データをJSON形式でダウンロードすることが出来ます． どんな出力か 以下のような「改行区切りのJSONファイル」で出力されます {"番号":"1","受付日":"2022年10月31日","住所":"福島","申告方法":"ﾌﾘｰﾀﾞｲｱﾙ","車名":"ニッサン","通称名":"エクストレイル","初度登録年月":"不明","総走行距離":"不明","型式":"NT32","原動機型式":"不明","不具合装置":"制動装置","発生時期":"不明","申告内容の要約":"信号待ちからの発進時、前車がある程度離れていたはずにも関わらず、自動ブレーキが作動した。","keywords":[]} {"番号":"2","受付日":"2022年10月31日","住所":"岩手","申告方法":"ＨＰ"
（今回作っていく広域点群データの完成図です） 3Dデータを有効に可視化したい PLATEAUのデータを利用することで、地図 + 地形データの上に詳細な建物データを配置するなど3Dデータを活用したリッチな表現が比較的簡単に出来るようになりました。 が、3Dモデルはテクスチャ（ビルの外観など）を貼り付けるとWeb地図上ではかなーり動作が重たくなってしまう上、モデルが整備されていない・もしくは整備されているが、詳細な形状がモデリングされておらず四角い箱になっていたり、テクスチャが存在しなかったりする都市だと、こんな感じでちょっと寂しい絵面になってしまいます。 そこに、詳細な色付き点群データを利用して乗っけると一気にリッチな感じになりますね！ 詳細な広域3Dメッシュモデルがテクスチャ付きで整備されていれば、それを利用すれば良い話ではあるのですが、全国分整備するにはお金も時間もかかります。 なので、
最終更新日： 2020年3月4日 AIの高まりとともにデータの大切さが再認識される今、オープンにさまざまなデータが公開され、気軽に活用できるようになっています。 オープンデータの存在は、膨大なデータから学習を行う機械学習にとって不可欠で、構築したいAIに合わせてオープンデータを選択し、活用することが必要です。 一方、オープンデータのみでは競合優位性のあるAIは構築できません。マクロなオープンデータと、独自に収集したミクロなデータを組み合わせて、独自のAIを構築していくことが重要です。 オープンデータを活用したサービスを構築する際には、サービスのUX（ユーザー体験）を高め、いかにユニークなデータを取得できるかが勝負なのでオープンデータに頼りすぎないようにしましょう。 今回、オープンデータ・データセットを6カテゴリに分類し、100個選出しました。自身のサービスやAIの構築に活かせそうなデータを
地域経済分析システム（RESAS：リーサス）は、地方自治体の様々な取り組みを情報面から支援するために、内閣官房新しい地方経済・生活環境創生本部事務局が提供する、産業構造や人口動態、人の流れなどの官民ビッグデータを集約し、可視化するシステムです。
2020年8月25日、Google AIのブログ“Google AI Blog”で、オンラインで公開されているデータセットの分析に関する記事が投稿されました。この分析はGoogleが提供するDataset Searchを使用して実施されています。なお、この記事は、セマンティックウェブに関する国際会議である2020 International Semantic Web Conference (ISWC 2020)に採択された論文“Google Dataset Search by the Numbers”を要約したものとなっています。 Dataset Searchはschema.orgの標準に沿ったメタデータから、データセットを収集しています。Dataset Searchにインデックスされているデータセットの件数は3,100万件以上であり、4,600件以上のインターネットドメインからそれらが収
東京都では、行政が保有するデータを、機械判読可能な形式、二次利用可能なルールにより公開することで、行政の透明性や住民サービスの向上等を目指すオープンデータの取組を推進しています。 この取組は、東京版「Society5.0」である「スマート東京」の実現に向け、官民が連携してデータ利活用を推進していく施策の一つです。 交通局では、公共交通オープンデータ協議会【注1】が主催する「東京公共交通オープンデータチャレンジ」の他、同協議会が運営する「公共交通オープンデータセンター」を通じて、先駆的に都営交通のデータをオープンデータとして提供しています。 このうち、都営バスのバスロケーション（現在地）データについて、従来形式の動的データに加え、国土交通省が標準形式として新たに定めた「GTFSリアルタイム形式」【注2】のデータについても提供を開始いたしました。これにより、さらに多くのアプリ等の開発者が、都営
弁護士ドットコム株式会社（東京都港区、代表取締役社長：内田 陽介）と情報・システム研究機構 国⽴情報学研究所（NII、東京都千代⽥区、所⻑：喜連川 優）は学術研究分野でのデータ活⽤促進に向けて提携し、弁護士ドットコム（https://www.bengo4.com/）が運営するインターネット法律相談サービス「みんなの法律相談」における質問および回答のテキストを研究⽤データセットとして無償提供いたします（*1）。 「みんなの法律相談」は2007年にスタートし、現在の累計相談件数は約87万件にのぼる日本最大級の法律相談データベースです。トラブルに遭遇した方がインターネット上で質問をすることができ、弁護士が回答をすることで、トラブルの解決へむかっていただくことを目的としています。 国⽴情報学研究所（NII）は、様々な⺠間企業から各種のデータセットを受け⼊れて研究コミュニティーに提供する「情報学研究
機械学習でアルゴリズムを構築する上で重要なのが「データセット」です。アルゴリズムの精度を上げるためにはより多くのデータと時間が求められますが、十分に大規模なデータセットを集めたり探したりするのは機械学習を行う上で特に苦労するポイント。そんなデータセットをオンライン上から検索できる「Dataset Search」の正式版をGoogleが公開しました。 Dataset Search https://datasetsearch.research.google.com/ Discovering millions of datasets on the web https://blog.google/products/search/discovering-millions-datasets-web/ Dataset Searchにアクセスするとこんな感じ。 データセットを検索するには、入力欄に検索した
平成18年度、厚生労働省は、さまざまなインフラから配信される情報を蓄積するとともに標準的な診療情報提供書が編集できる「標準化ストレージ」という概念に着目し、すべての医療機関を対象とした医療情報の交換・共有による医療の質の向上を目的とした「厚生労働省電子的診療情報交換推進事業」（SS-MIX：Standardized Structured Medical Information eXchange）を開始しました。 SS-MIXは、記録された医療情報の電子化・標準化に向けた啓発活動の一環として、具体化したパッケージウェアの普及を行うものであり、 ・パッケージウェアの開発 ・ドキュメントの整備 ・各ベンダによる同一の規格を実装したシステムの開発と普及 を行う事業です。 電子的に診療情報が交換されるためには標準化されていることが前提です。標準化のための費用負担が医療機関にとって厳しいものであること
2009年から運用されている膨大なサイズの写真データセット「ImageNet」の「人物」カテゴリーで、人種差別的・女性蔑視的なものを含むカテゴリー分類がなされていることが明らかになり、120万人分の写真のうち半数以上が削除されることになりました。 Towards Fairer Datasets: Filtering and Balancing the Distribution of the People Subtree in the ImageNet Hierarchy - ImageNet http://image-net.org/update-sep-17-2019 Playing roulette with race, gender, data and your face https://www.nbcnews.com/mach/tech/playing-roulette-race-
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