LODで広がるオープンデータ活用の可能性

LODで広がる
オープンデータ活用の可能性
大阪大学産業科学研究所/
LODチャレンジ実行委員会関西支部長
古崎晃司
kozaki@ei.sanken.osaka-u.ac.jp
わかやまITカーニバル
2015/12/12

自己紹介
 コミュニティ活動
 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
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
2015/12/12 わかやまITカーニバル 2

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）
８７
１０１
８７
２１
５１
６７
５０
３４
６９
１２２
４４
１８
２０
１８
２４
１８
１３
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://lodc.jp
LODチャレンジ2015：作品募集中（2016年1月17日まで）
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

アーバンデータチャレンジ2015
関西圏からの受賞が
少ない（無いかも？）
ので，今年こそは．．．
2013年より毎年開催（今年で3回目）
課題解決型のコンテスト

LODハッカソン関西
• 2013年～，これまでに6回開催
• LODの技術資料の公開にも注力
http://wp.lodosaka.jp

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？
 Webアプリ等を作ったことがある方？
 Web（インターネット）を使ったことあ
る方？

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）の考え方と技術の概要
 LODの公開・利用
 和歌山県のオープンデータを例として
 LODの活用事例

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

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

オープンデータの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

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

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://wakayama-it-carnival.org/
「わかやまITカーニバル」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

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://wakayama-it-carnival.org/
「わかやまITカーニバル」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
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）

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/
• 技術的には，RDFというデータモデルを用いる．
－すべてのデータにURL(IRI)を与える
－名前付きのハイパーリンクでデータのつながりを表現
－Webと同様に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．

RDF（Linked Data）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URL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．

RDF（Linked Data）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．

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

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

2014/08/30

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

2014/08/30
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

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/ インフォボックスの例

DBpediaのデータ例（和歌山
県）
すべてのWikipediaの記事が
http://ja.dbpedia.org/resource/和歌山県
のようなURL(IRIでデータ化されている

DBpediaの元データ（和歌山
県）
主にこの部分
がRDFに変換
されている

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
Webブラウザ用
各種
アプリ向け

N3/Turtle表現の例

検索API（SPARQLエンドポイン
ト）によるLinked Dataへのアクセ
ス
http://jp.dbpedia.org/
SPARQL Endpoint
（Linked Data用の標準検索API）
※ここから，検索可能

SPARQL Endpointの例
サンプルクエリ集
http://wp.lodosaka.jp/tool/sparqlquery/
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
VirtuosoというRDF-DBを利用
「和歌山県」のデータ
を取得した例

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
• 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
• 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！？

LODの公開・利用
-和歌山県のオープンデータを例にして
• 和歌山県のオープンデータをLODとして
公開してみる
• 公開した和歌山県のLODを使ってみる
（検索してみる）

和歌山県のオープンデータの
LOD化：①元データの選択
例として，
「福祉のまちづくりマップに
掲載された公共施設一覧」
を選択

和歌山県のオープンデータの
LOD化：②元データの概要
元データの形式として，
「CSV」を選択

CSVからRDFへの変換
 LODの公開に用いるURL（IRI）の指定
 http://data.lodosaka.jp/kod/wakayama/list-of-public-
facilities#XXX とした（イベント用）
（※XXXは各データのID）
 データ記述に用いる語彙（リンクの名前に相当）の設定
 できるかぎり，RDFの標準語彙，および，IPA共通語彙基盤か
ら選択した
 DBｐｅｄｉａ（日本語版）とのリンクを追加
 なんでもLink（http://link.lodosaka.jp）を利用
 CSVからRDFへの変換の実行
 CSV2LOD（http://．．．．）を利用
 LODとして公開
 上記で指定したURLでRDFファイルを公開
 RDF-DBに格納し，SPARQLエンドポイントを公開
詳細情報はこちら
http://wp.lodosaka.jp/oth
er/lod20150912kobe/

公開したLOD：
Webブラウザでのアクセス
http://data.lodosaka.jp/kod/wakayama/list-of-public-facilities#30200
といったURL（IRI）でアクセス可能
今回は，
RDF/Turtle形式
のみで公開

Linked Dataブラウザでのアクセ
ス
http://www.kanzaki.com/works/2014/pub/ld-browserを利用
データの可視化

和歌山県の公共施設LODの詳細
詳細はLODハッカソン関西のページで公開
http://wp.lodosaka.jp/other/lod20151123/

SPARQLエンドポイントの公開
Query -> new
を選択し，検索画面へ
AllegroGraph
というRDF-DBを利用
http://lod.hozo.jp/repositories/kod
（他の関西のLODも一緒に公開されています）

ハンズオン用の
SPARQLエンドポイント

SPARQLエンドポイントの公開

クエリ例
 関西オープンデータディ（2015/11/23開催）にて
作成された「和歌山県のLODを利用したクエリ」
 地下フロアのある施設一覧（byおかもと）
prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
prefix ldo: <http://data.lodosaka.jp/property#>
prefix ic: <http://imi.ipa.go.jp/ns/core/rdf#>
select *
From <http://data.lodosaka.jp/kod/wakayama/list-of-public-facilities>
where {
?a rdfs:label ?place;
ldo:階数 ?floor;
ic:住所 ?address.
FILTER(regex(str(?floor), "地下" )) .
}
[実行結果 http://goo.gl/JpSDAI]

クエリ例
 車椅子利用が可能かつ施設内に常備されている施設一覧
（byおかもと）
select ?name ?address ?index ?guid ?equip ?other
where {
?a rdfs:label ?name;
ic:住所 ?address;
ldo:敷地内の状況及び施設入口 ?index;
ldo:誘導施設 ?guid;
ldo:案内設備 ?equip;
ldo:その他の設備 ?other.
FILTER(regex(str(?index), "車椅子利用：可" )) .
FILTER(regex(str(?other), "車椅子の常備有り" )) . }
[実行結果
http://goo.gl/jXSEfX]
[実行結果
http://goo.gl/jXSEfX ]
http://goo.gl/jXSEfX

クエリ例
 各市町村別、２４時間営業の施設の数（byよしだ）
select ?city ( count (?city) AS ?num )
where {
{ ?a ic:市町村 ?city;
ic:利用可能時間 ?time.
FILTER(regex(str(?time), '終日|２４時間|24時間' )).
}
} group by ?city
order by DESC( ?num)
[実行結果
http://goo.gl/CA260m ]

クエリ例
 各市町村別、２４時間営業の施設の数を，24時間営業が
5件以上ある自治体のみにしぼって表示（byよしだ）
select ?city ( count (?city) AS ?num )
where
{ ?a ic:市町村 ?city;
ic:利用可能時間 ?time.
FILTER(regex(str(?time), '終日|２４時間|24時間' )). }
group by ?city
having (?num>=5)
order by DESC( ?num)
[実行結果
http://goo.gl/uKw6X4]

クエリ例：
和歌山県LOD×DBpedia
 「DBpediaとのリンクがある（＝Wikipediaに
記事がある）」公共施設一覧
select distinct *
where {
?s ldo:dbp-ja-link ?dbp.
?s rdfs:label ?l.
}
約1,500の施設のうち，
141施設にDBpediaとのリンクがある
（※名前の一致でリンクをしているため，精査が必要）
[実行結果
http://goo.gl/npeIod]

クエリ例：
 「元の公共施設データ」(例：和歌山市立博物館)

 「DBpediaから得られるデータ」
select distinct *
where {
<http://data.lodosaka.jp/kod/wakayama/list-of-public-facilities#31404>
ldo:dbp-ja-link ?dbp.
?dbp ?dbp_prop ?dbp_o. }
select distinct *
where {
<http://data.lodosaka.jp/kod/wakayama/list-of-public-facilities#31404>
ldo:dbp-ja-link ?dbp;
?p ?o. }
[実行結果
http://goo.gl/CYDeqW]
[実行結果
http://goo.gl/h3QBSC]

クエリ例：
 「DBpediaから得られる主なデータ」一覧
PREFIX dbpedia-owl: <http://dbpedia.org/ontology/>
select distinct *
where {
GRAPH <http://data.lodosaka.jp/kod/wakayama/list-of-public-facilities>
{?s ldo:dbp-ja-link ?dbp.
# ?s ?p ?o.
}
?dbp ?dp ?do.
FILTER (?dp != dbpedia-owl:wikiPageWikiLink) .
FILTER (?dp != dbpedia-owl:wikiPageRevisionID) .
FILTER (?dp != dbpedia-owl:wikiPageLength) .
FILTER (?dp != dbpedia-owl:wikiPageID) .
FILTER (?dp != <http://ja.dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate>) .
FILTER (?dp != dbpedia-owl:wikiPageExternalLink) .
FILTER (?dp != dbpedia-owl:wikiPageRedirects) .
FILTER (?dp != dbpedia-owl:wikiPageOutDegree) .
FILTER (?dp != rdf:type) .
FILTER (?dp != <http://purl.org/dc/terms/subject>) .
FILTER (?dp != <http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf>) .
}
「足りないデータ」を
「DBpediaのデータ
（≒Wikipediaの情報）」
から補足できる！

クエリ例：
 「元の公共施設データ」にはない「緯度経度」を
DBpediaから取得して表示
PREFIX dbpedia-owl: <http://dbpedia.org/ontology/>
prefix geo: <http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#>
select distinct *
where {
GRAPH <http://data.lodosaka.jp/kod/wakayama/list-of-public-facilities>
{?s ldo:dbp-ja-link ?dbp. }
?dbp geo:long ?long.
?dbp geo:lat ?lat.
}
[実行結果
http://goo.gl/ojxi70]

Linked Open Data (LOD)
の活用事例

SPARQL Timeliner
2015/12/12 51
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/

大阪市の施設情報・防災情報の
LOD＋簡易検索システム
2015/12/12 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
他のアプリを開発するときに，直接，利用できる仕組み
チャレンジデー賞

大阪市の工業推移（統計データ）
のLOD化＋可視化
大阪市の統計データを
LinkData.orgでLOD化し，
Ａｐｐ.LinkData.orgで可視化
アプリを開発
http://app.linkdata.org/app/app1s536i
他のデータについても同様の可視化が可能
→後日のイベントで他のデータ（４～６事例）にも適用
アプリクリエータ賞

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！
2015/12/12 54
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）

大阪市の警察署・交番と犯罪発生地点の
重ね合わせ
2015/12/12 55
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）

「ソウルフード」を選んで「地元率」を調
べるWebサービスです．
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）を表示します．
「地元率」の計算
「地元」（都道府県）と「ソウルフード」
を選択して，ボタンを押すと，「地元
率」を計算し，結果を表示します．
選択した料理の「地元率」と合わせて，
• 「元としたデータの詳細（材料の地元率）」
• その地域（「地元」）で「地元率が高い料理
のランキング」
• 「地元率」を高めるための参考情報
が提示されます．
http://mij.hozo.jp/
メイド・イン「地
元」
アイデア部門「最優秀賞」

「PUSH 大阪」＆「PUSH 広報」
• 「行政が発信する情報が，なかなか市民に届かない」という課題を，
ユーザが「関心のある情報のみを，簡単に取得できる仕組み」で解決！
• 自治体HPの更新情報（RSS）を自動的に取得する共に，「カテゴリ」や
「対象者」などのメタデータを自動付与し，ニーズに合わせた検索を実現
• 既存のデータをそのまま利用しているため，本サービスの導入・運営の
ための作業コストは，ほとんど不要
PUSH大阪の仕組み
http://push.jp.net/ にて，iOS版＆Webアプリを公開
現在（2015/02/21）
80都市に対応！

「PUSH大阪」の最新版（Web版）
2015/12/12 58
取得データの統計
対象地域の地図
表示＆選択
関連するオープン
データの表示（β版）

まとめ:LODの公開と活用
• オープンデータをLODとして公開することのメリット
• 既存のLODと「つなげる」ことで，相互にデータを補完
することが出来る
• Webの標準技術を用いたデータアクセス
• URL（IRI）によるグローバルなIDの提供
• URL（IRI）によるデータアクセス（＝Webと同じ）
• 標準化されたAPIとしてのSPARQLエンドポイント
• これらに基づく「共通アプリの開発」が簡単
• デメリット
• なれないと，少し複雑に感じる？

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/
2015/12/12

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