More Related Content Similar to Linked Open Data(LOD)を用いたオープンデータの活用事例と今後の展望 (20) More from Kouji Kozaki (12) Linked Open Data(LOD)を用いたオープンデータの活用事例と今後の展望2. 自己紹介
オープンデータに関わる活動
LODチャレンジ実行委員会(2011~) 関西支部長
→LOD(Linked Open Data)を技術普及させたい
「LODチャレンジ」(コンテスト)への応募作品を増やしたい
特に,地元「関西・大阪」でのコミュニティを大きくしたい
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: 情報科学(オントロジー工学)
=“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
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 2
7. 本日の講演概要
講演のテーマ
LOD(Linked Open Data)とは?
オープンデータをLODとして公開すると,
何がうれしいのか?
講演概要
LOD(Linked Open Data)の基本的な考え方
LODを支える基礎技術
LODの活用事例~関西(大阪)の事例を中心に~
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 7
8. 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
※Linked Data:
Webの仕組みを用いて相互に“リンクされた”データ
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 8
9. 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
オープンデータの定義(Open Definition)
“Open data and content can be freely used, modified,
and shared by anyone for any purpose”
(http://opendefinition.org/)
オープンデータでない例
改変や再配布が禁止されている
利用者を限定 例)学術機関のみ,個人利用不可
利用目的を限定 例)商用利用不可,コンテスト応募目的のみ
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 9
12. 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/
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.
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 12
13. 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!)
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 13
14. 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/
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 14
15. 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.
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 15
16. データが“つながる”メリットの例
Google Knowledge Graph
2016/3/24
※注:Google Knowledge Graphは,Linked Data
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.
• 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
• LODが普及すると,誰でも,同様
のサービスが,作れるようになる.
https://www.google.com/intl/es419/insidesearch/features/search/knowledge.html
オープンデータフォーラムin橋本 16
19. 既に公開・リンクされているLOD
~LODクラウド~
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
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 19
20. 既に公開・リンクされているLOD
~LODクラウド~
Linking Open Data cloud diagram 2014, by Max Schmachtenberg, Christian Bizer, Anja Jentzsch
and Richard Cyganiak. http://lod-cloud.net/
2014/08/30
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本
DBpedia
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
20
26. 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 dcterms: <http://purl.org/dc/terms/>
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 dcterms:subject 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
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 26
(解説)Qiita:DBpediaを使った都道府県別ランキング
http://qiita.com/koujikozaki/items/439fa7ce3e28b738fe10
27. 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 dcterms: <http://purl.org/dc/terms/>
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 dcterms:subject 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
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本
ここを,
Politician→Comedian
に変えるだけ!
27
28. まとめ①:Linked Open Data
• Linked Dataは,Web上で公開されたデータを
“つなぐ”仕組み
• 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
• LOD(Linked Open Data)
=Linked Dataとして公開されたオープンデータ
• データを“つなげる”ことで新たな価値が生まれる
ことが期待される
• いろんなデータをつなぐことで,
「おもろい」組み合わせが見つかるかも!?
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 28
29. Linked Data 技術の概要
Linked Dataは,“Webの仕組み”を用いることで,
データを相互に“リンク”する
→Webページがハイパーリンクでつながっている
仕組みを,データ用に拡張.
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 29
30. 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
(図および原文は
http://5stardata.info/ )
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. LOD
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 30
33. 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://wida.jp/2016/02/18/openhashimoto/
「オープンデータフォーラムin橋本」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
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本
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)
33
34. 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
5★オープンデータ
で言及
5★オープンデータ
で言及
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 34
38. 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
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 38
LODの公開方法
について
39. LODの公開方法
参照解決可能なhttp URIsを用いた公開(原則2,3)
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!
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 39
40. Linked Dataへのアクセス
アクセスする方法・ツールに応じて適切な形式
でデータを取得することができる
(Content Negotiation)
例:DBpedia Japaneseにおける和歌山県
事物(非情報リソース)
http://ja.dbpedia.org/resource/和歌山県
HTML表現(情報リソース)
http://ja.dbpedia.org/page/和歌山県
N3/Turtle表現(情報リソース)
http://ja.dbpedia.org/data/和歌山県.n3
RDF/XML表現(情報リソース)
http://ja.dbpedia.org/data/和歌山県.rdf
RDF/JOSN表現(情報リソース)
http://ja.dbpedia.org/data/和歌山県.json
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本
Webブラウザ用
各種
アプリ向け
40
43. LOD公開から活用のSTEP①
STEP1
オープンデータをLODの形式(RDF)に変換する
CSV2LOD http://lodosaka.jp/tool/CSV2LOD/
LinkData.org http://linkdata.org など
STEP2
RDFデータベース(トリプルストア)にLODを格納し,
SPARQLエンドポイント(LOD検索用API)を使えるよう
にする
DyDra.com http://Dydra.com
SPARQL EPUC http://lodcu.cs.chubu.ac.jp/SparqlEPCU/ など
(解説) http://www.slideshare.net/siramatu/sparqlmashup2
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 43
45. LOD公開から活用のSTEP②
STEP3
データ取得に必要な「SPARQLクエリ」を作る
(解説)http://wp.lodosaka.jp/tool/searchdata/
STEP4
取得したデータを処理するアプリを作る
同じデータ構造のLODであれば,
SPARQLエンドポイントの情報
SPARQLクエリ
を書き換えることで再利用が可能
(解説) http://uedayou.net/sparql-mashup/#app
STEP5
作成したアプリを公開する.
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 45
47. まとめ②:LODの基礎技術
• 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
• URI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,
オープンデータを利用したアプリが簡単に作れる.
• SPARQLエンドポイントが提供されていれば,クエリを書き換え
るだけで簡単な可視化が可能.
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 47
48. Linked Open Data (LOD)
の活用事例
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本
• 大阪市におけるオープンデータ活動の動向
~コミュニティ活動の観点から~
• LOD技術を用いたオープンデータの活動事例
• 大阪市のオープンデータ活用事例
• LODチャレンジの受賞作品より(時間があれば)
48
49. 大阪におけるオープンデータ活動
2011-
Linked Open Dataチャレンジ2011の開催
国内初の「オープンデータ活用に関するコンテスト」
古崎は実行委員として活動,大阪でもイベントを開催
鯖江市や横浜市が受賞
2012-
Linked Open Dataチャレンジ2012の開催
鯖江市や横浜市が会津若松市などが受賞
2013-
日本各地で「インターナショナル・オープンデータデイ」(2月)が開催
関西での開催が無かったため,古崎は名古屋に参加…
大阪でも「オープンデータ(やLOD)の取り組み」を進めたいと,勉強会を開催
同じような考えのLinked Open Data Initiative(LODI)/ ATR Creativeの高橋さんと,
「オープンデータ(LOD)のイベント」を大阪イノベーションハブ(OIH)で開催するように…
Linked Open Dataチャレンジ2013の開催
大阪市さんが,イベント+LODチャレンジ向けに「オープンデータ」を提供して下される!
2014-
大阪イノベーションハブ(OIH)が,オープンデータの先進国であるイギリスの
The Open Data Institute (ODI) のアジア初のCity Nodeに!(2/17)
大阪(関西)初の「インターナショナル・オープンデータデイ」
LODチャレンジ2013にて,大阪市が「LODチャレンジデー賞」を受賞
2016/3/24 49
一
部
の
自
治
体
が
開
始
大
阪
で
も
急
展
開
事
例
紹
介
①
オープンデータフォーラムin橋本
52. 大阪市の施設情報・防災情報の
LOD+簡易検索システム
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 52
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
LODチャレンジ2013
「チャレンジデー賞」を受賞!
他のアプリを開発するときに,直接,利用できる仕組み
55. Osaka Innovation Hub
2016/3/24 55
• 世界市場に挑戦する起業家や技術
者が集まるビジネス創出支援拠点
• 「大阪から世界へ」をテーマに
年間約200回のプログラムを展開
• オープンデータ推進もOIHを拠点とし
て実施
http://www.innovation-osaka.jp/ja/
オープンデータフォーラムin橋本
56. Osaka Innovation Hub = ODI Osaka
2016/3/24 56
http://theodi.jp/
ODI Osakaは、イギリスODIに認定(2014/2/17)されたアジア初のCity Nodeとしてオープン
データによるイノベーションを推進する組織です。ビジネスインキュベーションを核とし、
オープンデータのスタートアップ支援を行います。ハッカソンやイベントを通じて、ハブとして
日本と世界をつなぐ役割を担います。( http://theodi.jp/about/ より)
オープンデータフォーラムin橋本
57. Civic Tech Osaka -大阪から考えるCivicTech-
2016/3/24 57
https://www.facebook.com/civictechosaka
2014年度
アイデアソン,ハッカソン,
アプリコンテスト,等を開催
2015年度
• NPOと連携したアイデアソン・
ハッカソン
• アプリコンテスト受賞作品を
利用した街歩きイベント
大阪市・市民局を中心とした取り組み
オープンデータフォーラムin橋本
61. Civic Hack OSAKA 2014〜行政といっしょにまちの未来をHack!〜
2014年:8/24(日)アイデアソン,8/30(日)ハッカソン
→技術者(3名)+公務員(2名)で「PUSH大阪」開発Teamを結成
→イベント後も開発を継続,アプリ公開へ
大阪から考えるCivic Techアプリコンテスト(大阪市主催)
にてWebサービス・アプリ部門の
「グランプリ」を受賞!(2015/3/21)
2016/3/24 61オープンデータフォーラムin橋本
「PUSH 大阪」開発の経緯
メンバー
・磯村 克彦
・上田 洋(Web版アプリ開発)※
・大西 裕子(iPhoneアプリ開発,
デザイン担当)
・木村 満秀(Web版アプリ開発)
・古崎 晃司(サーバアプリ開発)
・松村 亮平(iPhoneアプリ開発)※
・吉廣 之晴
※後に開発Teamに参加
69. 各自治体でよく使われるキーワード
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 69
キーワード 件数
施設 166
地域 159
福祉 154
住宅 149
介護 91
環境 86
消防 84
保育所 84
教育 81
法人 80
大阪市
キーワード 件数
障害 50
保育所 50
アルバイト 41
福祉 38
企業 35
介護 30
大学 30
市営 28
地下鉄 24
生活 20
横浜市
キーワード 件数
気象 167
牛 118
科学 55
美術 52
美術館 40
議会 37
大学 32
文化 32
乳幼児 22
感染症 19
金沢市
キーワード 件数
臨時職員 89
建設 83
定時 77
水道 60
空き家 41
保育所 31
住宅 29
議会 22
購入 22
市営 20
室蘭市
記事(タイトル)に含まれるキーワードTOP10
自治体毎に特徴のあるキーワードが現れている.
※「事業」など一般的なキーワードは除外しています.
73. PUSH大阪の今後の展開
• PUSH大阪&PUSH広報
• 自治体がHPで公開している広報情報(新着情報のRSS)を,
利用者のニーズ合わせて配信するアプリ・サービス
• “RSSという自治体HPに広く普及している形式”を活用するこ
とで,地域横断的な展開が可能(100以上の自治体に対応)
→今後,“オープンデータが自治体のCMS等に組み込まれた
際に可能となる仕組み”を先取りした事例!
• 「地域課題分析基盤」に向けた展開
• 80自治体を対象に1年間収集したデータをオープンデータ
(LOD)として公開(http://push.jp.net/data.html)
• いくつかの事例を通して,地域毎の特徴・時系列に沿った傾
向などを分析する為に,有用な情報源となり得ることを確認
• 今後,対象自治体の拡大・データ収集の継続と共に,他の
オープンデータなどと組み合わせることで,地域課題の分析
基盤として発展させていく予定
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 73
78. 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
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 78
85. 参考資料
• LODハッカソン関西 http://wp.lodosaka.jp/
※過去のイベントの資料,LODの技術解説等を掲載
• LODの公開
http://wp.lodosaka.jp/other/lod20150912kobe/
• LODへのクエリ(SPARQL)
http://wp.lodosaka.jp/other/lod20151123/
• LODチャレンジ http://lodc.jp/
• リンクト・オープン・データ・イニシアティブ(LODI)による
「Linked Open Data連続講義」 http://linkedopendata.jp/?cat=17
• 書籍: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
• 書籍:オープンデータ時代の標準Web API SPARQL,加藤文彦, 川
島秀一, 岡別府陽子, 山本泰智, 片山俊明,http://sparqlbook.jp/
2016/3/24 オープンデータフォーラムin橋本 85