はじめに

日本のオープンデータ、正直かなり充実しています。分析屋・開発者目線で「これ使える」と思えるものだけでも、体感以上に多い印象です。

地図、統計、気象、防災、不動産、企業情報、医療、交通、文化財、研究データ、法令、調達情報、衛星データ、地盤、3D都市モデルまで、普段のWebサービス開発やAIアプリ、BIダッシュボード、GIS分析にそのまま使える素材がゴロゴロ転がっています。

この記事では、特に「開発者が触りやすい」「分析・可視化のネタにしやすい」「APIやCSV、GISとして取得できる」ものを軸に100個選んでいます。カテゴリ別に目次を用意したので、興味のある分野から読んでもらえればと思います。
あと、国民の税金で作っていただいているデータなので、遠慮なく使い倒してしゃぶりつくして日本国へ貢献しよう！

目次

医療・健康

24. 医療情報ネットのオープンデータ
25. NDBオープンデータ
83. IDWR速報データ
84. 新型コロナウイルス感染症オープンデータ

調達・入札

31. 調達ポータル落札実績オープンデータ
32. 官公需情報ポータルサイト検索API

文化財・研究・アーカイブ

34. 国立国会図書館サーチAPI
35. ジャパンサーチ
36. CiNii Research API
37. KAKEN API
38. メディア芸術データベース
92. 文化遺産オンライン検索用API
93. 国立公文書館デジタルアーカイブ
94. 国立美術館所蔵作品総合目録
95. 国立国会図書館デジタルコレクション IIIF

交通・モビリティ

46. 東京都交通局オープンデータ
75. 全国道路・街路交通情勢調査 / 道路交通センサス
76. JARTICオープンデータ
77. GTFS-JP
78. 公共交通オープンデータセンター

環境・農業・食品

39. 自然環境情報GIS
40. 大気汚染常時監視データ
41. 環境アセスメントデータベース EADAS
71. 農地の区画情報筆ポリゴン
72. 食品成分データベース

衛星・海洋

70. 海しるAPI
79. JAXA Earth API

自治体標準オープンデータセット（生活・施設情報）

52. 公共施設一覧
53. 文化財一覧
54. 地域・年齢別人口
55. 子育て施設一覧
56. 公衆無線LANアクセスポイント一覧
57. AED設置箇所一覧
58. 介護サービス事業所一覧
59. 食品等営業許可・届出一覧
60. 学校給食献立情報
61. 小中学校通学区域情報
62. 消防水利施設一覧
63. 防災行政無線設置一覧
64. 公営駐車場一覧
65. 公営駐輪場一覧
66. 投票所一覧
67. ごみの分別方法一覧
68. ごみ集積所一覧
69. 赤ちゃんの駅

自治体オープンデータポータル

47. 横浜市オープンデータポータル
48. 大阪府オープンデータカタログ
100. 東京都オープンデータAPI

OSS・開発ツール

49. Project PLATEAU GitHub / 関連OSS
50. mojxml2geojson（登記所備付地図データ変換コンバータ）
51. ガバメントAI「源内」OSS

1. e-Govデータポータル

キーワード: デジタル庁, 横断データポータル, 中央省庁オープンデータ, CKAN, PDL1.0, データカタログ, メタデータ

データ名

e-Govデータポータル

提供元組織名

デジタル庁

データ概要

まずここから話を始めたいのが、中央省庁のオープンデータを一元的に検索・閲覧できるこのポータル。デジタル庁が運営していて、位置づけとしては「中央行政のオープンデータポータル」そのものなんですよね。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（各省庁）から横断的にデータセットを絞り込めます。個人的に気に入っているのは、単なるファイル置き場ではない点で、複数データセットをテーマ別にまとめた「ショーケース」や、利用者による評価・意見・活用事例の投稿機能まで備えているところです。

使い方

使い方はシンプルで、トップページの検索窓にキーワードを入れるか、カテゴリ・組織・タグから絞り込んでデータセットを探す、という流れ。各データセットのページではCSV・Excel・PDFなど実データファイルへの直接リンクや更新履歴が確認でき、ダウンロードに会員登録は不要です。ショーケース機能が地味に便利で、例えば「防災」「観光」といったテーマに沿って複数省庁のデータを横断的に拾えるので、政策分野をまたいだ調査には向いています。データセットごとに投稿されたユーザーの活用事例を読むと、実際の分析・可視化のヒントが得られることも多いです。

データ構造概要

構造の話をしておくと、データセットは「組織」「カテゴリ」「タグ」「ライセンス」等のメタデータを持ち、各データセットに1つ以上の「リソース」（実データファイルまたは外部リンク）が紐づく形になっています。これは次項のメタデータ取得APIが準拠するCKAN（オープンデータ管理用OSS）の標準的なデータモデルそのもので、同じ粒度でプログラム的に取得できるということでもあります。ただしファイル形式はCSV・XLSX・PDF・JSONなど提供元によってまちまちで、統一フォーマットではない点は最初に頭に入れておいたほうがいいです。

許諾やライセンスなど

ライセンスは、サイト内コンテンツに特記のない限り「公共データ利用規約（第1.0版、PDL1.0）」が適用されます。出典の明記が必須で、データを編集・加工した場合はその旨と加工主体を明示すること、あたかも未加工であるかのように公表することは禁止されている、という点は押さえておきましょう。利用規約は https://www.e-gov.go.jp/info/ja/terms 、PDL1.0の全文はデジタル庁サイト https://www.digital.go.jp/resources/open_data/public_data_license_v1.0 で確認できます。

リンク先

e-Govデータポータル

2. e-Govデータポータルメタデータ取得API

キーワード: デジタル庁, メタデータ取得API, CKAN API, JSON, 読み取り専用, PDL1.0, データカタログ

データ名

e-Govデータポータルメタデータ取得API

提供元組織名

デジタル庁

データ概要

前項のポータルをプログラムから叩きたくなったら、これ。e-Govデータポータルに登録されたデータセット・組織・タグ・リソースなどのメタデータを、会員登録不要で取得できるAPIです。ベースエンドポイントはhttps://data.e-gov.go.jp/data/api/action/で、CKAN標準のAPI仕様に準拠しているので、CKANを触ったことがある人ならほぼそのまま扱えるはず。データの登録・更新といった書き込み系操作は制限されていて、用途は読み取り専用に絞られています。

使い方

具体例を挙げると、package_list?limit=10でデータセット名の一覧を、current_package_list_with_resources?limit=2で直近更新されたデータセットとそのリソース情報をまとめて取得できます。レスポンスはUTF-8のJSONで、タイムスタンプはISO 8601形式（UTC）で返ってきます。個人的にありだと思うのは、このAPIを定期的にポーリングして、特定省庁や特定カテゴリのデータセットが新規追加・更新されたのを検知する監視スクリプトを組む、といった使い方ですね。

データ構造概要

取得できるオブジェクトは大きく「データセット（パッケージ）」「リソース」「組織」「グループ」「タグ」「ライセンス」に分類され、これはCKANのデータモデルそのままです。データセットオブジェクトには名称・説明・更新履歴・検索結果などが含まれ、リソースオブジェクトにはファイル形式やライセンス情報などのメタデータが入っています。APIの操作は20種類以上用意されているので、目的に応じて必要な粒度でクエリを組み立てられます。

許諾やライセンスなど

APIで取得できるメタデータ自体も「公共データ利用規約（PDL1.0）」の対象です。利用規約は https://www.e-gov.go.jp/info/ja/terms 、ライセンス全文は https://www.digital.go.jp/resources/open_data/public_data_license_v1.0 に掲載されています。ここで一つ注意したいのが、個々のリソース（実データ）には提供元省庁ごとに別のライセンスが指定されている場合があること。APIレスポンス中のlicense_idフィールドを確認して、データセット単位でライセンスを個別にチェックしておくのが安全です。

リンク先

e-Govデータポータルメタデータ取得API

3. e-Stat API

キーワード: 総務省統計局, 統計センター, e-Stat, 政府統計API, JSON/XML/CSV, CC BY 4.0, 基幹統計

データ名

e-Stat API

提供元組織名

総務省統計局・独立行政法人統計センター

データ概要

日本の統計オープンデータを扱うなら、まず避けて通れないのがこれ。政府統計の総合窓口（e-Stat）が保有する統計データを、機械判読可能な形式でプログラムから取得できるAPI機能です。国勢調査、労働力調査、家計調査、学校基本調査、犯罪統計など、各省庁が実施する基幹統計・一般統計を横断的に扱えるのが最大の強みで、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。バージョン3.0でミクロデータや地域メッシュ統計の取得機能が拡張され、より細かい粒度での分析ができるようになりました。

使い方

利用にはe-Statでの事前アカウント登録とログインが必要で、登録後に発行されるアプリケーションIDをAPIリクエストのパラメータに付けて呼び出します。統計表情報を取得するgetStatsList、実データを取得するgetStatsDataなど目的別のエンドポイントが揃っていて、レスポンス形式はXML・JSON・JSONP・CSVから選べます。本番コードを書き始める前に、サイト内の開発ガイドとテストツールでパラメータの当たりを付けておくと、後がだいぶ楽になります。

データ構造概要

統計表は「政府統計コード」「統計表ID」で一意に識別され、各表は年度・地域・分類コードなどの階層的な軸（次元）を持つクロス集計データとして提供されます。基本の流れとしては、getMetaInfoエンドポイントで統計表のメタ情報を先に取得し、それを手がかりにgetStatsDataで実データを絞り込む、という2段階が扱いやすいです。地域メッシュデータやミクロデータなど、通常の統計表とは別立てのAPI体系も用意されています。

許諾やライセンスなど

e-Statのコンテンツは出典明記を条件に複製・公衆送信・翻案などが自由に行え、商用利用も可能で、クリエイティブ・コモンズ・表示4.0国際（CC BY 4.0）と互換性のあるルールが適用されます。利用規約は https://www.e-stat.go.jp/terms-of-use に掲載。注意点として、第三者が著作権等を有するコンテンツが含まれる場合は利用者側で許諾取得の責任を負います。API機能やミクロデータの利用については同ページ内で別途個別の規約が案内されているので、そちらも一読しておくと安心です。

リンク先

e-Stat API

4. 統計LOD

キーワード: 総務省統計局, 統計センター, Linked Open Data, SPARQL, RDF, CC BY 4.0, セマンティックウェブ

データ名

統計LOD

提供元組織名

総務省統計局・独立行政法人統計センター

データ概要

同じe-Stat系でも、こちらはちょっと毛色が違います。政府統計をLinked Open Data（LOD）として、SPARQLクエリで検索・取得できるサービスです。統計表の数値や分類コードがRDF形式で構造化されていて、統計データ同士や外部のLODデータセットとの意味的な結びつけ（リンク）ができる——ここが通常のe-Stat APIとの大きな違いなんですよね。なので、数値そのものを引くというより、統計間の関係性を辿る探索的な分析や、他のLODデータとの連携を前提にした用途に向いています。

使い方

data.e-stat.go.jp上のSPARQLエンドポイントに対して、SPARQLクエリを直接投げてデータを取得します。サイト内の「SPARQL APIの概要」ページでAPI経由でのクエリ発行方法が、「SPARQL Queryのサンプル」ページで具体的なクエリ例が提供されているので、初めてなら、まずサンプルクエリをそのままエンドポイントに投げて結果の形式を確認するのが近道です。プログラムからは、HTTP経由でSPARQLクエリ文字列をPOST/GETし、JSON形式で結果を受け取ってPythonのSPARQLWrapperライブラリなどで処理する、という流れが一般的です。

データ構造概要

統計データはRDFのトリプル（主語・述語・目的語）として表現され、統計表・地域・分類コードなどがそれぞれURIで識別された「もの」として扱われます。この設計のおかげで、SPARQLのクエリ言語を使って「特定の統計分類に属する全ての統計表を横断的に探す」といった検索ができるわけです。語彙・オントロジーの設計は、総務省統計局が定めた統計LOD向けのスキーマに基づいています。

許諾やライセンスなど

統計LODもe-Statの統計データが基になっているので、原則としてe-Statの利用規約（出典明記の上で複製・翻案・商用利用可、CC BY 4.0互換）が適用されると考えられます。利用規約は https://www.e-stat.go.jp/terms-of-use を参照してください。一点、LODサービス固有の利用条件（クエリ発行頻度の制限など）が別途定められている可能性があるので、大量・自動的なクエリ発行をするなら事前に確認しておくことをおすすめします。

リンク先

統計LOD

5. 国勢調査データ

キーワード: 総務省統計局, 国勢調査, 人口統計, 世帯, Excel/CSV, CC BY 4.0, 基幹統計

データ名

国勢調査データ

提供元組織名

総務省統計局

データ概要

5年に一度、日本国内に住む全ての人・世帯を対象に行われる国の基幹統計調査です。年齢別人口、世帯構成、就業状態、外国人住民の状況など、行政施策から民間の調査研究まで幅広く使われる日本最大級の基礎統計で、e-Stat上のこの検索ページだけでも8万件以上のファイルが登録されている、という規模感です。時系列データは1920年（大正9年）の第1回調査まで遡って提供されていて、数の話をすると、令和2年（2020年）国勢調査だけで8,474ファイル、平成27年調査は11,414ファイル、平成22年調査は12,615ファイルが公開されています。

使い方

e-Statの検索ページで、調査年・地域（全国／都道府県／市区町村）・公開日などの条件を指定して、目的の統計表を絞り込みます。ファイルはExcel・CSV・PDF・データベース形式でダウンロードでき、例えば市区町村別の人口ピラミッドを作りたいなら「年齢（5歳階級）、男女別人口」の表を市区町村単位で取ればOKです。e-Stat APIからも同じ統計表IDを指定して同内容をプログラム的に取れるので、定点観測用のダッシュボードを組むならAPI経由での自動取得が向いています。

データ構造概要

統計表は調査年ごとに階層化されていて、「時系列データ」「令和2年国勢調査」のように年次単位でまとまった上で、さらに地域階層（全国・都道府県・市区町村・小地域）と属性（人口、世帯、就業、産業分類など）の軸で分類されています。ここで一つ注意しておきたいのが、同じ調査項目でも調査年によって集計区分や項目名が変わることがある点。経年比較をやるときは、各年の調査票・用語の定義変更に目を通しておかないと足をすくわれます。

許諾やライセンスなど

国勢調査データもe-Statのコンテンツである以上、出典明記を条件に複製・翻案・商用利用が可能で、CC BY 4.0互換のルールが適用されます。利用規約は https://www.e-stat.go.jp/terms-of-use を参照。念のため補足しておくと、国勢調査は個人を特定できないよう統計的に加工された集計値のみが公開されていて、調査票そのもの（個票）は統計目的以外での利用が統計法により厳しく制限されています。

リンク先

国勢調査データ

6. 統計GIS・境界データ

キーワード: 総務省統計局, 統計センター, jSTAT MAP, 境界データ, 地域メッシュ, Shapefile, CC BY 4.0, GIS

データ名

統計GIS・境界データ

提供元組織名

総務省統計局・統計センター

データ概要

統計データを地図上で可視化・分析したいときの定番がこれ。「統計地理情報システム」で、無料で使える地図分析ツール「jSTAT MAP」を中核に、小地域統計や地域メッシュ統計をダウンロードできる機能、そしてそれらの統計データと結合するための境界データ（GISファイル）のダウンロード機能から構成されています。jSTAT MAPは都市計画、防災、商圏分析・マーケットリサーチといった実務での利用を想定して設計されているので、業務でそのまま使えるのがありがたいところです。

使い方

jSTAT MAPにはログイン不要で使える簡易版マップビューアがあるので、まずはログインなしで地図上に統計データを重ねて表示する体験から入るのがおすすめです。本格的に使うときは、小地域や地域メッシュ単位の統計データと、それに対応する境界データ（シェープファイル等）を別々にダウンロードして、統計データ側の地域コードで両者を紐づけてGISソフト上に表示する、という手順になります。プリセットのパラメータをURLに埋め込んで統計地図を共有する機能もあって、これが地味に便利です。

データ構造概要

境界データは、行政区域（都道府県・市区町村）単位のほか、より細かい「小地域（町丁・字等）」単位、そして全国を均等なグリッドで区切った「地域メッシュ」単位の3系統が用意されています。それぞれ対応する統計データ側の地域コードと突き合わせて使う設計です。ファイル形状はShapefile等の一般的なGIS形式で提供されるので、GISソフト（QGISなど）に直接読み込めます。

許諾やライセンスなど

統計GIS・境界データもe-Statのコンテンツに含まれるため、出典明記を条件に複製・翻案・商用利用が可能なCC BY 4.0互換ルールが適用されます。利用規約は https://www.e-stat.go.jp/terms-of-use を参照してください。補足として、旧仕様のjSTAT MAPアカウントは新アカウントへの移行期限を過ぎているので、これから利用登録するなら現行の新規登録フローに従えば問題ありません。

リンク先

統計GIS・境界データ

7. 国土数値情報

キーワード: 国土交通省, 国土数値情報, GISデータ, シェープファイル/GeoJSON, 行政区域, 災害リスク, CC BY 4.0

データ名

国土数値情報

提供元組織名

国土交通省

データ概要

ここからしばらく地図・GIS系が続きます。まずは国土数値情報。行政区域、鉄道、道路、公共施設、土地利用、災害リスクなど、国土に関する基礎的な情報を整備したGISデータ群で、GIS分析の土台としてほんとうによく使います。国土交通省が運営する「国土数値情報ダウンロードサイト」から、テーマ・都道府県・年度別にシェープファイルやGeoJSON形式で入手できます。

使い方

サイト上部のメニューから「行政区域」「交通」「土地利用・被覆」「災害」などのカテゴリを選び、対象の年度・都道府県を指定してダウンロードします。ファイルはZIP圧縮されたシェープファイル（一部はGeoJSON・XML併用）で提供されるので、QGISやArcGISなどのGISソフトにそのまま読み込めます。行政区域データと重ね合わせれば、市区町村単位の統計・分析やハザードマップの作成にそのまま活用できます。

データ構造概要

各データセットは属性テーブル付きのポリゴン・ライン・ポイントの地物データとして整備されていて、データセットごとに独自の属性コード表（例：土地利用種別コード、災害種別コード）が仕様書（PDF）として公開されています。座標系は世界測地系（JGD2000またはJGD2011）が基本。ここが要注意ポイントで、データによって整備年度・更新頻度が異なるので、利用前に各データの仕様書に目を通しておくと後で困りません。

許諾やライセンスなど

ライセンスはデータセットごとに条件が異なります。多くはクリエイティブ・コモンズ・ライセンス表示4.0国際（CC BY 4.0）で提供されていますが、一部は商用利用不可などの制限が付いているので油断は禁物です。利用条件は利用規約ページ（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/other/agreement.html ）で確認できます。

リンク先

国土数値情報

8. 位置参照情報

キーワード: 国土交通省, 位置参照情報, ジオコーディング, 緯度経度, 住所基盤, CSV, 世界測地系

データ名

位置参照情報

提供元組織名

国土交通省

データ概要

住所から座標を引きたい、いわゆるジオコーディングをやりたいとき、真っ先に候補に挙がるのがこれ。住所やそれに準ずる地名（街区、大字・町丁目）に対応する代表点の緯度経度座標を整備したデータです。「街区レベル位置参照情報」（都市計画区域の街区単位）と、その未整備地域を補完する「大字・町丁目レベル位置参照情報」の2種類が公開されています。

使い方

都道府県・年度を指定してCSV形式でダウンロードし、住所文字列と緯度経度を突き合わせるジオコーディング用の参照データとして使います。自前でジオコーダーを組むときのマスタデータとして定番ですし、既存の住所付きデータに座標を付与して地図上にプロットする用途にも重宝します。

データ構造概要

CSVには「都道府県名」「市区町村名」「大字・町丁目名」（街区レベルはさらに「街区符号・地番」）に対応する代表点の経度・緯度が収録されています。整備・更新の履歴を押さえておくと精度感がつかめて、街区レベルは平成12年度から順次整備され毎年更新、大字・町丁目レベルは平成18〜20年度に全国整備が完了して以降更新されています。座標系は世界測地系です。

許諾やライセンスなど

利用にあたっては「位置参照情報利用約款」への同意が必要で、出典の明示などの条件のもとで無償利用ができます（https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/other/agreement.html#agree-03 ）。

リンク先

位置参照情報

9. 基盤地図情報

キーワード: 国土地理院, 基盤地図情報, 数値標高モデル, JPGIS/GML, ベクタデータ, 測量法, JGD2011

データ名

基盤地図情報

提供元組織名

国土地理院

データ概要

地図を作る側の「基準」になるデータがこれ。道路縁、建物外周線、行政区画界、標高（数値標高モデル）など、地図作成の基礎となる位置情報を整備したデータです。地理空間情報活用推進基本法に基づいて、国土地理院が「基盤地図情報ダウンロードサービス」を通じて公開しています。

使い方

無料の利用者登録をした上で、「基本項目」（道路・建物・水域・行政区画などのベクタデータ）または「数値標高モデル」（5mメッシュ・10mメッシュ標高データ）を、対象地域の図郭を指定してJPGIS（GML）形式でダウンロードします。JPGIS（GML）はそのままだと扱いづらいので、国土地理院提供の変換ツールでシェープファイル等に変換してからGISソフトで使うのが一般的です。他の地図・統計データの位置合わせの基準として使われることも多い、縁の下の力持ち的なデータですね。

データ構造概要

基本項目は測量成果としての精度を持つベクタデータで、道路縁・建物外周線・水涯線・行政区画界線・測地基準点など14項目から構成されます。数値標高モデルは航空レーザ測量等による高精度な標高メッシュデータ。データ形式はJPGIS2.1準拠のGML形式が基本で、座標系は世界測地系（JGD2011）です。

許諾やライセンスなど

ここは少し注意が必要で、基盤地図情報は測量法上の「基本測量成果」に該当するため、複製・使用にあたって測量法に基づく申請が必要な場合があります。利用規約の詳細は https://service.gsi.go.jp/kiban/app/help/#terms_of_use で確認できます。

リンク先

基盤地図情報

10. 地理院タイル

キーワード: 国土地理院, 地理院タイル, XYZタイル, Web地図, 標高タイル, Leaflet/MapLibre, EPSG:3857

データ名

地理院タイル

提供元組織名

国土地理院

データ概要

Web地図の背景を張りたいときの、ほぼ第一候補。標準地図、写真（オルソ画像）、標高タイル、土地条件図、治水地形分類図、災害情報など、国土地理院が保有する地図・空間情報をWeb地図用タイル形式で配信するサービスです。「地理院タイル一覧」ページに、配信中の全タイルの種類とURLテンプレートがまとまっているので、まずはここを眺めるのが早いです。

使い方

各タイルにはズームレベル・タイル座標（z/x/y）を埋め込んだURLテンプレート（例: https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/std/{z}/{x}/{y}.png）が用意されていて、Leaflet、MapLibre GL JS、OpenLayersなどのWeb地図ライブラリにタイルレイヤーとして登録するだけで使えます。標高タイルはPNG形式で標高値をエンコードしているので、地形の3D表示や断面図作成にも使えるのが面白いところ。APIキーや利用登録は不要です。

データ構造概要

配信形式はXYZ方式のタイル画像（PNG/JPEG）およびベクトルタイルで、Web Mercator（EPSG:3857）に準拠したズームレベル0〜18程度のピラミッド構造です。標準地図・淡色地図・写真・年代別空中写真・傾斜量図・自然災害伝承碑など、用途別に多数のレイヤーが個別のURLパスとして提供されています。

許諾やライセンスなど

基本測量成果に該当するデータは測量法に基づく手続きが必要な場合がありますが、多くのタイルは「国土地理院」または「地理院タイル」の出典表示のみで自由に使えます。詳細な利用条件は国土地理院コンテンツ利用規約（https://www.gsi.go.jp/kikakuchousei/kikakuchousei40182.html ）を参照してください。

リンク先

地理院タイル

11. 指定緊急避難場所・指定避難所データ

キーワード: 国土地理院, 避難所, 災害対策基本法, 防災データ, CSV/GeoJSON, ハザードマップ, 位置情報

データ名

指定緊急避難場所・指定避難所データ

提供元組織名

国土地理院・各市町村（内閣府・消防庁とも連携）

データ概要

防災系のデータに一歩踏み込むならこれ。各市町村が災害対策基本法に基づいて指定した「指定緊急避難場所」（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災害種別に対応）と「指定避難所」を、全国分まとめて地図化・データベース化した防災データです。

使い方

都道府県・市区町村単位、または全国一括でCSVまたはGeoJSON形式のデータをダウンロードできます。位置座標が付いているので、GISソフトやWeb地図に読み込んでハザードマップと重ね合わせたり、避難所検索アプリの基礎データとして組み込んだり、という使い方が定番です。データは市町村からの登録情報をもとに定期的に更新されます。

データ構造概要

1レコードが1施設に対応していて、施設名称、所在地住所、緯度経度、対応する災害種別（8種別のフラグ）、指定緊急避難場所か指定避難所かの区分などの属性を持ちます。ここは実務で効いてくる注意点ですが、市町村ごとに登録・更新されるため、地域によってデータの整備状況や更新時期に差があります。

許諾やライセンスなど

利用にあたっては国土地理院の利用規約（https://www.gsi.go.jp/GSI/chosaku.htm ）に準じ、出典表示等の条件のもとで利用できます。免責事項・注意事項は https://www.gsi.go.jp/bousaichiri/hinanbasho-menseki.html で別途公開されているので、業務で使うなら目を通しておきましょう。

リンク先

指定緊急避難場所・指定避難所データ

12. PLATEAU 3D都市モデル

キーワード: 国土交通省, PLATEAU, 3D都市モデル, CityGML, デジタルツイン, 3D Tiles, PDL1.0, CC BY 4.0

データ名

PLATEAU（プラトー）3D都市モデル

提供元組織名

国土交通省

データ概要

ここからは不動産・都市計画寄りの話になります。まずは3Dで攻めたい人向けのPLATEAU。建物、道路、都市設備、土地利用などを高さ・形状情報付きの3Dデータとして整備した、都市デジタルツインの基盤データです。国土交通省のProject PLATEAUによって全国200以上の都市で整備が進められていて、G空間情報センターのPLATEAUポータルサイトから都市別にデータを取得できます。

使い方

ポータルサイトで対象都市を選び、CityGML形式（国際標準の3D都市モデル記述形式）でデータをダウンロードします。国土交通省提供のツール「PLATEAU VIEW」でブラウザから手軽に閲覧できるほか、FMEやQGIS、Blender、Unreal Engineなどにインポートして、日照シミュレーション、防災シミュレーション、景観検討、ゲームやXRコンテンツの舞台といった用途に活用されています。触っていて素直に楽しいデータでもあります。

データ構造概要

建物モデルはLOD（Level of Detail）0〜3の詳細度別に整備されていて、屋根形状や壁面テクスチャの有無などが詳細度によって違います。建物以外にも道路、都市計画決定情報、災害リスク情報（洪水浸水想定区域など）、植生、橋梁といった多様なテーマ別データが用意されていて、CityGMLに加えてMVT（ベクトルタイル）や3D Tiles形式でも提供されています。

許諾やライセンスなど

「公共データ利用規約（PDL1.0）」に準拠していて、クリエイティブ・コモンズ・ライセンス表示4.0国際（CC BY 4.0）とも互換性があります。著作権は特記のない限り国土交通省（一部データは各地方公共団体）に帰属し、出典表示を行えば商用・非商用を問わず無償で利用できます（https://www.mlit.go.jp/plateau/site-policy/ ）。

リンク先

PLATEAU 3D都市モデル

13. 登記所備付地図データ

キーワード: 法務省, 登記所備付地図, 14条地図, 地番, 筆界ポリゴン, 地図XML, G空間情報センター, 地籍

データ名

登記所備付地図データ

提供元組織名

法務省

データ概要

地籍レベルの分析をやるなら要チェックなのがこれ。登記所に備え付けられている公図・地図（不動産登記法第14条地図）を電子化し、地図XMLフォーマットとして無償公開しているデータです。全国の地番・筆界ポリゴンを含み、法務省が抽出した最新時点の情報が「Ｇ空間情報センター」経由で提供されています。地籍・不動産分析や都市計画GISのベースデータとして、価値がかなり高いのが特徴です。

使い方

一つ注意したいのが入手経路で、データは法務省のページからではなく、外部の「Ｇ空間情報センター」（https://front.geospatial.jp/ ）にアクセスして、都道府県・市区町村単位で地図XMLファイルをダウンロードする形になります。ダウンロードしたXMLはそのままだとGIS等で扱いにくいので、後述のmojxml2geojsonのような変換ツールでGeoJSON等の一般的な地理空間フォーマットに変換してから使うのが定石です。証明書としての法的効力はないので、権利証明が必要な場面では別途登記所で「地図証明書」を取得する必要があります。

データ構造概要

「地図XMLフォーマット」と呼ばれる法務省独自のXMLスキーマで、筆（土地の区画）ごとのポリゴン座標、地番、精度区分、座標系情報などが格納されています。ここが落とし穴になりがちで、座標は公共測量座標系で記録されているため、緯度経度（JGD2011）で扱うには変換処理が必要です。1ファイルが1地区（大字・字単位など）に対応する形で分割配布されています。

許諾やライセンスなど

利用にあたっては「登記所備付地図データ利用規約」への同意が必要です。規約本文はダウンロード元のＧ空間情報センターのダウンロード画面上で提示・同意する仕組みになっていて、法令違反や不正目的の利用を除き、無償かつ自由に利用（複製・加工・再配布等）が可能とされています。詳細は法務省の案内ページを参照してください。

リンク先

登記所備付地図データ

14. 登記所備付地図データ変換コンバータ mojxml2geojson

キーワード: デジタル庁, mojxml2geojson, 地図XML変換, GeoJSON, Python, MITライセンス, GDAL, OSS

データ名

mojxml2geojson

提供元組織名

デジタル庁

データ概要

前項の地図XMLを実務に落とし込むときの、事実上の標準ツールがこれ。法務省が提供する登記所備付地図データ（地図XML／mojxml）を、GIS標準フォーマットであるGeoJSONに変換するPython製のオープンソースコンバータです。デジタル庁がGitHub上で公開していて、筆ポリゴンと地番・精度区分などの属性情報を保持したまま、座標系を公共座標からJGD2011の経緯度に変換してくれます。（補足: 後述の項目50も同一リポジトリを指していますが、そちらはインストール手順やDocker実行など操作面に焦点を当てて解説しています。）

使い方

動作環境として、Python 3系とGDAL、pip 22系が必要です。pip install .またはpip install git+https://github.com/digital-go-jp/mojxml2geojson.gitでインストールした後、mojxml2geojson ./moj.xmlのようにコマンドラインから地図XMLファイルを指定するだけでGeoJSONへの変換が走ります。Dockerイメージも提供されているので、ローカル環境を汚したくない場合はそちらを使うのが楽です。

データ構造概要

入力は法務省地図XMLフォーマット、出力は標準的なGeoJSON（FeatureCollection）です。各Feature（筆ポリゴン）には地番などの属性に加えて、筆の代表点座標が新たな属性として付加されます。座標は変換処理により公共測量座標系からWGS84相当の緯度経度（JGD2011）に変換されるので、出力をそのままWebGISや地理空間分析ツールに読み込めます。

許諾やライセンスなど

リポジトリのLICENSEファイルによりMITライセンスが適用されています。商用・非商用を問わず改変・再配布が可能で、著作権表示とライセンス文の保持が主な条件です。ライセンス原文はリポジトリ直下のLICENSEファイル（https://github.com/digital-go-jp/mojxml2geojson/blob/main/LICENSE ）で確認できます。ここは混同しやすいので念押しですが、変換元データである地図XML自体には別途「登記所備付地図データ利用規約」が適用される点に注意してください。

リンク先

mojxml2geojson

15. 不動産情報ライブラリAPI

キーワード: 国土交通省, 不動産情報ライブラリ, REST API, 取引価格, 地価公示, GeoJSON/ベクトルタイル, PDL1.0

データ名

不動産情報ライブラリ

提供元組織名

国土交通省

データ概要

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。不動産取引価格・成約価格、地価公示・都道府県地価調査、鑑定評価書情報のほか、防災（ハザードマップ等）、都市計画、周辺施設、人口統計など30種類以上の不動産関連データをAPIで取得できる、国土交通省の統合プラットフォームです。ブラウザ上での地図検索・ダウンロードに加えて、開発者向けにREST APIが提供されているのがうれしいポイント。

使い方

サイト上でユーザー登録を行い、利用約款に同意した上で「API利用申請」画面から必要事項を入力すると、審査後にAPIキー（サブスクリプションキー）が発行されます。取得したキーはHTTPSリクエストのOcp-Apim-Subscription-Keyヘッダーに設定して各APIエンドポイントを呼び出します。ちなみにブラウザからの手動検索であれば登録不要で、地図画面から都道府県・地域・年次等を絞り込んで直接データを閲覧・ダウンロードできます。

データ構造概要

提供APIは目的別に多数用意されていて、レスポンスはGeoJSONまたはベクトルタイル（pbf）形式が基本です。地図タイル座標（z/x/y）や対象年、価格区分・用途区分などのクエリパラメータで絞り込みができ、取引価格や地価、周辺施設、防災情報などデータ種別ごとに専用のスキーマが定義されています。

許諾やライセンスなど

「不動産情報ライブラリ利用規約」（https://www.reinfolib.mlit.go.jp/help/termsOfUse/ ）が適用され、公共データ利用規約（PDL1.0）に準拠しています。API・提供情報は無償・自由に利用（商用利用含む）できますが、「出典：国土交通省不動産情報ライブラリ」等のクレジット表示、加工時の加工元明記が必須です。情報の正確性・最新性は保証されない点も、業務で使うなら頭の片隅に置いておきましょう。

リンク先

不動産情報ライブラリ

16. 不動産取引価格情報

キーワード: 国土交通省, 不動産取引価格, 成約価格, XIT001 API, 実勢価格, JSON, PDL1.0, 匿名化

データ名

不動産取引価格情報（不動産情報ライブラリ内 XIT001 API）

提供元組織名

国土交通省

データ概要

「実際にいくらで売買されたのか」を知りたいときに効くのがこれ。全国の不動産（土地・建物・マンション等）について、アンケート調査に基づく実際の取引価格・成約価格を地点・時期別に取得できるデータです。不動産情報ライブラリのAPI群のうち「不動産価格（取引価格・成約価格）情報取得API」（XIT001）として提供されていて、ポイントは、地価公示のような公的評価額ではなく実勢の取引事例ベースの価格情報だということ。なお個人が特定されないよう、地域・属性は一定の粒度に丸められています。

使い方

利用にはAPIキーの取得（前項参照）が必要です。エンドポイントに都道府県コードや市区町村コード、対象四半期・年、種類（宅地、中古マンション等）をクエリパラメータとして指定してリクエストすると、該当する取引価格データがJSON等で返ってきます。ブラウザからは、不動産情報ライブラリのトップページの地図検索からも同等のデータを閲覧・CSVダウンロードできます。

データ構造概要

1件の取引につき、取引価格、取引時期（四半期単位）、所在地（市区町村・地区名程度の粒度）、面積、土地の形状、用途地域、建ぺい率・容積率、最寄り駅と距離、建物構造・築年数などのフィールドを含みます。分析設計で意識しておきたいのが、住所は番地までは特定されない形に匿名化されている点です。

許諾やライセンスなど

上位項目と同じく「不動産情報ライブラリ利用規約」（https://www.reinfolib.mlit.go.jp/help/termsOfUse/ ）およびPDL1.0が適用されます。無償・商用利用可ですが、出典表示（「出典：国土交通省不動産情報ライブラリ」）と加工時の明記が求められ、データの正確性・完全性は保証されません。

リンク先

不動産取引価格情報（APIマニュアル）

17. 地価公示・都道府県地価調査API

キーワード: 国土交通省, 地価公示, 都道府県地価調査, XPT002 API, 鑑定評価, GeoJSON/pbf, PDL1.0

データ名

地価公示・都道府県地価調査API（XPT002）

提供元組織名

国土交通省

データ概要

前項が実勢価格なら、こちらは公的な「ものさし」の方。地価公示法に基づく「地価公示」および国土利用計画法に基づく「都道府県地価調査」の標準地・基準地について、所在地点・価格・前年変動率などを取得できるAPIです（不動産情報ライブラリ内のAPI番号XPT002）。実勢取引価格ではなく公的な鑑定評価に基づく地点別の地価情報である、というのが前項の取引価格情報との違いですね。

使い方

エンドポイントhttps://www.reinfolib.mlit.go.jp/ex-api/external/XPT002に対し、レスポンス形式（geojsonまたはpbf）、地図タイル座標（z・x・y）、対象年（year）を必須パラメータとして指定してGETリクエストします。任意で価格区分や用途区分で絞り込めます。認証は他APIと同様、Ocp-Apim-Subscription-KeyヘッダーにAPIキーを設定します。

データ構造概要

レスポンスはGeoJSON（またはベクトルタイル）形式で、地点ID、対象年、地価区分（公示・調査の別）、都道府県名、用途区分、標準地番号、価格（円/㎡）、前年比変動率、地積、建物構造、前面道路の状況、インフラ整備状況、最寄り駅までの距離、法規制情報など60項目以上のフィールドを含む、地点粒度のかなり詳細なデータセットです。項目数が多いので、必要なフィールドを先に決めてから取りに行くのがおすすめ。

許諾やライセンスなど

不動産情報ライブラリ利用規約（https://www.reinfolib.mlit.go.jp/help/termsOfUse/ ）およびPDL1.0が適用されます。無償・商用利用可能ですが、出典表示と加工時の明記が必須で、データの正確性・最新性の保証や責任は負わない旨が定められています。利用にはAPIキーの発行申請が必要です。

リンク先

地価公示・都道府県地価調査API（XPT002）

18. 気象庁過去の気象データ・ダウンロード

キーワード: 気象庁, 過去の気象データ, アメダス, 気温/降水量, CSV, 政府標準利用規約2.0, 観測データ

データ名

気象庁過去の気象データ・ダウンロード

提供元組織名

気象庁

データ概要

ここから気象・防災系に戻ります。過去の観測値がまとまって欲しいときの定番がこれ。気象庁が全国の気象官署・アメダス観測所で観測してきた気温、降水量、風向風速、日照時間、湿度、積雪などの過去の観測データを、任意の地点・期間・観測項目を指定してダウンロードできるWebサービスです。データは日別・時別・10分別など複数の集計単位で取得でき、防災研究や農業、エネルギー需要予測、学術研究など、ほんとうに幅広い用途で使われています。

使い方

サイト上で「地点を選ぶ」「項目を選ぶ」「期間を選ぶ」「表示・ダウンロード」の4ステップを画面上で操作するだけでデータが取れます。CSV出力時には、後工程での扱いやすさに応じて出力形式を選べます。一つ気をつけたいのが、一度にリクエストできるデータ量には上限が設けられていて、スクリプト等による大量・高頻度アクセスは避けるよう案内されている点です。

データ構造概要

出力はCSV形式で、行に日時、列に地点・観測項目が並ぶ表形式が基本です。品質管理の観点でうれしいのが、統計値に20%を超える欠測がある月や、観測環境の変更があった期間について、その旨を示す注記付きで表示するか非表示にするかを選べる仕様になっていること。データの品質管理情報も併せて確認できます。

許諾やライセンスなど

気象庁ウェブサイトのコンテンツは「政府標準利用規約（第2.0版）」に準拠したオープンなライセンスで提供されていて、出典の記載を条件に複製・編集・二次利用ができます（https://www.jma.go.jp/jma/kishou/info/coment.html ）。シンボルマークやロゴなど一部除外項目があるので、公式ページで最新の利用規約を確認しておきましょう。

リンク先

気象庁過去の気象データ・ダウンロード

19. 気象データ高度利用ポータル

キーワード: 気象庁, 気象データ高度利用ポータル, 防災情報XML, GPV, シェープファイル, 政府標準利用規約2.0, 開発者向け

データ名

気象データ高度利用ポータル

提供元組織名

気象庁

データ概要

気象データを自社システムやIoT・AIに組み込みたい開発者向けの入口がこれ。気象庁が保有する気象データを、企業のシステム開発やIoT・AI連携、防災アプリ等への活用を想定して、ビジネス・研究利用向けに整備した情報ポータルです。防災情報XML電文やアメダス観測データのCSV、数値予報のGPVサンプル、GISで使えるシェープファイル、多言語辞書のExcelデータなど、開発者が実装検証に使えるサンプルデータや仕様書がまとめて置いてあるので、実装の下調べにちょうどいいです。

使い方

ポータル上のカテゴリー（防災情報、観測データ、予報データなど）からフォーマット仕様書とサンプルファイルを閲覧・ダウンロードして、自社システムでのパース処理やAPI連携を検証できます。防災情報XMLは「PULL型」で提供されているので、事前のユーザー登録なしに任意のタイミングで最新の電文を取得する実装が可能です。本番運用で安定した配信を必要とする場合は、気象業務支援センターへの相談が案内されています。

データ構造概要

中心となるのは気象庁防災情報XMLフォーマットで、警報・注意報や地震・津波情報などをXMLのスキーマに沿って構造化したデータです。このほか、アメダスの降水量・気温・風速・積雪深などをCSVで、数値予報の格子点値（GPV）をバイナリ形式のサンプルで、地理情報をシェープファイル形式で、それぞれ提供しています。

許諾やライセンスなど

気象庁公式サイトの共通利用規約（政府標準利用規約第2.0版準拠、出典明記が条件）が適用されます（https://www.jma.go.jp/jma/kishou/info/coment.html ）。ポータル内の「利用上の留意事項」PDFには、サーバーメンテナンスによる配信停止の可能性や、利用者の行為について気象庁が責任を負わない旨が明記されているので、業務利用前には必ず確認してください。

リンク先

気象データ高度利用ポータル

20. 気象庁防災情報XML

キーワード: 気象庁, 防災情報XML, 気象警報/注意報, 地震/津波情報, PULL型配信, XSD, 政府標準利用規約2.0

データ名

気象庁防災情報XMLフォーマット

提供元組織名

気象庁

データ概要

速報性の高い防災情報を機械処理したいなら、これが本丸。気象警報・注意報、地震情報、津波情報、台風情報、火山情報などの防災気象情報を、機械可読なXML形式の電文として配信するサービスです。自然災害の軽減を目的に、行政機関や民間の防災システム、報道機関などが速報性の高い情報を自動処理できるよう整備されています。

使い方

現在はユーザー登録不要の「PULL型」のみで提供されていて、公開されているアトムフィードを任意のタイミングでポーリングして最新の電文を取得する実装になります。ここは既存システムの移行で引っかかりやすいポイントですが、旧来のPUSH型配信は2020年9月1日をもって終了しているため、PUSH型を前提にしているシステムは改修が必要です。詳細な電文構造やスキーマ定義は「技術資料」ページにまとまっています。

データ構造概要

電文はXMLで、発表官署・発表時刻などを含む共通ヘッダ部と、警報種別・対象地域・地震の震源要素などを格納する本文（Body）部から構成されます。情報種別ごとにXMLスキーマ（XSD）が定義されているので、技術資料ページからスキーマファイルやサンプル電文を入手して実装検証ができます。

許諾やライセンスなど

気象庁ウェブサイト共通の利用規約（政府標準利用規約第2.0版に準拠、出典明記が条件）が適用されます（https://www.jma.go.jp/jma/kishou/info/coment.html ）。業務での安定運用や大量アクセスを前提とする場合は、気象庁情報基盤部情報政策課または気象業務支援センターへの事前相談が推奨されています。

リンク先

気象庁防災情報XMLフォーマット

21. J-SHIS 地震ハザードステーション

キーワード: 防災科学技術研究所, NIED, 地震ハザード, 地盤, GIS, WMS, シェープファイル, 防災

![スクリーンショット: J-SHIS 地震ハザードステーション]
(https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4378243/58c7821c-5564-404a-bf30-3e7230fe5bfd.png)

データ名

J-SHIS 地震ハザードステーション

提供元組織名

国立研究開発法人防災科学技術研究所（NIED）

データ概要

J-SHISは、日本全国の地震ハザード情報を「共通情報基盤」として整備・公開しているサービスで、これ一つで確率論的地震動予測地図、地形・地盤分類250mメッシュ、震源断層モデル、液状化履歴地図、関東・東海地方の深部地盤構造モデルあたりまで一通り触れます。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。

使い方

Web地図上で地点を指定すると、その地点の震度超過確率や地盤増幅率などをまとめた「地震ハザードカルテ」が見られますし、複数地点を並べて比較する分析機能もあります。で、我々開発者的にありがたいのが、WMS（Web Map Service）やAPI経由のデータ取得インターフェースが用意されている点なんですよね。GISソフトや自作システムに地震ハザード情報をそのまま組み込めます。

データ構造概要

地震動予測地図データは、緯度経度メッシュ（主に250mまたは1kmメッシュ）ごとに震度超過確率や表層地盤増幅率などの数値を格納した形式で、GISソフトでそのまま扱えるシェープファイルやフラットファイル形式でダウンロードできます。震源断層モデルのほうは、断層形状や地震規模などのパラメータを含む構造化データとして提供されています。

許諾やライセンスなど

J-SHIS利用規約・免責事項ページ（https://www.j-shis.bosai.go.jp/agreement ）に基づき、出典さえ明記すれば編集・加工した上での自由な頒布・譲渡・貸与が認められています。ただし一点注意で、加工せずにファイルをそのまま複製して第三者へ配布するのは禁止されており、販売目的の商用利用は事前の問い合わせが必要です。

リンク先

J-SHIS 地震ハザードステーション

22. 交通事故統計情報のオープンデータ

キーワード: 警察庁, 交通事故, 治安・安全, CSV, 位置情報, 政府標準利用規約, オープンデータ

データ名

交通事故統計情報のオープンデータ

提供元組織名

警察庁

データ概要

警察庁が「世界最先端デジタル国家創造宣言」に基づいて整備・公開している、全国の交通事故発生情報のオープンデータです。事故が発生した地点の座標、発生日時、天候、路面状況、道路形状、当事者情報などが1件ごとのレコードとしてCSVで落とせるので、事故多発地点の分析やハザードマップ作成、交通安全対策の立案まで、行政・研究・民間サービスのいろんな場面で使われています。座標が入っているのが地味に効いていて、そのまま地図に落とせるのが強みです。

使い方

公開ページから年ごとのZIPファイルをダウンロードすると、事故本票・当事者情報などのCSVファイル一式が手に入ります。ここで一つハマりどころなんですが、CSVの列構成やコードの意味は同ページ配布の「データ概要書」（PDF）と「ファイル定義書」を読まないと解釈できません。これを読み込まないと天候コードや道路形状コードなどの数値の意味が分からず、数字の羅列のまま止まります。あと「事故多発地点解析ツール」（Excel）や地図化マニュアルも用意されています。

データ構造概要

データは事故ごとの発生状況を記録した「事故票」と、事故に関与した人・車両ごとの情報を記録した「当事者票」など複数のCSVファイルに分かれていて、共通の事故番号キーで関連付けられています。要するにリレーショナルな構造なので、キーで結合してやる前提です。天候、路面状態、道路形状、事故類型などの項目は数値コードで格納されているため、コード表を引きながら意味を復元する設計になっています。

許諾やライセンスなど

利用にあたっては警察庁の利用規約（https://www.npa.go.jp/rules/index.html ）の確認が案内されています。基本は政府標準利用規約に準じたオープンなライセンス運用ですが、実際の適用条件はデータダウンロードページおよび利用規約ページの最新記載に従ってください。

リンク先

交通事故統計情報のオープンデータ

23. 犯罪統計

キーワード: 警察庁, e-Stat, 犯罪統計, 治安・安全, CSV, API, CC BY 4.0, 時系列

データ名

犯罪統計資料

提供元組織名

警察庁（政府統計ポータル e-Stat経由で公開）

データ概要

犯罪統計資料は、犯罪統計規則に基づいて全国の都道府県警察から報告された情報をもとに警察庁が作る治安統計で、政府統計ポータルサイトe-Stat経由で公開されています。刑法犯・特別法犯の認知件数、検挙件数、検挙人員などを、全国および都道府県別、月別・年別で集計してあって、しかも2002年から直近年までの長期時系列が揃っているのが個人的にありがたいところです。トレンドを追う分析にそのまま使えます。

使い方

e-Statのファイル検索画面から「犯罪統計資料」の統計表を年・月・地域などで絞り込んで、Excel・CSV・PDF・DB形式の中から必要な形式を選んで落とします。手作業がつらくなってきたら、e-StatのAPI機能を使えば特定の統計表データをプログラムから自動取得できるので、そちらに切り替えるのがおすすめです。

データ構造概要

各統計表は、罪種別（刑法犯・特別法犯の内訳）や都道府県別に、認知件数・検挙件数・検挙人員などの指標を行列形式で整理した表構造です。月報と年報があって、月報は速報性重視の集計、年報はより詳細な確定値という位置づけなので、用途に応じて使い分けると良いです。

許諾やライセンスなど

e-Stat利用規約（https://www.e-stat.go.jp/terms-of-use ）が適用され、出典（政府統計の総合窓口(e-Stat)および統計名・作成府省名）さえ明記すれば複製・編集・翻訳などの二次利用が自由にできます。この規約はクリエイティブ・コモンズ・ライセンス表示4.0国際（CC BY 4.0）と互換なので、その点でも扱いやすいです。

リンク先

犯罪統計資料

24. 医療情報ネットのオープンデータ

キーワード: 厚生労働省, 医療機関, 医療・健康, CSV, UTF-8-BOM, PDL1.0, オープンデータ

データ名

医療情報ネットのオープンデータ

提供元組織名

厚生労働省

データ概要

厚生労働省が運営する医療情報ネット（ナビイ）に登録されている、病院・診療所・歯科診療所・助産所・薬局などの医療機関基本情報をオープンデータ化したものです。施設名称、所在地、標榜診療科、診療時間などが入っています。

使い方

公開ページから「病院施設票」「診療科目・診療時間票」といった目的別に整理されたZIPファイルを落として使います。ZIPを展開するとUTF-8-BOM形式のCSVが出てくるので、ExcelでもPythonでもそのまま読めます。BOM付きなのは文字化け対策としてはありがたい一方、パーサによっては先頭列名にBOMが混ざるので、そこだけ気をつけたいところです。都道府県別・調査時点別に複数のデータセットが用意されていて、地図アプリや医療機関検索サービスへの組み込みに向いています。

データ構造概要

CSVは医療機関ごとに1行が基本で、施設種別（病院／診療所／歯科／助産所／薬局）、施設名称、所在地、電話番号、標榜診療科、診療時間などの列で構成されています。ファイルは調査時点・データ種別ごとに分割配布されているので、必要な項目だけ選んで結合して使う前提の設計です。

許諾やライセンスなど

「公共データ利用規約（第1.0版）（PDL1.0）」が適用され、営利・非営利を問わず二次利用・複製・改変ができます。PDL1.0はCC BY 4.0と互換の規約で、詳細はデジタル庁の解説ページ（https://www.digital.go.jp/resources/open_data/public_data_license_v1.0 ）で確認できます。利用時は出典の明記が求められます。

リンク先

医療情報ネットのオープンデータ

25. NDBオープンデータ

キーワード: 厚生労働省, NDB, レセプト, 特定健診, 医療・健康, Excel, 集計表, 統計

データ名

NDBオープンデータ

提供元組織名

厚生労働省

データ概要

厚生労働省が管理するNDB（レセプト情報・特定健診等情報データベース）をもとに作られた医療統計の基本集計表です。都道府県別・年齢階級別の傷病名別レセプト件数や、特定健診・特定保健指導の実施状況などが毎年公表されています。あくまで集計済みの表であって個票ではない、という点は最初に押さえておきたいところです。

使い方

「NDBオープンデータ分析サイト」上でブラウザから条件を指定して統計表を閲覧できますし、各回のページからExcel形式のファイルを直接落とすこともできます。申請や利用登録が一切不要で、誰でも無償で入手できるのが地味にありがたいポイントで、研究、行政計画立案、民間の医療統計分析など幅広く使われています。

データ構造概要

公表される集計表はExcel（xlsx）形式で、都道府県、性別、年齢階級などのクロス集計軸を持つシート単位で構成されています。一点注意なのが、個人が特定されないよう件数が少ないセルは秘匿処理（マスキング）されていること。それと、回ごとに対象診療年度・健診年度が違うので、時系列比較をやるなら各回の集計範囲を必ず確認してください。

許諾やライセンスなど

厚生労働省の「利用規約・リンク・著作権等」ページ（https://www.mhlw.go.jp/chosakuken/index.html ）に準拠し、出典明記を条件に二次利用が可能です。個票ではなく統計集計表なので、個人情報保護の観点からの再配布制限は設けられていません。

リンク先

NDBオープンデータ

26. 法人番号公表サイト Web-API

キーワード: 国税庁, 法人番号, 企業・法人, Web-API, REST, XML/CSV/JSON, 名寄せ

データ名

法人番号公表サイト Web-API

提供元組織名

国税庁

データ概要

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。バージョンによっては英語表記やフリガナ情報の取得にも対応しています。名寄せの軸として法人番号を使いたいときの一次ソースになります。

使い方

利用にはアプリケーションIDの取得（無料、発行まで2週間〜1か月程度）が必要です。ここが地味に時間がかかるので、使う予定があるなら早めに申請しておくのが吉です。取得後はREST形式で、法人番号を最大10件まで一括指定する方式、更新期間（最大50日間）を指定する方式、法人名で検索する方式の3種類でリクエストを送り、XML・CSV・JSON形式でレスポンスを受け取れます。

データ構造概要

レスポンスは法人ごとに、法人番号、商号または名称、本店または主たる事務所の所在地、登記記録の閉鎖等の異動情報などのフィールドで構成されます。バージョン2.0以降で英語表記、3.0以降でフリガナ、4.0で検索対象除外法人情報が追加されるなど、段階的に取得項目が拡張されてきているので、必要な項目があるならバージョンを確認しておくと良いです。

許諾やライセンスなど

利用には「Web-API機能利用規約」（https://www.houjin-bangou.nta.go.jp/webapi/riyokiyaku.html ）への同意が必須です。取得データを使ったサービスを公開する場合は、「国税庁法人番号システムのWeb-API機能を利用して取得した情報をもとに作成しており、その内容を国税庁が保証するものではない」旨を明示する必要があります。

リンク先

法人番号公表サイト Web-API

27. 適格請求書発行事業者公表システム Web-API

キーワード: 国税庁, インボイス制度, 適格請求書, 企業・法人, Web-API, 差分取得, 会計連携

データ名

適格請求書発行事業者公表システム Web-API

提供元組織名

国税庁

データ概要

国税庁が提供する、インボイス制度（適格請求書等保存方式）の登録事業者情報を検索・取得できるAPIです。登録番号ごとの事業者名称、登録年月日、登録取消・失効情報などをシステム連携で取れます。

使い方

法人番号APIと同じく、無料のアプリケーションID申請が必要です。登録番号を指定して情報を取得する方式、更新期間を指定して差分を取得する方式、登録番号と日付を組み合わせて特定時点の状態を取得する方式の3種類に対応していて、会計・請求書発行システムなどへの自動連携で使われます。

データ構造概要

レスポンスには登録番号、氏名または名称、登録年月日、登録取消年月日、登録失効年月日などが含まれ、法人番号と紐付けて取得することも可能です。個人的に推したいのが更新期間指定機能で、指定日以降に発生した登録・取消・失効の差分だけを取れるので、日次バッチでのマスタ更新にぴったりです。全件を毎回舐める必要がないのは運用上ありがたいです。

許諾やライセンスなど

「Web-APIの利用規約」（https://www.invoice-kohyo.nta.go.jp/web-api/riyou_kiyaku.html ）への同意が利用条件です。取得情報を使ったサービスを公開する際は、「国税庁適格請求書発行事業者公表システムのWeb-API機能を利用して取得した情報である」旨の明示が求められます。

リンク先

適格請求書発行事業者公表システム Web-API

28. gBizINFO

キーワード: 経済産業省, gBizINFO, 法人情報統合, 企業・法人, REST API, CSV/JSON, 補助金・調達, 特許

データ名

gBizINFO

提供元組織名

経済産業省

データ概要

経済産業省が運営する、法人番号を軸に国税庁・厚生労働省・特許庁・防衛省など複数省庁が持っている法人情報を統合して提供するプラットフォームです。500万社を超える法人の基本情報に加えて、補助金採択、届出・認定、調達（入札）実績、特許情報などが法人単位で紐づけて見られます。バラバラの省庁データが法人番号で串刺しされているのが、このサービスの一番おいしいところなんですよね。

使い方

サイト上の検索画面から法人番号や法人名で企業プロフィールを検索できるほか、REST APIやCSV／JSON一括ダウンロードでシステム的にデータを取れます。API利用にはアプリケーション登録とアクセストークンの取得が必要で、API仕様書がサイト内の「API仕様」ページで公開されています。

データ構造概要

企業ごとに、基本情報（法人番号・商号・所在地・資本金・従業員数等）、認定情報、補助金情報、調達情報、特許情報などがそれぞれ紐づいた形で提供されます。API・ダウンロードデータともに法人番号をキーとして各情報カテゴリを結合できる設計になっているので、自前で名寄せする手間が減ります。

許諾やライセンスなど

利用にはgBizINFOの「利用規約」および「API・データダウンロード利用規約」への同意が必要です。詳細はヘルプセンターの解説記事（https://help.info.gbiz.go.jp/hc/ja/articles/4999421139102 ）や運営事務局公開のポリシー文書（https://info.gbiz.go.jp/api-spec/document/policy.pdf ）で確認できます。

リンク先

gBizINFO

29. EDINET API

キーワード: 金融庁, EDINET, 有価証券報告書, 金融・企業, API, XBRL, PDL1.0, 開示情報

データ名

EDINET API

提供元組織名

金融庁

データ概要

金融庁が運営する開示書類閲覧システムEDINETのAPIで、有価証券報告書、四半期報告書、大量保有報告書、有価証券届出書など金融商品取引法に基づく開示書類をプログラムから取得できます。上場企業や大口出資ファンドの開示情報をほぼリアルタイムで拾いにいく用途で使われます。

使い方

APIキー（サブスクリプションキー）を取得したうえで、書類一覧取得APIと書類取得APIの2種類を組み合わせて使います。流れとしては、まず日付を指定して当日提出された書類の一覧をJSONで取り、書類管理番号（docID）を使って個別書類の本体（XBRL、PDF、CSVなど）をダウンロードする、という2段構えが基本です。「EDINET API仕様書（Version 2）」がガイドページからPDFで配布されているので、最初に目を通しておくと詰まりません。

データ構造概要

書類一覧APIのレスポンスには提出者名、証券コード、書類種別コード、提出日時、docIDなどが含まれ、書類取得APIではdocIDと出力形式（type）を指定してXBRL・PDF・代替書面・英文ファイルなどを取ります。財務諸表本体はXBRL形式なので、勘定科目タクソノミと合わせて解析する必要があります。ここは正直パースが一番の山場です。

許諾やライセンスなど

EDINET閲覧サイトのコンテンツは「公共データ利用規約（PDL1.0）」に準拠していて、出典（「EDINET閲覧サイト」）を明記すれば二次利用・編集・加工が可能です。詳細な利用規約は https://disclosure2dl.edinet-fsa.go.jp/guide/static/disclosure/WZEK0030.html で確認できます。なお、スクレイピングによる取得は禁止されているので、素直にAPI経由で取りましょう。

リンク先

EDINET API

30. 統計ダッシュボード

キーワード: 総務省統計局, 統計ダッシュボード, マクロ経済, RESAS代替, API, JSON-stat, 地域統計, 時系列

データ名

統計ダッシュボード

提供元組織名

総務省統計局

データ概要

統計ダッシュボードは、人口・世帯、労働・賃金、農林水産業、鉱工業、商業、サービス、企業活動、家計、住宅・土地、教育、社会保障・衛生など17分野にわたる主要な統計指標を横断的に閲覧できる政府提供のポータルです。ここで一つ実務上大事な話をしておくと、かつて内閣府が提供していた地域経済分析システムRESAS（RESAS API）は2025年3月24日にサービスを終了しています。統計ダッシュボードはRESASと同様に複数の公的統計を1か所で串刺し検索・可視化できるサービスとして今も稼働しており、地域別・時系列でのグラフ表示や比較機能も備えているので、RESASを使っていた人の代替先として現実的に効きます。地域経済や人口動態の推移をマクロに把握したいときに実用的です。

使い方

サイト上部の検索窓やカテゴリメニューから統計項目を選ぶと、時系列グラフや地域比較グラフがブラウザ上で即座に見られます。API機能もあって、しかも利用登録やAPIキーの取得なしで誰でも使える点が、RESAS APIとの大きな違いです（ここが地味にありがたい）。基本的な流れは、まず「系列メタ情報取得」機能でデータの識別子となる系列コードを検索し、その系列コードを「統計データ取得」機能のパラメータに指定してデータを取る、という2段階です。エンドポイントはhttps://dashboard.e-stat.go.jp/api/1.0/[形式]/[機能名]?[パラメータ]という形式で、パラメータを&で連結したURLにGETを投げるだけで結果が返ります。

データ構造概要

APIは「系列メタ情報取得」「地域メタ情報取得」「用語メタ情報取得」「社会・経済的事象メタ情報取得」「統計調査メタ情報取得」「統計データ取得」の6機能で構成されています。レスポンス形式はXML・JSON・CSVに対応し、「統計データ取得」機能だけはJSON-stat形式でも出せます。取得できるデータには、指標名、地域コード、時間軸（年・四半期・月など）、数値、単位といった属性が含まれ、旧RESAS APIで扱っていた人口・産業構造・経済指標に近い粒度の情報が取れます。一点マナーとして、短時間に大量アクセスすると利用停止になる場合があるので、常識的な範囲で叩いてください。

許諾やライセンスなど

統計ダッシュボードのコンテンツには「公共データ利用規約（第1.0版）」が適用されており、出典として「統計ダッシュボード（https://dashboard.e-stat.go.jp/ ）」の表記が必須です。加工・編集したデータを使う場合は、その旨と加工主体を明記する必要があります。またAPIを利用したサービスを公開する場合は、「このサービスは、統計ダッシュボードのAPI機能を使用していますが、サービスの内容は国によって保証されたものではありません。」というクレジットの表示が求められます。詳細はコピーライトポリシー（https://dashboard.e-stat.go.jp/static/terms ）およびサイトポリシー（https://dashboard.e-stat.go.jp/static/sitePolicy ）を参照してください。

リンク先

統計ダッシュボード

31. 調達ポータル落札実績オープンデータ

キーワード: デジタル庁, GEPS, 政府電子調達, 落札実績, 調達・入札, CSV, UTF-8-BOM, 差分データ

データ名

調達ポータル落札実績オープンデータ

提供元組織名

デジタル庁・政府電子調達（GEPS）関連

データ概要

政府電子調達システム（GEPS）に登録された、国の機関が発注した案件の落札実績をオープンデータとして提供するサービスです。平成25年度以降から直近までの落札結果をCSVで落とせるので、行政の調達動向や取引実績の分析に使えます。ひとつ落とし穴として、オープンカウンタ（少額）案件のうち個人事業主が落札した案件は収録対象外になっている点は、分析の前提として頭に入れておいたほうがいいです。

使い方

サイト上部からダウンロードページに入り、「全件データ」または「差分データ」のどちらかを選んでCSVを取得します。全件データは前月末時点までの全落札実績、差分データは過去2か月分の日次追加分を収録しているので、定期的に差分データだけを取り込めば継続更新もできます。運用に乗せるなら差分ベースが素直です。

データ構造概要

データはUTF-8（BOM付き）のCSVで、案件名、発注機関、落札者名、落札金額、契約締結日などの落札結果に関する項目が入っています。全件データと差分データの2種類があり、差分データを日次で取って最新情報を継続的に反映させる運用が想定された設計になっています。

許諾やライセンスなど

サイト下部の「ご利用にあたって」（サイトポリシー、https://www.p-portal.go.jp/pps-web-biz/resources/app/html/sitepolicy.html ）に具体的な利用条件が書かれています。二次利用は政府標準利用規約に準じた取り扱いが想定されるので、利用前に必ずポリシーページを確認してください。

リンク先

調達ポータル落札実績オープンデータ

32. 官公需情報ポータルサイト検索API

キーワード: 中小企業庁, 官公需, 入札・調達, 調達・入札, REST API, XML, e-Gov APIカタログ

データ名

官公需情報ポータルサイト検索API

提供元組織名

中小企業庁

データ概要

官公需情報ポータルサイトが持っている、国や独立行政法人などが発注する入札・調達（官公需）情報を検索できるREST APIです。中小企業が官公需案件を効率よく見つけられるように、外部システムからの自動取得を可能にしています。

使い方

REST形式のリクエストをAPIエンドポイントに送り、キーワードや発注機関、公示日などの条件を指定して入札情報を検索します。詳細なパラメータや呼び出し方は公式の利用ガイド（https://www.kkj.go.jp/doc/ja/api_guide.pdf ）にまとまっているので、これに沿ってリクエストURLを組み立てれば、自社システムやスプレッドシートへ入札情報を自動取り込みできます。

データ構造概要

レスポンスはXML形式で返り、案件名、発注機関名、公示日、入札方式、参加資格などの入札関連項目が階層構造で入っています。API方式はRESTで、HTTPのGETリクエストにクエリパラメータを付けて呼ぶ、よくある構成です。

許諾やライセンスなど

デジタル庁が運営するAPIカタログサイト上に利用規約（https://api-catalog.e-gov.go.jp/info/ja/terms ）、個人情報取扱方針、ご利用にあたってのページが用意されているので、API利用前にこれらを確認してください。

リンク先

官公需情報ポータルサイト検索API

33. e-Gov法令API

キーワード: デジタル庁, e-Gov法令検索, 法令データ, 法令基盤, API, OpenAPI/Swagger, XML/JSON

データ名

e-Gov法令API（Version 2）

提供元組織名

デジタル庁

データ概要

e-Gov法令検索が提供する法令データをプログラムから取得できるAPIです。2025年3月にVersion 2として刷新され、法令の一覧取得、法令本文の取得、条文単位での構造化データ取得などができるようになりました。OpenAPI（Swagger）仕様で公開されているので、ブラウザ上のSwagger UIから対話的に動作確認ができるのが親切なポイントです。

使い方

Swagger UI画面（https://laws.e-gov.go.jp/api/2/swagger-ui ）から各エンドポイントの仕様を確認しつつ、実際にパラメータを入れてブラウザ上でテスト実行できます。プログラムから使う場合はOpenAPI定義ファイルを取得して、これを元にクライアントコードを自動生成する、という手も使えます。レスポンス形式はXMLとJSONの両対応です。

データ構造概要

法令一覧API、法令本文取得API、条文情報取得APIなど複数のエンドポイントで構成されていて、法令名・法令番号・公布日・改正履歴といったメタデータに加えて、条・項・号単位まで構造化された法令本文データが取れます。条文単位で構造化されているのは、テキスト解析にかけるうえでかなり助かります。

許諾やライセンスなど

e-Gov法令検索の利用規約ページ（https://laws.e-gov.go.jp/terms/ ）に、API利用を含めたサイト全体の利用条件が定められています。政府標準利用規約に準じたオープンな二次利用が想定されていますが、実際の適用範囲は利用規約ページで確認してください。

リンク先

e-Gov法令API

34. 国立国会図書館サーチAPI

キーワード: 国立国会図書館, NDLサーチ, 書誌メタデータ, アーカイブ, SRU/OpenSearch, OAI-PMH, Dublin Core

データ名

国立国会図書館サーチ（NDLサーチ）API

提供元組織名

国立国会図書館

データ概要

国立国会図書館サーチ（NDLサーチ）が横断的に集めている、図書・雑誌記事・論文・デジタル化資料などの書誌メタデータを外部から検索・取得できるAPI群です。検索用API（SRU、OpenSearch、OpenURL）とハーベスト用API（OAI-PMH）が用意されていて、目的に応じて使い分けられます。

使い方

検索したいだけならSRUまたはOpenSearch形式のリクエストURLにキーワードや資料種別などのパラメータを付けて叩きます。一方、大量のメタデータを継続的に集めたい場合はOAI-PMHによるハーベストが向いていて、差分データだけを定期的に取る運用もできます。用途で明確に道具が分かれているので、最初に「検索なのか収集なのか」を決めておくと迷いません。

データ構造概要

レスポンスにはタイトル、著者、出版者、出版年、資料種別、所蔵情報などのDublin Core相当の書誌メタデータが、XML形式（SRU/OAI-PMH）またはATOM形式（OpenSearch）で入っています。ただし連携する外部データベースごとにメタデータ項目の粒度が違う場合があるので、そこは横断利用時の注意点です。

許諾やライセンスなど

非営利利用は基本的に申請不要ですが、営利目的での利用には事前申請が必要な場合があります。詳細は仕様概要（https://ndlsearch.ndl.go.jp/help/api/specifications ）、データプロバイダ一覧（https://ndlsearch.ndl.go.jp/help/api/provider ）、著作権・リンクについて（https://ndlsearch.ndl.go.jp/help/sitepolicy#copyrights ）を確認してください。

リンク先

国立国会図書館サーチAPI

35. ジャパンサーチ

キーワード: 国立国会図書館, ジャパンサーチ, デジタルアーカイブ横断, アーカイブ, SPARQL, Web API, RDF

データ名

ジャパンサーチ（Japan Search）

提供元組織名

国立国会図書館ほか（内閣府知的財産戦略推進事務局、デジタルアーカイブジャパン推進委員会連携）

データ概要

書籍、文化財、メディア芸術、地域アーカイブなど、日本各地の分野をまたいだデジタルアーカイブを統合的に横断検索できる国のプラットフォームです。多数の連携機関が持つメタデータを集約していて、テーマ・人物・時代といった切り口からも資料を探せます。

使い方

開発者向けにSPARQLエンドポイント、簡易版のEasySparql、簡易Web APIの3種類が用意されていて、用途で選びます。複雑な条件でのセマンティック検索をやりたいならSPARQLエンドポイント、とりあえず手軽にキーワード検索結果を取りたいなら簡易Web API、というのが個人的な使い分けの目安です。

データ構造概要

統合されたメタデータはRDFベースで構造化されていて、連携元データベースの分野（書籍、文化財、映像、地域資料など）ごとに異なる語彙・スキーマがマッピングされた形で提供されます。SPARQLエンドポイントを使えば、こうした構造化データに対して柔軟なクエリを投げられます。

許諾やライセンスなど

サイトポリシー（https://jpsearch.go.jp/policy ）に著作権・リンク・データ利用に関する規定がまとまっています。ここが要注意で、連携先機関ごとに個別の利用条件が設定されている場合があるため、実際に取得した資料・画像を二次利用するときは各資料の詳細ページに書かれた権利情報も併せて確認してください。

リンク先

ジャパンサーチ

36. CiNii Research API

キーワード: 国立情報学研究所, NII, CiNii Research, 学術情報, RDF/JSON-LD, OpenSearch, CC BY 4.0, 研究

データ名

CiNii Research API

提供元組織名

国立情報学研究所（NII）

データ概要

論文、研究データ、図書・雑誌、研究者、研究プロジェクトといった学術情報を横断的に検索できるCiNii Researchのデータを、プログラムから取れるAPI群です。OpenURL、OpenSearch、RDF、JSON-LD（ベータ版）の4形式に対応していて、他の学術システムとの相互連携を前提に設計されています。

使い方

利用にはAPI利用登録（https://support.nii.ac.jp/ja/cinii/api/developer ）が必要で、登録後に発行されるアプリケーションIDをリクエストパラメータ（appid）に付けて叩きます。検索結果はcontent negotiationで、HTTPヘッダでRDFやJSON-LDを指定して取得形式を切り替えられます。この形式切り替えがヘッダ一発でできるのは、地味に実装が楽です。

データ構造概要

論文ならタイトル・著者・掲載誌・DOIなど、研究者なら氏名・所属・研究分野など、対象データ種別ごとに構造化されたメタデータがRDFまたはJSON-LDのグラフ構造で提供されます。CiNii Booksについては大学図書館の総合目録データベース（NACSIS-CAT）由来のレコードも含まれます。

許諾やライセンスなど

基本的な利用条件は利用規約（https://support.nii.ac.jp/ja/cinii/terms ）に、著作権・リンクに関する方針は著作権とリンクについて（https://support.nii.ac.jp/ja/cinii/copyright ）に定められています。CiNii BooksのデータはAPIを通じてCC BY 4.0ライセンスで公開されているので、出典表示さえすれば再配布・改変を含む二次利用ができます。

リンク先

CiNii Research API

37. KAKEN API

キーワード: 国立情報学研究所, NII, KAKEN, 科研費, 研究, OpenSearch, researchmap, XML

データ名

KAKEN API

提供元組織名

国立情報学研究所（NII）

データ概要

文部科学省・日本学術振興会が交付する科学研究費助成事業（科研費）のデータベース「KAKEN」から、研究課題、研究者、研究成果の概要をOpenSearch形式で検索できるAPIです。研究課題を検索するAPIと、研究者を検索するAPIの2種類があります。

使い方

利用にはCiNiiのAPI利用登録から取得したアプリケーションIDが必要で、研究課題検索はhttps://kaken.nii.ac.jp/opensearch/、研究者検索はhttps://nrid.nii.ac.jp/opensearch/のエンドポイントにappidパラメータを付けてリクエストします。詳細なパラメータ仕様はBitbucket上で公開されているPDF定義書（https://bitbucket.org/niijp/kaken_definition/src/master/KAKEN_API_parameters_document_Ja.pdf ）に載っているので、本格的に叩く前に一読しておくと安心です。

データ構造概要

研究課題データには課題名、研究代表者、配分機関、研究期間、研究成果概要（研究概要・キーワードなど）が、研究者データには氏名、所属機関、researchmap ID等の識別子情報が含まれます。マスターデータ（研究分野コード表など）はXML形式でダウンロードできます。researchmap IDが取れるので、他の研究者系データと突合しやすいのが利点です。

許諾やライセンスなど

利用にあたっては、KAKENの利用規約およびプライバシーポリシー（https://support.nii.ac.jp/ja/kaken/other/terms ）への同意が前提です。マスターデータやAPI定義ファイルはBitbucketリポジトリで公開されていて、再配布条件はリポジトリ側の記載に従います。

リンク先

KAKEN API

38. メディア芸術データベース

キーワード: 国立アートリサーチセンター, メディア芸術, マンガ・アニメ・ゲーム, 文化財・アーカイブ, RDF, SPARQL, GitHub

データ名

メディア芸術データベース（MADB / MADB Lab）

提供元組織名

独立行政法人国立美術館国立アートリサーチセンター（令和5年度に文化庁から事業を引き継ぎ運営）

データ概要

マンガ、アニメーション、ゲーム、メディアアートといった日本のメディア芸術に関する作品情報・所蔵情報を横断的に収録したデータベースです。「MADB Lab」はこのデータベースをより広く二次利用できるように、データセット配布やクエリサービスを提供するサイト、という位置づけです。

使い方

MADB Lab上のダッシュボードで収録データの傾向を視覚的に眺められますし、GitHub上で公開されているRDFデータセット（https://github.com/mediaarts-db/dataset ）を一括ダウンロードして自前の環境で分析することもできます。GitHubで丸ごと落とせるのは、腰を据えて分析したい側からするとかなりありがたいです。もっと柔軟な条件検索がしたいなら、SPARQLクエリサービスで作品名・作者・発行年などを指定した問い合わせができます。

データ構造概要

データはRDF形式で構造化されていて、作品ごとにタイトル、作者・制作者、発行日・公開日、ジャンル（マンガ・アニメーション・ゲーム・メディアアート）、所蔵機関などの項目が関連付けられています。SPARQLエンドポイントを通せば、これらの項目を組み合わせた複雑なクエリを実行できます。

許諾やライセンスなど

サイトの利用にあたっては利用規約（https://mediag.bunka.go.jp/madb_lab/user_terms ）およびプライバシーポリシー（https://mediag.bunka.go.jp/madb_lab/privacy_policy ）への同意が必要です。GitHubで公開されているデータセットについては、リポジトリ内のライセンス表記に従って二次利用の可否・条件を確認してください。

リンク先

メディア芸術データベース

39. 自然環境情報GIS

キーワード: 環境省, 生物多様性センター, 自然環境調査, 環境, GIS, シェープファイル/KMZ, JGD2000/JGD2011, 植生図

データ名

自然環境情報GIS（自然環境調査Web-GIS）

提供元組織名

環境省生物多様性センター

データ概要

環境省生物多様性センターが実施してきた自然環境保全基礎調査などの成果を、地図形式で公開しているGISデータ群です。植生図、動植物分布調査、干潟・藻場・サンゴ礁分布、河川・湖沼の環境情報など、日本全国の自然環境に関する基礎的な調査結果を収録しています。特筆したいのが、1970年代から続く長期モニタリングのデータも含まれる点で、生態系の変化を時系列で追える貴重なソースです。

使い方

生物多様性センターのポータルサイトから、地図形式で閲覧できる「いきもの地図」（自然環境調査Web-GIS、ArcGIS製）にアクセスし、都道府県や調査年、テーマ（植生、動植物分布など）を選んで地図を見られるほか、シェープファイルやKMZ形式でのデータダウンロードにも対応しています。研究目的での統計解析やQGISなどのGISソフトへの取り込みにも使われていて、環境アセスメントや自然保護区域の設定検討の基礎資料としても活躍しています。一点実務的な注意として、「いきもの地図」のURLはシステム更新で変わることがあるので、まずポータルサイトのトップページから最新のリンクを辿るのが安全です。

データ構造概要

植生図データはポリゴン形式で凡例コードと群落名が付与され、動植物分布データはメッシュ（第2次・第3次地域メッシュ）単位での在不在情報として整理されています。干潟・藻場・サンゴ礁データは分布範囲のポリゴンと調査年、調査手法などの属性情報を含みます。座標系は世界測地系（JGD2000/JGD2011）に対応しているので、GISに取り込む際の投影まわりで困りにくいです。

許諾やライセンスなど

利用規約（https://www.biodic.go.jp/copyright/terms_of_service.html ）に定められていて、出典（URLを含む）を明記すれば複製・編集・二次利用ができます。加工した場合はその旨を明記する必要があり、生物多様性センターの作成物であるかのような表示は禁止されています。

リンク先

自然環境情報GIS（生物多様性センターポータルサイト）

（補足: 旧URL https://www.biodic.go.jp/trialSystem/top.html および一時期の移行先だったgis.biodic.go.jp/webgis/は、いずれもリンク切れ・DNS解決不可でした。「いきもの地図」機能自体はArcGIS基盤（pl-moej.gisservice.jp）上で提供されていますが、個別URLが変わりやすいので、確実にアクセスできるポータルサイトのトップページをリンク先にしています。）

40. 大気汚染常時監視データ

キーワード: 国立環境研究所, 環境展望台, 大気汚染, 環境, 常時監視, CSV, PM2.5/NO2/SO2, 測定局

データ名

大気汚染常時監視データ

提供元組織名

国立環境研究所（環境展望台）・環境省関連

データ概要

全国の大気汚染常時監視測定局が観測した、大気汚染物質の測定データを公開しているサービスです。国立環境研究所が運営する「環境展望台」上で提供されていて、都道府県・市区町村が設置した一般局・自排局に加え、国が設置した国設局のデータも含まれます。月間値・年間値のほか、2009年度以降は時間値データも取れるので、粒度の細かい解析にも耐えます。

使い方

都道府県、測定年度、対象物質（SO2、NO2、光化学オキシダント、PM2.5など）を指定して検索し、該当する測定局のファイルを選んでダウンロードします。複数ファイルをまとめて選ぶとZIP形式で一括ダウンロードできるので、経年変化の分析や大気環境シミュレーションの入力データを揃えるときに手数が減ります。

データ構造概要

CSV形式で提供され、測定局コード、所在地、測定物質、測定年月日（時間値の場合は時刻）、濃度値などの列で構成されています。測定局のメタデータ（緯度経度、局種別、周辺環境区分など）と組み合わせて分析すると、地域別・時間帯別の汚染状況が見えてきます。緯度経度が取れるので地図化との相性も良いです。

許諾やライセンスなど

国立環境研究所のサイトポリシー（https://www.nies.go.jp/sitepolicy.html ）に基づき、私的利用や著作権法上認められる引用を除き、無断転載・改変は禁止されています。引用・利用時は出典の明記が必要です。商用利用や大量の二次利用を考えている場合は、個別に問い合わせるのが推奨されています。

リンク先

大気汚染常時監視データ

41. 環境アセスメントデータベース EADAS

キーワード: 環境省, 環境アセスメント, Web GIS, 自然環境情報, 鳥類センシティビティ, 風力発電, CC BY 4.0, 環境・農業・食品

データ名

環境アセスメントデータベース（EADAS）

提供元組織名

環境省

データ概要

これは環境影響評価（いわゆる環境アセスメント）をやる事業者や自治体が、事業計画のかなり早い段階で「その土地の自然環境・社会環境ってどうなってるんだっけ」を掴むために整備されたWeb GISシステムなんですよね。全国環境情報に加えて、風力発電事業向けの鳥類センシティビティマップや、バードストライク・騒音に関する文献情報まで地図上で引けます。個人的に注意しておきたいのが、2025年6月にURLが変更されてリニューアルされている点で、機能も見た目も刷新されています。

使い方

ブラウザで地図を開いて、対象エリアをズームしていくと、自然公園区域・鳥獣保護区・希少種の生息情報といったレイヤーを重ねて表示できます。ログイン不要で誰でも見られるのが地味にありがたいところで、環境アセスメント図書の作成や、風力・太陽光発電のサイト選定時の事前スクリーニングでよく使われています。

データ構造概要

地図データはレイヤー単位で管理されていて、自然環境情報（植生、動植物分布など）、社会環境情報（土地利用、都市計画区域など）、事業者向けの専門情報（鳥類センシティビティ等）に分類されています。各レイヤーの実体は、環境省や関係機関の調査結果をもとにしたポリゴン・ポイントデータだと思ってもらえれば。

許諾やライセンスなど

環境省ウェブサイト全体の著作権・リンクに関する基本方針（https://www.env.go.jp/mail.html ）に準じていて、政府標準利用規約（CC BY 4.0相当）の考え方に沿って、出典明記で二次利用できます。ただし個別データの著作権表示や利用条件はEADASサイト内の各ページに書いてあるので、使う前にそこは確認しておくのが無難です。

リンク先

使い方

ダウンロードページから必要な形式（全国一括か、ローカル用の差分ファイル）を選んでCSVで取得します。住所入力フォームの自動補完、物流・配送システムでの住所照合、地理空間データとの結合による地域分析まで、用途はほんとに幅広いです。毎月更新されるので、システムに組み込むなら定期的な差分反映を仕込んでおくのがおすすめです。

データ構造概要

CSVの各行が1つの郵便番号（または町域）に対応していて、全国地方公共団体コード、旧郵便番号、新郵便番号（7桁）、都道府県名・市区町村名・町域名（カナ・漢字）、それに一町域が二以上の郵便番号で表される場合のフラグ、といった列で構成されています。この「1町域複数郵便番号フラグ」あたりが実装時にハマりやすいポイントです。

許諾やライセンスなど

ダウンロードページの説明（https://www.post.japanpost.jp/service/search/zipcode/download/readme.html ）に明記されているとおり、郵便番号データについては日本郵便株式会社は著作権を主張しておらず、自由に配布・利用できます。ただしデータの完全性・正確性は保証されないので、業務で使うなら最新版への追随は自分で担保する必要があります。

リンク先

郵便番号データ

（補足: 旧URL https://www.post.japanpost.jp/zipcode/download.html は301リダイレクトで現URLに転送されるので、直リンクしていても切れてはいませんが、念のため現URLに直しておくと安心です。）

45. 電子国土基本図住居表示住所

キーワード: 国土地理院, 電子国土基本図, 住居表示, 基礎番号, ジオコーディング, ポイントデータ, 地図・GIS・住所基盤

データ名

電子国土基本図（地名情報）「住居表示住所」

提供元組織名

国土地理院

データ概要

国土地理院の電子国土基本図のうち、住居表示が実施されている地域の「基礎番号」（住居表示の付番に使う基準点）を収録した地名情報データです。街区符号や基礎番号といった、住居表示住所を特定するのに必要な位置情報を、市区町村・町名単位で提供しています。ジオコーディングの精度を突き詰めたいときに効いてくるタイプのデータですね。

使い方

国土地理院の「基盤地図情報ダウンロードサービス」や専用の閲覧・ダウンロードサービスから、対象市区町村を選んでデータを取得します。住所と地図上の位置を対応付けるジオコーディングの基礎データとして、防災システムや、住所情報の整備・検証作業に使われています。

データ構造概要

市区町村コード、町名、街区符号、基礎番号、点の取得精度などの属性を持つ点情報（ポイントデータ）として構成されていて、ここがポイントなんですが、建物単位ではなく街路に面した位置を示す点として整理されています。ファイル仕様は国土地理院が公開するPDF仕様書で詳細に定義されているので、パースするなら一度目を通しておくべきです。

許諾やライセンスなど

「国土地理院コンテンツ利用規約」（https://www.gsi.go.jp/kikakuchousei/kikakuchousei40182.html ）が適用され、出典を明記すれば複製・加工・商用利用ができます。加工した場合は改変した旨の明記が必要で、測量法に基づく基本測量成果の複製・使用については別途申請が要るケースもあるので、そこは要注意です。

リンク先

電子国土基本図（地名情報）住居表示住所

46. 東京都交通局オープンデータ

キーワード: 東京都交通局, ODPT, 公共交通, GTFS, GTFS-RT, リアルタイム運行情報, CC BY 4.0, 交通・モビリティ

データ名

東京都交通局オープンデータ

提供元組織名

東京都交通局・公共交通オープンデータセンター（ODPT）

データ概要

都営地下鉄（浅草線・三田線・新宿線・大江戸線）と都営バスの運行データを、公共交通オープンデータセンターのCKANカタログ経由で公開しているものです。駅・バス停・路線情報から、列車位置情報やバスロケーションなどのリアルタイムデータまで揃っていて、交通系アプリや乗換案内サービスを作るときの素材として使えます。

使い方

公共交通オープンデータセンター（ODPT）の開発者向けサイトでAPIキーを取って、REST APIまたはデータカタログからの直接ダウンロードで取得します。静的データはGTFS/GTFS-JP形式や独自JSON形式、リアルタイム運行情報はGTFS-RT（Protocol Buffers形式）で配信されているので、既存のGTFS対応ツールにそのまま流し込めるのが強いです。

データ構造概要

データはODPTが定義する共通データモデル（駅情報・路線情報・運行情報・時刻表・運賃情報など）に準拠していて、鉄道系は「odpt:Station」「odpt:Railway」、バス系は「odpt:BusstopPole」「odpt:BusroutePattern」といったクラス構造で整理されています。フォーマットはJSON-LDが中心ですが、GTFS/GTFS-JP、GTFS-RT、PDFなど、用途に応じて複数形式が併存しています。

許諾やライセンスなど

すべてのデータセットがCC BY 4.0でライセンスされていて、出典表示さえすれば商用利用を含めて自由に利用・改変・再配布できます。クレジット表示の具体的な方法は、ODPT開発者サイトのFAQページ（https://developer.odpt.org/ja/faq-info ）で案内されています。

リンク先

東京都交通局オープンデータ

47. 横浜市オープンデータポータル

キーワード: 横浜市, オープンデータポータル, CKAN, Action API, GeoJSON, CC BY 4.0, 自治体オープンデータ

データ名

横浜市オープンデータポータル

提供元組織名

横浜市

データ概要

横浜市が持っている人口統計、公共施設、防災、行政手続きなどのデータを、CKANベースのポータルで一元的に公開しているサイトです。「データで見る横浜」というダッシュボード機能もあって、統計データを視覚的にサッと確認できるほか、組織別・カテゴリー別にデータセットを検索できます。

使い方

ポータルのキーワード検索や、組織・タグでの絞り込みでデータセットを探して、CSV・Excel・PDF・GeoJSON等の形式で落とします。CKAN標準のAPI（Action API）も提供されているので、プログラムから直接取得してアプリや分析に組み込むのも問題なくできます。

データ構造概要

CKANの標準的なデータセット構造（データセット単位でメタデータ＋複数リソースファイルを紐付ける形）を採用していて、各データセットには更新頻度・提供組織・タグなどのメタデータが付いています。地理情報はGeoJSONやShapefile、統計データはCSV/Excel形式で提供されることが多い印象です。

許諾やライセンスなど

利用規約（https://data.city.yokohama.lg.jp/terms.html ）に基づき、特段の記載がなければコンテンツはCC BY 4.0で提供されます。商用利用を含む複製・編集・翻案ができますが、規約で定められた形式でのクレジット表記は必須です。一部データセットには個別ライセンスが適用される場合があるので、そこだけ気に留めておいてください。

リンク先

横浜市オープンデータポータル

48. 大阪府オープンデータカタログ

キーワード: 大阪府, BODIK ODCS, CKAN, オープンデータカタログ, Action API, CC BY 4.0, 自治体オープンデータ

データ名

大阪府オープンデータカタログ

提供元組織名

大阪府

データ概要

大阪府のオープンデータを、CKANベースのカタログサイト（BODIK ODCS）で提供しているものです。人口・世帯、健康・福祉、教育・文化、防災、観光、行財政など10カテゴリーにわたって多数のデータセットが登録されていて、救急搬送支援システムデータや温泉施設一覧みたいな、府民生活に直結する情報も入っています。

使い方

カテゴリー一覧やキーワード検索でデータセットを絞り込んで、CSVやExcel、PDFなどの形式で落とします。BODIK ODCSはCKANが基盤なので、CKAN Action APIを使えばプログラムから横断的に取得することもできます。複数のBODIK自治体を跨いで集めたいときに、この共通基盤なのが効いてきます。

データ構造概要

九州のBODIK（ビッグデータ&オープンデータ・イニシアティブ九州）が提供するCKAN基盤の共通データモデルを採用していて、データセットごとに提供組織・更新日・タグ等のメタデータが付与されています。ファイル形式はCSV・PDF・XLSXが中心です。

許諾やライセンスなど

利用規約（https://odcs.bodik.jp/270008/tos/ ）第1条に基づき、大阪府が著作権を持つコンテンツはCC BY 4.0で利用できます。個別に別のライセンスが定められている場合はそちらが優先され、第三者が著作権等を持つコンテンツが含まれる場合は利用者側での確認義務が明記されている、という点は押さえておきましょう。

リンク先

大阪府オープンデータカタログ

49. Project PLATEAU GitHub / 関連OSS

キーワード: Project PLATEAU, 国土交通省, 3D都市モデル, CityGML, SDK, MIT, Apache License 2.0, OSS・開発ツール

データ名

Project PLATEAU GitHub / 関連OSS

提供元組織名

Project PLATEAU・国土交通省

データ概要

国土交通省が進めている都市デジタルツインプロジェクト「Project PLATEAU」のGitHub組織で、3D都市モデル（CityGML）を扱うためのSDK、変換ツール、サンプルアプリなどのOSSがどっさり公開されています。代表的なところだと、Unity向けの「PLATEAU-SDK-for-Unity」、Unreal Engine向けの「PLATEAU-SDK-for-Unreal」、CityGMLを他形式に変換する「PLATEAU-GIS-Converter」あたりですね。

使い方

各リポジトリのREADMEに沿って、UnityやUnreal Engineのプロジェクトにプラグイン/パッケージとして入れるか、GIS-Converterのような単体ツールはビルド済みバイナリまたはソースからビルドして使います。多くのツールは、G空間情報センターで公開されているPLATEAUの3D都市モデル（CityGML形式）を入力に想定しているので、都市景観のビジュアライゼーション、防災シミュレーション、GISデータ変換あたりで真価を発揮します。

データ構造概要

各リポジトリはCityGML（3D都市モデルの国際標準フォーマット）を中心的な入出力対象にしていて、SDK群はCityGMLをUnity/Unreal内のメッシュ・属性データに変換するパーサーやインポーター機能を持っています。PLATEAU-GIS-Converterのほうは、CityGMLをFBX、OBJ、3D Tiles、MVTなど多様なGIS形式へ変換するCLI/GUIツールとして構成されています。

許諾やライセンスなど

ここは要注意で、リポジトリごとにライセンスが違います。PLATEAU-SDK-for-UnityはMITライセンス、PLATEAU-GIS-ConverterはApache License 2.0が適用されています（各リポジトリのLICENSEファイルで要確認）。PLATEAU本体の3D都市モデルデータ自体は原則として政府標準利用規約（CC BY 4.0相当）で提供されているので、利用時はG空間情報センターの利用規約もあわせて見ておくのが安全です。

リンク先

Project PLATEAU GitHub

50. mojxml2geojson（登記所備付地図データ変換コンバータ）

キーワード: デジタル庁, mojxml2geojson, 登記所備付地図, GeoJSON, Python, Docker, MITライセンス, OSS・開発ツール

データ名

mojxml2geojson

提供元組織名

デジタル庁

データ概要

法務省が公開している登記所備付地図データ（Map XML形式、通称「モジ座標系XML」）を、汎用的な地理空間データ形式であるGeoJSONに変換するPython製のOSSツールです。地図XMLからポリゴン形状と属性情報だけを抜き出して、座標系を世界測地系（JGD2011）の経緯度に変換したうえでGeoJSONとして吐き出してくれます。なお本記事の項目14と同じリポジトリを扱っていますが、こっちではインストール・実行方法やDocker利用など、操作面を中心にまとめています（内容の重複が気になる場合は項目14とあわせて参照してください）。

使い方

pip install . または pip install git+https://github.com/digital-go-jp/mojxml2geojson.git でインストールして、コマンドラインから mojxml2geojson ./moj.xml みたいに叩くだけで変換できます。動作要件はGDAL、Python 3.x、pip 22.x以上で、Dockerイメージ（docker build -t mojxml2geojson . → docker run --rm -v $(pwd)/data:/data mojxml2geojson /data/moj.xml）を使えば環境構築なしで回せるのが地味に便利です。

データ構造概要

入力はXMLスキーマで定義された地図XML（筆ポリゴンの座標列と地番等の属性を含む）で、出力はGeoJSON形式のFeatureCollectionになります。各Featureが1筆のポリゴンジオメトリと、地番・座標系情報等の属性を持つ形ですね。座標変換ロジックによって、公開座標系から緯度経度（JGD2011）への変換が自動でかかるのが一番おいしいポイントです。

許諾やライセンスなど

GitHubリポジトリのLICENSEファイルによりMITライセンス（著作権表示デジタル庁）が適用されています。著作権表示とライセンス表示さえ残せば、商用利用を含めて自由に使用・改変・再配布できます。ライセンス全文はリポジトリ内（https://github.com/digital-go-jp/mojxml2geojson/blob/main/LICENSE ）で確認できます。

リンク先

mojxml2geojson

51. ガバメントAI「源内」OSS

キーワード: デジタル庁, ガバメントAI, 源内, genai-web, 生成AI, AWS CDK, TypeScript, MITライセンス, OSS・開発ツール

データ名

ガバメントAI「源内」（genai-web）

提供元組織名

デジタル庁

データ概要

「源内」は、デジタル庁が開発・運用している政府職員向けの生成AI利活用基盤で、業務特化型の生成AIアプリを迅速かつ安全に使える環境を提供するものです。ベースはAWSが公開しているOSS「Generative AI Use Cases」で、そこにチーム管理機能、AIアプリ管理機能、デジタル庁デザインシステムの適用など、行政利用向けの拡張が乗っかっています。

使い方

リポジトリのREADMEに従って、AWS環境上にCDK（Cloud Development Kit）でインフラをデプロイし、TypeScript製のフロントエンド/バックエンドを構築して使います。生成AIアプリのテンプレートが複数同梱されているので、自治体・省庁などが自組織のユースケースに合わせてカスタマイズしながら、独自の生成AI基盤を組み上げられるように設計されています。行政向けの構成をまるっと参考にできるという意味でも、覗いてみる価値はあると思います。

データ構造概要

リポジトリは大部分がTypeScriptで、AWS CDKによるインフラ定義（Lambda、API Gateway、Amazon Bedrock連携等）と、Next.js/React系のフロントエンドコードから成っています。ユーザー・チーム・AIアプリケーションといった管理単位でデータモデルが設計されていて、行政組織内での多部署・多ユーザー運用を想定した権限管理構造を持っているのが特徴です。

許諾やライセンスなど

ソースコードはMITライセンスで公開されていますが、ここは引っかかりやすいところで、AWS Prototyping Programに由来する一部のLambda・CDKファイルには「Amazon Software License」が適用される点に注意が必要です。ドキュメント類はCC BY 4.0で提供されています。ライセンス詳細はリポジトリ内のLICENSEファイル（https://github.com/digital-go-jp/genai-web/blob/main/LICENSE ）で確認できます。

リンク先

ガバメントAI「源内」（genai-web）

52. 公共施設一覧

キーワード: 自治体標準オープンデータセット, デジタル庁, 公共施設, 施設マスタ, CSV, 緯度経度, PDL1.0, 生活・施設情報

データ名

公共施設一覧

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

市役所・支所、図書館、公民館、体育館などの公共施設の名称・所在地・連絡先を網羅した施設マスタです。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」31項目のうちの1つで、施設系データの基本形にあたる「データ項目定義書A（スタンダード型）」の様式に沿って、各自治体が整備・公開することを想定しています。ここは実務でハマりやすいので先に言っておくと、項目ごとの個別仕様書ページ・PDFは用意されておらず、31項目共通の定義書一覧ページに集約されているため、リンク先は他項目と同じ一覧ページになります。

使い方

各自治体が公開するオープンデータポータル（データカタログサイトやCKAN、GitHubリポジトリなど）で「公共施設一覧」のCSVを探して、住所や緯度・経度列を使って地図アプリやGISに取り込む、というのが基本の流れです。施設分類（図書館・体育館・公民館等）で絞れば、特定用途の施設だけを抜き出したマップやAPIも作れます。複数自治体のデータを結合すると、広域での公共施設配置分析やアクセシビリティ評価にも使えて楽しいです。

データ構造概要

データ項目定義書Aに準拠していて、一意ID、施設名称（和名・カナ・英語）、施設分類、所在地（住所・方書）、緯度・経度、電話番号、公式URL、開館時間、休館日、バリアフリー対応状況、駐車場情報などの列で構成されるのが標準形です。位置情報が必須項目として含まれる点が、後述の統計系データセットとの大きな違いになります。

許諾やライセンスなど

デジタル庁が提供する定義書・サンプル・解説資料はPDL1.0（政府標準利用規約1.0版）の下で公開されていて、出典明記を条件に複製・公衆送信・翻案などが認められています（CC BY 4.0互換）。ただし各自治体が実際に公開する施設データのライセンスは、自治体ごとのオープンデータポリシーに従うので、使う前に個別データの利用規約を確認してください。

リンク先

公共施設一覧

53. 文化財一覧

キーワード: 自治体標準オープンデータセット, デジタル庁, 文化財, 文化財保護法, 指定区分, PDL1.0, 生活・施設情報

データ名

文化財一覧

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

地域内の国宝・重要文化財・史跡・名勝・天然記念物などの指定文化財を一覧化したデータセットです。自治体標準オープンデータセット31項目の一つで、文化財保護法に基づく指定区分や指定年月日など、文化財行政特有の属性を持つのが、公共施設一覧のような汎用施設データとの違いですね。

使い方

観光アプリや教育向けのデジタルマップに組み込んで、指定区分ごとにピンの色を変えて表示する、みたいな使い方が一般的です。指定年月日列を使えば「近年指定された文化財」のフィルタリングもできますし、地域の歴史学習コンテンツや周遊観光ルートの自動生成にも応用できます。ひとつ注意しておきたいのが、文化財の所在地情報は個人所有物件を含む場合があるので、公開データの範囲は事前に確認しておくべき、という点です。

データ構造概要

データ項目定義書Aをベースに、文化財名称、文化財種別（建造物・美術工芸品・史跡・天然記念物等）、指定区分（国指定・都道府県指定・市区町村指定）、指定年月日、所在地、緯度・経度、概要説明、公開の可否、画像URLといった列が定義されています。位置情報が非公開の文化財では、緯度・経度列を空欄またはマスクして提供することが認められています。

許諾やライセンスなど

デジタル庁が公開する定義書類はPDL1.0の下で提供され、出典表示を条件に自由な二次利用ができます（CC BY 4.0相当）。ただし文化財保護の観点から位置情報の再配布に制限を設けている自治体もあるので、個別データのライセンス表記は必ず確認してください。

リンク先

文化財一覧

54. 地域・年齢別人口

キーワード: 自治体標準オープンデータセット, デジタル庁, 人口統計, 町丁目, 年齢階級, コロプレスマップ, PDL1.0, 生活・施設情報

データ名

地域・年齢別人口

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

町丁目や地区単位で集計した、年齢階級別・男女別の人口統計です。他の項目が「施設の一覧（点情報）」なのに対して、この項目は住民基本台帳等をもとにした「集計統計データ」で、31項目の中でもデータ構造が異質な部類に入ります。ここは扱いが変わるので意識しておくと良いです。

使い方

町丁目コードをキーに地図データ（境界ポリゴン）と結合すれば、コロプレスマップで人口密度や高齢化率を可視化できます。年齢階級列を活用すれば、保育需要予測や高齢者福祉施設の適正配置検討など、行政計画や地域分析のエビデンスとしても使えます。集計基準日が明記されているので、複数年を時系列で並べる経年分析にも向いているのが個人的にありがたいところです。

データ構造概要

町丁目コード、町丁目名、集計基準日、年齢階級区分（5歳階級など）、男性人口、女性人口、合計人口、世帯数といった列で構成される統計テーブル形式です。施設系項目のような緯度・経度列は含まれず、代わりに行政区画コード（全国地方公共団体コード等）で地理的な結合を行う設計になっています。この「座標ではなくコードで繋ぐ」割り切りは、実装時に頭を切り替える必要があります。

許諾やライセンスなど

デジタル庁の定義書自体はPDL1.0に基づき、出典明記を条件に自由に利用できます。人口統計は個人を特定できない集計値として公開されるのが原則ですが、小地域・少数集計となるセルは秘匿（マスキング）処理が行われる場合があるので、統計利用の際は自治体ごとの秘匿基準の注記を確認しておいてください。

リンク先

地域・年齢別人口

55. 子育て施設一覧

キーワード: 自治体標準オープンデータセット, デジタル庁, 子育て施設, 保育所, 定員, 保活マップ, PDL1.0, 生活・施設情報

データ名

子育て施設一覧

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

保育所、認定こども園、幼稚園、地域子育て支援拠点など、子育て世帯が利用する施設を横断的にまとめた一覧です。自治体標準オープンデータセット31項目のうち、子育て世帯支援を目的とする代表的な施設系データとして位置づけられています。

使い方

子育て支援アプリや自治体公式サイトの「保活マップ」機能に組み込んで、施設種別・定員・受入年齢でフィルタリングする、というのが代表的な使い方です。開所時間や一時預かり対応の有無を条件検索に使えば、共働き世帯向けの施設探しをかなり助けられます。複数自治体のデータを統合すれば、広域での待機児童対策の分析基盤としても使えます。

データ構造概要

データ項目定義書Aに準拠し、施設名称、施設種別（保育所・認定こども園・幼稚園・地域子育て支援拠点等）、所在地、緯度・経度、定員、受入年齢範囲、開所時間、休所日、一時預かりの可否、電話番号、公式URLなどの列で構成されます。「定員」「受入年齢」という、需給マッチングに直結する属性が標準項目として定義されているのが、この項目の効きどころです。

許諾やライセンスなど

デジタル庁提供の定義書はPDL1.0の下で公開され、出典表示を条件に複製・改変・再配布ができます（CC BY 4.0相当）。定員や空き状況は更新頻度が高いので、リアルタイム性が要る用途では更新日時列を必ず確認して、古いデータを掴まないよう注意してください。

リンク先

子育て施設一覧

56. 公衆無線LANアクセスポイント一覧

キーワード: 自治体標準オープンデータセット, デジタル庁, 公衆無線LAN, Wi-Fi, SSID, 防災, PDL1.0, 生活・施設情報

データ名

公衆無線LANアクセスポイント一覧

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

自治体庁舎や観光施設、避難所などに設置された無料Wi-Fiスポット・公衆無線LANアクセスポイントの、設置場所と利用条件をまとめたデータセットです。訪日外国人観光客への対応や、災害時の通信手段確保を目的に整備されることが多く、情報通信インフラ系に分類されます。

使い方

観光案内アプリや防災アプリの地図上にアクセスポイントをプロットして、SSIDや認証方式を表示すれば、来訪者がスムーズに接続できるようになります。避難所情報とアクセスポイント情報を組み合わせれば、災害時通信手段の可視化にも応用できます。通信事業者ごとにデータを分けて管理すれば、事業者別のカバレッジ分析もできます。

データ構造概要

データ項目定義書Aをベースに、設置場所名称、所在地、緯度・経度、SSID、認証方式（WPA2等）、提供事業者名、利用可能時間帯、通信速度の目安、多言語対応の有無などの列が定義されています。他の施設一覧に比べて、通信仕様に関する専用列（SSID・認証方式）を持つのがこの項目ならではの特徴です。

許諾やライセンスなど

デジタル庁の定義書類はPDL1.0に基づき、出典明記を条件に自由利用ができます（CC BY 4.0相当）。ただし通信事業者との協定によって、SSIDや接続情報の一部が非公開・別ライセンスになる場合があるので、事業者提供分については個別に利用条件を確認してください。

リンク先

公衆無線LANアクセスポイント一覧

57. AED設置箇所一覧

キーワード: 自治体標準オープンデータセット, デジタル庁, AED, 救急対応, 利用可能時間, 公衆衛生, PDL1.0, 生活・施設情報

データ名

AED設置箇所一覧

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

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。自治体標準オープンデータセット31項目の中でも、公衆衛生・救急対応分野の代表的な項目として位置づけられています。

使い方

救急対応アプリや地図アプリに組み込んで、現在地から最寄りのAED設置場所を検索・案内する、というのが典型的な使い方です。利用可能時間帯（24時間対応か、施設の開館時間内限定か）を条件に含めれば、夜間・休日でも使えるAEDを優先的に案内するロジックが組めます。学校や地域の防災訓練資料への転記、救命講習アプリのコンテンツとしても活用されています。

データ構造概要

データ項目定義書Aに準拠し、設置場所名称、設置場所詳細（建物名・フロア・屋内外の別）、所在地、緯度・経度、利用可能時間、管理者名・連絡先、設置年月日などの列で構成されます。24時間利用可能かどうかを示すフラグ列が標準で用意されているのが、他の施設一覧との違いで、案内ロジックを組むうえで地味に効いてきます。

許諾やライセンスなど

デジタル庁の定義書・サンプル類はPDL1.0に基づき提供され、出典表示を条件に自由に複製・改変・再配布できます（CC BY 4.0相当）。人命に関わる情報なので多くの自治体がオープンかつ改変自由な形で公開していますが、正確性の担保は保証されないため、利用者側での定期的な最新性確認が推奨されています。

リンク先

AED設置箇所一覧

58. 介護サービス事業所一覧

キーワード: 自治体標準オープンデータセット, デジタル庁, 介護サービス, 介護保険法, 事業所番号, 高齢者福祉, PDL1.0, 生活・施設情報

データ名

介護サービス事業所一覧

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

訪問介護、通所介護（デイサービス）、施設サービスなど、介護保険法に基づき指定・登録された介護サービス事業所を一覧化したデータセットです。自治体標準オープンデータセット31項目のうち、高齢者福祉・介護分野を代表する項目で、事業所の指定情報という行政手続き特有の属性を含むのが特徴です。

使い方

介護施設検索サイトやケアマネジャー向けの業務支援ツールに組み込んで、サービス種類・定員・所在地で絞り込む使い方が一般的です。指定年月日や運営法人名を使えば、地域内の介護サービス供給体制の分析や、新規参入事業者の動向調査にも使えます。個人的に面白いのが、項目54の地域・年齢別人口データと組み合わせると、高齢化率に対する介護サービス充足度の分析までできるところですね。

データ構造概要

事業所番号、事業所名称、サービス種類（訪問介護・通所介護・施設サービス等）、所在地、緯度・経度、定員、指定年月日、指定の有効期限、運営法人名、電話番号などの列が定義されています。介護保険法上の「事業所番号」という一意な行政識別子を持つ点が、他の施設一覧にはない強みで、名寄せのキーとして頼りになります。

許諾やライセンスなど

デジタル庁の定義書類はPDL1.0の下で公開され、出典明記を条件に自由な二次利用が認められています（CC BY 4.0相当）。介護サービス情報公表制度に基づいて都道府県が公開するデータと重複・連携する場合があり、そのときは都道府県側の利用規約が適用されるので、データの出所ごとにライセンスを確認しておくのが大事です。

リンク先

介護サービス事業所一覧

59. 食品等営業許可・届出一覧

キーワード: 自治体標準オープンデータセット, デジタル庁, 食品営業許可, 食品衛生法, 保健所, 有効期限, PDL1.0, 生活・施設情報

データ名

食品等営業許可・届出一覧

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

飲食店営業や食品製造業など、食品衛生法に基づき保健所が許可・届出を受理した事業者の情報を一覧化したデータセットです。自治体標準オープンデータセット31項目の中では、行政手続き（許認可）情報を扱う数少ない項目の一つで、有効期限管理という他項目にはない時間軸の属性を持っているのが個性的なところです。

使い方

グルメアプリや飲食店マップに組み込んで、営業許可が有効な店舗だけを表示するフィルタとして使う、というのが典型的です。業種列（飲食店営業・菓子製造業・食肉販売業等）を使えば、業態別の店舗検索機能も作れます。保健所業務の観点だと、許可の更新漏れや失効事業者の把握、食中毒発生時の該当業種の絞り込みにも活用されています。

データ構造概要

データ項目定義書Aをベースに、許可・届出区分、業種（食品衛生法上の許可業種区分）、事業者名、屋号、所在地、緯度・経度、許可番号、許可（届出）年月日、有効期限、保健所名などの列で構成されます。「有効期限」列を持つことで、許可切れ事業者を機械的に除外できる設計になっているのが、この項目の効きどころです。

許諾やライセンスなど

デジタル庁の定義書はPDL1.0に基づき、出典表示を条件に自由に利用できます（CC BY 4.0相当）。事業者の個人情報（個人事業主の氏名等）を含む場合は一部項目がマスキングされることがあるので、利用前に公開範囲を確認しておいてください。

リンク先

食品等営業許可・届出一覧

60. 学校給食献立情報

キーワード: 自治体標準オープンデータセット, デジタル庁, 学校給食, 献立, アレルゲン, 栄養価, データ項目定義書C, PDL1.0, 生活・施設情報

データ名

学校給食献立情報

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

公立小中学校で提供される給食の献立名、使用食材、栄養価、アレルゲン情報をまとめたデータセットです。自治体標準オープンデータセット31項目の中では唯一、日次で更新される「時系列コンテンツ系」データという性格を持っていて、他の施設一覧・統計データとは構造が大きく違います。ここは扱いを変える必要があるので、頭に入れておくといいです。

使い方

学校公式サイトや保護者向けの給食アプリに組み込んで、実施日ごとの献立とアレルゲン情報を表示する用途が代表的です。特定原材料（28品目）の列を使えば、食物アレルギーを持つ児童の保護者向けにアレルゲン除去食の確認機能を提供できます。栄養価列（エネルギー・たんぱく質・食塩相当量等）を集計すれば、給食の栄養バランス分析や食育教材の作成にも活用できます。

データ構造概要

データ項目定義書C（データモデル型）を参照する形で、実施日、学校名（または給食センター名）、献立名、使用食材（食材名・分量）、栄養価（エネルギー・たんぱく質・脂質・炭水化物・食塩相当量等）、アレルゲン表示（特定原材料28品目のフラグ）といった列で構成されます。1レコードが「1日1献立」という日次粒度を持つ点が、施設一覧系データとの最大の違いです。定義書Aではなく定義書Cを参照している点も、パースするときに見落とさないようにしたいところです。

許諾やライセンスなど

デジタル庁の定義書類はPDL1.0に基づき、出典明記を条件に自由な複製・改変・再配布ができます（CC BY 4.0相当）。レシピや栄養計算に第三者の著作物（調理指導資料等）が含まれる場合は、別途権利関係を確認する必要があります。

リンク先

学校給食献立情報

61. 小中学校通学区域情報

キーワード: デジタル庁, 自治体標準オープンデータセット, 通学区域, 学区, CSV, CC BY 4.0, 政府標準利用規約2.0, 教育

データ名

小中学校通学区域情報

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

これは市区町村が指定する公立小中学校ごとの通学区域（いわゆる学区）の範囲を示すデータセットです。住所または町丁目単位で「この住所ならこの学校」という紐づけが整理されているので、就学時の学校指定や、引っ越し先の学区確認みたいなユースケースで効いてきます。

使い方

基本の流れとしては、自治体の学務課・教育委員会が公開するCSVを取ってきて、住所や町丁目コードをキーに該当校を引く、という組み方になります。実際、不動産情報サービスや引っ越し支援サービスだと、住所検索から学区情報を自動表示する機能でこれを使っているんですよね。個人的に嬉しいのは、定義書A・Cの共通仕様に沿っているおかげで、複数自治体のデータを同じロジックで横断処理できるところです。

データ構造概要

定義書A（またはC）の共通データ項目定義に従っていて、学校名、学校コード、対象町丁目・字、対象住所範囲（またはポリゴンでの区域指定）といった列で構成されます。校区が住所単位で細かく割れている自治体だと、丁目・番地レベルまで細分化された行が必要になるので、そこは処理前に見ておいた方がいいです。

許諾やライセンスなど

公開自治体の多くはCC BY 4.0または政府標準利用規約2.0の下で提供していて、出典表示を条件に商用・非商用問わず二次利用・複製・改変ができます。ただ実際の適用ライセンスは公開元の自治体ごとに明記されるので、データを取るタイミングで各自治体のオープンデータポータルの利用規約を必ず確認してください。

リンク先

小中学校通学区域情報

62. 消防水利施設一覧

キーワード: デジタル庁, 自治体標準オープンデータセット, 消防水利, 消火栓, 防火水槽, 緯度経度, CSV, CC BY 4.0

データ名

消防水利施設一覧

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

消火活動に使う消火栓、防火水槽、それに河川・池といった自然水利まで含めた消防水利施設について、設置場所と種別を一覧化したデータセットです。火災発生時の消防隊の水利確保や、地域住民の防災意識向上のための情報公開を目的に整備されています。

使い方

消防本部・消防団が持っている水利台帳をベースに自治体がCSV化して、防災マップアプリや消防用GISシステムに取り込む、という流れが多いです。町内会・自主防災組織が初期消火訓練のときに最寄りの水利施設を確認する用途でもよく参照されていて、位置情報を持っているぶん地図表示との相性がとにかく良いデータなんですよね。

データ構造概要

施設名称、水利種別（消火栓・防火水槽・プール・河川等の区分）、所在地住所、緯度経度、有効水量、口径あたりが典型的な項目構成です。CSV1行が1施設に対応する形式が基本で、水利種別コードは総務省消防庁の分類に準拠している自治体もあります。

許諾やライセンスなど

多くの自治体でCC BY 4.0または政府標準利用規約2.0の下、出典明記を条件に自由な二次利用が認められています。ここは注意なのですが、消防水利は防犯・防災上の機微情報を含む場合があって、一部自治体では座標精度を丸めたり、非公開項目を設けたりといった制限をかけていることがあります。公開元の利用条件の確認は必須だと思ってください。

リンク先

消防水利施設一覧

63. 防災行政無線設置一覧

キーワード: デジタル庁, 自治体標準オープンデータセット, 防災行政無線, 定義書D, データモデル型, GIS, 防災, CC BY 4.0

データ名

防災行政無線設置一覧

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

災害時に住民へ情報を伝える屋外拡声子局、要するに防災行政無線スピーカーの設置場所や設備仕様を一覧化したデータセットです。避難情報や緊急速報の到達範囲を可視化して、住民自身が最寄りの放送設備を把握できるようにする、というのが狙いです。ここで面白いのが、他の多くの項目と違って定義書D（データモデル型）の様式に分類される点なんですよね。

使い方

防災危機管理課が管理している設置台帳をもとに、位置情報付きのオープンデータとして公開して、防災アプリやハザードマップに設置箇所ピンとして表示する、という使い方が定番です。定義書Dはデータモデル型（施設情報と設備情報を分離した構造）なので、GISソフトやシステムとの連携がしやすく、避難所一覧みたいな他の防災系オープンデータと組み合わせた統合防災マップを作るのにも向いています。

データ構造概要

定義書Dのデータモデル型構造に従っていて、「施設情報（設置場所・名称・緯度経度）」と「設備情報（スピーカー数、電源種別、放送種別、整備年度等）」が別テーブルに分かれ、施設IDで関連付けられる形式です。単純な一覧CSVじゃなくて多層構造になっているのが、他の一覧系データセットとの一番の違いです。

許諾やライセンスなど

公開自治体の多くはCC BY 4.0または政府標準利用規約2.0を適用し、出典表示を条件に複製・再配布・改変を認めています。防災設備の詳細な位置・仕様情報は安全保障上の配慮から一部項目が非公開・簡略化される場合があるので、実際のライセンス文言と公開範囲は各自治体のポータルサイトの記載に従ってください。

リンク先

防災行政無線設置一覧

64. 公営駐車場一覧

キーワード: デジタル庁, 自治体標準オープンデータセット, 公営駐車場, 料金体系, 緯度経度, CSV, 施設情報, CC BY 4.0

データ名

公営駐車場一覧

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

自治体が設置・運営する公営駐車場について、所在地、収容台数、料金体系、営業時間などをまとめたデータセットです。観光客や来庁者が事前に駐車場の空き状況や料金を把握できるようにする、というのが整備の目的です。

使い方

観光協会や地図アプリ事業者が、駐車場検索サービスやカーナビ連携アプリに取り込んで、目的地周辺の駐車場をリスト表示したり料金比較したり、という用途で使います。イベント開催時の混雑対策として、自治体自身が臨時駐車場情報と組み合わせて発信するケースもあります。

データ構造概要

駐車場名称、所在地住所、緯度経度、収容台数、料金（時間料金・上限料金）、営業時間、車両制限（高さ・車種）といった項目で構成されます。1行1施設のCSV形式が基本ですが、料金体系が複雑な施設だと備考欄に詳細を書く運用が多いので、そこはパースが少し面倒です。

許諾やライセンスなど

多くの自治体でCC BY 4.0または政府標準利用規約2.0が適用され、出典を明記すれば商用アプリへの組み込みを含め自由に使えます。料金や営業時間は改定頻度が高いので、実運用では自治体側の更新日を確認して、定期的に再取得しておくのがおすすめです。

リンク先

公営駐車場一覧

65. 公営駐輪場一覧

キーワード: デジタル庁, 自治体標準オープンデータセット, 公営駐輪場, 収容台数, 緯度経度, CSV, 交通, CC BY 4.0

データ名

公営駐輪場一覧

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

自治体が管理する自転車・バイク用の公営駐輪場について、所在地、収容台数、利用料金（定期・一時利用）をまとめたデータセットです。放置自転車対策や、自転車通勤・通学者への情報提供が目的で、公営駐車場一覧と同じ共通表形式で整備されています。

使い方

駅周辺の駐輪場検索アプリや、自治体の放置自転車防止キャンペーンの案内サイトで、最寄り駐輪場の空き情報・料金比較に使われます。通学・通勤ルート案内サービスと組み合わせて、目的地までの経路上にある駐輪場を提示する、みたいな活用も想定されています。

データ構造概要

駐輪場名称、所在地住所、緯度経度、収容台数（自転車・バイク別）、一時利用料金、定期利用料金、営業時間といった列で構成されます。駅前立地が多いので最寄り駅名を付加項目として持つ自治体もあります。公営駐車場一覧と項目構成は似ていますが、車種区分（自転車／原付）が加わるところが地味に違うポイントです。

許諾やライセンスなど

公開自治体の多くはCC BY 4.0または政府標準利用規約2.0の下で提供していて、出典表示を条件に二次利用・改変・再配布ができます。料金改定や施設の廃止・新設が比較的頻繁に起きるデータなので、取得時にはバージョン（更新日）情報を確認しておいてください。

リンク先

公営駐輪場一覧

66. 投票所一覧

キーワード: デジタル庁, 自治体標準オープンデータセット, 投票所, 選挙, 投票区, 緯度経度, CSV, CC BY 4.0

データ名

投票所一覧

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

国政選挙・地方選挙のときに開設される投票所について、所在地、施設名、対象となる投票区（住所範囲）をまとめたデータセットです。有権者が自分の投票先を簡単に確認できるようにする、というのが目的です。

使い方

選挙管理委員会が選挙期間中に公開して、投票所検索サイトや自治体アプリの「投票所案内」機能に組み込まれます。住所を入力すると該当投票所が出てくる検索機能や、期日前投票所と当日投票所を地図上に並べて表示するサービスなんかで使われています。

データ構造概要

投票区番号、投票所名称、所在地住所、緯度経度、対象町丁目・字（投票区の範囲）、バリアフリー対応状況といった項目で構成されます。選挙のたびに投票所が変更・統合されることがあるので、「有効期間」や「対象選挙」を示す付加情報を持たせている自治体もあります。ここは差分管理を意識しておくと後で楽です。

許諾やライセンスなど

多くの自治体でCC BY 4.0または政府標準利用規約2.0が適用され、出典明記を条件に自由な二次利用が認められています。選挙関連情報は公職選挙法上の告示内容と齟齬が出ないよう、公式発表との整合性を確認したうえで使うのが無難です。

リンク先

投票所一覧

67. ごみの分別方法一覧

キーワード: デジタル庁, 自治体標準オープンデータセット, ごみ分別, 品目検索, チャットボット, 名寄せ, CSV, CC BY 4.0

データ名

ごみの分別方法一覧

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

家庭ごみの品目ごとに、可燃・不燃・資源・粗大ごみなどの分別区分や出し方、注意点をまとめたデータセットです。住民のごみ出しルール確認の負担を減らして、ごみ分別アプリやチャットボットでの品目検索を可能にする、というのが狙いです。

使い方

ごみ分別・収集日案内アプリのバックエンドデータとして使われるほか、自治体公式サイトの「品目別ごみ検索」機能でも活躍します。最近は生成AIチャットボットに読み込ませて、自然文での問い合わせに答えさせる用途も広がってきていて、このあたりは個人的に注目しています。

データ構造概要

品目名（例: 新聞紙、蛍光灯、スプレー缶）、分別区分（可燃・不燃・資源・粗大・危険物等）、出し方の注意事項、収集区分コードといった項目で構成されます。ここで実務的にハマりやすいのが、同じ品目でも自治体ごとに分別ルールが違う点で、品目の表記ゆれを吸収する名寄せ処理がどうしても必要になります。

許諾やライセンスなど

多くの自治体でCC BY 4.0または政府標準利用規約2.0が適用され、出典表示を条件に商用アプリへの組み込みを含め自由に使えます。分別ルールは条例改正などで変わることがあるので、アプリで継続利用する場合は自治体側の更新履歴を定期的にチェックしておくといいです。

リンク先

ごみの分別方法一覧

68. ごみ集積所一覧

キーワード: デジタル庁, 自治体標準オープンデータセット, ごみ集積所, ごみステーション, 緯度経度, GIS, 収集ルート, CC BY 4.0

データ名

ごみ集積所一覧

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

家庭ごみを出す集積所（ごみステーション）の設置位置と、その集積所を使う対象世帯・町丁目の範囲をまとめたデータセットです。転入者が自分の使うべき集積所を把握できるようにすることや、収集ルート最適化への活用を目的としています。

使い方

自治体の窓口案内システムや転入手続きアプリで、住所を入れると最寄りのごみ集積所と収集曜日が出る機能に使われます。収集事業者側では、収集ルートの最適化・効率化を検討する材料としても役立っていて、このへんは位置情報データの王道の使い道ですね。

データ構造概要

集積所ID、所在地住所、緯度経度、対象町丁目・世帯範囲、収集曜日、ごみ種別（可燃・不燃・資源等）ごとの収集日といった項目で構成されます。位置情報（座標）を主軸にしたデータセットなので、GISでの地図表示との相性が良いのが特徴です。

許諾やライセンスなど

多くの自治体でCC BY 4.0または政府標準利用規約2.0が適用され、出典明記を条件に二次利用・再配布ができます。集積所の位置情報は防犯・プライバシー上の配慮から、住所レベルまでの粗い粒度で公開する自治体もあるので、座標精度については公開元のデータ仕様を個別に確認する必要があります。

リンク先

ごみ集積所一覧

69. 赤ちゃんの駅

キーワード: デジタル庁, 自治体標準オープンデータセット, 赤ちゃんの駅, 子育て支援, 定義書D, データモデル型, 授乳室, CC BY 4.0

データ名

赤ちゃんの駅

提供元組織名

自治体・デジタル庁自治体標準オープンデータセット

データ概要

授乳スペースやおむつ替え台を備えて、乳幼児連れの外出をサポートする「赤ちゃんの駅」認定施設（公共施設・商業施設等）の所在地や設備情報をまとめたデータセットです。子育て世帯の外出時の安心材料として整備されていて、これも防災行政無線設置一覧と同じく定義書D（データモデル型）に分類される項目なんですよね。

使い方

子育て支援アプリや自治体の「子育てマップ」機能で、現在地周辺の授乳・おむつ替え可能施設を検索・表示する用途に使われます。定義書Dのデータモデル型構造のおかげで、施設情報と設備情報（授乳室の有無、給湯設備、ベビーカー入場可否等）を分離して管理できるので、他の子育て関連施設データと組み合わせた統合検索サービスを作るのにも向いています。

データ構造概要

定義書Dのデータモデル型に従って、「施設情報（施設名・所在地・緯度経度・開設時間）」と「設備情報（授乳室有無、おむつ替え台数、ベビーカー貸出、対象年齢等）」がそれぞれ別テーブルとして定義され、施設IDで紐付けられます。単純な一覧CSVじゃなくて、設備単位で複数レコードを持てる柔軟な構造になっているのが効いてきます。

許諾やライセンスなど

多くの自治体でCC BY 4.0または政府標準利用規約2.0が適用され、出典表示を条件に子育て支援アプリ等での商用利用を含め自由に活用できます。認定施設は自治体の子育て支援課によって随時追加・廃止されるので、アプリ実装時は定期的な再取得・更新チェックの仕組みを入れておくのがおすすめです。

リンク先

赤ちゃんの駅

70. 海しるAPI

キーワード: 海上保安庁, 海しる, MSIL, 海洋データ, Web API, GeoJSON, JSON, PNG, 防災

データ名

海しるAPI

提供元組織名

海上保安庁

データ概要

海しるAPIは、海上保安庁が運用する海洋状況表示システム「海しる（MSIL）」が持っている海洋情報を、外部システムから直接取れるようにしたWeb APIです。潮流や波浪、海上気象、船舶動静、海洋保護区みたいな多岐にわたる海洋関連レイヤーを、地図表示だけじゃなくてデータそのものとして扱えるのがポイントなんですよね。防災、漁業、海運、研究と、かなり幅広い分野での二次利用を想定して公開されています。

使い方

まず開発者ポータル（https://portal.msil.go.jp/ ）でアカウント登録して、サブスクリプションキーを取得するところから始まります。取ったキーをリクエストヘッダーに付けて、エンドポイント（https://api.msil.go.jp/ ）にHTTP GETを投げると、JSON・GeoJSON・PNG形式のデータが返ってきます。提供APIの一覧はOAS（OpenAPI Specification）定義ファイルとして「APIs」ページからダウンロードでき、取得できる項目は「項目一覧」ページで確認できます。

データ構造概要

レイヤーごとにスキーマが違っていて、地物系のデータ（船舶位置、海洋保護区など）はGeoJSON形式で座標・属性情報が付き、気象・海況系のグリッドデータはJSONまたはPNGタイルとして提供されます。通信はTLS 1.2以上が必須で、APIごとにレスポンス項目やパラメータ（対象海域、期間など）が定義されています。

許諾やライセンスなど

利用にあたっては「海洋状況表示システム利用規約」（https://portal.msil.go.jp/agreement ）への同意が必須です。APIを利用したサービスを公開する場合は、「海しるAPIを利用して取得した情報をもとに作成しており、内容を海上保安庁が保証するものではない」旨のクレジット表記が義務付けられています。データの完全性・正確性について海上保安庁は保証せず、利用に伴う損害についても責任を負わない旨が明記されているので、そこは押さえておいてください。

リンク先

海しるAPI

71. 農地の区画情報筆ポリゴン

キーワード: 農林水産省, 筆ポリゴン, 農地, GISデータ, JGD2011, ポリゴン, スマート農業, 利用規約

データ名

農地の区画情報（筆ポリゴン）

提供元組織名

農林水産省

データ概要

筆ポリゴンは、農林水産省統計部が耕地面積調査等の母集団情報として整備した、日本全国の農地一枚一枚の区画形状をポリゴンデータにして公開したものです。衛星画像や空中写真から区画境界を判読して作られていて、農業DXの圃場管理システムやスマート農業アプリのベースデータとして本当に広く使われています。年度ごとに更新されたデータが順次追加公開されていくスタイルです。

使い方

専用の「筆ポリゴン公開サイト」（https://open.fude.maff.go.jp/ ）にアクセスすれば、ユーザー登録なしで地図上での閲覧やデータのダウンロードができます。都道府県・市区町村単位や任意の範囲を指定してGIS形式のデータを取得できるので、QGISなどのGISソフトに読み込んで使う、という流れが定番です。データの仕様（座標系、属性項目、ID体系など）は公開サイト上の解説資料で確認できます。

データ構造概要

各農地の区画がポリゴンジオメトリとして表現されていて、区画ごとに一意のID、対象年度、座標系（JGD2011）といった属性が付いています。ここは地味にハマりやすいのですが、マップ表示用データとダウンロード用データとでは区画形状が一部違う場合があるので注意してください。

許諾やライセンスなど

利用（閲覧・ダウンロードを含む）にあたっては「筆ポリゴンの利用規約」（PDF）、および公開サイト自体の利用規約・プライバシーポリシーへの同意が求められ、これらはサイトを利用した時点で同意したものとみなされます。規約では二次利用時の注意事項や免責事項が定められているので、業務利用のときは事前に内容を確認しておくのが安全です。

リンク先

農地の区画情報（筆ポリゴン）

72. 食品成分データベース

キーワード: 文部科学省, 食品成分, 日本食品標準成分表, 八訂, 栄養計算, 献立作成, 免責事項

データ名

食品成分データベース

提供元組織名

文部科学省

データ概要

食品成分データベースは、文部科学省が公表している「日本食品標準成分表」に基づいて、食品ごとのエネルギーやたんぱく質、ビタミン、ミネラルなどの栄養成分値を検索・閲覧できるWebシステムです。最新版は「日本食品標準成分表（八訂）増補2023年」に対応していて、栄養計算ソフトや献立作成アプリのデータソースとしても使われています。

使い方

サイト上の検索フォームに食品名やキーワードを入れるほか、食品群からの絞り込み検索ができます。人気食品ランキングや、特定成分（例：ビタミンC含有量）の含有量ランキング機能もあって、栄養成分の比較・調査にはけっこう便利なんですよね。検索結果はブラウザ上で一覧表示され、必要に応じて個別の食品ページで詳細な成分値を確認できます。

データ構造概要

食品はまず食品群で分類され、各食品にエネルギー、水分、たんぱく質、脂質、炭水化物、各種ビタミン・ミネラルなど数十項目の成分値が、可食部100gあたりの数値として紐づけられています。成分表の版（八訂など）ごとにデータが整理されているのも押さえておきたいポイントです。

許諾やライセンスなど

サイト内には「このデータベースシステムの使用により使用者が被ったいかなる損害に対しても、文部科学省は一切責任を負いません」という免責事項が明記されていて、出版物等での引用時は文部科学省ホームページで公開される最新の日本食品標準成分表を直接参照するよう案内されています。個別のオープンライセンス表記（CCライセンス等）は明示されていないので、業務での二次利用時は事前確認をしておいた方がいいです。

リンク先

食品成分データベース

73. 20万分の1日本シームレス地質図V2 Web API

キーワード: 産業技術総合研究所, 地質調査総合センター, シームレス地質図, Web API, タイル, PNG, 政府標準利用規約2.0

データ名

20万分の1日本シームレス地質図V2 Web API

提供元組織名

産業技術総合研究所地質調査総合センター

データ概要

このAPIは、産業技術総合研究所地質調査総合センターが作った全国20万分の1シームレス地質図の情報を、タイル画像・凡例・地質図データとしてプログラムから直接取得できるWebサービスです。地質図を自前のWebアプリや地図ライブラリ（Leaflet、OpenLayersなど）に組み込みたい開発者向け、という位置づけですね。

使い方

APIは「タイルサービス」「凡例取得サービス」「地質図取得サービス」の3種類で構成されます。タイルサービスはhttps://gbank.gsj.jp/seamless/v2/api/1.2/tiles/{z}/{y}/{x}.pngの形式で、ズームレベル0〜13のタイル画像をGETリクエストで取れます。凡例取得サービスは緯度経度や範囲を指定してJSON・CSV・HTML形式で凡例情報を取得でき、地質図取得サービスは矩形範囲を指定してPNGまたはKMZ形式の地質図画像を取得できます。個人的にありがたいのは、事前の利用申請やAPIキーの登録が不要なところです。

データ構造概要

layerパラメータで地質（g）、境界線（l）、断層（f）、記号（s）などの表示レイヤーを組み合わせて指定できます。地質図取得サービスの画像出力は幅・高さとも最大8192ピクセルに制限されていて、パラメータが不正な場合はHTTP 400とともにJSON形式のエラー詳細が返ってくるので、そのへんのハンドリングはやりやすいです。

許諾やライセンスなど

ライセンスは「政府標準利用規約（第2.0版）」に準拠していて、詳細は「シームレス地質図データを使う」ページ（https://gbank.gsj.jp/seamless/agreement.html ）に載っています。出典を明記すれば改変を含む自由な二次利用・商用利用が可能で、利用申請の手続きも不要です。論文等で引用する場合は、発行年・タイトル・版の種類・URL・閲覧日を記載することが推奨されています。

リンク先

20万分の1日本シームレス地質図V2 Web API

74. 水文水質データベース

キーワード: 国土交通省, 水文水質, 雨量, 水位, 流量, 時系列, CSV, 政府標準利用規約

データ名

水文水質データベース

提供元組織名

国土交通省

データ概要

水文水質データベースは、国土交通省水管理・国土保全局が所管する全国の観測所で取れた、雨量、水位、流量、水質、積雪深、ダム・堰の管理量といった多岐にわたる水文観測データを公開するシステムです。河川管理者や研究者だけじゃなく、防災アプリや水資源管理システムの基礎データとしても使われています。

使い方

トップページはフレーム構成のサイトで、メニューから観測所の種類（雨量、水位、流量、水質など）や地域、期間を指定して検索して、グラフや表形式で観測値を閲覧できます。CSV形式でのダウンロードにも対応しているので、長期間の時系列データを取ってきて分析に回す、というのがやりやすいんですよね。

データ構造概要

観測所ごとに固有の観測所コードが割り振られていて、日付・時刻ごとの観測値（水位はcm単位、雨量はmm単位など）が時系列で格納されています。観測項目（水位・流量・水質など）によってテーブル構造や単位系が違うので、使う前に解説資料で仕様を確認しておくのがおすすめです。

許諾やライセンスなど

このサイト自体には個別の利用規約ページは用意されていないのですが、国土交通省の公式サイトとして「リンク・著作権・免責事項」（https://www.mlit.go.jp/link.html ）に定める政府標準利用規約に準拠していて、出典を明示すれば複製・公衆送信・翻訳等の二次利用が可能とされています。

リンク先

水文水質データベース

75. 全国道路・街路交通情勢調査 / 道路交通センサス

キーワード: 国土交通省, 道路交通センサス, 交通量, 旅行速度, e-Stat, CSV, Excel, 政府標準利用規約

データ名

全国道路・街路交通情勢調査（道路交通センサス）

提供元組織名

国土交通省

データ概要

道路交通センサスは、国土交通省、都道府県、政令指定都市、高速道路会社等が共同で実施する調査で、全国の道路について交通量、旅行速度、道路の混雑状況などを把握して、将来の道路計画・整備の基礎資料にすることを目的としています。おおむね5年おきに実施されていて、公開中の最新調査は令和3年度（2021年度）分です。

使い方

まず「調査結果の見方ガイド」（PDF）で用語や集計方法の定義を押さえたうえで、都道府県別・路線別に整理された「集計結果一覧表」や、観測地点ごとの基本情報・時間帯別交通量を記載した「調査地点別一覧表」をPDF、Excel、CSV形式でダウンロードします。Web地図上で調査結果を視覚的に確認できるインタラクティブな交通量マップも提供されていて、これがまた眺めていて楽しいんですよね。

データ構造概要

道路区間（リンク）ごとに、区間延長、車線数、昼間12時間・24時間交通量、大型車混入率、旅行速度といった項目が整理されています。都道府県コードごとにファイルが分かれていて、集計結果一覧表と調査地点別一覧表とで粒度の違うデータが提供されているので、目的に応じて使い分けてください。

許諾やライセンスなど

国土交通省サイトの共通ルールである「リンク・著作権・免責事項」（https://www.mlit.go.jp/link.html ）に基づき、出典を明示すれば複製・改変を含む二次利用が可能です。詳細な統計表はe-Stat（https://www.e-stat.go.jp/statistics/00600580 ）からも入手でき、e-Stat上のデータには政府統計共通の利用規約が適用されます。

リンク先

全国道路・街路交通情勢調査（道路交通センサス）

76. JARTICオープンデータ

キーワード: JARTIC, 日本道路交通情報センター, 交通量API, WFS, GeoJSON, CSV, リアルタイム交通, 利用規約

データ名

JARTICオープンデータ（交通量データの提供）

提供元組織名

日本道路交通情報センター（JARTIC）

データ概要

JARTICオープンデータは、日本道路交通情報センターが国土交通省と連携して提供する交通関連情報のオープンデータサービスで、交通規制情報、断面交通量情報、交差点制御情報、直轄国道の交通量データなどを含みます。全国約2,600か所に設置された常設トラフィックカウンターや、CCTV映像を活用したAI型カウンターで収集されたデータがベースになっている、というのが面白いところです。

使い方

交通量APIはWFS（Web Feature Service）準拠のエンドポイントにリクエストを送ることで、5分間交通量（直近1か月分）や1時間交通量（直近3か月分）のデータを取得できます。5分間値は観測からおおむね20分後以降に順次取得可能で、レスポンスはGeoJSONまたはCSV形式です。使い始める前に「交通量データ利用の手引き」（PDF）でAPIリクエストの作成方法を確認しておくのが推奨されています。

データ構造概要

観測地点ごとに位置情報（緯度経度）と方向別（上り・下り等）の交通量が紐づけられていて、時間粒度（5分/1時間）に応じたレコードが時系列で格納されます。ここは要注意なのですが、データは毎月月初に更新され、更新前の情報は取得できなくなるので、必要な期間は自分側で溜めておく設計にしておいた方がいいです。

許諾やライセンスなど

利用に際しては「JARTICサイト利用規約」（PDF）に加えて、交通量APIを使う場合は別途「交通量API利用規約」への同意が必要です。提供データは「正式な交通量の調査結果として提供するものではない」と明記されていて、気象条件や機器の不具合などで精度が変動する可能性がある旨が免責事項として記載されています。

リンク先

JARTICオープンデータ

77. GTFS-JP

キーワード: 国土交通省, GTFS-JP, バス情報, 標準データフォーマット, CSV, CC0 1.0, CC BY 4.0, 経路検索

データ名

GTFS-JP（標準的なバス情報フォーマット）

提供元組織名

国土交通省・各交通事業者

データ概要

GTFS-JPは、世界標準の公共交通データ形式であるGTFS（General Transit Feed Specification）をベースに、国土交通省が2016年から日本のバス事業者向けに拡張・整備してきた標準データフォーマットです。バス事業者と交通情報の利用者（乗換案内アプリ等の開発者）との間で経路・時刻表情報をやり取りするときの共通言語として設計されていて、GTFS-JP対応アプリなら全国各地の事業者データを容易に取り込める、というのが強みなんですよね。

使い方

サイトでは全国の交通事業者が公開しているGTFS-JP準拠データセットの一覧と、その分布を示す地図が公開されています。各データはGTFSデータリポジトリ（https://gtfs-data.jp/ ）などから個別にダウンロードでき、公式仕様書（「公共交通運行情報標準データ仕様（GTFS-JP）」）に沿って、経路検索エンジンや地図アプリへの取り込みに使います。

データ構造概要

GTFSと同じく、複数のCSVファイル（stops.txt、routes.txt、trips.txt、stop_times.txt、calendar.txtなど）がZIPにまとめられた構造で、停留所位置、路線、便ごとの時刻、運行日をリレーショナルに表現します。GTFS-JPでは日本特有の項目（運賃、系統情報など）を拡張要素として追加しているのがポイントです。

許諾やライセンスなど

ライセンスは配布する事業者・自治体ごとに個別に設定されますが、GTFS-JP開発者ガイド内の「配布ガイドライン」（https://www.gtfs.jp/developpers-guide/distribution_guidelines.html ）では、オープンデータとしての活用を最大化するために「CC0 1.0」（著作権放棄）または「CC BY 4.0」（表示必須）のいずれかを採用することが推奨されています。実際の適用ライセンスは各データセットの配布ページで個別に確認してください。

リンク先

GTFS-JP

78. 公共交通オープンデータセンター

キーワード: 公共交通オープンデータ協議会, ODPT, リアルタイム運行情報, API, Linked Data, RDF, CC BY 4.0, 鉄道

データ名

公共交通オープンデータセンター

提供元組織名

公共交通オープンデータ協議会

データ概要

公共交通オープンデータセンターは、鉄道、バス、フェリー、航空、シェアサイクルなど日本の公共交通に関するリアルタイム運行情報・静的データを一元的に提供するデータ基盤（ODPT）です。東京メトロをはじめとする多数の鉄道・バス事業者が参加していて、運行情報、駅・停留所情報、時刻表、遅延情報などをAPI経由で取得できます。

使い方

使うには開発者サイト（https://developer.odpt.org/ ）で無料のユーザー登録をして、APIキーを取得します。登録後はAPI仕様に従ってHTTPリクエストを送れば、事業者・路線ごとのデータを取れます。提供データセットの一覧や詳細はデータカタログサイト（https://ckan.odpt.org/ ）で確認でき、事業者ごとに公開されているデータの種類やライセンスもここから調べられます。

データ構造概要

データはLinked Data（RDF）の考え方に基づいていて、事業者・路線・駅・列車といったエンティティがURIで一意に識別され、相互に関連付けられた形式で提供されます。静的データ（駅情報、時刻表等）と動的データ（列車位置、運行情報等）が区別されていて、APIエンドポイントもそれぞれ違うので、そこは実装前に整理しておくと迷いません。

許諾やライセンスなど

2021年6月の規約改定で、サービス全体の利用規約とは別に、データごとの個別ライセンスが「公共交通オープンデータ基本ライセンス」（https://developer.odpt.org/terms/data_basic_license.html ）として整理されました。データを利用したアプリを公開する際は、開発者ガイドラインに従ったクレジット表記が必要です。提供元ごとに個別ライセンス（一部CC BY 4.0など）が指定されているので、利用前にデータカタログサイトで対象データのライセンスを必ず確認してください。

リンク先

公共交通オープンデータセンター

79. JAXA Earth API

キーワード: JAXA, 衛星データ, Earth API, COG, STAC, Python, JavaScript, 地理空間解析

データ名

JAXA Earth API

提供元組織名

JAXA（宇宙航空研究開発機構）

データ概要

JAXA Earth APIは、JAXAが持っている複数の衛星観測データを、Python/JavaScriptから直接呼び出せる形で提供する衛星データ配信サービスです。陸面の数値標高モデルや森林マップ、降水量（月別・半月別・日別）、地表面温度、海面水温、クロロフィルa濃度、植生指数、土壌水分量、海氷密接度など、対応データセットがとにかく多いんですよね。ユーザー登録やAPIキー発行なしに、誰でもすぐ使い始められるのが個人的にはかなり嬉しいポイントです。

使い方

Python APIまたはJavaScript APIをインストールして、緯度経度や期間、データセット名を指定して該当データを取得します。データはCOG（Cloud Optimized GeoTIFF）形式で配信され、STAC（SpatioTemporal Asset Catalog）カタログに基づいて検索・取得できるので、GISツールとの親和性も高いです。公式サイトのチュートリアル（Jupyter Notebook形式のサンプル）を使うと導入がぐっと楽になります。

データ構造概要

各データセットはCOG形式のラスタタイルとしてSTACカタログに登録されていて、緯度経度範囲・観測日時・解像度などのメタデータとともに取得できます。取ってきたデータはNumPy配列やGeoTIFFとして扱えるので、Pythonの地理空間解析ライブラリ（rasterio、xarray等）と組み合わせた解析が本当にやりやすいです。

許諾やライセンスなど

データごとのライセンスは各データセットのSTACメタデータ上に明記されていて、商用利用が可能なデータも含まれます。全体の利用条件は「研究データ等の利用条件」ページ（https://earth.jaxa.jp/policy/ ）に記載されているので、個別データを使う前に必ず確認してください。

リンク先

JAXA Earth API

80. 気象庁平年値データ

キーワード: 気象庁, 平年値, 1991-2020, アメダス, 地上気象観測, ZIP, CSV, 気象庁ホームページ利用規約

データ名

気象庁平年値データ

提供元組織名

気象庁

データ概要

気象庁が提供する平年値データは、1991〜2020年の30年間の観測値をもとに算出された気候の基準値です。地上気象観測（気温・降水量など）、アメダス観測、高層気象観測、生物季節観測、梅雨入り・明けの時期、直達日射量、台風の発生数・接近数・上陸数の統計と、多岐にわたる気候要素を平年値として参照できます。

使い方

ページ上部の項目一覧から観測種別（地上気象観測、アメダスなど）を選んで、地点・要素を指定してダウンロードします。データはZIP形式で圧縮配布されていて、中身はテキスト形式のデータファイルと説明資料（PDF）で構成されています。年ごとの実況値と比べて「平年並み」「平年より高い（多い）」といった気候的な評価をするときの基準値として使う、というのが王道の使い方ですね。

データ構造概要

地点コード・観測要素（気温、降水量、日照時間等）・月別/日別平年値が主な構成要素です。対象はアメダス地点が全国約1,300地点、地上気象観測地点が約150地点で、地点ごとにCSV・テキスト形式のファイルが分かれて提供されます。

許諾やライセンスなど

気象庁が公開するコンテンツは「気象庁ホームページ利用規約」（https://www.jma.go.jp/jma/kishou/info/coment.html ）に基づき、出典を明記すれば二次利用・加工が可能です。加工した場合は「気象庁『資料名』（URLを加工して作成）」等の表記が必要になります。予報業務許可（気象業務法第17条）に関わる一部コンテンツには制約があるので、そこだけ気をつけてください。

リンク先

気象庁平年値データ

81. 気象庁台風位置表

キーワード: 気象庁, 台風, 位置表, CSV, 防災, 気象データ, 気象庁ホームページ利用規約, 履歴データ

データ名

気象庁台風位置表

提供元組織名

気象庁

データ概要

これ、台風の進路を扱うなら一度は見ておきたいやつなんですよね。平成13年（2001年）以降に発生した台風について、3時間ごとの中心位置・中心気圧・最大風速・暴風域や強風域の半径といった項目を一覧にした履歴データです。直近の台風まで随時更新され、年ごとにきれいに整理されているので、後から特定年を掘り返すのも楽です。

使い方

ページで見たい年を選ぶと、その年の台風番号ごとの位置表にたどり着けます。データはPDFとCSVの両方で提供されていて、台風経路図や、台風番号と名称の対応表も一緒に参照できるのが地味に助かるところ。個人的にはCSVを落としてExcelなり統計解析ツールなりに放り込み、進路のシミュレーションや被害分析に回すのが定番の使い方だと思います。

データ構造概要

台風番号・観測日時（3時間刻み）・中心位置（緯度経度）・中心気圧（hPa）・最大風速（m/s）・暴風域/強風域半径といった列を持つテーブルデータです。注意したいのは、過去の観測データが事後解析で修正されることがある点。ただその修正履歴もCSVで公開されているので、どこがどう変わったかは追えます。

許諾やライセンスなど

気象庁の他コンテンツと同じく「気象庁ホームページ利用規約」（https://www.jma.go.jp/jma/kishou/info/coment.html ）が適用され、出典を明記すれば自由に利用・加工できます。ただし台風の実況・予報に関する一部情報には気象業務法上の制約があるので、業務で使うなら同規約に一度目を通しておくのが安全です。

リンク先

気象庁台風位置表

82. 気象庁火山観測データ

キーワード: 気象庁, 火山, 噴火警戒レベル, GNSS, 監視カメラ, 防災, PDF, 地殻変動

データ名

気象庁火山観測データ

提供元組織名

気象庁

データ概要

全国の常時観測火山（北海道から九州まで約50火山）について、地震計・傾斜計・GNSS等による観測データや監視カメラ画像、火山活動解説資料をまとめて閲覧できるページです。火山ごとに個別ページが用意されていて、噴火警戒レベルや火山活動の状況把握に使われています。火山を扱うときの入口として、まずここを押さえておくと迷いません。

使い方

ページ内の地域別・火山別リンクから対象火山を選び、観測データや「現在の火山の様子」（監視カメラ画像）、火山活動解説資料へアクセスします。防災機関や研究者なら、噴火警戒レベルの推移や地殻変動データを時系列で追う、という使い方が中心になるはず。一部データはグラフや図表で可視化されていて、専門知識がなくても概況をつかみやすい構成なのがありがたいところです。

データ構造概要

火山ごとに観測点コード・観測種別（地震、傾斜、GNSS等）・観測日時・観測値が整理されています。監視カメラ画像は静止画または準リアルタイム画像として提供され、火山活動解説資料はPDFでまとめられています。

許諾やライセンスなど

こちらも「気象庁ホームページ利用規約」（https://www.jma.go.jp/jma/kishou/info/coment.html ）に基づき、出典明記を条件に利用可能です。噴火警報・予報に関わる情報は気象業務法上の制約があるので、二次配信や業務利用を考えているなら、同規約と個別ページの注記の両方を確認しておいてください。

リンク先

気象庁火山観測データ

83. IDWR速報データ

キーワード: JIHS, 感染症, 感染症発生動向調査, CSV, 医療, 週報, 定点把握, 疫学

データ名

IDWR速報データ

提供元組織名

国立健康危機管理研究機構（JIHS）感染症情報提供サイト

データ概要

感染症発生動向調査（感染症法に基づく定点把握・全数把握）に基づく週単位の速報値を、CSVで公開しているデータです。ここでちょっとクセがあって、年ごとにURLパスが変わる構造になっています。正しいパスは/sokuhou/{年}/です。ここを知らないとリンク切れに見えて焦るやつなんですよね。

使い方

年別ページから該当週のリンクを選ぶと、その週の感染症発生動向調査速報データ（定点当たり報告数など）がCSVで落とせます。前述のとおり年が変わるとURLのパスも変わるので、恒久的にアクセスしたいなら感染症情報提供サイトの「感染症発生動向調査週報（IDWR）」トップページから辿るのがおすすめ。週次の感染症流行状況をローカルで集計・可視化したいときに向いています。

データ構造概要

週（第◯週）・疾患名・都道府県別または定点医療機関別の報告数、定点当たり報告数といった列で構成されるCSVファイルです。過去のIDWRデータ（国立感染症研究所時代のアーカイブを含む）と合わせれば、そのまま時系列分析に持っていけます。

許諾やライセンスなど

サイトフッターに利用規約・個人情報保護方針へのリンクが用意されています。二次利用するなら、利用規約ページで出典表記や再配布条件を確認しておいてください。

リンク先

IDWR速報データ

84. 新型コロナウイルス感染症オープンデータ

キーワード: 厚生労働省, 新型コロナ, COVID-19, CSV, PDL1.0, 医療, 感染症, 時系列

データ名

新型コロナウイルス感染症オープンデータ

提供元組織名

厚生労働省

データ概要

新規陽性者数、入院治療等を要する者の数、重症者数、死亡者数、PCR検査実施人数・件数などを日次・累積で公開しているデータセットです。個人的に面白いと思うのは、雇用調整助成金や緊急小口資金等の特例貸付の実績データまで一緒に載っている点。感染状況だけでなく、政策対応の実績まで一つの窓口で追えるようになっています。

使い方

ページから各項目のCSVを直接ダウンロードできますし、「データからわかる－新型コロナウイルス感染症情報－」ページならグラフ化された形でも確認できます。ここで一つ注意なのが、各報告日時点の集計値なので、自治体が公表する数値とは時点のずれで差異が出ることがある点。時系列データとしてExcelやPythonのpandasに読み込んで、感染拡大の推移分析に回すのが素直な使い方です。

データ構造概要

日付・都道府県コード（または全国計）・各指標（陽性者数、死亡者数、重症者数等）を列に持つCSV形式です。指標ごとにファイルが分かれていて、更新頻度も指標によって違います（日次更新のものと、より低頻度で更新されるものが混在）。結合するときはこの更新頻度の差を意識しておくと安全です。

許諾やライセンスなど

公共データについては「公共データ利用規約（第1.0版）」（PDL1.0）に基づき、出典（「厚生労働省ホームページ」等）を明記すれば二次利用・加工が可能です。細かいところは厚生労働省の著作権・利用規約ページ（https://www.mhlw.go.jp/chosakuken/index.html ）で確認してください。

リンク先

新型コロナウイルス感染症オープンデータ

85. 学校基本調査

キーワード: 文部科学省, e-Stat, 教育統計, 基幹統計, CC BY 4.0, API, Excel, 学校

データ名

学校基本調査

提供元組織名

文部科学省・e-Stat

データ概要

幼稚園から大学・専修学校まで、日本国内のあらゆる学校を対象に、毎年5月1日時点の学校数・在学者数・教職員数・卒業者数・進学率などを網羅的に押さえた基幹統計です。e-Stat上ではExcel、PDF、データベース形式など数万件規模のファイルが公開されていて、長期の教育動向を分析するならまず頼りにするデータだと思います。

使い方

e-Statのファイル検索画面で「学校基本調査」（toukei=00400001）を選び、年度・学校種別・調査事項で絞り込んでダウンロードします。API 3.0にも対応しているので、e-Statアカウント登録とアプリケーションID取得さえ済ませれば、XML/JSON/CSVでプログラムから直接取れます。jSTAT MAPと連携すれば地図上での可視化もできるので、分析の幅は広いです。

データ構造概要

学校種別（幼稚園・小学校・中学校・高等学校・大学等）・都道府県・設置者区分（国公私立）を軸に、在学者数・教員数・卒業後の進路（進学率・就職率）などの指標が整理されたテーブル構造です。年度ごとに時系列比較できるよう統一フォーマットで公開されているので、経年で並べるのが素直にやりやすいです。

許諾やライセンスなど

e-Statの利用規約（https://www.e-stat.go.jp/terms-of-use ）は「政府標準利用規約（第2.0版）」に準拠していて、CC BY 4.0と互換性があります。出典を明記すれば加工・二次利用OKですが、国が作成したかのような態様での公表は禁止されているので、そこだけは踏まないように。

リンク先

学校基本調査

86. 学校コード

キーワード: 文部科学省, 学校マスタ, 学校コード, CSV, 教育, 名寄せ, edu-data.jp, マスタデータ

データ名

学校コード

提供元組織名

文部科学省

データ概要

全国の幼稚園・認定こども園・小中高等学校・特別支援学校・専修学校・大学・短期大学・高等専門学校それぞれに、一意のコードを付与した学校マスタデータです。学校名・設置者・所在地とともに整理されていて、複数の統計調査間でデータを名寄せ・連結するときの共通キーとして使えます。地味ですが、複数統計をつなぐ作業では文字通り生命線になるやつです。

使い方

ページから最新版のExcel/CSVを直接ダウンロードします。文部科学省が運営する検索サイト「edu-data.jp」（https://edu-data.jp/ ）を使えば、学校名や地域からコードをブラウザ上で検索することもできます。学校基本調査など他統計のデータと突き合わせる際のキー項目として活用するのが本来の役割です。

データ構造概要

学校コード・学校種別・学校名・設置者区分（国公私立）・都道府県コード・所在地などの列を持つマスタファイルです。ファイルサイズは対象学校種によって数MB〜数十MB規模になります。

許諾やライセンスなど

ページ上に個別の利用規約は明記されていませんが、文部科学省サイト全体には政府標準利用規約に準じた著作権表示が適用されます。一点注意したいのは、学校名・所在地が随時更新され誤りを含む可能性がある旨の注記があること。業務で使うなら、最新版への差し替えと内容確認をルーチンに入れておくのが無難です。

リンク先

学校コード

87. 大学ポートレート Web-API

キーワード: NIAD-QE, 大学, 大学ポートレート, JSON, API, 教育統計, ユーザー登録, 進路

データ名

大学ポートレート Web-API

提供元組織名

大学改革支援・学位授与機構（NIAD-QE）

データ概要

大学改革支援・学位授与機構が全国の国公立大学等から収集・公表している大学基本情報（学部・学科構成、学生数、教員数、進路状況等）を、機械判読しやすいJSON形式で提供するAPIです。2022年8月にサービス開始し、年次で更新されています。大学データをアプリに組み込みたいなら、まずここを検討する価値があります。

使い方

利用にはユーザー登録が必要で、API利用専用ポータルサイト（https://api-portal.portraits.niad.ac.jp/index.html ）の「API利用申請」から手続きします。登録後は技術仕様に従ってエンドポイントへリクエストを送り、大学コードや年度を指定してJSONのレスポンスを取得する流れ。取得したデータは大学比較サイトや進路指導ツールなどへの組み込みに使えます。

データ構造概要

大学コードをキーに、大学名・学部/研究科構成・入学定員・学生数・教員数・卒業後の進路状況などがJSONオブジェクトとして階層的に構成されています。年度ごとにデータセットが分かれていて、過去年度分も参照できます。

許諾やライセンスなど

利用にはユーザー登録および利用規約への同意が必要です。詳細な利用条件・データ出典表記のルールはAPI利用申請ページ（https://api-portal.portraits.niad.ac.jp/index.html ）に載っていて、不明点は問い合わせ窓口（uidb@niad.ac.jp）で確認できます。

リンク先

大学ポートレート Web-API

88. 財務省貿易統計

キーワード: 財務省, 税関, 貿易統計, HSコード, CSV, e-Stat, CC BY 4.0, 輸出入

データ名

財務省貿易統計

提供元組織名

財務省・税関・e-Stat

データ概要

日本の輸出入について、9桁の品目コード（HSコード準拠）ごとに国・地域別の数量・金額を集計した公式貿易統計です。月次・年次のデータが継続して蓄積されていて、通関実績に基づく確定値のほか速報値も出るので、貿易動向をかなり細かい粒度で追えます。品目×相手国のクロス分析をやりたいなら、これが定番のソースです。

使い方

ページの「一般貿易統計（CSVファイル及び統計表）」から、輸出・輸入別、品目別、国別といった切り口でリンクをたどってCSVをダウンロードします。データはe-Statにも集約されているので、e-Statのファイル検索やAPIを使えば、品目コード・国コードを指定してプログラムから取得することも可能です。手作業でもプログラムでも回せるのは強みですね。

データ構造概要

品目コード（9桁）・輸出入区分・相手国/地域コード・数量・金額（円建て）・年月を列に持つCSV形式です。品目コードは統計品目表（実行関税率表に準拠）に基づいていて、階層構造（大分類〜品目）で集計単位を選べます。集計の粒度を自分でコントロールできるのが便利なところ。

許諾やライセンスなど

e-Stat経由で配布されるものは「政府標準利用規約（第2.0版）」（CC BY 4.0互換、https://www.e-stat.go.jp/terms-of-use ）が適用されるので、出典明記の上で二次利用してください。財務省サイト本体についてもフッターに著作権表示があります。

リンク先

財務省貿易統計

89. 国民経済計算 / GDP統計

キーワード: 内閣府, e-Stat, GDP, SNA, マクロ経済統計, CC BY 4.0, API, 時系列

データ名

国民経済計算 / GDP統計

提供元組織名

内閣府・e-Stat

データ概要

国民経済計算（SNA）は、国連の国際基準に準拠してGDP・民間最終消費支出・設備投資・輸出入などのマクロ経済指標を体系的にまとめた統計です。速報性重視の「四半期別GDP速報（QE）」、より包括的な「国民経済計算年次推計」、そして「民間企業資本ストック」の3系統で構成されていて、e-Stat上では1万件超のファイルが公開されています。マクロ分析の土台になるデータです。

使い方

e-Statのファイル検索画面（toukei=00100409）から、四半期別GDP速報・年次推計・資本ストックのいずれかを選び、年度・四半期・系列を指定してCSV/Excel/データベース形式でダウンロードします。APIにも対応しているので、四半期ごとのGDP速報値をプログラムから自動取得して経済指標ダッシュボードに組み込む、といった運用にも向いています。

データ構造概要

系列コード・暦年/四半期・実質値/名目値・季節調整値/原数値といった軸で構成される時系列データです。GDP・民間消費・政府支出・設備投資・在庫変動・純輸出などの需要項目別に系列が分かれているので、構成比の分析まで一気にできます。実質か名目か、季調済みか原数値かは取り違えやすいので、系列を選ぶ段階で確認しておくのがおすすめ。

許諾やライセンスなど

e-Stat掲載データには「政府標準利用規約（第2.0版）」（CC BY 4.0互換）が適用され、出典明記を条件に二次利用・加工が可能です。詳細な調査項目・作成方法については、担当機関である内閣府経済社会総合研究所のホームページを参照するよう案内されています。

リンク先

国民経済計算 / GDP統計

90. 景気ウォッチャー調査

キーワード: 内閣府, 景況感, DI, 景気, Excel, PDF, アンケート, マクロ経済

データ名

景気ウォッチャー調査

提供元組織名

内閣府

データ概要

これ、個人的にかなり好きな調査なんですよね。タクシー運転手や小売店員、飲食業従事者など、地域の景気動向を肌で感じる立場の人々（ウォッチャー）へのアンケートに基づいて景況感を指数化（DI）したものです。毎月実施され、現状判断DIと先行き判断DIに加えて、回答者の生の景気判断理由コメントまで公表されるので、統計数値だけでは見えない現場感覚をつかめるのが最大の特徴です。

使い方

ページの「公表資料（統計表一覧）」から月次の統計表（PDF・Excel）をダウンロードします。地域別DIや業種別DIも公表されていて、季節調整値の改訂情報も定期的に更新されます。DIの時系列推移をExcelやPythonで可視化すれば、景気の転換点を捉える先行指標としてけっこう使えます。

データ構造概要

調査年月・地域（全国11地域）・DI種別（現状判断/先行き判断）・業種区分（家計動向、企業動向、雇用）を軸にしたテーブルデータで、数値指標に加えて自由記述形式の景気判断理由コメントが付いてきます。このコメント欄はテキスト分析の題材としても面白いです。

許諾やライセンスなど

ページ内の「利用上の注意」に二次利用時の条件が書かれています。内閣府の統計データは一般に政府標準利用規約に準じた形で公表されており、出典明記を条件に利用可能です。

リンク先

景気ウォッチャー調査

91. 日本銀行時系列統計データAPI

キーワード: 日本銀行, 金利, 為替, API, JSON, CSV, 経済統計, 短観

データ名

日本銀行時系列統計データAPI

提供元組織名

日本銀行

データ概要

日本銀行の「時系列統計データ検索サイト」で提供される、金利・為替、マネーストック、企業物価指数、国際収支、短観（日銀短期経済観測調査）など多岐にわたる経済統計を、プログラムから直接取得できるAPIです。2026年2月にAPI機能の提供開始が案内され、従来のブラウザ経由でのCSV/Excelダウンロードに加えて、JSON・CSVでの自動取得ができるようになりました。手作業でCSVを落としていた人には朗報です。

使い方

サイト内の「API機能」の解説（マニュアル）に従い、データコードまたはデータ名で対象系列を指定してリクエストを送ると、JSONまたはCSVでレスポンスが返ってきます。データは系列により日次・月次・四半期で更新され、多くの系列で過去10年程度の履歴を取得できます。既存の検索・ダウンロード機能と併用して、定型レポートやダッシュボードの自動更新に組み込むのに向いています。

データ構造概要

データコード・系列名・観測日時（日次/月次/四半期）・値の組み合わせで構成される時系列データです。金利・為替レート・マネーサプライ・物価指数・国際収支・企業向けサービス価格指数など、カテゴリー単位で系列がグルーピングされています。

許諾やライセンスなど

API機能を含むサイトの詳細な利用条件は、サイト内の利用規約・マニュアルページに記載されています。二次利用時は出典として「日本銀行」の明記が求められるのが一般的なので、公開前に必ず最新の利用規約を確認しておいてください。

リンク先

日本銀行時系列統計データAPI

92. 文化遺産オンライン検索用API

キーワード: 文化庁, 文化財, API, XML, REST, 美術, 博物館, 国立情報学研究所

データ名

文化遺産オンライン検索用API

提供元組織名

文化庁（文化遺産オンライン運営：国立情報学研究所ほか参加館）

データ概要

文化遺産オンラインに登録されている、全国の博物館・美術館等が公開する文化財・美術作品などの情報を横断的に検索できるAPIです。うまくできているのは、参加館が独自にデータベースを構築しなくても、自館のホームページ等に検索・閲覧機能を組み込めるよう設計されている点。作品名・作家名・時代・所蔵館などの条件で検索できます。

使い方

APIカタログサイト（e-Govアプリケーションカタログ）から仕様書を取得し、REST形式のリクエストURLを組み立てて呼び出します。レスポンスはXMLで返り、作品ID・名称・作者・所蔵館・画像URLなどのフィールドを取得できます。実際のAPI公開元ページで最新のエンドポイント仕様を確認したうえで、自館サイトへの検索機能組み込みや外部連携システムの構築に使う、という流れです。

データ構造概要

検索結果はXMLで提供され、各文化財・作品につき「作品ID」「名称」「作者名」「時代」「所蔵館」「解説文」「画像URL」などの項目が含まれます。REST APIとして提供されているので、検索条件をクエリパラメータで渡せばフィルタリングした結果を取得できます。

許諾やライセンスなど

API利用にあたっては「ご利用にあたって」「利用規約」「個人情報取扱方針」への同意が必要です。詳細な利用条件はAPIカタログページ内の各リンク先を参照してください。商用・非商用を問わず条件が定められている場合があるので、実装前に必ず最新の規約を確認しておくことをおすすめします。

リンク先

文化遺産オンライン検索用API

93. 国立公文書館デジタルアーカイブ

キーワード: 国立公文書館, デジタルアーカイブ, 古文書, 公文書, 画像, 横断検索, 歴史

データ名

国立公文書館デジタルアーカイブ

提供元組織名

国立公文書館

データ概要

国立公文書館が所蔵する歴史公文書・行政文書・古典籍資料などをデジタル化し、目録情報と画像を公開しているアーカイブです。詳細検索に加えて、徳島県立文書館や愛媛県歴史的公文書検索システムなど連携機関との横断検索にも対応しています。江戸時代の古文書から近現代の公文書まで、幅広い資料を無料で閲覧できるのがありがたいところ。

使い方

サイト上部の検索窓からキーワード検索するか、詳細検索画面で資料群・作成年代・資料形態などの条件を指定して絞り込みます。検索結果から資料の目録情報を確認し、デジタル化済みの資料は画像ビューアでページをめくりながら閲覧できます。連携機関のデータも含めて横断検索できるので、複数機関の資料を一度に調べたいときにも重宝します。

データ構造概要

各資料には「資料群」「件名」「作成年月日」「作成者」「請求番号」などの目録項目が付いていて、デジタル化されたものは複数ページの画像データとして格納されています。一点補足すると、一般公開APIは確認できず、Webブラウザからの検索・閲覧が基本的な利用方法になります。

許諾やライセンスなど

サイトの基本方針として「いつでも」「どこでも」「だれでも」「自由に」「無料で」利用できることが掲げられています。二次利用の詳細は「データの二次利用」ページに定められていて、個人情報の取扱いはプライバシーポリシーページを参照してください。

リンク先

国立公文書館デジタルアーカイブ

94. 国立美術館所蔵作品総合目録

キーワード: 国立美術館, 所蔵作品, 美術, 目録, 画像, 検索, アーカイブ

データ名

国立美術館所蔵作品総合目録検索

提供元組織名

独立行政法人国立美術館

データ概要

東京国立近代美術館、国立工芸館、京都国立近代美術館、国立西洋美術館、国立国際美術館の5館が所蔵する作品情報を横断的に検索できるサイトです。ここは押さえておきたいのですが、国立新美術館および国立映画アーカイブの情報は対象外です。ジャンル・作品題名・作家名・制作年代などで検索でき、著作権が切れた作品や許諾を得た作品については画像も閲覧できます。

使い方

トップページの検索フォームから、ジャンル検索・作品題名検索・作家名検索・作家名読み検索・制作年代検索・複合検索のいずれかを選び、条件を入力して検索します。検索結果一覧から個別の作品ページに進むと、所蔵館・寸法・技法・収蔵年などの詳細情報を確認できます。画像が公開されている作品はダウンロードも可能です。

データ構造概要

各作品レコードには「作品名」「作者名」「制作年」「技法・材質」「寸法」「所蔵館」「収蔵経緯」などの項目が含まれます。対象は各年度末までに収蔵された作品で、寄託作品は含まれません。APIは公開されておらず、Webの検索インターフェースを通じたブラウジングが前提になります。

許諾やライセンスなど

サイトに掲載されたテキスト・画像等の著作権その他の権利は、独立行政法人国立美術館または現著作者その他の権利者に帰属します。画像の二次利用や転載を希望する場合は、ページ内の「利用規約」を確認したうえで、必要に応じて各美術館への許諾申請が必要です。

リンク先

国立美術館所蔵作品総合目録検索

95. 国立国会図書館デジタルコレクション IIIF

キーワード: 国立国会図書館, IIIF, 画像API, JSON-LD, Manifest, デジタルコレクション, Mirador, 高精細画像

データ名

国立国会図書館デジタルコレクション IIIF（画像API）

提供元組織名

国立国会図書館

データ概要

国立国会図書館デジタルコレクションに収録された資料のうち、対応するものについて、IIIF（International Image Interoperability Framework）準拠のManifestや画像APIを使って、高精細画像の取得・切り出し・外部ビューアでの表示ができます。IIIF Image APIのURLパラメータを操作すれば、任意のページやトリミング範囲、解像度を指定して画像を取れる、というのがミソです。

使い方

資料の永続的識別子（PID）から数字部分を取り出し、https://dl.ndl.go.jp/api/iiif/{識別子}/{コマ番号}/full/full/0/default.jpgのような形式のURLを組み立てれば、指定したコマの画像を直接取得できます。Presentation APIのManifest URIはhttps://dl.ndl.go.jp/api/iiif/{識別子}/manifest.jsonの形式で提供され、Mirador等のIIIF対応ビューアに読み込ませれば複数ページを連続して閲覧できます。URLを組み立てるだけで済むので、慣れると相当機動的に扱えます。

データ構造概要

Manifestは JSON-LD形式で、資料タイトルや各コマ（キャンバス）の画像情報、著作権表示などのメタデータを含みます。画像はIIIF Image API 2.x/3.x相当の仕様に準拠していて、リージョン・サイズ・回転・画質・フォーマットをURLパラメータで指定すれば、任意の切り出し画像を取得できます。

許諾やライセンスなど

インターネット公開資料や図書館送信対象資料など、資料ごとに設定された公開範囲・利用条件が適用されます。転載・複製の可否は資料ごとに異なるので、各資料の詳細画面に表示される権利関係の表示を必ず確認してください。技術仕様の詳細は公式PDF（https://dl.ndl.go.jp/static/files/IIIF_interface_Jp.pdf ）を参照してください。

リンク先

ライセンス表記のバリエーションを把握しておく

公共データ利用規約（PDL1.0）：デジタル庁系のデータでよく見る規約です。出典表示が必須なのはもちろん、データを加工した場合は「加工した旨」と「加工主体」を明示する義務があり、あたかも未加工であるかのように公表することは禁止されています。国や省庁が公認したかのような表示も禁止です。CC BY 4.0と互換性があるとされていますが、細かい禁止事項はPDL1.0側にしかない条項もあるので、厳密に守るなら原文（デジタル庁サイト）を一読しておくのが安全です。
政府標準利用規約（第1.0版・第2.0版）：気象庁、国土交通省、環境省など各省庁のサイトでよく使われています。CC BY 4.0互換とされていますが、適用条項は各省庁のサイトごとに個別に定義されているので、「似たような規約だから」と思い込まず、実際に使うデータの提供元ページで規約を確認するくせをつけておくと安心です。
CC BY 4.0：e-Stat、ODPT（公共交通オープンデータセンター）、東京都オープンデータなど、比較的シンプルに「出典表示すれば自由」というライセンスです。ただし連携先機関のデータが混在するプラットフォーム（ジャパンサーチ、文化遺産オンラインなど）では、個別資料に第三者の著作権が残っているケースがあるため、プラットフォーム全体のライセンスと個々の資料のライセンスは別物として扱う必要があります。
OSS系ライセンス（MIT、Apache License 2.0、CC0など）：mojxml2geojsonはMIT、PLATEAU-GIS-ConverterはApache License 2.0、GTFS-JPの配布データはCC0またはCC BY 4.0が推奨、といった具合に、ツールのライセンスとデータ本体のライセンスが別建てになっているケースが多くあります。「ツールはMITだからデータも自由に使える」と早合点せず、変換元データ側の利用規約（登記所備付地図データ利用規約など）も必ず別途確認してください。
明確なオープンライセンス表記がないケース：食品成分データベースや学校コードのように、免責事項だけが明記されていてオープンライセンスの表記がないデータも普通に存在します。この手のデータを業務やアプリに組み込む場合は、事前に提供元へ問い合わせておくのが無難です。

API系データを使うときの実務的な注意点

登録・審査に時間がかかるものがある：法人番号公表サイトWeb-APIはアプリケーションID発行まで2週間〜1か月程度かかります。使う予定が決まっている場合は早めに申請しておいたほうがいいです（gBizINFO、大学ポートレートWeb-APIなども同様にユーザー登録が前提です）。
レート制限・大量アクセス規制：気象庁の過去の気象データ・ダウンロード、海しるAPI、統計ダッシュボード、JARTICオープンデータなど、多くのAPI・ダウンロードサービスで「常識的な範囲でのアクセス」が求められています。短時間に大量リクエストを送ると利用停止になる場合があるので、バッチ処理を組む際はインターバルを空ける設計にしておくと安全です。
スクレイピングが禁止されAPI経由が必須なもの：EDINET（金融庁）はスクレイピングによる取得を明確に禁止しており、API経由での取得が推奨されています。
クレジット表記の文言が指定されている：統計ダッシュボードAPIや海しるAPI、文化遺産オンライン検索用APIなどでは、「このサービスは○○のAPI機能を使用していますが、内容は国によって保証されたものではありません」といった、指定された文言そのままの表示が求められることがあります。単に「出典：〇〇」と書くだけでは規約違反になるケースがあるため、規約に記載された文言をそのままコピーするのが確実です。

測量法・基本測量成果に関する制約

基盤地図情報、電子国土基本図（住居表示住所）、地理院タイルの一部は測量法上の「基本測量成果」に該当します。複製・使用にあたって測量法に基づく申請が必要になる場合があるため、GISプロダクトに組み込む際は国土地理院の利用規約を確認してください。

データの正確性・鮮度は保証されない

都市計画決定GISデータのように「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ない」と明記されているデータもあります。法的な確認が必要な場面では、必ず各地方公共団体への照会を挟んでください。
JARTICオープンデータの交通量データは「正式な交通量の調査結果として提供するものではない」と明記されており、学校コードや食品成分データベースにも「誤りを含みうる」旨の注記があります。重要な意思決定の唯一の根拠にしないほうが賢明です。

個人情報・プライバシーへの配慮

国勢調査やNDBオープンデータ、地域・年齢別人口のような統計データは、個人が特定できないよう秘匿処理（少数セルのマスキング）が行われた上で公開されています。ただし、複数のオープンデータセットを組み合わせることで個人が再識別されるリスクはゼロではありません。特に小地域単位の統計（町丁目レベルの人口、介護サービス事業所一覧など）を扱う際は、結合先のデータも含めて再識別リスクを意識しておくべきです。

サービス終了・URL変更のリスク

内閣府のRESAS APIは2025年3月24日付でサービスを終了しています。本記事では同様の用途で使える「統計ダッシュボード」（総務省統計局）に差し替えています。
今回100項目全てについてリンクの生存確認を行ったところ、5項目（自然環境情報GIS、環境アセスメントデータベースEADAS、郵便番号データ、IDWR速報データ、国立国会図書館デジタルコレクションIIIF）で旧URLがリンク切れ、または新URLへの移行が確認できました。政府系サイトであってもURLは普通に変わるので、個別ページを直接ブックマークするより、ポータルのトップページ経由でアクセスする運用のほうが長期的には安全です。

最低限チェックしておきたい4点

商用利用は可能か
出典表示は必要か、必要なら指定の文言はあるか
加工した場合の明記義務はあるか
再配布・二次配布は可能か

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。

改訂履歴

更新日	更新内容
2026年7月11日	初版を公開しました。

本記事は、公開情報の変更や新しいオープンデータの追加にあわせて、随時更新します。
リンク切れ、提供終了、ライセンス変更などを見つけた場合は、コメントでお知らせいただけると助かります。

過去記事は以下のリンクから！

X / GitHubで色々公開してます！