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Linked Open Data(LOD)の基本理念
から考える, ハッカソンのヒント
LODチャレンジJapan実行委員会 関西支部長
大阪大学産業科学研究所 准教授
古崎晃司
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 1
NASA Space Apps Challenge OSAKA
ミニレクチャー(2017.4.29)
自己紹介
 コミュニティ活動
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・准教授
 専門: オントロジー工学(情報科学・人工知能)
=“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
22017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA
2011より
毎年開催している
コンテスト
関西を中心とした
LODの普及活動
発表概要
 ねらい
 LODの基本原理を知ることで,
ハッカソンへの何らかの“ヒント”を提供.
 発表内容
 LODの基本原理
 ヒントになる事例の紹介(LOD以外も含む)
 ハッカソンに“オススメ”のLOD
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 3
時間の都合上,デモ,技術的詳細,“笑い”は,
割愛させていただきますので,ご了承ください.
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
42017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA
オープンデータとは
 オープンデータとは
 誰でも自由に使える形で公開されているデータ
 オープンデータに重要な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
(※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
52017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA
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
62017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA
Linked Data
 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/
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.
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 7
Webの仕組み
 URLを指定することで,Webページにアクセス
 例)http://spaceappschallenge.space/
「NASA Space Apps Challenge OSAKA」のページ
 URLは,世界中“すべて”のWebページの場所(ID)
を一意に特定できる仕組み
 ハイパーリンクにより,Webページを“つなげる”
 リンク先のURLを指定することで,好きなWebページ
と自由に“リンク”できる
 リンクを辿って,様々な情報にたどり着ける
 リンクを解析による様々なビジネス
 例)Googleなどの検索エンジン
82017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA
Webの仕組み→Linked Data
 URLを指定することで,Webページにアクセス
 例)http://spaceappschallenge.space/
「NASA Space Apps Challenge OSAKA」のページ
 URLは,世界中“すべて”のWebページの場所(ID)
を一意に特定できる仕組み
 ハイパーリンクにより,Webページを“つなげる”
 リンク先のURLを指定することで,好きなWebページ
と自由に“リンク”できる
 リンクを辿って,様々な情報にたどり着ける
 リンクを解析による様々なビジネス
 例)Googleなどの検索エンジン
92017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA
データ
データ
Linked Data
Webと同じ仕組みでデータを“公開”し,
相互に“つなぐ”(リンクする)
IRI データ(モノ・コト)
データ(モノ・コト)
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IRI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
Space Apps Challenge OSAKA2017/4/29 10
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.
Space Apps Challenge OSAKA2017/4/29 11
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 12
LODの技術的な本質は
“データ間のリンク(つながり)”
データの“組み合わせ”により
新たな価値が生まれる!
“組み合わせ”の可視化例
132017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA
にたものみっけ
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 14
http://timuyatest.s601.xrea.com/geodata_visualize/index.xhtm
http://lod.sfc.keio.ac.jp/challenge2014/show_status.php?id=v011
生物分布や環境データの
関連性を,2つの地図を重
ね合わせることで可視化
LODチャレンジ2014
ビジュアライゼーション部門 最優秀賞
大阪市の警察署・交番と犯罪発生地点の
重ね合わせ
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 15
LODチャレンジ2014
ビジュアライゼーション部門 優秀賞
「警察署・交番から距離が
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点を重ね合わせ
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による分析の事例
162017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA
エリアベンチマーキング
:統計LODで似ている町を探してみよう
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 17
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Inspire the LOD賞
My City Forecast
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 18
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居住地域の環境を可視化する.
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 19
機械学習,推定アルゴリズム…
短時間で使うのは,
ちょっと(かなり?)大変そう・・・
大丈夫!
簡単な実装でも,アイデア次第で,
おもろい(役に立つ)“組み合わせ”
があるはず!
「ソウルフード」を選択すると,あなたの身体を構成する
成分=「地元率」が分かるサービス.
http://mij.hozo.jp/
メイド・イン「地元」 LODチャレンジ2013
アイデア部門「最優秀賞」
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 20
選んだ料理の「材料」と「産地」のデータから,その料理
に占める各食材の産地毎の比率(=地元率)を計算
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“使えそう(?)”なLOD
212017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA
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
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 22
DBpedia
既に公開・リンクされているLOD
~LODクラウド~
23
Domains # of dataset %
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
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA
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
Space Apps Challenge OSAKA2017/4/29 24
日本語で使えるLODの例
法人インフォ(経済産業省) eStat 統計LOD
国立国会図書館LOD
大阪市オープンデータポータル
DBpedia(WikipediaのLOD)
Space Apps Challenge OSAKA
Wikidata
2017/4/29 25
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 26
ハッカソンでの利用に,
いちばんの“おすすめ”は,
DBpedia と Wikidata
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/
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 27
インフォボックスの例
DBpediaのデータ例(大阪市)
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 28
すべてのWikipediaの記事が
http://ja.dbpedia.org/resource/大阪市
のようなURL(IRI)でデータ化されている
生データの取得
検索API
プログラムからの
データ取得も可能
Wikidata(http://wikidata.org/)
Space Apps Challenge OSAKA
• ウィキメディア財団が運営する
Wikipediaの「データ版」
• Wikipediaと同じようにデータを
コミュニティで編集,公開できる
• Wikipediaの「多言語リソース」
の相互リンクのために整備
• SPARQLエンドポイントや各種検
索ツールなども提供
2017/4/29 29
DBpedia/Wikidataで出来ること:
例①:汎用の知識源として利用
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 30
 百科事典的な“知識”を提示
するための情報源として利用
 多言語にも対応可能!
医療分野での利用例
http://lodc.med-ontology.jp/ 生物分野での利用例
http://biomimetics.hozo.jp/
多言語対応も可能!
DBpediaを利用したアプリ例
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 31
DBpediaの情報の“つながり”
を辿ることで,
バーチャルな宇宙旅行を!
※「第7回LODハッカソン関西 in
IODD大阪(1日イベント)」の成果
http://museums-info.net/spacemachine/navi/
DBpedia/Wikidataで出来ること:
例②:解析用の基礎データを取得
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 32
 簡単なランキングデータの取得
 例)都道府県毎の「〇〇」の数
 政治家(出生地)...1位は東京
 「??」 ...1位は大阪
 簡単な場所情報の取得
 位置情報データの一覧
 例:大阪市内の位置情報
http://lodosaka.jp/tool/wikidataMap/
(解説)Qiita:DBpediaを使った都道府県別ランキング
http://qiita.com/koujikozaki/items/439fa7ce3e28b738fe10
LODの使い方
33
主な使い方
• URIを指定し,JSON/Turtleなど,好きな形式で
データを取得
• SPARQLクエリを利用
※具体的な使い方は,以下の資料を参照
or 必要になったら聞きに来て下さい.
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA
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
(*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
342017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA
DBpedia Japaneseの
SPARQLエンドポイント
35
サンプルクエリ集
https://t.co/6eQIPel5Vh
http://ja.dbpedia.org/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
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA
DBpedia Japaneseの検索例
 「各都道府県で生まれた政治家の数」を調べる
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX dbpedia-owl: <http://dbpedia.org/ontology/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX dbpedia-ja: <http://ja.dbpedia.org/resource/>
PREFIX category-ja: <http://ja.dbpedia.org/resource/Category:>
select distinct ?pref (count(?s) AS ?c) where {
?pref rdf:type dbpedia-owl:Place.
?pref dbpedia-owl:wikiPageWikiLink category-ja:日本の都道府県.
?s rdf:type dbpedia-owl:Politician;
dbpedia-owl:birthPlace ?pref.
}GROUP BY ?pref
ORDER BY ?c
36
(解説)Qiita:DBpediaを使った都道府県別ランキング
http://qiita.com/koujikozaki/items/439fa7ce3e28b738fe10
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA
DBpedia Japaneseの検索例
 「各都道府県で生まれた芸人の数」を調べる
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX dbpedia-owl: <http://dbpedia.org/ontology/>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX dbpedia-ja: <http://ja.dbpedia.org/resource/>
PREFIX category-ja: <http://ja.dbpedia.org/resource/Category:>
select distinct ?pref (count(?s) AS ?c) where {
?pref rdf:type dbpedia-owl:Place.
?pref dbpedia-owl:wikiPageWikiLink category-ja:日本の都道府県.
?s rdf:type dbpedia-owl:Comedian;
dbpedia-owl:birthPlace ?pref.
}GROUP BY ?pref
ORDER BY ?c
ここを,
Politician→Comedian
に変えるだけ!
372017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA
WikidataのSPARQLエンドポイト
 Webフォーム用
 https://query.wikidata.org/
 プログラムアクセス用(GET)
 https://query.wikidata.org/sparql
 サンプルクエリ集
 https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:SP
ARQL_query_service/queries/examples
Space Apps Challenge OSAKA2017/4/29 38
LOD利用の参考情報
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 39
SPARQLアプリのサンプル集
http://uedayou.net/sparql-mashup/#app
 LODを利用するための技術情報
 http://wp.lodosaka.jp/tool/
まとめ
 LODの基本原理は,
“データをつなげる(リンクする)”こと
 そのために,Webの仕組みを利用する
 データを“つなげる”=“組み合わせる”
ことで新しい価値を生み出しましょう!
 このハッカソンで,LODを使ってみたい方
は,お気軽にお声がけください.
 技術メンターもやってます.
2017/4/29 Space Apps Challenge OSAKA 40

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