プレリリース版です。正式公開までは、公開済みのファイルも含めて内容が変わることがあります。
datamodels.jp

出典: https://datamodels.jp/guide/publish · 文章は CC BY 4.0

一覧を公開する ​

オープンデータのサイトで CSV の一覧を公開している、自治体の担当者向けのページです。一覧を JSON ファイルに変換して、CSV の隣に公開します。この JSON は key-values の形（属性名と値だけの、単純な JSON）で、モデルの JSON Schema で検証済みです。

同じモデルの JSON なら、アプリを作る人は、どの自治体の一覧も同じプログラムで読めます。

宇都宮市の CSV（1 行）名称中央小学校緯度36.55925966経度139.8847723災害種別_洪水1……convert（対応表を使う）エンティティ（key-values の形）モデル EvacuationSite の JSON（一部を省略）{"type": "EvacuationSite","name": "中央小学校","location": { "type": "Point","coordinates": [139.8847723, 36.55925966] },"hazardTypes": ["flood", "landslide", "earthquake"]…}

  • モデル：避難場所や AED などの種類ごとに、属性の名前と意味を決めたものです。
  • エンティティ：データの 1 件です。CSV の 1 行が、1 つのエンティティになります。
  • 対応表：CSV のどの列が、モデルのどの属性になるかを書いたファイルです。

ほかの言葉の意味は、用語にまとめています。

プレリリース中

このカタログは、まだ正式公開の前です。それまでは、公開済みのファイルも直されることがあります（URL とバージョン）。手順は今すぐ試せますが、ポータルへの JSON の公開は、正式公開のあとにしてください。

1. 一覧が標準に従っているか確かめる ​

多くの自治体は、デジタル庁の自治体標準オープンデータセットに従って一覧を公開しています。従っている一覧は、カタログの対応表でそのまま変換できます。変換できるのは、データ項目定義書 A の次のシートの一覧です。

見分けるには、CSV の 1 行目（見出し）を見ます。定義書どおりの一覧には、全国地方公共団体コード、ID、名称 などの共通の列があります。そのあとに、シートごとの列が続きます。指定緊急避難場所一覧なら 災害種別_洪水 など、AED設置箇所一覧なら 設置位置 などです。各シートの定義書と対応表には、対応している標準からたどれます。

一覧が標準に従っていないときは、自分の対応表を作って変換します（それ以外の CSV）。

2. 変換する ​

Node.js 24 以降が要ります。ここでは、宇都宮市の指定緊急避難場所一覧を例にします。チュートリアルの手順 1 のコマンドで、sites.csv としてダウンロードできます。

bash
npx github:geolonia/datamodels-toolkit#v0.3.8 convert \
  disaster/EvacuationSite jichitai-opendata-site sites.csv --out sites.json

行末の \ は、コマンドが次の行に続くという印です。Windows のコマンドプロンプトや PowerShell では、1 行にまとめて書きます。引数は、モデル、対応表、CSV ファイルの順です。自分の一覧では、上に挙げたシートから、合うモデルと対応表を選びます。--out は、書き出す JSON ファイルです。JSON は、CSV が Shift_JIS でも UTF-8 で書き出されます。1 件目の中身は、チュートリアルの手順 2で見られます。

2026-10-12 に実行したときの出力です。省略はしていません（標準エラー出力）。

text
sites.csv: shift_jis, 198 row(s), 198 valid EvacuationSite, 0 invalid
  repaired 396×: localGovernmentCode: restored the leading zero (e.g. 92011 → 092011)
  repaired 198×: addressLocality: left out 所在地_市区町村: not a municipality name (e.g. 宇都宮市中央本町1-29)
  • 1 行目は、まとめです。文字コード（Shift_JIS）を見分けて読み、198 行すべてが有効でした。
  • repaired の行は、変換で直したところです。表計算ソフトで消えた、全国地方公共団体コードの先頭の 0 を戻しました。コードの列は 2 つ（全国地方公共団体コード と 所在地_全国地方公共団体コード）なので、198 行で 396 回です。
  • 所在地_市区町村 の列には、市の名前のあとに町名と番地まで入っていました。そのため、この列は属性 addressLocality に入れていません。住所は、所在地_連結表記 の列から address.addressText に入っています。CSV を直すときの手がかりにしてください。

無効な行があるときは、その行は JSON に入らず、行番号と理由が表示されます（終了コードは 1）。CSV を直して、変換し直してください。最初の行（既定は 20 行）だけを確かめるには、--check を使います（データを変換する）。

3. 公開する ​

  • 置き場所：sites.json を、CSV と同じデータセットに、リソースとして追加します。形式は JSON です。CSV は置き換えずに残します。CSV を使っている人やアプリがあるからです。ファイル名は自由ですが、CSV と同じ名前で拡張子だけを .json にすると、対応が分かりやすくなります。
  • ライセンス：CSV と同じライセンスにします。JSON は、CSV と同じデータを別の形にしたものです。
  • 説明：リソースかデータセットの説明に、使ったモデルを書きます。モデルのページと、JSON Schema と @context の URL です。JSON Schema があれば、誰でも JSON の各エンティティを検証できます。ファイルはエンティティの一覧で、JSON Schema は 1 件の形を決めています。@context は、属性名を Web 上で一意の名前に結び付けるファイルで、データを Linked Data として使う人が読みます。URL には、バージョンの別名（v1）を使います。別名は互換性のあるバージョンにだけ進むので、変換した JSON は新しいバージョンでも有効です（URL とバージョン）。
  • 更新：CSV を更新したら、同じコマンドで変換し直して、JSON も差し替えます。CSV と JSON の中身がずれないようにするためです。

説明の例です。

text
上の CSV を、datamodels.jp のモデル EvacuationSite に変換した JSON です（key-values の形）。
モデル：https://datamodels.jp/models/disaster/EvacuationSite/
JSON Schema：https://datamodels.jp/schema/disaster/EvacuationSite/v1.json
@context：https://datamodels.jp/context/disaster/v1.jsonld

次に（任意） ​