コードフォージャパンサミット２０２０Day2メモ

Day2 は自分も登壇していたので聞けたセッションはオープニングとBadオープンデータ供養寺だけでしたが、楽しかったです。経済産業省ではセッションを持たせてもらい、3年目でしたが、もっと中央官庁の方々も参画すると今後よりシビックテックに対する行政側の理解が深まり、連携が進んでいくと思います。

キーノート（宮田さん）

データがあれば必要なタイミングで必要な給付ができたはず。一人ひとりの価値を捉えて提供。所有による豊さの限界。データはみんなのものであり、活用する上でシビックテックがキーになる。
資源の格差がある中で日本はICTを日常的に使う国で教育での活用が最下位。韓国・中国ではICTは高齢者にも進んでいる。テンセントが孫へのお年玉をモバイルペイメントで行うことでプラスポイントがつくキャンペーンを通じて、高齢者のユーザー体験を作っていった。
UI・UXは民間に任せた方がいい分野。お金をかけてやっている。一方で行政しか取れないデータがある。取ったデータをきちんと価値としてフィードバックする必要あり。データ共有を通じて価値を生み出すことが重要。
対話を通じてもう一歩進めることが重要。対話を拒否することが最悪。何が大切なのか一緒に考える。体験価値を様々な角度から考える上で共有する。これまでのことをデジタル化するのではなくて、デジタルの視点で再設計することが重要。
コロナまで100年くらい都市化がトレンド。それがこれから変わる可能性あり。遠隔サービスがどこまで行けるか。地域での課題を一緒に考えていく場が教育、人材育成などでも必要。

霞が関の非日常

霞ヶ関でCIO補佐官などで働きたいと思う人向けに実際のCIO補佐官が働いてみての所感を語るセッションでした。自分は自治体向けのアプリマーケットプレイスであるDigital Service Squareについて紹介しました。

Digital Service Square

経済産業省デジタルサービス開発プレイブック

こちらは経産省の民間出身IT人材であるデジタル化推進マネージャーから現状の開発の中でのプラクティスをまとめたプレイブックの概要についてみんなで説明しました。組織内で経験を共有することで開発カルチャーを作っていこうという取組の一環です。

Bad オープンデータ供養寺

（古川さん）データ管理、「みんな独自にやり過ぎていて混沌としている。」ルール・システム化で「終わりの始まりに」。
（関さん）文字コードの違いでタブロー に表示されず。カンマ区切り、％、CSVファイルの結合、日付がデータにない、セル結合等の呪いが。表データはせめてエクセルで公開を。
（平本さん）API利用が９時ー２０時に限られている。しかもXMLに外字が含まれている。
データ品質が悪いことに気づいていない人が多い。供養方法をセットで教育していくことが重要。品質ダッシュボードで内部で確認の上で自信の持てるものを出していく形に。一方で手法を学べるツールを整備していく必要あり。データの品質についてもっと盛り上げるべき。データだけは品質が低い。
（林さん）キャラクターのライセンスはCCby0で。横浜市、保育所オープンデータの更新が2018年で止まっている。定期的に更新される形で。名古屋市のイベント情報は更新が復活。クレンジング以前にできることも考える必要あり。
公開データには敬意を。オープンデータの提供側に何がBadかを指摘してほしい。
（大山さん）マイナンバーを税額決定通知書に記載、情報漏洩事例に。情報提供ネットワークについてデータ標準、運用ルールが共通化されていないために連携されないデータが流通。自治体の負担が多大に。
データをオープン化する前に何の目的で公開しているのかをきちんと考えるべき。市内でまだ紙エクセルを駆逐できていないがこれを供養していきたい。
（千葉さん）臨時福祉給付金のデータの納品物のデータの完成度が６割だったために自分でクレンジング。「外からきたデータは信用してはいけない。」「外からきたデータには寛大に、外に出すデータは厳格に。」自治体DXの中でもデータの標準化、流通環境を整備していくことが重要。
（高木さん）プロトコルのレベルでも文字が多い、少ない、大文字・小文字の違い等々ある。.の代わりに,が使われるなど様々なミスがオープンデータには存在。まず入力時のバリデーションを。
法人番号のようなコードがあればあらゆるオープンデータをつなげることができる。ただし、コードが信じられる場合に限る。チェックデジットの使い方がバラバラだと確かめることが難しい。介護事業所番号についてデータの公開のタイミングによってコードがついていない場合もあり。またコード自体が間違っている場合も。市町村合併でコード体系が変更されたりする。一度付与した番号を他のレコードに再利用してはいけない。
誤ったデータを消去するのは簡単。直すというところが難しい。データ入力の段階からきれいにする努力をすれば、出すところで苦労しない。自動化してデータクレンジングするシステムがあるので提供可能。みんなが共通して利用できるクレンジングライブラリーを整備し、きれいなデータが流れる社会を。