Linked Open Data(LOD)の技術解説講義シリーズの第1回です。今回は、LODのあらましで、今後の講義へのイントロダクションになっています。

1. 1
オープンデータからLinked Open Dataへ
武田英明
takeda@nii.ac.jp @takechan2000
リンクト・オープン・データ・イニシアティブ
LODI/Linked Open Data初心者向け連続講座第1回 2014年5月26日 さくらWORKS<関内>

2. 2
LODI/Linked Open Data初心者向け連続講座
講義の構成（1）オープンデータ
からLinked Open
Dataへ
（2）情報の構造化
（3）RDF入門
（4）スキーマとURI
（5）LODの作り方・使
い方
（6）LODシステム実
践紹介
LODの枠組み全体を紹介
技術的な基礎知識
LODに関わる個々
の技術の紹介
実例の紹介

3. 3
今後の予定
第2回 6/2（月）▼情報の構造化（大向一輝）
• LODへの最初の一歩として、情報を秩序立てて整理し、使い勝手を高める「構造化」について考えます。
図書館の情報や統計データを取り上げ、人にとっての構造化、コンピュータにとっての構造化の違いや
シンタックス・セマンティクスといった概念を紹介します。
第3回 6/9（月）▼RDF入門（小出誠二）
• RDF (Resource Description Framework) は，もともとはウェブ上に存在する資源(resource)についての
データ(メタデータ)を記述するために定められたものですが，今日ではリンクト・オープンデータ(Linked
Open Data，LOD)を理解して使いこなすうえで，必須のものとなっています．ひろく一般のRDFの初心者
を対象に，RDFの基礎から始めてさらに実務に進む手引きとなるように，最近のRDFに関する進歩も取り
入れつつ講義します．
第４回 6/23（月）▼スキーマとURI（加藤文彦）
• 再利用しやすいデータを作成して共有するためには，データの構造やデータの中で使われる語彙を共通
にしたり，逆に違いを明確にしたりする必要があります．RDFにおいてそれらを実現する仕組みであるス
キーマとURIについて紹介します．
第５回 6/26（木）▼LODの作り方・使い方（松村冬子）
• これまで学んできたLODやRDFを実践的に作り，使う方法について講義します．日頃，データ管理によく
用いられる表形式のデータを無料ツールを使ってLODに変換する方法や，公開されているLODから
SPARQLと呼ばれる問合せ言語を使って，欲しいデータを引き出す方法について学んでいきます．
第6回 7/7（月）▼LODシステム実践紹介（小林巌生）
• LODを採用したシステム設計について実際の二つの例をもとに解説します。ヨコハマ・アート・LODでは、
公益財団法人横浜市芸術文化振興財団が管理する複数のウェブシステムをLODで統合し、データの共
有を実現しています。SPARQLエンドポイントを活用したアプリの開発などデータの応用例も広がってい
ます。かなざわ育なび.netでは市役所内の複数の原課によってそれぞれ管理されていたデータをLODに
よって統合して子育て世帯向けの情報提供サービスを実現しました。また、地域でのLODの実践につい
て今後の展望についても紹介します。

4. 4
あらまし
• オープンデータとは
• Linked Data/Linked Open Data(LOD)とは
• Linked Dataを作る、公開する
• Linked Dataを使う

5. 5
オープンデータ

6. 6

7. 7
オープンデータとは
• データを公開するということ？
• 情報公開とは違うの？

8. 8
オープンデータとは
• オープンデータとは、誰でも自由に使えて再
利用もでき、かつ再配布できるようなデータで
ある。課すべき決まりは、たかだか「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/
• “A piece of data or content is open if anyone is free
to use, reuse, and redistribute it — subject only, at
most, to the requirement to attribute and/or share-
alike.” http://opendefinition.org/

9. 9
オープンデータとは
• 利用できる、そしてアクセスできる
– データ全体を丸ごと使えないといけないし、再作成に必要以上
のコストがかかってはいけない。望ましいのは、インターネット
経由でダウンロードできるようにすることだ。また、データは使
いやすく変更可能な形式で存在しなければならない。
• 再利用と再配布ができる
– データを提供するにあたって、再利用や再配布を許可しなけ
ればならない。また、他のデータセットと組み合わせて使うこと
も許可しなければならない。
• 誰でも使える
– 誰もが利用、再利用、再配布をできなければならない。データ
の使い道、人種、所属団体などによる差別をしてはいけない。
たとえば「非営利目的での利用に限る」などという制限をすると
商用での利用を制限してしまうし「教育目的での利用に限る」
などの制限も許されない。
http://opendatahandbook.org/ja/what-is-open-data/

10. 10
データは情報流通社会の資源
自由に利用 自由に再加工 自由に再配布
石黒毅雄さん

11. 11
オープンデータに必要なもの
• オープンライセンス
• 機械可読フォーマット

12. 12
オープンライセンス
• 情報を最小限の制約以外で自由に使うことを
許すライセンス
CC0
権利放棄
CC BY
表示
CC BY-SA
表示 - 継承
CC BY-NC
表示 – 非営利
CC BY-ND
表示 – 改変禁止
CC BY-NC-SA
表示 -非営利-継承
CC BY-NC-ND
表示 -非営利-改変禁止
全ての権利の主張
CCライセンス
いくつかの権利の主張
オープンライセンス

13. 13
機械可読フォーマット
• 再利用性を高める
– 内容を切ったり、はったりできること
• 機械（コンピュータ）が内容を処理できる形式
が望ましい
– 特定のプログラムで処理できる
– オープンなフォーマットで公開
– Webのようにつながる

14. 14
東日本大震災の教訓
～東京電力計画データの例～
１．東京電力が計画停電の予定をPDFで公開

15. 15
東日本大震災の教訓
～東京電力計画データの例～
２．誰かがcsvに変換して公開
http://code.xenophy.com/?p=1323

16. 16
東日本大震災の教訓
～東京電力計画データの例～
３．誰かがアプリケーションにして公開

17. 17
オープンデータへの５つのステップ
どんなフォーマットでよいからオープンラインセスでデー
タ公開 例：PDF, jpg
コンピュータが処理可能なフォーマットで公開
例：xls, doc
オープンに利用できるフォーマットで公開
例：csv
RDF（とSPARQL）でデータ公開
例：RDFa, RDFストア
他へのリンクを入
れたデータを公開

18. 18
オープンデータによる情報流通
• これまでの公共情報の流通
公共機関など
市民
情報提供
必要なデータを
必要な方法で
請求、要望
様々な要望
に応えるの
は大変
我々の要望
に応えてく
れないなあ

19. 19
オープンデータによる情報流通
公共機関など
市民
要求、要望
のシェア
サードバーティ＝市民、プログラマー、企業
データの
み公開
欲しい方式
（形式、アプリ）へ

20. 20
公開データ 公開アプリケーション

21. 21http://fukuno.jig.jp/2012/wcconcierge(c)taisukef CED

22. 22
オープンデータへの５つのステップ
どんなフォーマットでよいからオープンラインセスでデー
タ公開 例：PDF, jpg
コンピュータが処理可能なフォーマットで公開
例：xls, doc
オープンに利用できるフォーマットで公開
例：csv
RDF（とSPARQL）でデータ公開
例：RDFa, RDFストア
他へのリンクを入
れたデータを公開

23. 23
データの公開、共有
Linked Data
Linked Open Data (LOD)

24. 24
文書のWeb

25. 25
データのWeb
このデータに
対応する別の
データ
このデータに
別のデータと
同じ
この属性の意
味は？
異なるデータ源のデータが相互に結びつく

26. 26
沢山のデータがあっても、つながっていない…

27. 27
Linked Open Data (LOD)
• オープンでリンクできるデータ
– 今のWebが“文書のWeb” 、LODは“データのWeb”
• Linked Dataの4原則
– 事物をURIを使って名前付けしよう
– 事物の参照がHTTP URIでできるようにしよう
– URIを参照したときに関連情報が手に入るようにしよ
う
– 外部へのリンクも含めよう
（必ずしもオープンとは限らない⇒Linked Data）

28. 28
Linked Dataの記述のしかた
• RDF(+RDFS, OWL)の利用
– 簡便な記述方法：<主語> <述語> <目的語> .
<http://www-kasm.nii.ac.jp/~takeda#me> rdfs:type foaf:Person .
<http://www-kasm.nii.ac.jp/~takeda#me> foaf:name “武田英明” .
<http://www-kasm.nii.ac.jp/~takeda#me> foaf:gender “male” .
<http://www-kasm.nii.ac.jp/~takeda#me> foaf:knows
<http://southampton.rkbexplorer.com/id/person07113> .
http://www-kasm.nii.ac.jp/
~takeda#me
http://southampton.rkbexplorer.com
/id/person07113
foaf:knows
foaf:Person
rdfs:type
“武田英明” “male”
foaf:name foaf:gender

29. 29
“1955-06-08”
Linked Dataの記述
http://www-kasm.nii.ac.jp/
~takeda#me
http://southampton.rkbexplorer.com/
id/person-07113
foaf:knows
foaf:Person
rdfs:type
foaf:name foaf:gender
<http://dbpedia.org/resource/Tim_Berners-Lee>
owl:sameAs
dbpprop:birthDatedbpprop:birthPlacedbpprop:name
dbpedia:Computer_scientist
dbpprop:occupation
“武田英明” “male”
“London, England”“Sir Tim Berners-Lee”

30. 30
LOD Cloud
(Linking Open Data)

31. 31
http://en.wikipedia.org/wiki/Tokyo

32. 32
http://dbpedia.org/page/To

33. 33
日本のLinked Data Cloud

34. 34

35. 35

36. 36
dbp:サイボーグ009
dbp-owl:
ComicsCreator
dbp:石ノ森章太郎
rdfs:label
rdf:type
rdfs:label
dbp-prop:生年
dbp-owl:notableWork
dbp-owl:award
dbp-owl:birthPlace
rdf:type
サイボーグ009
宮城県
1938
rdf:type
rdfs:label
dbp-owl:leaderName
dbp:手塚治虫
文化賞
dbp-owl:Comics
rdf:type
石ノ森章太郎
foaf:Person
dbp:宮城県
dbp-owl:AdministrativeRegion
dbp:いがらしみきお

37. 37

38. 38
Linked Dataをどうやって作るか？
• データの書くフォーマットを決める⇒スキーマ設計
– 既存のスキーマを探す
– そのまま使う／選択する／追加する
– スキーマを公開する
• データをスキーマに則って書き出す
– 一つ一つを手で書く
– データを一括してRDFに変換する／変換プログラム
– 公開する
• ダンプファイル
• SPARQL Endpoint
• dereferenceable

39. 39
スキーマの設計とは
作品タイトル：タピスリーの裸婦
作者：藤田嗣治
制作年：1923
ジャンル：絵画油彩その他
サイズ：126.0x96.0
収蔵館：京都国立近代美術館
…
作品タイトル：タピスリーの裸婦
作者：藤田嗣治
制作年：1923
ジャンル：絵画油彩その他
サイズ：126.0x96.0
収蔵館：京都国立近代美術館
…
作品タイトル：タピスリーの裸婦
作者：藤田嗣治
制作年：1923
ジャンル：絵画油彩その他
サイズ：126.0x96.0
収蔵館：京都国立近代美術館
…
lodac:Work Property(一部項目省略)
資料分類 lodac:genre
文化財 lodac:culturalAssets
制作者 dc:creator / dc11:creator
国籍 crm:P7_took_place_at
作品名 dc:title / skos:prefLabel
作品名読み dc:title @ja-hrkt / skos:altLabel
作品名英語 dc:title @en / skos:altLabel
銘文 crm:P62I_is_depicted_by
印章 crm:P65_shows_visual_item
員数 crm:P57_has_number_of_parts
コレクション dc:isPartOf
制作年 dc:created
推定始年 lodac:estimatedStartYear
材質 dc:medium / crm:P45_consists_of
１．どんな単位で情報をまとめるか
２．どんな項目があるのか
３．項目の値は文字や数字、それとも他の情報へのリンク？（リテラルあるいはリソース）
１．この項目は既存のスキーマにあるか。
あるなら使おう
２．ないなら自分で定義しよう
Dublin Core (dc)
SKOS Simple Knowledge
Organization System (skos)
CDOC-CRM

40. 40
データのつながりを作る
下村観山@ja
foaf:name
SHOMOMURA,
Kanzan@en
foaf:name
lodac:creates
crm:P98I_was_born
1873
作者のスキーマ
木の間の秋@ja
dc:title
Autumn Among
Trees@en
dc:title
1907
dc:created
作品のスキーマ 作品のリソース
skos:prefLabel
収蔵館のスキーマ
1952
dc:created
東京国立近代美術館
dc:references
DBpedia (Wikipedia)
外部のリソース
crm:P55_has_c
urrent_location
収蔵館の
リソース
作品のリソース
dc:creator

41. 41
データを作る
• 既存のデータを一括して変換する
– csvから変換する
• Open refine
• Linkdata.org
• RDBからその都度変換する
– D2R
• 公開も同時

42. 42
RDF refine
• Open refine
– テーブル型のデータの洗練、変換ツール
• RDF refine
– Open refineの拡張
– RDFSの設定とそれに基づくRDF出力

43. 43

44. 44

45. 45
Linkdata.org
• 理研が開発
• csvを読み込んで簡単にRDF化

46. 46
D2R
• RDBからマッピングを通じ
てRDFを出力
• マッピングファイル
– 例
@prefix geo: <http://www.w3.org/2003/01/geo/wgs84_pos#> .
map:posts_lat a d2rq:PropertyBridge;
d2rq:belongsToClassMap map:posts;
d2rq:property geo:lat;
d2rq:propertyDefinitionLabel "posts lat";
d2rq:sqlExpression "posts.lat / (60.0 * 60.0 * 1000.0)";
d2rq:datatype xsd:double;
.
From http://qiita.com/sawamur@github/items/02b3ddfa3187df300342

47. 47
データを公開する
• ダンプファイル
– RDFデータをファイルとして置く。
• SPARQL Endpoint
– データベースから自由にほしいデータを抜き出す
• Dereferenceable
– 個別のURI(IRI)にアクセスすると、それに関連した
RDFを返す（それを主語とするRDFとか）

48. 48
SPARQL
• RDFデータ問い合わせ言語
• SQLに似た構造
PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
SELECT ?name
WHERE {
?person foaf:name ?name .
}
クエリの変数
クエリのパターン (Turtle 形式)
クエリのフォーム
RDF Store
(RDF Database)
SPAQL
Query
SPARQL Query Language for RDF
W3C Recommendation 15 January 2008
http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/

49. 49
Linked Dataをどうやって使うのか
Things Things Things Things Things
Linked Data
ブラウザ
Linked Data
サーチエンジン
Linked Data
マッシュアップ
SPARQL
RDF Store

50. 50
Tabulator

51. 51
http://sindice.co

52. 52

53. 53
施 設
ユーザ
Yokohama Art Spot
RDF
ストア
SPARQL
エンドポイント
RDF
ストア
SPARQL
エンドポイント
LODAC Museum
横浜LOD
作品
所蔵館
アーティスト
アーティス
ト
施設
イベント
Yokohama Art Spot の構成
全体マップ表示における処理
施設
イベント
HTML
JavaScript
Python
SPARQLWrapper
OWLIM SE
ARC2
RDF
ストア
SPARQL
エンドポイント
PinQA
質問
回答
ユーザ
SPARQL
JSON
D2R
スポット

54. 54
施設情報ページにおける情報取得と表示
標準化された形式で記述
ユーザに適した表示が
簡単に実現可能
利用

55. 55
育なび.net

56. 56
育なび.netのシステム
育なび.net
保育園
データ
保育所
空き状況
データ
医療機関
データ
防災・減災
データ
他
元データはExcel
RDFに変換
RDFストア
データ格納
SPARQLを発行
レスポンス
Webサーバ ブラウザ

57. 57
育なび.net
公園データ
広域避難場所データ 駐車場データ
健康遊具データ

58. 58
まとめ
• オープンデータの５つのステップ
– オープンライセンス
– 機械可読フォーマット
– データ供給者⇔サードパーティー⇔データ利用
者
• Linked Open Data (LOD)
– “データのWeb”、つながるデータ
• データの再利用性を高める
– LODの作り方
• スキーマ設計、データ生成、データ公開
– LODの使い方
• SPARQL、マッシュアップ

59. 59
LODI/Linked Open Data初心者向け連続講座
講義の構成
（1）オープンデータ
からLinked Open
Dataへ
（2）情報の構造化
（3）RDF入門
（4）スキーマとURI
（5）LODの作り方・使
い方
（6）LODシステム実
践紹介
LODの枠組み全体を紹介
技術的な基礎知識
LODに関わる個々
の技術の紹介
実例の紹介

60. 60
今後の予定
第2回 6/2（月）▼情報の構造化（大向一輝）
• LODへの最初の一歩として、情報を秩序立てて整理し、使い勝手を高める「構造化」について考えます。
図書館の情報や統計データを取り上げ、人にとっての構造化、コンピュータにとっての構造化の違いや
シンタックス・セマンティクスといった概念を紹介します。
第3回 6/9（月）▼RDF入門（小出誠二）
• RDF (Resource Description Framework) は，もともとはウェブ上に存在する資源(resource)についての
データ(メタデータ)を記述するために定められたものですが，今日ではリンクト・オープンデータ(Linked
Open Data，LOD)を理解して使いこなすうえで，必須のものとなっています．ひろく一般のRDFの初心者
を対象に，RDFの基礎から始めてさらに実務に進む手引きとなるように，最近のRDFに関する進歩も取り
入れつつ講義します．
第４回 6/23（月）▼スキーマとURI（加藤文彦）
• 再利用しやすいデータを作成して共有するためには，データの構造やデータの中で使われる語彙を共通
にしたり，逆に違いを明確にしたりする必要があります．RDFにおいてそれらを実現する仕組みであるス
キーマとURIについて紹介します．
第５回 6/26（木）▼LODの作り方・使い方（松村冬子）
• これまで学んできたLODやRDFを実践的に作り，使う方法について講義します．日頃，データ管理によく
用いられる表形式のデータを無料ツールを使ってLODに変換する方法や，公開されているLODから
SPARQLと呼ばれる問合せ言語を使って，欲しいデータを引き出す方法について学んでいきます．
第6回 7/7（月）▼LODシステム実践紹介（小林巌生）
• LODを採用したシステム設計について実際の二つの例をもとに解説します。ヨコハマ・アート・LODでは、
公益財団法人横浜市芸術文化振興財団が管理する複数のウェブシステムをLODで統合し、データの共
有を実現しています。SPARQLエンドポイントを活用したアプリの開発などデータの応用例も広がってい
ます。かなざわ育なび.netでは市役所内の複数の原課によってそれぞれ管理されていたデータをLODに
よって統合して子育て世帯向けの情報提供サービスを実現しました。また、地域でのLODの実践につい
て今後の展望についても紹介します。