「横浜市　区別市民意識ー要介護・高齢化率クロス分析」を例として、オープンデータの利活用の諸問題と、意味・意図のメタ情報を付加したデータ構造体作成について述べる。 オープンデータの種類、公開のされかたは様々あり、PDF、EXCEL、CSV.などデータ形式だけでなくそのデーら論理構造が様々でありそのままではリンクを取ったりマージができない場合殆どである。例えば横浜市でもデータ内容がそれを作成した部局でフォーマットが異なったり、データ尚列順序が異なったり栗栖分析することができない。そしてクロス分析だけでなくある目的にデータ構造（論理ー意味構造）を持たせるためにはその目的にあったものを再構成するしかない。 本事例では市民意識調査、高齢化率・要介護率のほか生活保護や生活基礎調査のデータから、その間の相関性を求めるために、データを2階層にカテライズした事例をしめす・それをメタ・メタデータと呼んでいる。最上位層は生データの持つ性格や使用目的をあらわし、その下位階はその理由やブレークダウンしたものである。この2つをメタ・メタデータと呼んでいる。最下位層はメタデータでありデータの属性をしめすものである。 イープンデータを利用する場合、単独での利用もあるが、一般にデータとデータの関係性に問題の所存がありその関係性を分析すること問題の解決やサービスを生み出すことができる。また、情報検索を行う場合、データの持っている性格や情報発信側の意図するところを見つけ検索したり、情報発信側がそのデータセットをもっと利用してもらいやすいような抽象度を高めた名前付けをすることでオープンデータとしてもっと使ってもらいやすいようになる。 今回ここに示す事例では上記のようなカテゴイズを行い、クロス分析をする場合、上位概念での相関性を考えることで物事をマクロにみることができる。このような考え方を一般に普及させることを進めてきた。 コレラのことはセマンティックWEBと密接に絡んでいる。形式的意味論から本質的息論にたつことで、AIにおける諸問題がかなり見通しがよくなると考える。

厚生労働省栄労働省の医療、介護費関連のオープンデータから全４７都道府県の「一人当たりの老人医療費」と「高齢化率」「要介護率」のデータの相関の相関分析を行い可視化する。これによりその自治体の医療費の固有性分析を行い、地域住民と地域行政の対話と改善策の発見をを支援する。その共創的コミュニケーション及び多次元分析可視化ツールのＸＶＩＥＷの活用を行う。これは昨年まで何度かこの場で活用紹介をしてきたものである。 又、全国810市町村の歳出分析を実施し、医療費とともに数々の「一人当たりのＸＸ］との費用の相関分析を行えるようにした。この一連の作業を産学公民連携のワークショップを開催し、市民が公共的な問題も自分の問題として認識できるようメンタルなイノベーションを実現していく。これを応援するものとして、スマートウオッチや電子健康手帳の様なツールを開発しているチームと連携して、目的の実現を図っていく。 これらの活動から、５年のうちに医療費をＸ％、介護費用をＹ％下げるための理論値（実現可能な目標値）を設定し、ライフスタイルイノベーションとして個人が何をすればいいかを共に考え共に解決するコミュニティ形成を実現する情報インテリジェンス基盤を構築していく。