LOD （Linked Open Data）の動向と今後の展望

Linked Open Data(LOD)の
動向と今後の展望
大阪大学産業科学研究所
古崎晃司
kozaki@ei.sanken.osaka-u.ac.jp
日本大学経済学部産業経営研究所
公開月例研究会第284回
2015/6/18＠日本大学経済学部

自己紹介：古崎の専門分野
 オントロジー工学の基礎理論に基づいた，オントロジー構築・利用
ツール（「法造」）の開発と，それを用いた応用研究の実践．
 研究内容
 ①オントロジー工学の基礎理論
 基礎理論：ロール理論【JAIST，立命館大】
 構築方法論：オントロジー洗練支援
 ②オントロジー構築・利用環境「法造」の開発
 オントロジー構築ツール「法造」，オントロジー利用API（法造コア）
 オントロジー探索ツール
 Linked Open Data (LOD)関係ツール … etc.
 ③各種領域でのオントロジー構築，および応用システムの開発
 臨床医学オントロジーの構築と利用【東大，JAIST】
 生物規範工学オントロジー【科学博物館，JAIST，立命館大】
 情報リテラシーオントロジー【山形大】
 バイオインフォマティクスDB【DBCLS，理研】
 Linked Data/オープンデータの活用【大阪市，他】
2015/6/18
【】：主な共同研究先
2

オントロジー構築利用環境「法造」
 オントロジー工学の基礎理論に基づいて開発された，
オントロジー（=法）の構築（=造）および利用を支援す
るソフトウェア
 1996年より開発
 http://www.hozo.jpにて
フリーソフトウェアとして公開（オープンソース化検討中）
 登録ユーザ数：約5,000/ダウンロード数：約12,000（国内外）
 医療，バイオ，ナノテク，モバイルサービス，教育など
のオントロジー開発のプロジェクトで使用中
ほう【法】（『広辞苑』より引用）
・物事の普遍的なあり方。物事をする仕方
。
また、それがしきたりになったもの。
・社会生活維持のための支配的な規範。
・真理。道理。正しい理法。存在の法則性。
・ものの性質。特性。属性。
・存在するものの分類。カテゴリー
2015/6/18 3

本日の講演内容
 Linked Open Data（LOD）の基礎
 LOD技術の学術的/技術的背景
 Ｌｉｎｋｅｄ Data技術の基本
 LODの動向
 国内におけるLOD/オープンデータの動向
 LODの活用事例
 LODの今後の展望
2015/6/18
本日のキーワード
・Linked Data（ＬＤ），Linked Open Data（ＬＯＤ）
・オープンデータ（Open Data）
・オントロジー（Ontology），セマンティックWeb（Semantic Web）
・RDF，参照解決可能（Dereferenceable），SPARQL
4

LODの学術的/技術的背景
～従来のWebからの変遷～
Linked Open Data（LOD）の基礎
52015/6/18

（従来の）Webの基本的仕組み
 Webを構成する基本的な技術
 URL（Uniform Resource Locator）
 Web（インターネット）上の文書の置き場所を表す
 HTML（HyperText Markup Language）
 Webページを記述するためのマークアップ言語．
 ハイパーリンク（hyperlink）により，他のWebページとの関連（リンク）
を記述することができる．
 （従来の）Webの本質のひとつ
 URLで示された文書をハイパーリンクを用いて関連づけるこ
とにより，リンクを辿って，世界中の（インターネットに接続さ
れた）コンピュータで公開された文章を，自由に閲覧（ブラウ
ジング）できる．
 誰でも，自由に情報を発信できる．
62015/6/18

HTMLの例
閲覧中のWebページのURL
<h3><a href=“http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20130528-00000501-fsi-
bus_all”>デジタル家電価格に底入れの兆し「数から質へ」競争も変化</a>
</h3>
デジタル家電の価格下落に底入れの兆しが出てきた。「値段が張っても機能性
を重視する消費者が増えてきた」（アナリスト）ことが要因だ。価格競争に苦しんで
きた電機メーカーにとっては吉報といえそうだ。夏商戦で各社はフルハイビジョンの
約４倍の解像度の「４Ｋ」に対応した次世代テレビなどを投入予定で、需要の掘り起
こしに躍起になっている。 (SankeiBiz) <br>
<a href="http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20130528-00000501-fsi-
bus_all">[記事全文]</a><br>
<br>
◇価格低下から転換？<br>
・ <a href="http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20130429-00000005-san-
bus_all">電機大手どうなる「通信簿」脱デジタル家電で明暗</a> - 産経新聞
(4月29日) <br>
・ <a href="http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20130416-00000004-rbb-
sci">デジタル家電が値上がり傾向、背景に“アベノミクス”と“円安”あり？カカクコ
ム調べ</a> - RBB TODAY(4月16日) <br>
ソースファイル（HTML）では，文書に「タ
グ」を付与することで様々な情報を付与
ハイパーリンクを表すタグ
文字サイズを
表すタグ
改行を表すタグ
72015/6/18

従来のWebから
セマンティック（Semantic） Webへ
 従来のWebの基本思想
 文書を効率的に公開するための仕様．
 文書の内容については「人が読んで理解する」ことが前提．
→HTMLに用いられるタグは，文書を読みやすく見せるための「レイアウト」を
指定するためのもの（が中心）．
 Webに対するあらたなニーズ
 膨大に公開されたWeb文書（＝情報）を，コンピュータを用いて効果的に活
用したい．
 Webページの「意味」を，コンピュータに理解させたい．
 例）“藤沢”，“野田” →「人名」 or 「地名」？
 （病院のページの）“土曜日”という記載 → 「休診日」 or 「開業日」？
※人が読めば，前後のコンテキストで理解できるが，コンピュータには
理解が難しい（自然言語処理などで理解しようという研究もある）．
→Webページ上の「情報（データ）の意味」を表すメタデータをタグ付けするこ
とで，「データのWeb」を実現する．
＝セマンティックウェブ（Semantic Web）の基本思想
82015/6/18

Semantic Webの概要
 Semantic Webとは
 従来の「人が読む（理解する）ためのWeb」から，
「コンピュータが理解（意味処理）可能なWeb」へ
 技術的には，
 Web上のドキュメントにコンピュータによる意味処理に用
いる「メタデータ」を付与する（タグを付ける）」
 その際に用いるデータモデルが「RDF」
 メタデータに用いる語彙を定義するのが「オントロジー」
（RDFSやOWLで書かれる）
 RDFで書かれたメタデータを検索するためのクエリー言
語が「SPARQL」
 ．．．
92015/6/18

Semantic Webの研究動向の変遷
 研究動向（流行トピック）の変遷
 語彙（オントロジー）に基づいたメタデータによる意味処理の実現
 誰がメタデータを？→Web2.0的共同構築
 データ（インスタンス）のLinkの重視：Linked Data
リ
ッ
チ
な
意
味
記
述
スケーラビリティ（大量データ）
Semantic Web (の理想)
すぐに使えるタグを（RSS,FOAF）
SNS利用・Web2.0
DBPedia
× Linked Data
2004-2006
2007
2008-
102015/6/18

DBPedia
Wikipediaの各記事のインフォボックスの情報を抽出して自動生成
されるLOD
様々なデータをつなぐLODのハブ的な存在となっている．
http://dbpedia.org/
日本語版のDBPediaは
http://jp.dbpedia.org/ インフォボックスの例
112015/6/18

Linked Open Data(LOD)
 Linked Data：Web上のデータを，つなぐ（linkする）ことで，新しい価値
を生み出そうとする取り組み．Webの創始者Tim Berners-Lee氏が提唱
※ Linked Open Data(LOD)：オープンな形で公開されたLinked Data
http://linkeddata.org/
• 誰もが同じ方法で，「データをつなぐことができる仕組み」を提供している．
• 技術的には，
－データ公開の共通フォーマット（URIによる名前付け，RDFによるグラフ表現
－コンピュータが，データにアクセスする共通の仕組み
が提供されている．
→Web上に公開された膨大なデータを統合した１つのデータベースとして利用できる．
122015/6/18

TED Talk by Tim Berrners Lee (1) 2009/2
～Raw Data Now!～
http://www.ted.com/talks/tim_berners_lee_on_the_next_web.html
データを抱え込むのでは無く，
誰もが使えるように（オープンに）
することを呼びかける
＝Raw Data Now！
（生データをすぐに！）
132015/6/18

TED Talk by Tim Berrners Lee (1) 2010/2
～LODの活用事例～
http://www.ted.com/talks/tim_berners_lee_the_year_open_data_went_worldwide.html
オープンデータの活用事例を紹介
・白人/黒人の住む家と水道管の整備状況
の相関を見える化→裁判で勝利へ
・Where does my money go?
（税金はどこへ行った？）
（英国） http://wheredoesmymoneygo.org/
（横浜市） http://spending.jp/
142015/6/18

Linked Dataが目指すこと
 WWW(World Wide Web)
 文書を公開し，相互に接続（ハイパーリンク
でつなぐ）ための革命的な仕組みを提供し
たことで，今日のWebの発展につながった．
 Linked Data
 データを共有（公開）し，相互につなぐ仕組
みを提供する．
 Linked Dataの原理
 データの構造化
 構造化されたデータはより洗練された処理を可能にする
 分散したデータをつなぐハイパーリンク
 文書単位では無く，データ単位のリンクを可能にする．
 データの島々から一つのグローバルデータ空間へ
 分散されたデータ群を１つのグローバルなデータ空間へ統合する
参考：『Linked Data－Webをグローバルな
データ空間にする仕組み（Tom Heath, Christian
Bizer（武田英明監訳），丸善，2013）』 1章．
152015/6/18

既に公開・リンクされているLOD
～LODクラウド～
2007/5/1
2007/10/82008/9/182009/7/14
2010/9/222011/9/19時点
162015/6/18
Linking Open Data cloud diagram 2014, by Max Schmachtenberg, Christian Bizer, Anja Jentzsch
and Richard Cyganiak. http://lod-cloud.net/
１つの丸が個別に公開
されたDBを表す．
2014/08/30時点
対象領域
データ
セット数
割合（%）
Government 183 18.05
Publications 96 9.47
Life sciences 83 8.19
User-generated
content
48 4.73
Cross-domain 41 4.04
Media 22 2.17
Geographic 21 2.07
Social web 520 51.28
Total 1014
公開したオープンデータが
他のオープンデータと「つながる」ことで「新たな価値」が生まれる
DBpedia

データが“つながる”ことによるメリットの例
Google Knowledge Graph
172015/6/18
※注：Google Knowledge Graphは，
LODやSemantic Webの技術を一部
利用していると思われていますが，
LODそのものではありません．
LODが普及することで，
Google Knowledge Graphと同様の
システムが，誰でも簡単に作れるよう
になることが期待されます．
https://www.google.co.jp/intl/ja/insidesearch/features/search/knowledge.html
（2012～サービス開始[英語]）

まとめ①：
LODの学術的/技術的背景
 従来のWebからSemantic Webへ
 文書のWebから，データのWebへ
 人間のためのWebから，機械のためのWebへ
＝機械が「データの意味を処理できる」
 Linked Dataの基本思想
 データを“つなげる”ことで新たな価値が生まれる
 Web上に公開された様々なデータを“つなげて”，
１つの大きなデータベースへとする
2015/6/18 19

Linked Data技術の概要
Linked Open Data（LOD）の基礎
202015/6/18

Linked Dataの4つの条件
1. Use URIs as names for things
全てのモノやコトにURIをつけましょう
2. Use HTTP URIs so that people can look
up those names.
それらのURIをhttp（Webブラウザと同じ方法）
で参照（アクセス）できるようにしましょう
3. When someone looks up a URI, provide useful
information, using the standards (RDF*, SPARQL)
そのURIを参照したら，役に立つ情報を提供するように
4. Include links to other URIs. so that they can discover
more things.
多くのモノ・コトを発見できるように，外部へのリンクを含めよう．
原文引用元 http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
日本語訳参考 http://www.slideshare.net/takeda/lod-5163454
212015/6/18

RDFの例
大阪府
大阪市
都道府県
223㎢
2,687,287人
面積
人口
吹田市
豊中市
…
バラ科
市の木
隣接自治体
隣接自治体
…
http://ja.dbpedia.org/resource/大阪市というURIから得られる情報
サクラ
科
Cherry blossom英名
リソース：
URIで表される
モノ・コト
プロパティ：
リソース間の関
係を表す
リテラル
：文字列
主語述語目的語
トリプル
※RDF（Linked Dataのデータ
モデル）は，「トリプルの組み
合わせ」で表される
（DBpedia Japaneseより）
目的語が他のリソースのとき，トリプル
を辿って更なる情報が得られる
※実際のリソースとプロパティは，すべてURIで表される． 222015/6/18

RDFの例
http://ja.dbpe
dia.org/resour
ce/大阪府
http://ja.dbpe
dia.org/resour
ce/大阪市
http://ja.dbpedia.org/resource/都道府県
223㎢
2,687,287人
http://ja.dbpedia.org/resource/面積
http://ja.dbpedia.org/resource/人口
http://ja.dbpe
dia.org/resour
ce/吹田市
http://ja.dbpe
dia.org/resour
ce/豊中市
… http://ja.dbpe
dia.org/resour
ce/バラ科
http://ja.dbpedia.org/resource/市の木
http://ja.dbpedia.org/resource/隣接自治体
http://ja.dbpedia.org/resource/隣接自治体
…
http://ja.dbpedia.org/resource/大阪市というURIから得られる情報
http://ja.dbpe
dia.org/resour
ce/サクラ
http://ja.dbpedia.org/resource/科
Cherry blossomhttp://ja.dbpedia.org/resource/英名
（DBpedia Japaneseより）
※実際のリソースとプロパティは，すべてURIで表される． 232015/6/18

データを「つなげる」仕組み
 「３つ組（トリプル）」により様々な構造のデータの
“つながりを柔軟に表現”できる
 Webサイトのリンクを辿るのと同様に，プロパティ（リンク）を辿る
ことで関連するデータの情報を辿ることが出来る．
 RDFのプロパティは，“関係の意味”を定義できる．
 cf. Webのハイパーリンクは単に“つながり”を表すのみ
 データ（リソース）をURIで表すことで，“外部のデータと
つなげる”ことができる．
 URIは，グローバルに一意のIDを表す．
 WebサイトのURLと同じ仕組み．
 cf．単なる数字をIDとすると，異なるDBが同じIDを使っている可能性
がある
 Linked Data = 外部のデータとつながったデータ
≠ RDFフォーマットのデータ
242015/6/18

Linked Dataの基本原則
up those names.
3. When someone looks up a URI, provide useful information,
using the standards (RDF, SPARQL)
そのURIを参照したら，標準の技術（RDFやSPARQL）を使用して，役
に立つ情報を提供するように
4. Include links to other URIs. so that they can discover more
things.
252015/6/18

LODの公開方法
 参照解決可能なhttp URIsを用いた公開（原則２）
 URIでデータにアクセスが可能
 通常のWebページと同様に，データのURIを用いて「つながり」を辿る
ことが出来る＝システムによる処理（リンク解析等）が可能
 コンテントネゴシエーションに対応している場合，
 Webブラウザからのアクセス→HTMLファイルを返す
 Linked Dataブラウザからのアクセス→RDFを返す
 .html，.rdf，.ttlなど拡張子に合わせた形式のファイルを返す
などの要求に応じたデータ形式で返す
→Linked Dataブラウザなど汎用のアプリの開発が可能に！
 その他のLOD公開方法
 RDFファイルのダンプ（全データ）をダウンロードできるところに置く
 SPARQLエンドポイント（LODを検索可能なAPI）を公開する
→これだけではLinked Dataの基本原則を満たしていない！
2015/6/18 26

参照解決可能なLODの例
 日本語LODの例
 DBpedia Japanese http://ja.dbpedia.org/
 日本語Wikipediaオントロジー
http://www.wikipediaontology.org/
 Web NDL Authorities
http://id.ndl.go.jp/auth/ndla/
 ねじLOD http://monodzukurilod.org/neji/
 Linked Dataブラウザ
 Quick and Dirty RDF browser
http://graphite.ecs.soton.ac.uk/browser/
 (Yet Another) Linked Data Browser
http://www.kanzaki.com/works/2014/pub/ld-browser
272015/6/18

SPARQLによるRDFの検索
 SPARQL
 RDFデータに対するクエリ言語
 「指定したグラフ構造」に一致するトリプルを検索する
 最も基本的な検索
select *
where {
?s ?p ?o .
}
LIMIT 100 ←取得する数の制限
←検索するグラフのパターン
←返す要素（*は全て）
この例では「任意のトリプルの組み合わせ」
このパターンを変
えることで，欲しい
データを取得する
282015/6/18

SPARQLの検索例①
 「東京都を主語（Subject）に含む」トリプルの述語(?p）
と目的語(?o)を取得する
select distinct *
where {
<http://ja.dbpedia.org/resource/東京都> ?p ?o .
}
LIMIT 100
「東京都」を表すURI
DBｐｅｄｉａ Japanese
http://ja.dbpedia.org/sparql
での検索結果
↑同じパターンは除外する
292015/6/18

SPARQLの検索例②
 「ラベルに“大阪”を含む」トリプルの主語(?s)
select distinct ?s where {
?s <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label> ?o
FILTER(regex(str(?o), "大阪")) .
}LIMIT 100
「文字列が含む」データでの絞り込み
での検索結果
302015/6/18

SPARQLの検索例③
 「ラベルが“大阪”と一致する」トリプルの主語(?s)
select distinct ?s where {
?s <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label> "大阪"@ja .
}LIMIT 100
リテラルの指定
（※データの言語指定も含
めて一致が判定される）
での検索結果
312015/6/18

SPARQLの検索例④
 「ラベルが“大阪”と一致する」トリプルの主語(?s)
につながっている述語(?p)と目的語(?o)
select distinct ?p ?o where {
?s <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label> "大阪"@ja .
?s ?p ?o.
}LIMIT 100
パターンを続けて書くと「AND条件」になる
※この例では，?p ?oを限定していないが…
での検索結果
322015/6/18

SPARQL検索が可能な日本語LOD
2015/6/18 33
http://wp.lodosaka.jp/tool/searchdata/
LODハッカソン関西のWebサイトで
（関西で開催しているLODのイベント）
• SPARQL検索が可能な日本語LOD
• SPARQLの使い方の解説
を掲載していますので，詳しく知りたい方
はこちらをご覧下さい．
その他にも，
• LODの作成・公開の方法
• LODの活用事例
などの情報も掲載しています．

まとめ②：
Linked Data技術の基本
 ４つの基本原則
1. すべてのデータにURIをつける
2. それらのURIを使ってデータに参照（アクセス）
できるようにする【参照解決可能にする】
3. 標準の技術（RDFやSPARQL）を使用して，役
に立つデータを提供する
4. 外部へのリンクを含める
これらの原則を支える標準技術に準拠することが，
Linked Dataの相互運用を効率化し，
Web全体で再利用することを可能にしている！
2015/6/18 34

国内におけるLOD/オープンデータの動向
-概要/LODとオープンデータの関係
-国内における動向
Linked Open Data（LOD）の動向
352015/6/18

LODの動向
 海外での動向
 ＬＯＤの活用は，生命科学・学術情報の分野が先行
→データの共有・相互連携が強く求められる分野であるため
 オープンガバメントやオープンデータにおいて，LODを活用し
ようという動きが活発化
 国内での動向
 海外と同様に，生命科学・学術分野での取り組みが先行
 オープンデータに関する多くのコンテストが開催
 ＬＯＤチャレンジ（2011～）
 アーバンデータチャレンジ（2013～），経産省・総務省（2013）
 オープンデータの国内動向 ※一部がLODを利用
 いくつかの自治体での取り組みが先行（2011～）
 日本政府のオープンデータポータル（2013試行，2014本格運用）
 多くの自治体でオープンデータの取り組みが開始（2013～2014）
 シビックテックの広がり（一部の取り組みはオープンデータ活用）
2015/6/18 36
LODの動向は，
オープンデータの動向と密接に関係している

オープンデータとLOD
 オープンデータ
 誰でも自由に使える形で公開されているデータ．
 Open Definitionによる定義
オープンデータとは、自由に使えて再利用もでき、かつ誰でも再配
布できるようなデータのことだ。従うべき決まりは、せいぜい「作者
のクレジットを残す」あるいは「同じ条件で配布する」程度である。
（http://opendatahandbook.org/ja/what-is-open-data/ より引用）
 Linked Data
 相互にリンクされたデータ．技術的にはRDFを用いて表される．
 オープンデータを公開方法として，W3Cなどのコミュニティから
推奨されている．
 Linked Open Data（LOD）
 オープンデータとして公開されている，Linked Data.
372015/6/18

オープンデータの概要
 オープンデータの定義
 誰でも自由に使える形で公開されているデータ
（http://opendatahandbook.org/ja/what-is-open-data/ 参照）
 ２つの観点
 ライセンス（cf．クリエイティブコモンズ）
 使用目的を限定せず（例：商用も可），再配布，改変も可
 「作成者のクレジットの表示」の義務付け程度の制限はOK
→“まじめな人”（※）が，安心して使える
＝より多くの人の利用が見込まれる
（※悪いことをする人は，ライセンスを気にせず勝手に使う）
 機械可読な形式
 プログラムで処理しやすいフォーマットが望まれる
→“使いたい人”が，簡単に使える
＝低コストで多くのアプリ（活用事例）が作れる
 LOD(Linked Open Data)は，「オープンデータの５つの段階」で「５つ星」
と言われている公開方法（http://5stardata.info/ja/ 参照）
382015/6/18

5 ★ オープンデータ
★ (どんな形式でも良いので) あなたのデータをオープンライセンスでWeb上に公
開しましょう
★★ データを構造化データとして公開しましょう
★★★ 非独占の形式を使いましょう
★★★★ 物事を示すのにURIを使いましょう，そうすることで他の人々があなたのデータ
にリンクすることができます
★★★★★ あなたのデータのコンテキストを提供するために他のデータへリンクしましょう
http://5stardata.info/ja/
より引用
ライセンスについて
フォーマットについて
Webの発明者でありLinked Dataの創始者でもあ
るティム・バーナーズ＝リーがオープンデータのた
めに提案したスキーム
※注：図中のPDF，エクセル，CSVのアイコンは，
あくまでも例示であって，そのフォーマットを推奨
している訳ではない．
392015/6/18
LOD

Linked Dataの基本原則
up those names.
3. When someone looks up a URI, provide useful information,
using the standards (RDF, SPARQL)
そのURIを参照したら，標準の技術（RDFやSPARQL）を使用して，役
に立つ情報を提供するように
4. Include links to other URIs. so that they can discover more
things.
5★オープンデータ
で言及
5★オープンデータ
で言及
402015/6/18

国内におけるLOD/オープンデータの動向
-概要/LODとオープンデータの関係
-国内における動向
412015/6/18

開催年度＼応募部門データセットアイデア
アプリケー
ション
ビジュアライ
ゼーション
基盤技術
2014年度（245作品）
2013年度（321作品）
2012年度（205作品）
2011年度（ 73作品）
８７
１０１
８７
２１
５１
６７
５０
３４
６９
１２２
４４
１８
２０
１８
２４
１８
１３
Linked Open Data（LOD）チャレンジ
LODの技術普及を目的として開催している日本初の
オープンデータに関するコンテスト（2011年度より毎年開催）
 これまでの応募状況 http://lod.sfc.keio.ac.jp/
422015/6/18
LODチャレンジ2015も開催されます！
年々，応募作品数の増加/質の向上が見られる＝LOD利用の広がり
2013年度以降には，オープンデータのコンテストが多数開催される

http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/pdf/120704_siryou2.pdf
432015/6/18
2012/7/4

http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/dai61/siryou2-1.pdf より
○公共データの民間開放（オープンデータ）の推進、ビッグ
データの利活用促進（パーソナルデータの流通・促進等）
2013/05/24
452015/6/18

G8サミット・首脳宣言で
「オープンデータ憲章」に合意
http://www.mofa.go.jp/mofaj/gaiko/page23_000044.html
2013/06/18
我々は，オープンデータが，イノベーションと繁
栄を可能にし，また，市民のニーズに合致した，
強固かつ相互に繋がった社会を構築していく
ための大きな可能性をもった未開発の資源で
あることに合意する。
そのため，我々は，以下の原則に合意する。
• 原則としてのオープンデータ
• 質と量
• すべての者が利用できる
• 改善したガバナンスのためのデータの公表
• イノベーションのためのデータの公表
G8各国が，
「オープンデータを推進する」
ことに合意
462015/6/18

Data.go.jp：日本政府の
オープンデータカタログサイト
http://data.go.jp/
本格運用を開始
2014年10月1日
2013年12月
↓
2014年4月休止
※コミュニティが
ミラーサイト作成
472015/6/18

次世代統計利用システム
http://statdb.nstac.go.jp/
API機能の本格運用を開始
2014年10月31日
482015/6/18

http://datameti.go.jp/
経済産業省が保有するデータをオープンデータとして
公開することを実践するための試験サイト
→一部，LODとしてデータを公開
http://datameti.go.jp/sparql
LODチャレンジJapan2012「オープンデータ推進賞」
492015/6/18

Open DATA METIのLODを活用した
データの可視化ワークショップも開催
2015/6/18 50
http://datameti.go.jp/活用事例2014/3/8

http://www.opendata.gr.jp/
オープンデータの流通を推進する環境を整備するために，産官学の共
同で取り組む活動母体として設立されたコンソーシアム(2012年7月)
2014年10月14日
一般社団法人オープン＆ビッグ
データ活用・地方創生推進機構
（略称：VLED）に移行
512015/6/18

オープン＆ビッグデータ活用・地
方創生推進機構
522015/6/18

総務省：オープンデータ戦略の推進
2015/6/18 53
http://www.soumu.go.jp/menu_seisaku/ictseisaku/ictriyou/opendata/

日本のオープンデータ都市マップ
2015/6/18 54
http://fukuno.jig.jp/2013/opendatamap
• 早期からオープンデータに
取り組んでいた鯖江市で
オープンデータの推進をさ
れている福野さん（jig.jp）
がまとめられている
「オープンデータに取り組ん
でいる日本の都市の一覧」
• この一覧自体がLODとして
公開されている
• 2015/06/17時点で152都市

Civic Tech（シビックテック）
 IT技術を持った市民（ハッカー/エンジニア）が，その技術
を用いて地域問題を解決しようという取り組み
 各地でハッカソン・アイデアソンなどが多く開催される．
（→オープンデータをテーマにしたものも多い）
Code for America Code for Japan
552015/6/18

まとめ③：国内における
LOD/オープンデータの動向
 オープンデータとＬＯＤ
 オープンデータ
 誰でも自由に使える形で公開されているデータ．
 Linked Open Data（ＬＯＤ）
 オープンデータとして公開されている，Linked Data.
 国内での動向
 ＬＯＤの活用は，生命科学・学術情報の分野が先行
 オープンデータに関するコンテスト
 ＬＯＤチャレンジ（2011～）
 アーバンデータチャレンジ（2013～），経産省・総務省（2013）
 オープンデータの動向
 いくつかの自治体での取り組みが先行（2011～）
 日本政府のオープンデータポータル（2013試行，2014本格運用）
 多くの自治体でオープンデータの取り組みが開始（2013～2014）
 シビックテックの広がり（一部の取り組みはオープンデータ活用）
2015/6/18 56

オープンデータの最新動向を
知りたい方へ【追加スライド】
 2015年6月22日
第11回公開シンポジウム・アーバンデータチャレンジ2015
「地域の課題解決力を全国に拡げよう！
～第2期・10の地域拠点＆支援拠点が新たに参戦～」
 2015年6月22日
第３回自治体オープンデータ推進協議会（関西会議）
「広報誌オープンデータ次のステップ」
 2015年6月24日
「オープンデータ自治体サミット」
オープンデータを活用したオープンイノベーション！
 2015年7月8日，12日
第6回LODハッカソン関西
観光・イベント×オープンデータ
2015/6/18 57

LODの活用事例
-LODチャレンジ（等）の受賞作品
-LODの活用したプロジェクト
582015/6/18

SPARQL Timeliner
2015/6/18 59
例）水都大阪の橋
大阪市HPの橋の情報をRDF化し， SPARQL Timelinerで可視化．
http://uedayou.net/osakabridge/
LODチャレンジ2013
基盤技術部門優秀賞
http://uedayou.net/SPARQLTimeliner/

大阪市の施設情報・防災情報の
LOD＋簡易検索システム
2015/6/18 60
 大阪市の施設(9,238件)・防災設備(4,694件)，標高(18,780地点)
の情報のLODです．約3万地点の緯度・経度情報がLOD化され，
検索用API（SPAQRLエンドポイント）・簡易検索システムと共に公開．
SPARQL（RDF用検索言語）を使わずに，
簡単なキーワードによる検索が可能
http://lodosaka.hozo.jp/OsakaCityMapLOD.htm
他のアプリを開発するときに，直接，利用できる仕組み
チャレンジデー賞

大阪もよりなび
施設情報＋標高情報により，洪水時
の避難場所をナビゲーションhttp://moyori.lodosaka.jp/
これまでのイベントの成果「施設・防災情報のLOD＋SPARQLエン
ドポイント（API）」を活用することで，1日のハッカソンで開発！
2015/6/18 61
大阪から考えるCivic Tech
アプリコンテスト（2015年3月）
準優勝（優秀賞）

大阪市の警察署・交番と犯罪発生地点の
重ね合わせ
2015/6/18 62
ビジュアライゼーション部門優秀賞
http://uedayou.net/osakacrimemap/
大阪から考えるCivic Tech
アプリコンテスト（2015年3月）
特別賞（オープンデータ活用賞）

疾患コンパス
「疾患連鎖LOD」（LODチャレンジ2013「ライフサイエンス賞」）を，
他のデータセットと“つなげる”ことで，「疾患に関する様々な情報
を統合的に閲覧」できるサービスです．
古崎晃司，山縣友紀，加藤敦丈（大阪大学）今井健，
大江和彦（東京大学）溝口理一郎（北陸先端科学技術大学院大学）
※本システムは「医療情報システムのための医療知識基盤データベース研究開発事業
（2010‐2012，2013‐2015年度，厚生労働省委託事業）」の助成を受け開発されたものです．
→詳細 http://www.med‐ontology.jp/
LODチャレンジJapan 2013：a105
DBpedia（日/英）
http://lifesciencedb.jp/bp3d/
疾患が「どのような原因/メカニズムで起こるか？」
疾患が「どのような症状を引き起こすか？」
といった疾患知識（オントロジー）をLOD化したもの．
（※各診療科の臨床医が記述）
疾患連鎖LOD
BodyParts3D
（DBCLSにて公開）
http://ja.dbpedia.org/ http://dbpedia.org/
…
他
の
関
連
情
報
へ
臓器，器官等
の３D画像
疾患の概要
LODチャレンジ2013アプリケーション部門優秀賞
2015/6/18 63
http://lodc.med-ontology.jp/

LODの活用事例
-LODチャレンジ（等）の受賞作品
-LODの活用したプロジェクト
642015/6/18

DBpedia Japanese
2015/6/18 65
http://ja.dbpedia.org/
• Wikipedia日本語版を対象と
したDBpediaを提供
• 日本語LODのハブ的な存在
として，多くのLODからリンク
されている
2015年7月9日（木）-10（金）
第36回セマンティックウェブと
オントロジー研究会
-DBpediaシンポジウム-
http://sigswo.org/

ライフサイエンス分野の
統合データベースプロジェクト
2015/6/18 66
http://lifesciencedb.jp/
• RDFを用いたデータの公開・統合を推進
• 海外のコミュニティとの連携も強く
BioHackathon
という開発イベントを毎年開催
今年は11/13-19＠長崎
http://2015.biohackathon.org/
• SPARQLthonという，技術開発・交流イベ
ントを毎月開催

国立国会図書館のLOD
2015/6/18 67
• 国立国会図書館が保有す
るメタデータを，様々なシス
テムやアプリケーションで活
用することができるように
LODとして提供
• 現在は，
-書誌データ
-典拠データ
（Web NDL Authorities）
-震災関連データ
を提供
• 活用事例や今後の可能性
についても紹介
http://www.ndl.go.jp/jp/aboutus/standards/lod.html

J-GLOBAL knowledge
2015/6/18 68
• 科学技術振興機構(JST)が維
持管理する科学技術情報を，
SPARQLにより検索することが
できるサービス等を提供
• 現在は，化学物質データの
RDFを提供
https://stirdf.jglobal.jst.go.jp/

まとめ：LODの今後の展望
 LODの動向
 国内外共に，既に多くのLODが公開されており，その活用の
基盤が整ってきたと言える段階にある．
 今後，オープンデータのLOD化の推進が期待される
※注：現在，公開されているオープンデータに占めるLODの割合
は，ごくわずか（国内・海外ともに）
 今後の展望
 公開されたＬＯＤを“如何に活用するか？”
 “おもしろい”，“有用な”データの組み合わせを見つける
 その為には，LODを“正しくつなげる”ことが重要
 “ビックデータとLODを組み合わせたデータ活用”が，様々な
領域で模索されている
 LOD活用（作成・公開・利用）のための基盤技術・ツールは，
発展途上のため，更なる研究開発が求められている
2015/6/18 69

参考URL
 LODハッカソン関西（★お勧め）
：関西を中心としたLODイベントの紹介に加え，LODの技
術情報をまとめています．
http://wp.lodosaka.jp/
 LODチャレンジ
http://lod.sfc.keio.ac.jp/
 総務省：オープンデータ戦略の推進
http://www.soumu.go.jp/menu_seisaku/ictse
isaku/ictriyou/opendata/
 古崎のSlideShare
http://www.slideshare.net/KoujiKozaki
2015/6/18 70

LOD （Linked Open Data）の動向と今後の展望

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