第25回　大図研オープンカレッジ(DOC) Linked Open Data を体験 書誌・所蔵データは宝の山！201７年6月18日＠大阪

1. Linked Open Data（LOD）の
基本理念と基盤となる技術
大阪大学産業科学研究所
古崎 晃司
kozaki@ei.sanken.osaka-u.ac.jp
第25回 大図研オープンカレッジ(DOC)
Linked Open Data を体験
書誌・所蔵データは宝の山！
201７年6月18日＠大阪

2. 自己紹介
 コミュニティ活動
 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，セマンティックWeb
 研究方針：基礎理論に基づいたツール開発と，
それを用いた応用研究の実践．
22017/6/18
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
大阪をITの力でよくしよ
うと活動している団体
http://code4.osaka/about/
研究成果として
公開中のソフト

3. 2017/6/18 3
LODチャレンジ
（2011年～） ※自由課題型
http://lodc.jp/
キックオフシンポジウム
2017年9月28日(木)
重複応募可能
アーバンデータチャレンジ
（2013年～） ※課題解決型
http://urbandata‐challenge.jp/
キックオフシンポジウム
2017年7月3日(月)

4. 2017/6/18 4
http://www.kansai-
u.ac.jp/Keiseiken/news/2017/06/2-
1.html

5. 講演概要
 講演のねらい
 Linked Data/Linked Open Data(LOD)の基本
的な考え方と，基礎的な技術について理解する．
 LODの現状を知り，“どれくらい”使えそうか？を
感じる．
 講演内容
 Linked Dataの基盤技術
 Linked Data/LODの構築事例
 Linked Data/LODの利用例
 まとめ
2017/6/18 5

6. はじめに，質問
 以下の用語をご存知の方？
 オントロジー
 セマンティック・ウェブ
 Linked Data/Linked Open Data（LOD）
 ナレッジグラフ
 SPARQL
 DBpedia
 Wikidata
 ティム・バーナーズ・リー（人名）
2017/6/18 6
知識をグラフ構造で表したもの
（Linked Data・オントロジーの
両方を含む）
今後の，イチ押しのキーワード

7. Linked Dataの基盤技術
Linked Data：
＝Webの仕組みを用いて相互に“リンクされた”データ
Linked Open Data (LOD)
＝Linked Data + Open Data（オープンデータ）
＝Linked Dataとして公開されたOpen Data
72017/6/18

8. 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の仕組み”に基づいてデータを公開することで，
Web上に公開された膨大なデータを
統合した１つの知識ベースとして利用可能にする．
2017/6/18 8

9. Webの仕組み
 URLを指定することで，Webページにアクセス
 例）https://sites.google.com/site/dtkosakaweb/h
ome/reikai/dtkdoc2017 「第25回DOC」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
92017/6/18

10. 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）https://sites.google.com/site/dtkosakaweb/h
ome/reikai/dtkdoc2017 「第25回DOC」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
102017/6/18
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）
URI・IRI データ（モノ・コト）
データ（モノ・コト）

11. Linked Data (RDF)の例
日本
大阪大学
国
おおさかだいがく読み仮名
吹田市
00296951
(VIAF)
国立国会図書館典拠ID
本部所在地
http://www.wikidata.org/entity/Q651233 というIRIから得られる
情報の一部（Wikidataより）
00296951
（Web NDL
Authorities）
skos:exactMatch
大阪大学標目
リソース：
IRIで表される事物
プロパティ：
リソース間（もしくはリ
ソースとリテラル間）の
関係を表す
リテラル
：文字列
主語 述語 目的語
トリプル（3つ組み）
①RDFは「トリプルの組み合わせ」
で表される
②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
注：この図中においてリソースとプロパティは名前を示しているが，正確には
すべてのリソースおよびプロパティがIRI用いて表されている．2017/6/18 11

12. Linked Data (RDF)の例
http://www.wikidata.
org/entity/Q17
http://www.wikidata.
org/entity/Q651233
https://www.wikidata.org/entry/P17 おおさかだいがく
https://www.wikidata.org/entry/P1814
http://www.wikidata.
org/entity/Q653510
http://viaf.org/
viaf/136860286
https://www.wikidata.org/entry/P349
https://www.wikidata.org/entry/P159
http://id.ndl.go.jp/auth
/ndlna/00296951
http://www.w3.org/2004/02/skos/core#exactMatch
大阪大学
http://www.w3.org/2008/05/skos-xl#prefLabel
すべてのリソースおよび
プロパティはIRI用いて
表される
2017/6/18 12

13. 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IRI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
2017/6/18 13

14. 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 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，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
2017/6/18 14

15. 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 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，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
2017/6/18 15
Linked Data
の公開方法について

16. LODの公開方法
 参照解決可能なhttp IRIs（URL,URI）を用いた公開
 IRI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
 SPARQLエンドポイントの公開
 RDF用のクエリ言語SPARQLにより検索可能なAPIを公開
 クエリによるデータ検索・抽出が可能
 RDFファイルのダンプの公開
 全データをダウンロードできる形で公開
 ダウロードしたファイルをRDFパーサー，RDF-DBなどの
ツールを用いて処理可能
2017/6/18 16

17. 参照解決可能IRIによる公開
 参照解決可能なhttp IRIs（URL,URI）を用いた公開
 IRIでデータにアクセスが可能
＝システムによる処理（リンク解析等）が可能
 コンテンツネゴシエーションに対応していると，アクセス
するツールに応じた形式での取得が可能
 例）Webブラウザでアクセス → HTML
Linked Dataブラウザでアクセス → RDF/XML など
 拡張子を変えることで，取得形式を変えることも可能
 例）.rdf→RDF/XML， .ttl→Turtle，.json→JSON/LD など
 LODブラウザの例
 (Yet Another) Linked Data Browser
http://www.kanzaki.com/works/2014/pub/ld-browser
2017/6/18 17

18. IRIによるLODへのアクセス例
2017/6/18 18
https://id.ndl.go.jp/auth/ndlna/00296951

19. IRIによるLODへのアクセス例
2017/6/18 19
https://id.ndl.go.jp/auth/ndlna/00296951
https://id.ndl.go.jp/auth/ndlna/00296951.ttl

20. Linked Dataブラウザによる
LODへのアクセス例
2017/6/18 20
(Yet Another) Linked Data
Browser
http://www.kanzaki.com/work
s/2014/pub/ld-browser
を利用した閲覧例
→URIの欄に閲覧したいデータ
のIRI（URI）を入力する
この例では，
http://id.ndl.go.jp/auth/ndlna/
00296951

21. 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
212017/6/18

22. SPARQLによるRDFの検索例
2017/6/18 22
Web NDL Authoritiesの
SPARQL Endpoint
http://id.ndl.go.jp/auth/ndla
使い方説明
http://id.ndl.go.jp/information/sparql/

23. SPARQLクエリの例
2017/6/18 23
 ラベルが”大阪大学”と一致するデータを取得
prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
select ?s
where {
?s rdfs:label "大阪大学" .
}LIMIT 100
 ラベルに”大阪大学”を含むデータを取得
prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
select ?s ?l
where {
?s rdfs:label ?l .
FILTER(regex(str(?l), "大阪大学" )) .
}LIMIT 100

24. SPARQLクエリの結果例
2017/6/18 24
Web NDL Authorities
http://id.ndl.go.jp/information/sparql/
での検索結果の例

25. まとめ：
Linked Dataの基盤技術
 Linked Dataは，Web上で公開されたデータを
「つなぐ」仕組み
 URL（IRI）を用いたグローバルに一意なデータの識別
 データ間の“リンク”
 Webと同じ仕組みを用いたデータのアクセス
 IRIによる直接アクセス
 SPARQLエンドポイント（API）によるアクセス
 これらの仕組みが標準化されているため，
データの共有が容易に行える．
 公開されているLinked Data（LOD）を利用することで，
-データ構築コストの削減，
-データへのセマンティクスの付与 が可能に！
2017/6/18 25

26. Linked Dataの構築事例
262017/6/18

27. 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
2017/6/18 27
DBpedia

28. 既に公開・リンクされているLOD
～LODクラウド～
28
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
2017/6/18

29. 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
データセット数
：1,139
2017/6/18 29

30. 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/
2017/6/18 30
インフォボックスの例

31. DBpediaのデータ例（大阪市）
2017/6/18 31
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

32. Wikidata（http://wikidata.org/）
• 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
2017/6/18 32

33. 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） Ｗｉｋｉｄａｔａ
2017/6/18 33

34. 日本語LODクラウド
2017/6/18 34
日本語Linked Data Cloud図
2015-11-18版
https://github.com/lodinit
iative/JLDC

35. 図書館関係のLOD/Linked Dataの例
Web NDL Authorities
2017/6/18 35
https://id.ndl.go.jp/auth/ndla/
・SPARQLエンドポイントあり
・参照解決可能
.rdf .ttl .json

36. 図書館関係のLOD/Linked Dataの例
CiNii（メタデータAPI）
2017/6/18 36
http://ci.nii.ac.jp/
https://support.nii.ac.jp/ja/cia/api/a_rdf
https://support.nii.ac.jp/ja/cia/api/a_json
・参照解決可能 rdf .json

37. 図書館関係のLOD/Linked Dataの例
図書館施設データポータル
2017/6/18 37
http://uedayou.net/ld/library/
・参照解決可能
.json .xml .ttl .nt .jsonld

38. Linked Data/LODの利用例
382017/6/18

39. Linked Dataの利用形態
 Linked Dataから知識を検索/抽出
 事実情報の取得
 解析に用いるデータ（一覧）の取得
 複数のLinked Dataの統合（マッシュアップ）
 Linked Dataを用いたメタデータの付与
 文献等のメタデータとして利用
 自然言語文へのアノテーションでの利用
2017/6/18 39

40. 例）LODからの事実情報の取得
2017/6/18 40
 DBpediaを百科事典的な
“知識”（事実情報）を取得する
ための汎用情報源として利用
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！

41. 例）Bpedia/Wikidataからの解析用
のデータ取得
2017/6/18 41
 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/
 例：東京都内の位置情報
http://lodosaka.jp/tool/wikidataMapTokyo/
（解説）Qiita：DBpediaを使った都道府県別ランキング
http://qiita.com/koujikozaki/items/439fa7ce3e28b738fe10

42. 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
42
（解説）Qiita：DBpediaを使った都道府県別ランキング
http://qiita.com/koujikozaki/items/439fa7ce3e28b738fe10
2017/6/18

43. 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！
432017/6/18

44. 複数データの統合例
2017/6/18 44
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
が遠いエリア」と犯罪発
生地点を重ね合わせ

45. ナレッジグラフ
(Knowledge Graph)
• さまざまな「知識」の関係（つながり）をグラフ
構造で表したもの．
• 知的システム開発の基盤となるデータベース
（知識ベース）として用いられる．
2017/6/18 45
参考情報

46. Google Knowledge Graph
2017/6/18
• Knowledge Graph （知識グラフ）
と呼ばれる，知識の“つながり”を
活用した様々なサービスの開発が，
Google，Yahoo!，Facebookなど多
くのネット企業で進められている．
→Google Knowledge Graphは
2012年サービス開始
https://www.google.com/intl/es419/insidesearch/features/search/knowledge.html
46

47. Knowledge Graphの検索例
2017/6/18 47

48. まとめ：
Linked Dataの構築事例
 LODクラウド
 Linked Open Data（LOD）として公開されているデータセット
の“つながり”を可視化した図
 2017年2月20日時点で，1,139のデータセットが登録．
 日本でのLinked Data/LOD
 DBpedia，Wikidataのような汎用のものに加えて，政府デー
タのLOD化も一部，進められている．
 図書館/学術情報分野において，様々なデータセットの
Linked Data/LOD化が進められている
 Linked Data/LODの利用
 様々な知識を得るための情報源として用いる
 メタデータを付与に用いる
2017/6/18 48

49. まとめ
 Linked Data
 Webの仕組みをデータを公開する仕組み
 IRIによるグローバルなID
 データ間の“リンク”
 Linked Open Data
 Linked Dataとして公開されたオープンデータ
 この10年で多くのデータがLinked Data/LOD
として公開されている．
2017/6/18 49

50. 参考資料
 リンクト・オープン・データ連続講座（東京）
「LODの基本から応用最新情報まで」
http://linkedopendata.jp/?cat=17
 LODI（リンクト・オープン・データ・イニシアティブ）による
LODに関する講座
 関西地方での開催も計画中！
 講座内容（過去の資料が一部公開されている）
 第１回 「オープンデータからLinked Open Dataへ」
 第２回 「情報の構造化」
 第３回 「RDF入門」
 第４回 「スキーマとURI」
 第５回 「LODの作り方・使い方」
 第６回 「LODシステム実践紹介」
2017/6/18 50

51. 参考資料
 LODハッカソン関西のWebサイト
 http://lodosaka.jp
各種技術情報もまとめています．
 関連書籍
 Linked Data: Webをグローバルなデータ空間にす
る仕組み
 トム ヒース (著), クリスチャン バイツァー (著),
武田 英明 (翻訳)
 オープンデータ時代の標準Web API SPARQL
 加藤 文彦 (著), 川島 秀一 (著), 岡別府 陽子 (著), 山本 泰
智 (著), 片山 俊明 (著)
 セマンティックWebとリンクトデータ
 兼岩 憲 (著)
2017/6/18 51