関係データベースに格納されているデータをリンクトオープンデータで標準的に利用されるRDFを用いた表現に変換するツールとしてD2RQがありますが、本アプリケーションはD2RQが必要とする設定ファイルを効率よく、誤りを少なく編集できるウェブアプリケーションです。オンプレミスでの利用も想定し、Dockerイメージの配布もしています。本アプリケーションを利用することで、MySQL、PostgreSQL、SQLiteに格納されているデータベースを効率よくRDF化することができ、さらに、SPARQLでの検索もできるようになります。

声優と声優に関係するデータを構造化（LOD化）する．

　JSON形式データを効率的にJSON-LD形式にするためのウェブアプリケーションです。LODチャレンジ2017のアイデア部門優秀賞を受賞した作品を実装したものです。​JSON-LDおよびContextの作成を支援します。 ユーザは以下の操作でJSON-LDを作製することが可能です。 1. JSON形式データを入力することで構造解析し、マッピングが必要なキー、値の要素抽出 2. 既存語彙の自動マッピング 3. 作成したcontextファイルの編集 4. JSON-LD出力 5. githubアカウントによるユーザ認証によって@contextファイルの保存が可能 　以上の編集機能に加えて、動的に表示されるチュートリアルによる作業支援機能があり、使いやすさの向上を目指しています。 　自動マッピング機能については、既存語彙の対象としてLOVおよびBioPortalで公開されている再利用可能なowl:Ontology 366を対象としました。大量の語彙を選択することが可能であるが、JSONから抽出された要素からオートマッピングを実現するため継続して開発中です。 　JSON形式を出力する様々なアプリケーションがある状況で、本アプリケーションは得られるデータを効率よくJSON-LD形式にできるので、Linked (Open) Dataの生成を加速します。

・2015/3/1 : 全国の市区町村に上場企業3700社の情報を紐付けを行いました。 ・首長＆議員をキーに、マニフェストフォーマットデータを元にしたアプリと連携する。 ・首長＆議員をキーに、地域データ情報を提示し、選挙区環境を提示し、有権者の気づきを誘発する。　　 ・地域データ 　　 　上場企業　{上場企業 一覧} 　原発、基地 　　 　宗教団体 　人口動態　 　　

JR駅構内に設置されているRouteFinderという乗換検索端末の位置情報

Yokohama Rose Librarys（横濱薔薇図書館）に関するアイデアです。

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。

QAコネクト✕LOD4ALLを 利用した地域特色の分析をするためのアプリケーションです。

OpenWorks - 提案/要望 募集フォームは、社会課題/政策などを投稿するサービスです。

女性のこだわりに応えるトリップアドバイザーです。

ウィキペディアの情報をオープンソースの地理情報システム・QGISに簡単に取り込むことを可能にするQGISプラグインです。

慶應義塾大学の湘南藤沢キャンパス（通称:SFC）に2014年から通っている者です。編集時点では3年です。 私の研究とデータに興味を持ってくださりありがとうございます。 湘南台駅西口バス1番のりばの待ち行列をカチカチと測っていました。 今まで湘南台駅を不審者のように行き来して1年間（2015年10月から2016年7月）かけて集めたデータを公開してます。 データをまとめた資料はSlideshareにあるのでほとんどの方はそれだけで十分かと思います。 もし将来のSFC生が見ていて、待ち行列の現状ってどうなっているんだろうなどと考えて解決に導きたいと考えている方がいたら、こんなデータがあるのでぜひ使ってください。 csvの形式です。URLを押すと個人のonedriveからすぐダウンロードされるので気をつけて下さい。一度中身を確認されることを推奨しています。

「data.KOBE」×NTTドコモ　アプリコンテスト　アプリケーション部門　準優勝 受賞 Sapporo Open Data App Challenge 2015　特別賞 受賞

旅人にとって東京の地下鉄は、欠かせない交通手段だ。ただ残念なことに、利用中に車窓を楽しむことはできない。しかし、車窓から覗く風景は、旅人にとって楽しみの一つである。 #TOKYOは、東京メトロが提供する鉄道情報、公共クラウドが提供する名所、そして、旅人たちが提供するクリエイティブコモンズの写真という3つのオープンデータをリンクすることで、旅人に新たな車窓の楽しみ方の提供を目的としたコンテンツである。

We are advocating three disaster prevention initiatives as “Disaster Management Tranceformation(DX)”. （防災に関する3つの取り組みを「防災トランスフォーメーション」として提唱しています。）

AED検索用オープンデータ 各市町村に限定した一覧も本ページ後半のURLのように指定すれば取得可能です。

LinkDATA.orgを利用したハッカソンの実施、可視化ツールを使用したハッカソンの実施、非営利セクターとしての取り組みなど

この横浜市を、私たち横浜市民の手でさらに素晴らしいものにしていきたい。現在の華やかな姿すらかすんでしまうくらい、魅力的なものに。 そんな想いを込めた、タイトルです。

横浜市18区のデータです。

トイレ推薦

県内に住んでいる人が魅力を知り実際にその場所に行くようになる未来です。 国内でも珍しい深海水族館の存在をもっと知ってもらい、深海魚に興味を持ってもらうことで実際に見たい、食べてみたいという気持ちが湧くようになればいいと思っています。友人を通して、あるいは保護者の方であれば自分の子供を通して水族館に一緒に行くことになれば、子供だけでなく大人も魅力を発見できる機会ができます。休日に家族ででかける目的地にすることや自由研究の題材として調べたいから行くということにもつながると思います。前回一緒に行かなかった人も連れてもう一度行きたいと思ったのならばリピートする人が増え、固定客ができるかもしれません。また、実際に食べることができるので、その場所でしかできない貴重な体験をすることができます。水族館だけでなく周辺のお店に行くことにもつながるので人が来るようになると考えています。 今やほとんどの人が持っているスマホのアプリにすることで手軽に知ることができるようにします。 小学校高学年向けにし子供だけでも使うことができるようにする。そして詳しい説明を乗せることで興味を持ってもらうきっかけにしたいと思います。 子供が楽しめるようクイズも用意し、沼津港周辺のお店情報を載せることで、展示してある魚を見るだけでなく食べるという行為ができることを知ってもらい、面白いと感じてもらいたいと思っています。 県内の人が使ったときに気軽に遊びに行ける場所があると知ってもらい、実際に行ってもらう。 ―ずかん― 水深別に魚を紹介することで、普段はあまり注目しない生息地を見ることができます。 ―クイズ― 魚の名前を当てるクイズにし名前を覚えることができるようにする。知らない魚から知っているような魚の名前を出題することで、知識を増やすことにつながるとともに調べることにつながれば水族館の存在を知ることにもなると思います。 ―おみせじょうほう― 実際に深海魚を食べることができるお店情報をのせる。食べることで生態だけでなく、その魚の味を知ることができるということを知ってもらう。それを知ることによって家族でお店に行き食事を楽しむこともでき、お店を回ることもできるのでその場の雰囲気を味わうことができる。

千葉市お祭りデータセンターは、千葉市で、いつ、どこで、どんなお祭りが行われているのかを簡単に探すことのできるサービスです。

サービスというものは無形で属人的な部分があります。そにてそのサービス内容であるContentには提供する側と受け手側の価値観の違い、情報の非対称性の問題があります。今回それを限りなく見える化し、幅広く一般のサービスデザインのイノベーションを促進するデザインフレームワークを提供するものです。これにより今後のオープン化された情報がＬＯＤという情報の共有基盤上にデータとＡＩアプリケーションとのメタ・メタレベルでの融合を図ることができます。つまり意志や意図、意味による文脈的結合です。 詳細な内容はリンクＵＲＬの関連ページをご参照ください。具体的には、その観光スポットを紹介するムービーや概要を示すものをContentとして定義し、それに地理情報や観光サービス情報やWikiなどの情報＝metaContentとし、その情報リソースのＵＲＬなどをメタデータとします。 ここで、更に加えるに上述の旅行者の行為を促す動的な意味‐意図情報をメタメタデータと定義し付加します。これは観光関連での事例ですが、データセットをこのような基本構造をもたせることで、サービスやコンテンツ設計のイノベーションを興すことができます。サービス提供側と受け手の価値観を見えるかしマッチングさせ個別対応をコストアップなしに実現すること、関連するデータがＬＯＤのようなオープンな気情報基盤で実現することが本アイデア提案の狙いです。 イノベーションのもう一つの側面は、コンテンツ作りの生産性を著しく向上、個別対応を行うときに、その変更や再編集をできる限り自動化することです。本アイデア提案に使用されているＭＭオーサリングツールはノンプログラミングでメタデータを生成します。今回そのメタデータにさらなるメタメタデータなるものを付加し、データ自身に動的な意味合いを与えることができます。 今後のサービス設計やコンテンツ設計にはＡＩの導入がどんどん行われてきますが、今回のようなデータ、メタデータ、メタメタデータ構造（スキーマ）を標準化しＬＯＤに登録公開することで、データに関する意味や意図に基づいたデザインを行う基本的なフレームワークを提供します。今回の対象素材はマレーシア　クアランプールですが、ＬＯＤチャレンジ2014でデータセット部門で提案した「神奈川名所31」に関しても同様の作業を進めていきます。既に提案応募時点でcept,Contextメタ情報を書き込む入れ物を用意してあります。 更新: 2017年1月15日 説明追加情報 http://idea.linkdata.org/idea/idea1s2190i

日本酒の銘柄・テイスティング結果を登録できるアプリケーションです。 日本酒と酒蔵のLOD（http://idea.linkdata.org/idea/idea1s1445i）を用いて検索・登録できるようになっています。 一方的にデータを蓄積、公開するのではなく、Wikipediaのように利用者が登録できるようになっています。 日本酒のソムリエ資格である「唎酒師」監修の元、開発しました。 昨年のLODチャレンジの作品として投稿したところ、Knowledge Connectorを通じて協力者を得ることができ、共同でアプリを作成しました。 このアプリケーションを用いて登録された日本酒の情報やテイスティング結果のデータはオープンデータとしてAPIで取得できるようになっています（https://sakepedia.herokuapp.com/#/api?_k=7voyvw）。 今後このデータをLOD化する予定です。

『新編武蔵風土記稿』に記載された村々について、現代の地名を比定し、その緯度経度、国会図書館デジタルコレクションにおける該当ページのURL等を対応付けたデータセットです。

鏡に見立てたタブレットなどの前で歯磨きなどの支度を進めながら、今日出す ゴミの種類や給食メニューなどを聞くことができるアプリです。 また、鏡に映った顔を判別して、それぞれの人に合致した情報をお知らせします。

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。