オープンデータとは

総務省のサイトによると、 オープンデータの要件は

1. 機械判読に適したデータ形式で、
2. 二次利用が可能な利用ルールで公開されたデータ

となっています。

この機械判読に適したデータ形式について、その考え方（レベル、段階）を綺麗にまとめたのが、Tim Berners Leeさんによる5-star Open Data(和訳）となります。機械判読に適したデータ形式を★の数で表したもので、★が増えるほどより機械判読に適したデータ形式となります。

身近なデータ形式

データ形式について身近な例を挙げると、

「おーい、去年の売り上げを分析したいのだけど資料をくれ」と上司に言われた際に、

　・回答しない。売り上げではなくて利益のデータを出す。出所が分からないデータを出す。再利用して良いか分からないデータを出す
等と言うのはそもそも論としてイケてない訳で、評価されないレベル（★は無）

　・営業部が社内での再利用を許可している、去年の売り上げのグラフを編集できないPDFで提出できれば、★１つ
ですが、多分、次の上司の言葉は「分析したいのだけど、生データないの？」となる訳で、それに対して

　・上記のPDFの元データを、編集可能なエクセルで提出できれば★２つ

で、人間が判読・利用するデータの場合は、大抵ここまでで話が終了するのですが、この後、★３つ、★４つ、★５つと続くのがオープンデータが「機械判読」向けのデータであるからです。

機械判読とは 

上記は、上司がデータを分析すると言う例だった訳ですが、機械＝コンピュータ＝プログラムがデータを分析するのが機械判読となります。この際に、全てのプログラムがエクセルを読める訳ではないことや、エクセルの利用にはライセンスが必要になること等により、アプリケーションに依存しないよりオープンなフォーマットが利用されていると、機械判読と言う点ではポイントが高いと言うことになります。

　・それを満たすフォーマットは、例えばXMLやCSV。この段階で★３つ

CSVのように、データがある所に置いてある（data on the Web）よりは、データにURIが振られ、Webによって繋がっていて指し示すことができる（data in the Web)であればさらに使い勝手が良い訳で、

　・それを満たすフォーマットは、例えばRDFな訳で、この段階で★４つ

最終的には、 それらのデータがリンクによって繋がり使い易くなっていれば★５つとまとめられています。