導入検討中および実証実験中のものを含みます。 情報収集および編集をお手伝い頂ける方を探しております。

「自分で作る可視化アプリ」を利用し、「オープンデータで作る全国避難場所マップ」に集約されている地図をマッピングしました。

本提案は「オープンデータ等を活用した投票率改善策」に関するアイデアです。

BYは主催の須坂市臥竜公園管理事務所になります

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※※※　システム停止中　※※※ - Resource Propagation Algorithm (RPA)は、観光領域のLinked Dataにおける潜在的なリンクを推定するアルゴリズムです。 - 推定可能なLinked Dataのファイルサイズを最大1MBに制限しています。 - 述語のマッピングとグラフデータの作成のために観光語彙基盤を用いています。 - キーワードのリンク推定のためにDBpedia Japaneseを用いています。 - 都道府県，及び市区町村のリンク推定のためにIPAdicを用いています。 - Linked Dataのグラフ構造に基づいたキーワードのリンク推定が可能です。 - 非ネスト構造のTurtleデータのみ対応しています。 　（LinkData.org上で公開されているTurtleデータを推定可能です。） - オープンソースソフトウェア (OSS) として公開予定です。 - 開発言語：バックグラウンド処理 C/C++，ユーザインタフェース PHP - 成果物：観光語彙基盤、用語辞書（DBpediaKnowledge）、RPA ■背景 　Linked Dataは、Uniform Resource Identifier (URI) を用いてウェブ上に存在するリソースのメタデータを記述したデータです。Linked Dataがオープンデータとして公開されたLinked Open Data (LOD)は、次世代のウェブであるセマンティックウェブ（＝データのウェブ）の形成に寄与する重要な存在となっており、世界的にLODの公開件数が飛躍的に増加しています。 ※本記事では、便宜上、Internationalized Resource Identifier (URI)とURIを同じ概念として取り扱います。 ■課題 　Linked Dataは、その名称の通り、リンクされたデータです。 　リンクされたデータを作成するためには、目的語を可能な限りURIで記述することが求められます。リソースをURIで記述することで、他のLODで定義された意味概念を継承することができます。これにより、各LODにおける同一リソースの意味概念の相違が緩和されるだけでなく、横断的なリンクにより様々なLODを1つのデータセット（集合知）として取り扱うことが可能になります。 　2018年1月14日時点において、DBpedia Japaneseは、110,717,052 triplesのうち88,646,313 triplesの目的語がURI型 (xsd:anyURI)で記述されており、実に約80%の目的語が他のリソースを参照していることになります。また、電子情報通信学会の文献検索システムI-Scoverは、14,919,055 triplesのうち5,334,252 triples (約36%) の目的語がURI型で記述されており、文献や著者、組織、イベントなどのクラスで管理されたリソースを横断的に関係付けています。LODStats (http://stats.lod2.eu/)によると、192,230,648 triplesのうち46,061,873 triples (約24%) の目的語は、URI型で記述されていることを報告しています。 　しかし、DBpediaやI-Scoverのようにリンクされたデータは比較的少数であり、孤立状態にあるLODが多数存在します。例えば、LinkData.orgに登録されている6,123件のTurtleデータを調査したところ、22,410,700 triplesのうち920,303 triples (約4%) の目的語がURI型で記述されていることが分かりました。また、DBpedia Japaneseには21,452種類の述語が用いられているのに対して、LinkData.orgに登録されているデータセット群は計32,491種類の述語が用いられていることから、Linked Dataの二次利用が難しい現状にあると考えられます。つまり、データセット単位で個別にアプリケーションソフトウェアを実装する必要があるようです。 ■目的 　Linked Dataの潜在的なリンクを推定できるResource Propagation Algorithm (RPA) を提案し、Linked Dataの二次利用促進を図ります。今回は、観光領域のLinked Dataを対象としてRPAの研究開発を進め、有効性を確認した後に様々な領域のLinked Dataを対象とした潜在的なリンクの推定を目指します。 　

大学案内LODでは，各大学にある学部・学科などの教育内容を世に知らせるためのLinked Open Dataとして作成する． 各大学は，現在，アドミッションポリシー，カリキュラムポリシー，ディプロマポリシーの3ポリシーの作成が求められている． これらに基づき，入学から卒業に至るまでの教育内容，過去の入試や就職に関する実績の紹介多大な労力を投入して「大学案内」として作成し，さらに，進学情報を扱う各企業のWebページや大学ポートレートへの情報提供を行っている． 大学からの情報提供は，重複することも多く，各提供先への情報の正確性，更新頻度などの違いから，大学の内容を知る上で不正確な情報による誤解などが生じる危険性がある． そこで，本アイデアは，各大学の「大学案内」にあるような大学の教育内容と入試に関する情報をLOD化することで，著作権処理の手間を低減する． また，一元的に大学が発信する情報を統制可能とし，正確性や利便性を高めることを目的とするものである．

〜 地方の歴史を観光資源に 〜 金沢の街は戦災を免れ、百万石の財力が作った寺社仏閣、江戸時代の道筋や用水などが多く残っています。 古地図を見ながら歩けば、それまでは気にならなかった「路傍に残る石組み」「道幅の変化」「ちょっとした高低差」など普通に歩くだけでは気づくことが出来ない昔の姿が感じられます。 そして古地図には無い道や用水の暗渠化などから街の発展を知るという楽しみもあります。 検索機能では、茶の湯に携わってる方ならご存知の「千　宗室」や「本阿弥光甫」など有名人の屋敷があった場所もわかるほか、「大工」や「石切」「板前」「いしゃ」「外科」「掃除坊主」「馬のり」などいろいろな職業の人を探すのも楽しいです。 時代小説に出てきたあの人がどこに住んでいたのか　など検索してみるのもいいと思いますよ。 金沢市民のみならず、金沢へ観光に来た方も、このアプリを片手に金沢の旅を楽しんでみてはいかがでしょうか。 ●「古今金澤」の特徴 ＜絵図上での現在位置表示機能＞ 古い絵図では重要なものが大きめに描かれていたり向きが正確ではなかったり、場所ごとに細かなズレがあり全体として現在の地図と重なることはありません。 「古今金澤」では金沢工業大学との共同研究で得られた正確な補正データを使い、独自のズレ補正によって現在位置を表示しています。 ＜強力な検索機能＞ 絵図にくずし字で記載されている寺社名や人名の検索が可能で、検索結果は現在の地図と絵図上に表示。 また、絵図上に書かれたくずし字を長押しすると書かれた文字がふき出しで表示され、ふき出しをタップするとWeb検索ができます。 江戸時代の金沢について書かれた金澤古蹟志（かなざわこせきし）に記載された場所の検索も可能で、その場所についての記述内容を閲覧できます。 ＜古絵図との写真撮影機能＞ 古い町並みが残っている金沢。昔からある道路や今は地中に隠れてしまった用水等の写真を、その場の古絵図・現在の地図と共に写真に収めることができます。撮影した写真は簡単にFacebookやTwitterで共有可能です。 ●利用しているオープンデータ 石川県金沢市が公開している下記 ・　歴史のまちしるべ標柱一覧 ・　坂道標柱一覧 ・　用水・字地・街道標柱一覧 ・　寺院・文化財等の解説文 ●その他許可をいただき利用させていただいているデータ ・寛文七年金沢図（石川県立図書館　様） 　デジタル化されたデータを利用させていただきました。 ・位置補正データ（金沢工業大学 環境・建築学部建築系建築デザイン学科 増田研究室） 　古地図と現在地図の位置情報について共同研究させいていただきました。 ・古地図上の人名データ（金沢城調査研究所 木越所長　様） 　古地図上にくずし字で記載された寺社や人名を全て活字にしたデータを利用させていただいております。 　これらを古地図にマッピングし、くずし字で記載された人名を長押しすることで活字が表示されます。 　表示された活字をタップすればGoogle検索できます。 ・金澤古蹟志（金沢市立玉川図書館） 　江戸時代に加賀藩に仕えていた武士が記載した金沢の百科事典とも言われる歴史書。地名の由来や逸話などが十二編３４巻にまとめられています。 　金沢市立玉川図書館のサーバで公開されている金沢古蹟志へのリンクを張らせていただいております。 　https://www2.lib.kanazawa.ishikawa.jp/reference/kosekishi.htm ・金澤古蹟志との関連場所データ（金沢歴活主宰　安藤 竜 様） 　金澤古蹟志に記載されている内容から関連する場所を見つけ出し、金澤古蹟志の記載箇所と位置情報のリンクデータを作成していただきました。

福岡市のBrigadeです。一緒にやっていく方を募集！

ゴミ散布の状態をデータ化し、問題解決までアプローチする活動です。

20150511作成

観光語彙基盤は、観光領域の事物を記述するためのプロパティを提供するデータセットです。以下の名前空間で観光語彙基盤を提供しています。 http://www.tourism.property/# 述語変換器は、任意のLinked Dataを観光語彙基盤に準拠したプロパティに変換します。 http://lod.ce.fit.ac.jp/converter/ ■観光語彙基盤の主な特徴 - 観光領域のLinked Dataを体系的に記述できます。 - URI型の目的語を参照する述語が中心に定義されています。 - 述語のマッピング機能を有しています。 - 述語を考慮したグラフデータを作成できます。 ■述語変換器の主な特徴 - 述語変換器は、任意のLinked Dataを観光語彙基盤に準拠したLinked Dataに変換します。 - LinkData.orgで公開されているRDFデータに対応しています。 - 開発言語：バックグラウンド処理 C/C++，ユーザインタフェース PHP ■着想に至った経緯 　Linked Open Data(LOD)は、Resource Description Framework (RDF) に基づいて主語、述語、目的語の3つ組 (triple)で構成されたオープンデータです。述語は、主語と目的語の意味関係を表現する重要な存在であり、オープンデータの二次利用促進や知識処理の効率化を図るために、述語の再開発を避けることが望ましいと考えられます。

　私たちは、住民や観光客が京都の歴史や文化、伝統的な美しい街並みを自転車で楽しむためのサービスをデザイン！スマートフォン等のモバイル環境に対応した共創型公共サービス「chariP naVi」を考えました。 　京都市の人口は147万人、年間観光客数は5,522万人であり、この多くが駐輪場など自転車環境に何らかの不満を抱えているか、必要な情報を持っていない事が分かりました。そこで、私たちは徹底したUI/UXとデザイン思考、さらにはアジャイル開発の融合による使っていいね！を実現するサービスを考えました。

本データはオープンデータを元に秘境駅のランキングを判定しています。 RESAS-APIの人口構成と観光資源、駅データ.jpの駅情報、国土数値情報の駅別乗降客数などのデータを元に秘境度、雰囲気、列車到達難易度、 外部到達難易度、鉄道遺産指数の項目を20点満点で判定し、総合評価を算出しています。 本データはオープンデータのネガティブな部分を見える化することで、秘境駅という新たな価値の発見と地域の活性化に役立つことを考えています。

I-Scoverは、電子情報通信学会（IEICE）が発行する学会誌や論文誌、研究会などの論文をはじめ、NTTやNEC、OKIなどが発行する企業誌の論文を検索できる文献検索システムです。I-Scoverは、文献メタデータをLinked Dataの形式で蓄積しており、一般的な検索システムの機能に加え、OpenSearch APIとSPARQL APIの機能を提供しています。 　******* LODチャレンジ2017 ******* 　LODチャレンジ2017 データ提供パートナー 　・LODチャレンジ2017 　　　http://2017.lodc.jp/ 　・提供リソース｜LODチャレンジ2017 　　　http://2017.lodc.jp/resource.html#d030 　・I-Scover SPARQL API利活用レポート1（SPARQLクエリの例） 　　　https://goo.gl/XVeUFW 　****************************** ※ I-Scoverは、電子情報通信学会の登録商標です。 === 電子情報通信学会 I-Scoverビジネストライアルチーム

声優LODの構築およびそれを用いた声優のキャスティングに向けて、声優、TVアニメおよびキャラクターについてRDF化を行った作品である。

社会課題をweb上で広く深く議論できるディベートの場の構築を図る。

　「LinkedOpenRule」は、自由文で書かれた事実（データ）の集合だけでなく、再帰的な推論をしたり標準語等へ変換したりできる、公開された「規則も」、明示的にリンクして推論や変換を可能にしている。 　各地域が、その方言等について、標準語や各国語に変換する変換規則をインターネットで公開し、相互にリンクすることで、地域毎の思考の独立性と、地域間での相互理解とを両立しやすくするインタープリタを提供する。

LODチャレンジ2016に応募したmelonDesignerを使って作成した自治体のLODのデータ構造図面（melonDiagram）を中心に、LODの設計方法などをまとめたサイトをオープンしました。 LODの利用・設計にご活用ください。 なお、自治体LODのデータ構造図面やLODの作成方法などサイトのコンテンツは今後順次拡充していく予定です。

本プロジェクトでは、第48回総選挙の小選挙区のポリゴンデータを立候補者と結びつけ、日本地図上でビジュアライゼーションした。 有権者が投票へ行く際、最初に立ちはだかる壁は自分の小選挙区はどこにあって、どんな立候補者が出ているのかという基本情報である。 従来は送付はがきや選挙公報、ネット検索に依存していたこれらの情報を「たった10秒で見つけられる」サービスとして、d3.jsを用いて可視化した。

http://idea.linkdata.org/idea/idea1s2472i に投稿したアプリを開発している際、日本語の説明文のない項目が多いのに気づきました（イチローなど）。 どうにかできないかと思い、思いついたアイディアです。 まず、Wikidataから日本語の説明文がない項目を入手します。 これを「英語の勉強」を目的に、現サービスのユーザーに翻訳してもらいます。 最後にWikidataの日本語訳を更新します。 オープンデータの多言語化＋ユーザーの英語力向上 という一石二鳥なアイディアだと思います！

鰻が好きだから鰻のデータをつくりました

Pelicannは、ユーザーの興味のある例文で勉強できる、初心者向けの英語学習アプリです。 例えば、「指原莉乃」が好きなユーザーには、 Rino Sashihara is a part of HKT48. のような例文が出たり、 Yuko Oshima used to be a part of AKB48. のような例文も出てきます。 楽しく、のびのびと英語を学習できる英語学習アプリです。 是非試してみてください！

多摩市は従来冊子として発行していた決算事業報告書をオープンデータとして公開。Code for Tamaは市民の誰でもが、これを分析できるアナライザブルレポート（XView）として公表。結果、市民が自ら市政情報を分析、発表できる機会が生まれ、市政への関心、参画の機会が期待できる。

LODにおけるRDFデータ構造を視覚化する表記法（Model to enhance LOD notation）とそれに基づいてRDFデータ構造を描画しRDF文を生成するツールMelonDesignerを作成しました。 このツールを使うと、視覚的にオープンデータ全体の整合性を考えながらRDF文を作成することができます。 また、利用者は直接トリプルの図やRDF文を見る前に、鳥瞰的にRDFデータ構造を把握することができ、アプリ開発などで効率的にLODを利用することができます。 なおアプリはchromeのみで動きます。最新バージョンのchromeを利用してください。

市民が作りあげ発展するオープンデータ分析システム。データを分析する。結果を持寄る。データをストーリとして編集する。編集されたレポートから異なる見方の新たなレポートを作り発信する。数字をメッセージとして訴求する。確かなデータで社会を動かす。

没年調査ソンとは、著者の没年をみんなでひたすら調査するイベントです。著者者の没年が分からないと、著作権の保護期間（50年）が満了しているか分からず、いつまでたっても自由に使うことが出来ません。そこで、図書館などで著者の没年をみんなで調べるイベント「没年調査ソン」を開催することで、著者の没年を突き止め、資料のオープン化を進めようというアイデアです。