6 月 11 日（水）に開催された「第17回 GenAI 勉強会」では、データ社会推進協議会（DSA）エリア・データ連携基盤 TF プロジェクトリーダー／エブリセンスジャパン（株）ビジネスデベロップメントマネージャーの森嶋 芳郎 氏が登壇し、ビジネス&プロトタイプ開発プログラム「OSAKA イノベーションデータラボ（beyond万博でデータが未来を創る）」の概要と参加メリットを解説した。
１．プログラムの狙い
大阪府はスマートシティ実現に向け、大阪広域データ連携基盤（ORDEN）上で公開／仲介するOpen Data Platform in Osaka（ODPO）を運用している。行政データや民間データに加え、2025年大阪・関西万博関連データも順次提供予定で、これらを活用した新規ビジネス創出と社会実装を後押しするのが当プログラムの目的だ。
２．主催・協力体制
主催は大阪府、共催は（公社）2025年日本国際博覧会協会および NTT 西日本（QUINTBRIDGE）。GAIS と DSA は講演・技術支援パートナーとして参画し、生成 AI を含む先端技術活用を強力にサポートする。
３．コースとフェーズ
応募者は目的に応じて
- ビジネスコース（事業計画ブラッシュアップ & フィールドワーク）
- テックコース（AI／データ利活用アプリの開発・発表）
のいずれかを選択。プログラムは
- 応募フェーズ（目論見書提出）
- 本選フェーズ（磨き上げ／開発＋中間・最終審査）
- 伴走支援フェーズ（実証・自治体マッチング・ピッチ機会提供）
の３段階で構成される。応募締切は6 月 20 日と目前だ。
４．活用可能なデータと開発例
ODPO には府内市町村オープンデータ、民間企業データに加え、万博のチケット販売状況やゲート予約、人流・交通データなど貴重なリアルタイム情報が登録（または予定）されている。観光回遊促進、モビリティ最適化、混雑予測、インバウンド消費分析など、多彩なサービス企画・検証が可能だ。
５．応募要件・評価ポイント
日本国内に拠点を持つ企業・団体・個人が対象。エントリーには ODPO への登録 と「データ活用の明確な絡み方（取得・提供いずれも可）」が必須となる。審査では
- 実現可能性（市場・提供価値の妥当性）
- ODPO データ活用度
- 応用性／展開可能性
の３軸が重視される。
６．参加メリット
最優秀チームは、府・市町村との協業機会や各種イベント登壇枠などを通じて社会実装を加速できる。加えて、DSA・GAIS が技術面／ネットワーク面で伴走するため、スタートアップから自治体 DX 担当、学生チームまで幅広く挑戦しやすい設計となっている。
７．次のアクション
「応募用紙」や詳細手続きは大阪府公式サイトからダウンロードできる。挑戦したいプロジェクトがある方は、まず ODPO に登録し、6 月 20 日までに目論見書を提出しよう。データで未来を創る第一歩を踏み出すのは、今だ。
■ 関連リンク：
1. 大阪府公式ホームページ・特設サイト
2. 参加申込様式（PPT：108KB）
3. 募集要項（ワード：2,470KB PDF：664KB）
続いて、森 一弥 氏（アステリア株式会社 エバンジェリスト／GAIS エバンジェリスト）が登壇し、「OSAKA イノベーションデータラボ（以下 データラボ）」のテックコースに焦点を当てながら、生成 AI（LLM）を用いた“アイデア創出→プロトタイプ開発→データ整備”までの一気通貫プロセスを実演した。
１．テックコースの魅力と応募条件
- 全国どこからでも参加可能。9 月までにプロトタイプを作り上げ、ビジネス面も併せて評価される。優秀案は補助金やPR機会、自治体・企業とのマッチング支援が受けられる。
- 応募には ODPO（Open Data Platform in Osaka） のデータ活用が必須。締切は 6 月 20 日（水） と迫っており、まずは ODPO への無償登録と目論見書提出が第一歩となる。
２．生成 AIで“データ×アプリ”を高速試作
森氏は「AI を使えばプロンプト一発で“動くデモ”を作れる」ことを３つのデモで証明した。
| デモ | 目的 | AI の役割 | 成果 |
|---|---|---|---|
| ① GPS軌跡可視化 | ODPO の車両走行データを地図上でアニメ表示 | ChatGPT に HTML+JavaScript を生成させ、そのままブラウザ動作 | 速度に応じてアイコン色が変わるインタラクティブ地図が即完成 |
| ② CSV フォーマット統合 | 市町村ごとに異なる避難所データを統合 | ２ファイルを添付し「形式を統一して１つに」と指示 | 文字コード差も自動判定・修正し、統一カラムの CSV を出力 |
| ③ 緯度経度の自動付与 | 空欄の施設座標を補完 | Claude＋MCP (Model Context Protocol) で Google Maps API を呼び出しジオコード取得 | 数十件を自動埋め込み（無料枠の回数制限・速度に注意） |
以上により、要件定義→コーディング→データクレンジング→外部API連携まで AI が伴走し、開発者は「レビューと仕上げ」に集中できることを示した。
３．AI活用の勘所
- データ発想フェーズ
- ODPO カタログを眺めながら「何が作れそうか」を AI にブレストさせる。
- 実装フェーズ
- コード生成はもちろん、テストデータや説明資料も LLM に下書きさせる。
- 提出書類作成
- 目論見書・BMC・SWOT などコンテスト書類も AI テンプレ＋自社情報で時短可能。
森氏は「AI を“使い倒す”こと自体がテックコースの審査加点にもなる」と強調した。
４．導入時の注意点とコツ
- APIコール制限：無料プランではジオコーディング等が途中で止まるため、件数が多い場合は有料プランやバッチ処理を検討。
- 処理速度：MCP 経由は１件ずつ呼び出すため大量データは時間がかかる。まとめ処理 or キャッシュを考慮。
- データ品質：AI の自動変換後は必ず人間がサンプリングチェックし、誤変換・欠損を補正する。
５．森氏からのメッセージ
「応募書類が面倒なら、その作成から生成 AI に頼ってみてください。
アイデアがある人も、まだ迷っている人も、“作りながら考える”スタイルで 6/20 までにエントリーを！」
データラボは、万博関連のリアルタイムデータを含む貴重なデータ群 × 生成 AI の掛け算で、社会課題解決型サービスを生み出す絶好の実践場である。プロトタイプでも新規事業でも構わない。AI を味方に、データで未来を創る第一歩を踏み出そう。
★本記事は、ChatGPT o3-pro が文字起こし原稿から作成しました。