@shirube-lab

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上下水道の管路台帳 GIS を扱う実務者。台帳データの品質検査・突合・劣化リスクスクリーニングを Python/geopandas で自動化して公開しています。Excel/VBA での業務自動化も守備範囲。

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台帳 GIS・20 万レコードの「検収」自動化をめざす — 分析で見つけた不整合を次の検査項目に昇華する品質検査ツール(Python/geopandas)

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openpyxl で検収レポート・判定表を作ってみた

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優先度 A の 78% が雨水管だった — 劣化リスク評価を読者レビューで作り直す(系統別ランク+幹線度の導入、Python/geopandas)

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台帳 GIS・20 万レコードの「検収」自動化をめざす — 分析で見つけた不整合を次の検査項目に昇華する品質検査ツール(Python/geopandas)

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下水道管の主役はいつ塩ビに変わったのか — オープンデータで管種の世代交代を追い、「塩ビの健全率予測式がまだ立っていない」現在地を確かめる

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下水道管きょの「緊急度」を TV カメラ調査結果から判定する — 国交省の手引き(案)の判定例を Python で実装してみた

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素案どおりの GeoPackage を実データで作ってみたら、埋まったのは 29% だった — 国総研「下水道管路データ交換標準仕様書(素案)」×半田市オープンデータ

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下水道管路のオープンデータで劣化リスク評価・点検優先度マップを作ってみた(Python/geopandas)

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災害時の下水道台帳データ交換は GeoPackage へ — 国総研「地震対応における下水道管路データ交換標準仕様書(素案)」を読んで感じたこと

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災害時の下水道台帳データ交換は GeoPackage へ — 国総研「地震対応における下水道管路データ交換標準仕様書(素案)」を読んで感じたこと