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Linked Open Data(LOD)動向と今後の展望 大阪大学 産業科学研究所 古崎 晃司 [email protected] 日本大学経済学部産業経営研究所 公開月例研究会 2842015/6/18@日本大学経済学部

LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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Page 1: 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

[email protected]

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

Page 2: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

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Page 3: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 4: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

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Page 5: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 6: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

(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

Page 7: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

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Page 8: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 9: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 10: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 11: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

DBPediaWikipedia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

Page 12: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 13: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 14: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 15: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 16: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

既に公開・リンクされているLOD~LODクラウド~

2007/5/12007/10/82008/9/182009/7/14

2010/9/222011/9/19時点

162015/6/18

Linking Open Data cloud diagram 2014, by Max Schmachtenberg, Christian Bizer, Anja Jentzschand 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 18.05Publications 96 9.47Life sciences 83 8.19User-generatedcontent

48 4.73

Cross-domain 41 4.04Media 22 2.17Geographic 21 2.07Social web 520 51.28Total 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

Page 17: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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])

Page 18: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

検索例

182015/6/18

Page 19: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 20: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

Linked Data技術の概要Linked Open Data(LOD)の基礎

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Page 21: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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 lookup 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

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Page 22: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

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

Page 23: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

RDFの例

http://ja.dbpedia.org/resource/大阪府

http://ja.dbpedia.org/resource/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.dbpedia.org/resource/吹田市

http://ja.dbpedia.org/resource/豊中市

… http://ja.dbpedia.org/resource/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.dbpedia.org/resource/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

Page 24: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 25: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

Linked Dataの基本原則

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 lookup 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,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.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

252015/6/18

Page 26: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 27: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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 browserhttp://graphite.ecs.soton.ac.uk/browser/

(Yet Another) Linked Data Browserhttp://www.kanzaki.com/works/2014/pub/ld-browser

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Page 28: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 29: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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 Japanesehttp://ja.dbpedia.org/sparqlでの検索結果

↑同じパターンは除外する

292015/6/18

Page 30: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

DBpedia Japanesehttp://ja.dbpedia.org/sparqlでの検索結果

302015/6/18

Page 31: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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)

DBpedia Japanesehttp://ja.dbpedia.org/sparqlでの検索結果

312015/6/18

Page 32: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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…

DBpedia Japanesehttp://ja.dbpedia.org/sparqlでの検索結果

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Page 33: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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.

Page 34: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 35: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 36: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 37: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 38: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 39: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 40: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

Linked Dataの基本原則

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 lookup 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,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.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

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

Page 41: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

412015/6/18

Page 42: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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)

871018721

51675034

691224418

201824

1813

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/

422015/6/18LOD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

Page 43: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/pdf/120704_siryou2.pdf432015/6/18

2012/7/4

Page 44: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

442015/6/18

Page 45: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 46: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

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Page 47: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

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Page 48: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

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Page 49: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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」

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Page 50: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

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http://datameti.go.jp/活用事例2014/3/8

Page 51: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

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Page 52: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

オープン&ビッグデータ活用・地方創生推進機構

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Page 53: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

総務省:オープンデータ戦略の推進

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http://www.soumu.go.jp/menu_seisaku/ictseisaku/ictriyou/opendata/

Page 54: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

日本のオープンデータ都市マップ

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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

Page 55: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

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Page 56: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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)

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Page 57: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Page 58: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Linked Open Data(LOD)の動向

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Page 59: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

SPARQL Timeliner

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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/

Page 60: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

大阪市の施設情報・防災情報のLOD+簡易検索システム

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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

LODチャレンジ2013チャレンジデー賞

Page 61: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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!

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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)

Page 62: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

大阪市の警察署・交番と犯罪発生地点の重ね合わせ

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LODチャレンジ2014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)

Page 63: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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/

Page 64: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

Linked Open Data(LOD)の動向

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Page 65: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

DBpedia Japanese

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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/

Page 66: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

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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

Page 67: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

国立国会図書館のLOD

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• 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

Page 68: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

J-GLOBAL knowledge

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• 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/

Page 69: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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

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Page 70: LOD (Linked Open Data) の動向と今後の展望

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/ictseisaku/ictriyou/opendata/

古崎のSlideSharehttp://www.slideshare.net/KoujiKozaki

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