大阪市オープンデータポータルAPI（SPARQL）勉強会

大阪市オープンデータポータル
API（SPARQL）勉強会
主催：ODI Osaka，LODチャレンジ実行委員会関西支部，
NPO法人 Linked Open Data Initiative
共催：大阪イノベーションハブ協力：Code for Osaka
大阪市オープンデータポータルサイト
https://data.city.osaka.lg.jp/
２０１７年３月１日（水）
＠大阪イノベーションハブ

自己紹介
 オープンデータに関わる活動
 人工知能学会・セマンティックウェブとオントロジー研究会主査
 LODチャレンジ実行委員会（2011～）関西支部長（副実行委員長）
 「LOD（Linked Open Data）ハッカソン関西」などの運営
 アーバンデータチャレンジ2016・大阪ブロックコーディネーター
 特に，地元「関西・大阪」でのコミュニティを大きくしたい
 委員：神戸市オープンデータ推進会議，大阪市市民活動推進審議会
研究成果として
公開中のソフト
 古崎（こざき）晃司
@koujikozaki
 本職：大阪大学の研究者
 専門：オントロジー工学（人工知能・知識工学）
＝“かしこい”コンピュータ（ソフトウェア）を作る
→学問にとどまらず，
世の中で使われる技術を作りたい
大阪市オープンデータポータルAPI勉強会

本日の予定
19:00〜趣旨説明
19:10〜大阪市オープンデータポータル
APIを例としたSPARQL入門
20:00〜ハンズオン
：SPARQLクエリ（＆可視化）
20:45～成果共有
21:00 終了

開催趣旨
• 2017年3月5日（世界統一日は3月4日）に行われる
第8回LODハッカソン関西 in
インターナショナル・オープンデータ・デイ大阪2017
のプレイベント
• 当日の利用が想定される「大阪市オープンデータ
ポータルのAPI（SPARQLエンドポイント）」の使い方を
学ぶ
→SPARQLはLinked Data/LOD（Linked Open Data）の
標準仕様
＝他のLOD（SPARQLエンドポイント）でも利用できる
技術を学ぶ

第8回LODハッカソン関西
in インターナショナル・オープンデータ・デイ大阪2017
主催：ODI Osaka，Linked Open Dataチャレンジ実⾏委員会関⻄⽀部，
NPO法⼈ Linked Open Data Initiative
共催：⼤阪イノベーションハブ協⼒：Code for Osaka
詳細・イベント申込サイト： http://iodd2017osaka.peatix.com
⽇時：2017年3⽉5⽇（⽇）
会場：⼤阪イノベーションハブ
（JR⼤阪駅より徒歩7分）
世界中の国や都市などで，オープン
データを促進するために世界で同⽇
開催(統⼀⽇は3/4) される「インター
ナショナル・オープンデータ・デイ
(IODD)」の⼤阪会場です．
⼤阪会場では，⼤阪市や近隣の⾃治体が公開しているオープンデータを中⼼
に，オープンデータを5つ星のLODとして公開する「データソン」とLODを
利⽤したアプリを開発する「ハッカソン」のチームに分かれて活動します．
⼤阪市オープンデータポータルAPI勉強会

⽇時：2017年3⽉11⽇（⼟）13:00 - 18:00
会場：東京⼤学本郷キャンパス⼯学部2号館
主催：LODチャレンジ2016実⾏委員会
Webサイト：http://lodc2016.peatix.com/⼤阪市オープンデータポータルAPI勉強会

APIを例としたSPARQL入門
LODチャレンジ実行委員会/大阪大学
古崎晃司
kozaki@ei.sanken.osaka-u.ac.jp
API（SPARQL）勉強会
2017/3/1＠大阪イノベーションハブ

はじめに，質問
 「LOD（Linked Open Data）」と
いう言葉を聞いたことがある方？
 LODの公開（RDFデータの公開）
をしたことがある方？
 SPARQLを書いたことがある方？
 LODを使ったアプリを作ったこと
がある方？

Linked Open Data (LOD)
－Webの仕組みを用いた
オープンデータの公開－
＝Linked Data + Open Data（オープンデータ）
＝Linked Dataとして公開されたOpen Data
※Linked Data：
Webの仕組みを用いて相互に“リンクされた”データ

5 ★ オープンデータ
http://5stardata.info/ より
オープン
ライセンス
（形式問わず）
機械可読な
フォーマット
オープンな
フォーマット

５★オープンデータにおけるLOD
 ★★★★ （RDF）
物事を示すのにURL（IRI）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
 ★★★★★ （LOD）
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
→LOD（Linked Open Data）
＝Web上で相互にリンクされたOpen Data
※リンクする際には「Webの仕組み」を利用する
 データ（物事）を示すのにURL（正確にはIRI）を用いる
 データ間を（名前付き）Hyper-linkでリンクする
http://5stardata.info/ja/ より引用

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
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
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

LODクラウドの最新版
Linking Open Data cloud
diagram 2017,
by Andrejs Abele, John P.
McCrae, Paul Buitelaar, Anja
Jentzsch and Richard Cyganiak.
http://lod-cloud.net/
2017-02-20時点

Linked Data (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．

Linked Data (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．

RDFのシリアル化形式
 RDFのシリアル化（serialize）
 RDFは，リソースを主語，目的語，述語の形式で記述
するデータモデルであって，データ形式ではない．
 RDFの形式に沿ってトリプルを特定の文法に従って
ファイルに書き出す（シリアル化する）必要がある．
 代表的なシリアル化形式
 RDF/XML：計算機向け
 RDFa：HTMLにRDFを埋め込む
 Turtle：プレーンテキストで人間向けに読みやすい
 N-Triples：1行単位で処理できるので処理しやすい
 RDF/JSON：Web開発向け
 JSON-LD：Linked Data用のJSON（Web開発向け）

Turtle・N-Triplesの表現例
 Turtle
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
<http://www.ei.sanken.osaka-u.ac.jp/~kozaki/>
rdf:type foaf:Person ;
foaf:name “Kouji Kozaki” .
 N-Triples
<http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type>
<http://xmlns.com/foaf/0.1/Person>.
<http://xmlns.com/foaf/0.1/name> “Kouji Kozaki”.
http://www.ei.sanken.
osaka-u.ac.jp/~kozaki/ foaf:Person
rdf:type
foaf:name
Kouji Kozaki
1行
1行
ヘッダ

サイトのAPI (SPARQLエンドポイント)
の概要
目標：どのようなＡＰＩが提供されているかの
概要を理解し，まずは，触ってみる
1. ＡＰＩの概要
2. サンプルベースの簡単な使い方

大阪市
オープンデータポータルサイト
2016年3月17日
オープン
https://data.city.osaka.lg.jp/
一部のオープンデータを
LODとして提供
SPARQLクエリによる
アクセスが可能

APIの概要
 SPARQLエンドポイント
 https://data.city.osaka.lg.jp/sparql
 WebブラウザでSPARQLクエリを入力しての検索
 プログラムからのSPARQLクエリを用いたアクセス
が可能
 LOD化されているデータ（2017/3/1/7:00時点）
 トリプル数：307,589
 施設情報：13,965件
 都島区の広報情報:238件
 イベント情報：158件

簡単な使い方：①クエリ例を選ぶ
 https://data.city.osaka.lg.jp/api/
から「クエリ例」をコピーする

簡単な使い方：②クエリを入力
 SPARQLエンドポイント
（https://data.city.osaka.lg.
jp/sparql）の「Query Tex」
欄に，先に選択したクエリ例
を張り付ける．
 「Run Query」で検索実行

簡単な使い方：③検索結果

簡単な使い方：④例の書き換え
 クエリ例を少し書き換えていろいろ試してみる
例）施設（ヘリポート）情報を取得
PREFIX ic: <http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#>
PREFIX dsv: <http://datashelf.jp/ns/dsv#>
select distinct ?s ?label ?address ?lat ?long where {
?s a ic:施設型 ;
rdfs:label ?label ;
ic:住所 / ic:表記 ?address ;
ic:種別 "防災関連施設 - 災害時用へリポート" ;
ic:地理座標 / ic:緯度 ?lat ;
ic:地理座標 / ic:緯度 ?long .
} LIMIT 100
ここを変えると
「別の種類に施設」
の検索が出来そう．．．

大阪市のオープンデータを
例としたSPARQLクエリの基本
目標：基本的なＳＰＡＲＱＬクエリの書き方を理
解し，自分でクエリを書いてみる．
1. ＳＰＡＲＱＬクエリの基本的考え方
2. 事前に調べておくべき情報
3. 大阪市のオープンデータ（施設情報）を例とし
たＳＰＡＲＱＬハンズオン

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 ?s ?p ?o
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
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
「.」（ピリオド）を忘れない
* とすると全ての変数を返す

大阪市の施設情報のデータ例
 避難所のデータ例
:31252 a ic:施設型 ;
rdfs:label "塩草小学校" ;
ic:種別 "災害時避難所・一時避難場所" ;
ic:名称 [
ic:表記 "塩草小学校"
] ;
ic:住所 [
a ic:住所型 ;
ic:区 "浪速区" ;
ic:表記 "塩草1-4-31"
] ;
ic:連絡先 [
ic:電話番号 "6561-3095"
] ;
ic:地理座標 [
ic:緯度 "135.490601277778" ;
ic:経度 "34.6613825277778"
] .
※以下，可視化にはhttp://www.kanzaki.com/works/2009/pub/graph-drawを利用
こんな形のグラフから
「指定したパターン（形）」
に一致するものを探す

IRIによるRDFデータの表現
 先ほどのデータをIRIを用いて厳密に表現すると．．．
 すべてのデータ（リソース）・関係（プロパティ）に
「IRIが与えられている」
→見やすくするために接頭語（プレフィックス）が用いられる
 例） http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#施設型
→ ic:施設型

ＳＰＡＲＱＬクエリを書く前に調べて
おくべき情報
 SPARQLエンドポイントの情報
 APIにアクセスする為のURL
 その他の仕様（アクセス制限など）
 どのようなデータがあるのか？
 データの種類（クラス：Class）
 利用されている関係の種類
（プロパティ；Property）
 データの具体例
 RDFモデル（図）
 使われているIRIについて
 ベースIRI：
 使われている語彙の接頭語（prefix）
これらは，
「SPARQLクエリ」
を用いて調べるこ
とも可

大阪市【施設情報】の場合
 SPARQLエンドポイントの情報
 https://data.city.osaka.lg.jp/sparql
 どのようなデータがあるのか？
 データの種類（クラス：Class）：
 ic:施設型
 使われているIRIについて
 ベースIRI：
 http://data.city.osaka.lg.jp/rdf/resource/
 ※現状では「http://data.city.osaka.lg.jp/linkeddata/resource/」
のものも混在している様子？
 使われている語彙の接頭語（prefix）
 rdf http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
 rdfs http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
 xsd http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
 ic http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#
https://data.city.osaka.lg.jp/api/ より，施設情報に使用されている情報のみ抜粋

大阪市【施設情報】のプロパティ
属性定義値
rdfs:label RDFリソースのラベル文字列
ic:名称施設の名称を表す ic:名称型
ic:表記名称や住所等の表記文字列
ic:カナ表記名称のカナ表記文字列
ic:種別施設の種別を表す文字列文字列
ic:種別コード施設の種別を表すコード ic:コード型
ic:地理座標地理空間座標 ic:座標型
ic:緯度施設の地理空間上の緯度を示す値（WGS84）文字列
ic:経度施設の地理空間上の経度を示す値（WGS84）文字列
ic:住所所在地の住所 ic:住所型
ic:区所在地のうち、区を記述文字列
ic:連絡先連絡先について連絡先型
ic:電話電話番号文字列
ic:FAX FAX番号文字列
ic:Webサイト WebサイトのURL 文字列
ic:バリアフリーバリアフリーに関する記述文字列
ic:説明施設に関する説明文字列
※施設情報から，直接，
使われていない
プロパティがるので注意．

大阪市【施設情報】のデータ例
:31252 a ic:施設型 ;
rdfs:label "塩草小学校" ;
ic:種別 "災害時避難所・一時避難場所" ;
ic:名称 [
ic:表記 "塩草小学校"
] ;
ic:住所 [
a ic:住所型 ;
ic:区 "浪速区" ;
ic:表記 "塩草1-4-31"
] ;
ic:連絡先 [
ic:電話番号 "6561-3095"
] ;
ic:地理座標 [
ic:緯度 "135.490601277778" ;
ic:経度 "34.6613825277778"
] .
行頭の“:”は「ベースIRI」を表す

参考：プロパティの組み合わせ
p p2
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#地理座標 http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#住所 http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#名称 http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#地理座標 http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#緯度
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#住所 http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#区
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#地理座標 http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#経度
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#住所 http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#表記
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#名称 http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#表記
http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type
http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#種別
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#備考
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#連絡先
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#連絡先 http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#電話番号
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#連絡先 http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#利用可能時間 http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#連絡先 http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#Webサイト
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#連絡先 http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#FAX番号
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#名称 http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#ic
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#種別コード
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#説明
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#バリアフリー
http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#利用可能時間 http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#説明

大阪市のオープンデータを
例としたSPARQLクエリの基本
目標：基本的なＳＰＡＲＱＬクエリの書き方を理
解し，自分でクエリを書いてみる．
1. ＳＰＡＲＱＬクエリの基本的考え方
2. 事前に調べておくべき情報
3. 大阪市のオープンデータ（施設情報）を例とし
たＳＰＡＲＱＬハンズオン
クエリメモ（サンプルのコピー＆ペースト用）
https://goo.gl/nbnzDy （“ｌ”は小文字のL）

SPARQL Endpointの例
https://data.city.osaka.lg.jp/sparql
ここに，クエリを入れる
※プログラムからのクエリ
＋結果取得も可能
このボタンで検索実行
出力形式の変更も可能

SPARQLの検索の基本例①
「大阪市役所を主語（Subject）に含む」トリプルの述語（?p）と目的
語（?o）を取得する
select distinct ?p ?o
where {
<http://data.city.osaka.lg.jp/linkeddata/resource/116> ?p ?o .
}
LIMIT 100 大阪市役所のIRI
同じパターンは除外する
↓
↑検索結果の数の上限
欲しい情報を表す変数
（?+任意の文字列で表す）
↑
ピリオド（“.”）
をつける

検索結果
そもそも，
大阪市役所のIRIはどうやって知るの？

select distinct ?s where {
?s a <http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#施設型> .
}
SPARQLの検索の基本例②
「施設（ic:施設型）」の一覧を取得する．
→述語が，rdfs:type（リソースのクラスを表す）
目的語が，「施設（ic:施設型）」の主語（?s）を取得する
?s a ic:施設型 .
}
目的語＝施設型のIRI
※接頭語（PREFIX）を用いた場合
↑
ピリオド（“.”）をつけるrdfs:type
の省略表現
PREFIXの定義
PREFIXを利用した省略表現
どちらのクエリも
同じ内容

検索結果
この一覧から，
大阪市役所のIRI
を探す方法は？

PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
?s a ic:施設型 .
?s rdfs:label "大阪市役所" .
}
SPARQLの検索の基本例③
述語ラベル（rdfs:label）の目的語が「大阪市役所」と一致する
主語（?s）を取得する
目的語
※各行毎に
ピリオド（“.”）をつける
文字列の指定：「"（ダブルクォーテーション）」で囲む
→条件を複数行書くことで「AND条件」での絞り込み検索となる
検索結果
正式名称が
分からないときは？

select distinct ?s ?l where {
?s a ic:施設型 .
?s rdfs:label ?l .
FILTER( contains( ?l, "大阪" ) )
}LIMIT 100
SPARQLの検索の基本例④
述語ラベル（rdfs:label）の目的語に「大阪」とを含む
主語（?s）を取得する
ラベルの目的語を?lで表す
絞り込み条件に，
「含む文字列（contains）を利用
→FILTERを使うと様々な「絞り込み」が可能に！
※どのような絞り込み条件が使えるかは，SPARQLの資料を参照

検索結果
select distinct ?s ?l
としたので，
主語（ ?s ）に加えて，
ラベル（ ?l ）も結果として
表示されていることに注意
?s 調べたい述語 ?l .
という組を検索条件に追加
すると，それらを検索結果
として取得することが可能！

練習問題（１）
 基本例④のSPARQLクエリを改造して，
“大阪”をラベルに含む施設の「IRI」，「ラベル」，「種別」，
「種別コード」を出力するSPARQLクエリを書け
追加部分

練習問題（１）解答例
 基本例④のSPARQLクエリを改造して，
“大阪”をラベルに含む施設の「IRI」，「ラベル」，「種別」，
「種別コード」を出力するSPARQLクエリを書け
select distinct ?s ?l ?kind ?code where {
?s a ic:施設型 .
?s rdfs:label ?l .
?s ic:種別 ?kind .
?s ic:種別コード ?code .
FILTER( contains( ?l, "大阪" ) )
}LIMIT 100
こちらへの追加を忘れない

検索結果

SPARQLの省略表現①
 主語が同じ時の省略表現
?s a ic:施設型 .
?s rdfs:label ?l .
}LIMIT 100
?s a ic:施設型 ;
rdfs:label ?l ;
ic:種別 ?kind ;
ic:種別コード ?code .
}LIMIT 100
2行目以降の主語は省略し，
「.」の代わりに「;」で改行する

SPARQLの省略表現②
 取得する結果の変数の省略
?s a ic:施設型 .
?s rdfs:label ?l .
}LIMIT 100
select distinct * where {
?s a ic:施設型 ;
rdfs:label ?l ;
ic:種別 ?kind ;
ic:種別コード ?code .
}LIMIT 100
「*」を使うと，
条件で使った「すべての変数」
を結果として返す

基本例⑤：プロパティのつながり
 これまでの例では，主語に直接つながっているトリプル
しか取得できない．
基本例①の検索結果

 これまでの例では，主語に直接つながっているトリプル
しか取得できない．
この部分を取得するには，
「目的語を新たな主語と
するトリプル」
を取得すれば良い

「施設型の一覧」のIRI,「ラベル」，「種別」に加え，
ic:地理座標の目的語を主語とする緯度・経度を取得する
?s a ic:施設型 ;
rdfs:label ?l ;
ic:種別 ?kind ;
ic:地理座標 ?geo .
?geo ic:緯度 ?lat ;
ic:経度 ?long .
}LIMIT 100
「目的語を新たな主語
とするトリプル」を追加

SPARQLの省略表現③
?s a ic:施設型 ;
rdfs:label ?l ;
ic:種別 ?kind ;
ic:地理座標 ?geo .
?geo ic:緯度 ?lat ;
ic:経度 ?long .
}LIMIT 100
「/」で目的語に
「次の述語と目的語」
を続けて書くことも可能
?s a ic:施設型 ;
rdfs:label ?l ;
ic:種別 ?kind ;
ic:地理座標 / ic:緯度 ?lat ;
ic:地理座標 / ic:経度 ?long .
}LIMIT 100

基本例⑥：必須でないトリプル
 検索条件に書いたトリプルは「必須条件」となる
 すべてのデータが値を持つとは限らない
「必須でない」トリプルの取得にはOPTIONALを使う
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-
schema#>
?s a ic:施設型 ;
rdfs:label ?l .
FILTER( contains( ?l, "大阪市" ) )
OPTIONAL{
?s ic:備考 ?note .
}
}LIMIT 100
ic:備考は，すべてのデータ
にあるとは限らないので，
OPTIONALをつかう

便利機能①：OERER BY
 ORDER BYを使うと結果をソートできる
schema#>
?s a ic:施設型 ;
rdfs:label ?l ;
ic:備考 ?note .
FILTER( contains(?l,"大阪"))
}ORDER BY (?l)
LIMIT 100
?l でソート
※ORDER BY DESC(?l)
とすると降順にソート

便利機能②：COUNT
 COUNTを使うと結果の「数」を数えることができる
schema#>
select distinct (count(?s) AS ?c) where {
?s a ic:施設型 ;
rdfs:label ?l .
FILTER( contains(?l,"大阪"))
}
大阪をラベルに含む施設の数を取得する
結果

便利機能③：CGROUP BY
select ?ku (count(distinct ?s) AS ?c) where {
?s a ic:施設型 ;
rdfs:label ?l ;
ic:住所 /ic:区 ?ku.
}GROUP BY (?ku)
 GROUP BYを用いると，
取得したトリプルをグループ化できる．
施設を「区」ごとにグループ化し，
数をカウントする

便利機能④：OFFSET
 OFFSETを使うと，クエリ結果をn番目から取得で
きる
PREFIX dbpedia-ja: <http://ja.dbpedia.org/resource/>
select distinct ?p ?o
where {
dbpedia-ja:東京都 ?p ?o .
}
LIMIT 10
OFFSET 10
10番目の結果から取得

SPARQLに関する参考資料
 SPARQL 1.1の仕様書(W3C)
 http://www.w3.org/TR/sparql11-overview/
 LODハッカソン関西
 http://wp.lodosaka.jp/tool/sparqlquery/
 SPARQL入門 / SPARQL primer by fumi
 https://speakerdeck.com/fumi/sparql-primer
 SPARQLによる可視化 / sparql visualization by
fumi
 https://speakerdeck.com/fumi/sparql-visualization
 SPARQLでマッシュアップ-LOD活用のための技術紹介
（by Hiroshi Ueda)
 http://www.slideshare.net/uedayou/sparqllod

演習：自由にクエリを書く
 大阪市のオープンデータポータルを使って
自由にSPARQLクエリを書いてみる
 書いた結果は，GoogleDocで共有する
 試してみたいクエリ例
 施設情報を「特定の条件」で取得し，できるだけ詳細な
情報と共に一覧する
 条件：種類，場所，．．．．など
 施設情報の「区」毎に比較
 イベント情報を使ってみる

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