オープンデータ技術ガイド
東京都オープンデータを「実際に触る」ための手引き

カタログサイト

東京都のオープンデータは 東京都オープンデータカタログサイト（CKANベース）に集約されています。防災・暮らし・健康医療・観光・産業など十数分野に分類されたデータセットが並び、各データセットのページから CSV / GeoJSON / Shapefile などの実データファイルへ直接リンクされています。検索は分野・組織（局・区市町村）・タグの3方向から絞り込めるので、まず分野タグで当たりをつけてから個別データセットの説明文（更新頻度・粒度・カラム定義）を読むのが早道です。

CC BY 4.0ライセンスと出典表記の書き方

東京都オープンデータの多くは クリエイティブ・コモンズ 表示4.0国際（CC BY 4.0） で提供されています。CC BYは「出典を明記すれば、商用利用・改変・再配布が自由」というライセンスです。裏を返せば、出典表記を欠くと利用条件違反になるので、成果物（スライド・README・アプリのフッターなど）に必ず一文を入れます。

データセットごとに個別のライセンス（利用規約リンク）が明記されている場合はそちらが優先されます。カタログのデータセットページ下部の「ライセンス」欄を必ず確認してください。

API vs CSV/GeoJSON — どちらを使うか

3D Tiles と CityGML の違い

CityGMLはPLATEAUの正本フォーマットで、建物・道路・都市計画情報などをXMLで厳密にモデリングした国際標準（OGC）です。属性が豊富で解析用途に向く一方、ファイルが大きく、そのままブラウザで描画するのには向きません。3D TilesはCesiumが策定した、Web配信・ストリーミング表示に最適化されたフォーマットで、PLATEAUではCityGMLから3D Tilesへの変換済みデータが配布されています。ジオメトリは.b3dm（バッチ化3Dモデル）という形式のタイルに分割され、カメラ距離に応じて必要なタイルだけを段階的に読み込む（LOD＝Level of Detailのツリー構造）ため、ブラウザで直接扱うなら3D Tilesが現実的な選択です。

認証不要で直接使える

plateau.geospatial.jp が配信する3D TilesのCDNは認証不要で、tileset.jsonやb3dmファイルにブラウザ・スクリプトから直接 fetch できます。例えば江東区の建物データは次のURLから取得できます（実在するURLで、2026年7月時点で到達確認済み）。

URLパターンは .../3d-tiles/bldg/<都道府県コード>_<都道府県名>/<市区町村コード>_<区名>/notexture/tileset.json。他区も同様のパターンでアクセスできます。

b3dm の中身 — glTF + batch table

.b3dmは「28バイトの固定長ヘッダ＋feature table＋batch table＋glTF(GLB)ジオメトリ」という単純なバイナリレイアウトです。ヘッダはリトルエンディアンの符号なし32bit整数7個で、それぞれ magic（b3dm固定）・version・byteLength・featureTableJSONByteLength・featureTableBinaryByteLength・batchTableJSONByteLength・batchTableBinaryByteLengthを表します。この長さ情報を使ってファイルを4つのセクションに機械的に切り分けられます。

batch tableには、そのタイルに含まれる各建物（フィーチャ）ごとの属性がJSON配列として入っています。数値属性の一部（計測高さ、中心座標など）はJSON本文ではなく後続のバイナリ領域に{"byteOffset": N, "componentType": "DOUBLE", "type": "SCALAR"}のようなポインタ形式で格納されており、オフセットからdoubleを読み出してデコードします。重要なのは、浸水想定深（例：〇〇水系〇〇洪水浸水想定区域＿想定最大規模＿浸水深）のような防災属性もbatch tableに直接埋め込まれている点です。これはCityGMLのuro:disasterRisk拡張がPLATEAUの3D Tiles変換時にbatch table属性として引き継がれているためで、CityGMLを別途ダウンロードしなくても3D Tilesだけで浸水リスク値にアクセスできます。

Three.js / CesiumJS / deck.gl — どれを使うか

最小コード例 — tileset.json を取得して子タイルを一覧表示

特定のライブラリに依存しない、素のfetchだけのコピペ用スニペットです。認証ヘッダは不要です。

// PLATEAU 3D Tiles: ルートのtileset.jsonを取得して子タイルの概要を出す最小例
const url = "https://plateau.geospatial.jp/main/data/3d-tiles/bldg/13100_tokyo/13108_koto-ku/notexture/tileset.json";

fetch(url)
  .then((res) => res.json())
  .then((tileset) => {
    console.log("asset.version:", tileset.asset.version);
    console.log("root.geometricError:", tileset.root.geometricError);
    console.log("root.boundingVolume.region:", tileset.root.boundingVolume.region);

    // 子タイルを列挙（各tileはさらに子を持つ階層構造＝LODツリー）
    (tileset.root.children || []).forEach((child, i) => {
      console.log(
        `child[${i}] uri=${child.content?.uri} geometricError=${child.geometricError}`
      );
    });
  });

PLATEAUのCityGML/3D Tilesは、tileset.jsonのpropertiesブロックにデータセット全体で宣言されている属性キー（例：計測高さ、地上階数、地下階数、住所、各種浸水深など）が並んでいますが、キーが存在すること＝全建物に値が入っていることを意味しません。属性の充足率（non-null率）はデータセットや区、さらには同じデータセット内のタイルによっても大きくばらつきます。地上階数のように測量・登記情報との突合が必要な属性は欠損が多く、逆に計測高さや座標のようにLiDAR/写真測量から直接得られる属性はほぼ100%埋まっている、という傾向があります。分析やアプリのロジックを組む前に、対象データセットの充足率を自分で計測することを強く推奨します。

欠損チェックの最小スニペット（Python標準ライブラリのみ）

b3dmのbatch table JSONを取り出し、各属性キーごとに非null値の割合を出すだけの汎用スクリプトです。特定区・特定データセットの数値を語るのではなく、どのデータセットでも同じ手順で確認できる「方法」として使ってください。

import json
import struct
import urllib.request

def read_batch_table_json(b3dm_bytes: bytes) -> dict:
    # 28バイト固定ヘッダ: magic, version, byteLength,
    # featureTableJSONByteLength, featureTableBinaryByteLength,
    # batchTableJSONByteLength, batchTableBinaryByteLength
    (_magic, _version, _byte_len,
     ft_json_len, ft_bin_len,
     bt_json_len, _bt_bin_len) = struct.unpack_from("<4sIIIIII", b3dm_bytes, 0)

    offset = 28 + ft_json_len + ft_bin_len
    bt_json_bytes = b3dm_bytes[offset:offset + bt_json_len]
    return json.loads(bt_json_bytes)

def report_null_rate(batch_table: dict) -> None:
    for key, values in batch_table.items():
        if not isinstance(values, list):
            continue  # バイナリ参照（{"byteOffset": ...}）はここでは対象外
        total = len(values)
        non_null = sum(1 for v in values if v not in (None, "", "NULL"))
        rate = non_null / total if total else 0
        print(f"{key}: {non_null}/{total} ({rate:.0%})")

url = "https://plateau.geospatial.jp/main/data/3d-tiles/bldg/13100_tokyo/13108_koto-ku/notexture/data/data3.b3dm"
b3dm_bytes = urllib.request.urlopen(url).read()
report_null_rate(read_batch_table_json(b3dm_bytes))