三重大学教育学部 奥村晴彦 （この文書は CC BY で公開しています）
「もっと手間をかけろ」ではなく，「もっと手間を省け」（シンプルな表ほど機械可読性が高い。罫線やセル結合を駆使した帳票化は機械可読性を妨げる），「わざわざPDF化せず元データ（Excelファイル等）をそのまま公開すればよい」という考え方を広める。「PDFのほうが改ざんされにくい」といった誤解を解く。
API化まで現場に押し付けず，Excelファイルでもいいからデータをタイムリーに出してもらう。API化は力のあるところがやればよい（われわれボランティアでもできる）。Excelファイルからデータを抽出する方法はいろいろある。
- 当然ながら，オープンであること（つまり，許諾なしに2次利用できること）。具体的には，政府標準利用規約（第2.0版） または同じことだが CC BY に従うこと（参考：松原勇介 政府ホームページ利用規約の一覧）
- 機械判読に適したデータ形式であること（「PDFだけ」は不適。Excel形式か，テキストファイル（HTML，XML，CSV，TSV，JSONの類）を使う）
- データとしての利用を考えて作成していること（セル結合をしない，など。参考：首相官邸「二次利用の促進のための府省のデータ公開に関する基本的考え方（ガイドライン）」別添2 数値（表）、文章、地理空間情報のデータ作成に当たっての留意事項）
- 永続的なURLを使うこと。現状ではサイトリニューアルのたびにURLが変わり，リンク切れが発生している（参考：国の機関サイトの残存率 5年で60%が消滅）。e-Statに入れれば安心
- 厚労省 平成28年「高年齢者の雇用状況」集計結果 …… すべてPDF
- 国立教育政策研究所 教育課程実施状況調査 …… すべてPDF
- 警察庁 統計 …… PDFだけの統計資料がけっこうある
（ほかにもたくさんあるはず。あったら教えてください）
<script async src="//platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>実は、学校の「校名・住所・電話番号・URL・メールアドレス」の５つ組は、文部科学省のどこもデータを持っていない。それでは緊急時に連絡のしようがない。それはまずいと思い、全学校の基本情報をオープンデータにするサービスを始めます。それがedumap。 #netcommons
— norico arai (@noricoco) 2014年7月22日
→ edumap
例えば全国自治体について，ホームページから情報を自動収集したり，○○担当部局に郵便を出す必要が生じた場合，地方公共団体コード（あるいは国税庁の法人番号）・公式ホームページURL・郵便番号付き住所等を対応づけるデータが欲しいが，人間が地道に探さないと簡単には得られない。
<script async src="//platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>@noricoco @h_okumura @konotarogomame 機械可読も大事ですが、私はIDの重要性を訴えたいです。IDは複数のデータを紐付ける基盤で、政府が一元付与・運用すれば皆で共有できる。道路の話で言えば、実は高速道路さえ公的IDがないのですよ。ビックリです。
— 北本 朝展 (@KitamotoAsanobu) 2016年10月26日
県ごとのデータはJIS X 0401「都道府県コード」を付け，その順に並べる。自治体ごとのデータにも総務省全国地方公共団体コードを付けると集約が簡単になる（参考：ウィキペディア全国地方公共団体コード）。
首相官邸の地方公共団体に向けたデータフォーマット標準例には「○○町」「○○町」…のように自治体名ごとにデータが列挙されているが，全国地方公共団体コードも付けることが望ましい。
- 政府統計の総合窓口 e-Stat
- 首相官邸 高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部（ＩＴ総合戦略本部）＞電子行政オープンデータに関連する決定等 特に「二次利用の促進のための府省のデータ公開に関する基本的考え方（ガイドライン）」の「別添２」（数値（表）、文章、地理空間情報のデータ作成に当たっての留意事項）および「政府標準利用規約（第2.0版）」
- 総務省 オープンデータ戦略の推進
- データカタログサイト
- オープン＆ビッグデータ活用・地方創生推進機構（VLED）成果公開にある最新の「オープンデータガイド」
- 奥村晴彦 「ネ申Excel」問題 情報処理学会情報教育シンポジウムSSS2013論文集，pp.93-98（2013年8月）
- Tim Berners-Lee クールなURIは変わらない
- Q. Ethan McCallum, Bad Data Handbook (O'Reilly, 2012)
- @narusase さんによるネ申エクセル問題に関するWiki
- 「札幌市オープンデータ整備・変換業務」に係る一般競争入札について （2017年12月28日）業務仕様書（PDF）に，どのようにしたら機械判読が容易になるかの説明がある