アーバンデータチャレンジ2017 作品募集要領

賞金総額200万円!*

※賞金総額は、応募状況等により変更の可能性があります。

 アーバンデータチャレンジ2017は、地方自治体をはじめとする各機関が保有する社会基盤情報の公開・流通促進に向けた取組として、オープンデータ等を積極的に活用して、地域課題の解決に効果的なツール・アイデア・データセット等をコンテスト形式として募集するものです。今年は国内40拠点の皆さんと連携して、各地でワークショップやまち歩きなどを行いながら、チャレンジに向けた土壌を育てています。地域課題に取り組みたい方・オープンデータの利活用アイデアをお持ちの方等、ぜひご応募ください!
  • 作品概要:平成29年12月22日(金)まで
  • 作品締切:平成30年1月26日(金)まで

最終審査会:平成30年2月24日(土)東京大学駒場リサーチキャンパスを予定

募集要領:

募集作品 地方自治体のオープンデータやUDC2017用に公開されているデータ等を用いて作成した、あるいはそれらのデータ等を用いることを想定した、地域課題の解決に資する作品を募集します。
応募部門 アプリケーション部門・データ部門・アイデア部門・アクティビティ部門の4部門です。
応募主体 個人、法人、任意のグループのいずれでも構いません。
実施主体 アーバンデータチャレンジ2017実行委員会
データ提供サイト http://udct-data.aigid.jp/
留意事項
  • ※提案内容に関する権利は原則として提案者に帰属します。
  • ※他のコンテスト等で発表した作品や、すでに公開しているサービスも応募可能です。
  • ※同一主体からの応募数に上限は設けませんが、同一主体から類似の作品が応募された場合、事務局にて一つの作品として扱うことがあります。
  • ※応募頂いた作品は原則として公開させて頂きます。公開に支障がある場合は特に応募フォームの「公開/非公開」欄を忘れずに記入してください。
  • ※評価結果の如何に寄らず事業化について保証するものではありません。
  • ※作品の応募により生ずる損害について、実施主体は一切の責任を負いません。
  • ※応募作品に用いるデータについてはデータ提供者が発行するデータ利用規約も併せてご確認頂き、遵守願います。
応募方法 作品概要エントリーは応募フォームに記入してお送りください。作品提出はエントリー後に実行委員会事務局より指定されたフォームで提出ください。
作品概要エントリー締切 平成29年12月22日(金)
作品提出締切 平成30年1月26日(金)
審査方法 一次審査は、複数の実行委員により下記の審査基準に基づき実施します。一次審査を通過した作品は、最終審査会(平成30年2月24日)でプレゼンテーションをして頂き、それを受けた来場者投票により受賞作品を決定します。
一次審査基準
  • 新規性:独自の視点で地域の課題解決にアプローチする作品か。
  • 有用性:地域の課題解決に有用な作品か。
  • 将来性:将来的な実現・継続・深化が期待される作品か。
  • 展開性:他の地域の課題解決への適用(横展開)が期待される作品か。

※未発表・未公開の作品、および、多様な主体がコラボレーションして作品を提案頂いた作品は、そのことが応募情報から読取れる場合に限り、加点します。

応募部門詳細:

アプリケーション部門:

地域課題の解決に資する目的で作成される実際に利用可能なツール・アプリケーション・サービスを対象とします。

データ部門:

地域課題の解決に資する目的で作成されるデータセットを対象とします。新規に作成したデータセットだけでなく、既存のデータをオープンデータとして使い易いように加工したものも対象とします。 また、データの表現(可視化)の創意工夫も本部門の対象とします。表現(可視化)に使用するデータは、コンテストのために新規に作成したものでなくても構いません。

アイデア部門:

地域課題の解決を目指す、アプリケーション、データ、アクティビティなどのアイデアを対象とします。

アクティビティ部門:

既存のアプリケーションの地域への適用や横展開、アプリケーション開発以外の創意工夫ある取組みで、データを活用した地域課題の解決に資するものを広く対象とします。

受賞対象:

アプリケーション データ アイデア アクティビティ
金賞 50万円 20万円 10万円 20万円
銀賞 30万円 10万円 5万円 10万円
銅賞 10万円 5万円 −−− 5万円
特別賞 オープンガバメント推進協議会賞、自治体特別賞(生駒市特別賞, 日野市賞)、データ提供・支援拠点賞、学生奨励賞

※各賞該当なしの場合もあります。

関連サイト:

データ提供サイト

アイデア共有サイトIdea Link Data

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