本サイトでは、LODによる統計データの提供を行います。
このページでは、LODや統計LODの概要をご紹介します。
LODとは
オープンデータの５つの段階
オープンデータは、公開のレベルによって５段階に分類されます。（オープンデータ評価指標「5 Star Open Data」による）
オープンライセンスでデータを公開している場合が１段階です。ここではコンピュータで処理できない形式での公開です。
５段階のLODでは、コンピュータで処理可能となることに加え、機械判読が可能となり、さらに外部のデータともリンクします。これによって、データの横断的な利用が可能となります。
従来、e-Statでは、PDF、Excel、CSVファイルのダウンロード、XML形式やJSON形式でのデータの取得等によりデータが公開されてきました。
統計LODでは、５つ星である、LODでのデータ公開を行ないます。
LOD化によってできること
LOD（Linked Open Data）とは、ウェブ上でデータを公開する方法や、公開されたデータを指します。
LODの特徴は、大きく２つあります。
１．データを一意に定義することができる（語彙のばらつきをなくす）
LODでは、データにURI（Uniform Resource Identifier）というユニークな識別子をつけます。
定義対象について、個別なURIを付加することでデータを一意に定義できます。
２．関係性を表現する（他のデータとリンクする）
LODでは、RDF（Resource Description Framework）というデータモデルを利用してデータを定義します。
その際に、外部のデータとの関係（リンク）を定義することで、データが相互につながり、データの横断的な検索などが容易に行なえるようになります。
統計LODとは
統計表のRDF化
統計データのLOD化のため、RDFを利用して統計表の情報を定義します。
RDFは一般的なモデルであり、統計情報以外にも利用可能ですが、統計表のRDF化においては、統計データの構造を表すための一般的なモデルであるデータキューブモデルが整備されています。
統計LODでは、このモデルに従ってデータを定義しています。
統計表とキューブモデルとの対応
データキューブモデルでは、統計データは以下の４つの要素から構成されます。
- 観測値： 観測された値（例．人口の値、人口割合の値）
- 次元： 観測値を同定するもの（例．市区町村、国籍、年月日、男女別）
- 測度： 観測値の対象（例．人口、人口割合）
- 属性： 測度の単位（例．人、％）
統計表の基本的なデータ構造
RDFでは、データを主語、述語、目的語の３つの要素で表します。
例えば「さいたま市」を表すコード「11100」があった場合、このコードの名称はさいたま市であることを、下図のような構造で表すことができます。
統計表のデータ定義では、統計表のセルごとにRDF化を行ないます。
統計表の各セルに対してIDを振り、それを主語とします。
各セルに対して、次元、測度、属性、観測値を、それぞれ述語、目的語として定義します。
主語、述語、目的語の３つの要素を「トリプル」といいますが、ひとつの統計値（統計表のセル）は複数のトリプルによって表されます。
例えば川口市の44歳、男性の人口は、以下のようなデータ構造となります。
統計LODにおけるデータセットの考え方
統計情報は、「政府統計」「提供統計」に整理されます。
統計LODでは、各提供統計について、内容に応じて統計表を整理し、それぞれの統計表をデータセットとして整理しています。
国勢調査のデータセットの例を以下に示します。
統計データのLOD化
LODでは、RDFによって定義されたデータが相互につながりあうことができます。
統計LODでは、統計データとメタデータの交換規約でありISO国際標準になっているSDMXや、その他イタリア国家統計局、Eurostat、IMF、標準地域コードの語彙と連携しています。
統計LODのデータ構造
データ構造のイメージ
統計LODでは、統計表のセルごとにRDF化を行なった上で、関連する情報がある場合は外部データとの連携を定義しています。
観測値のデータ構造のイメージを以下に示します。
