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Linked Open Data の技術と動向
武田 英明●国立情報学研究所 教授

Linked Open Data（LOD）は文書ではなくデータの Web。国内では2013 年頃よりオープンデータの盛り上がりにともない関心を集める。
■データの WebWeb は 1990 年代初頭に学術情報の共有のため23ンクし合うことで、一つのグローバルなデータセッ4トの一部となるわけである。に発明されたが、瞬く間に学術世界のみならず社会全体に普及し、われわれの情報流通の仕組みを■ LOD の仕組み大きく変化させた。この Web による情報流通の革

実は LOD 技術は、セマンティック Web 研究で命と同じことが今、データの流通に起きつつある。

作られた技術をデータの表現に利用したもので、それが、Linked Data あるいは Linked Open Data

多くの標準がすでに整備されている。セマンテ（LOD）である。

ィック Web とはティム・バーナーズ＝リー（Tim

これまでの Web は、主に文書的情報を相互にリBerners-Lee）氏が提唱した、現行の Web より高ンクしてネットワークを作っている。いわば「文度に知識を記述できる Web を作るというビジョン書の Web」といえる。これに対して、LOD は同様である。そのポイントは Web のグローバルな情報のネットワークをデータの間で作る。このため、共有空間はそのままに、その上に、標準的なメタLOD は「データの Web」と呼ばれる。

データの記法である RDF（Resource Description

ただし、「文書の Web」ではリンクには種類がFramework）や、そのスキーマを記述する言語なかったのに対して、「データの Web」ではデー（RDF Schema や OWL）を用意することで、グロータ間の関係を示すラベルをもつリンクになる。こバルに知識を共有する仕組みである。

れにより、「このデータとこのデータは同一」「こまず、RDF という言語ですべてを書く。RDF は、の項目の定義はこれ」といった関係を作ることが「主語」「述語」「目的語」に相当する３語の組み合できる。

わせ（3 つ組）で、すべての情報を書く言語であLOD は Web と同じようにグローバルに共有する。たとえば、「A さんは B さんを知っている」とるデータ空間である。すなわち、データが世界のいう関係は、「A knows B」という 3 つ組で表現さどこのだれが管理しているデータセット（データれる。このとき表現したい事物（たとえば、前述のベース）に含まれているかを意識することなく、例では A と B）には個別の URI を与える。ここでアクセスしたり、リンクしたりできる。これまでは個々の事物に URI を振ることで、URI が世界中あった、データセットとデータセットの間の障壁でユニークな ID として使えることが重要である。

は存在しない。個々のデータセットはお互いにリさらにデータを記述する様式が決まっている場

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合、その様式をスキーマとして別途定義する。RDFれている。資料 5-2-3 に示すのは、世界中の LODを拡張した RDF Schema（RDFS）という言語でのネットワークを示す図で、これを「LOD Cloud」

は、データ記述の様式をクラスとプロパティの組と呼んでいる。2014 年 8 月時点の図で、500 以上み合わせで定義する。クラスはある事物や事象をのデータセットが含まれている。丸が個別のデー示し、プロパティはクラスがもつ属性やクラス間タセットを示し、データセットとデータセットをの関係の型を示す。RDFS は RDF の拡張であるの結んでいる線は、データセット内のデータ同士にで、クラスやプロパティの定義も URI を与えて、リンクがあることを示している。

参照可能にする。個別の事物や事象はこれらのク

中 心 に あ る の は DBpedia と い う も の で 、ラスのインスタンスとして記述される。このよう

Wikipedia の情報を LOD 化したデータセットでなスキーマ定義は、データセットごとに用意するある。Wikipedia は百科事典なので、さまざまな必要はなない。すでに他で定義されたスキーマが分野の項目が含まれている。そのため、他の多くあるときは、それを使うことができる。のデータセットと結びつきやすい。これにより、

URI と RDF を使うことで、データがどこに含ま5

DBpedia はこの図の中心にある。

れているといったことを気にせずに、データを相資料 5-2-3 では、ドメインごとにデータセット互につなげることができる。これは新しいデータが色分けされている。右上の部分は出版物に関連の世界である。ティム・バーナーズ＝リーはこのするデータセットで、図書館の書籍書誌データやLOD を普及させるために４つの原則を提唱してジャーナル論文の書誌情報といったものが含まれいる。ている。右下はバイオサイエンスなどを含むライ

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フサイエンスに関係するデータセットである。左1. 事物に URI を使って名前付けしよう

端は政府関係のデータセットである。ここには、

2. 名前の参照が HTTP URI でできるようにしよう

アメリカの政府データポータルである data.gov や

3. URI を参照したときに関連情報が手に入るようイギリスのポータル data.gov.uk のデータのうち、にしよう

LOD のものが含まれている。

4. 外部へのリンクも含めよう

こうした異なるドメインのデータが、DBpediaを中心にゆるくつながっていることがわかる。ここの原則に基づくと、データセットは相互につれらはみな前述の RDF で書かれているので、異なながり、データセットのネットワークができる。

るデータセットのデータであってもあわせて使うことができる。

■ LOD が作る世界
現在、上記の原則に基づいた LOD が多数公開さ

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資料 5-2-3

世界中の LOD のネットワークを示す「LOD Cloud」

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出典：Linking Open Data cloud diagram 2014

■ LOD の使い方に個別に対応を変える必要がない。また、記述形

LOD はこれまでの Web と同様に、検索サービ式も RDF で統一されているので、アプリケーショスを通じてアクセスして使うこともできるし、リンの中でも統一的に扱うことができる。さらに異ンクを順に辿ってみるというブラウジングで使うなるデータセット間でも、リンクがあればそのまこともできる。

ま使えるため、データ統合の手間を省くことがで

しかし、LOD の特徴を活かした使い方は、マッきる。

シュアップアプリケーションを通じての利用であ

たとえば、資料 5-2-4 は地図の上にさまざまなる。通常のマッシュアップアプリケーションでは、情報を配置する「Yokohama Art Navi」というア複数の Web サービスの Web API を利用してアププリケーションである。一見、多くの地図アプリリケーションを構築する。それに対し、LOD をケーションと同じようにみえるが、すべての情報が使ったマッシュアップアプリケーションは、より複数の LOD のデータセット（博物館情報の LOD、容易に構築できる。LOD はデータのアクセスの仕アートイベントの LOD、地域の Q ＆ A の LOD）か方が統一されているため、Web API の場合のようら来ている。

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資料 5-2-4

マッシュアップアプリケーション「Yokohama Art Navi」

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出典：Yokohama Art Spot

■ LOD 技術の展開

統合、分析、公開、利用といった一連のプロセス

LOD 技術の利用はデータの公開の場面に限定さを、RDF 処理だけで実現できる。その際、データれているわけではない。データモデルを RDF のみやスキーマはそのまま外部から取り込むことがでとすることで、多種多様なデータを統合的に処理き、処理結果のほうもそのまま外部へ提供するこ

する、ETL（Extract/TransformLoad）の仕組みとともできる。また、さまざまな RDF に関わるツーして使うこともできる。

ルやソフトウエアを、その間で使うことができる。

資料 5-2-5 に示すように、データの収集、洗練、238

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資料 5-2-5

LOD による ETL

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出典：筆者作成■世界での動向

国のオープンデータを LOD 化したものが多数作ら先に述べたように、LOD の記述言語やアクセスれている。そのほかの LOD の利用例としては、遺言語は、World Wide Web Consortium（W3C）

伝子や化学物質データを LOD 化した Bio2RDF にによって標準化されている。メタデータ記述言語

おける統合的なデータ検索や、BBC の音楽番組やRDF や、スキーマ記述言語 RDF Schema、オントロ

動物番組サイトでの利用などがある。

ジー記述言語 OWL（Web Ontology Language）、RDF のデータベース（RDF Store あるいは TripleStore と呼ばれる）問い合わせ言語 SPARQL がこれにあたる。

■国内での動向
国内では、2012 年頃までは学術的関心が主であった。しかし、2013 年頃よりオープンデータ活共通に用いられる語彙やスキーマも多く提案さ動が盛り上がり、それにともないオープンデータのれ、主にデファクト標準として使われている。書誌次世代技術として広く関心を集めるようになった。

的なメタデータ記述語彙である Dublin Core（これデータセットとしては、日本語 Wikipedia を LOD

は DCMI によって標準化）や、人物と人物関係を記化した DBpedia Japanese や、国会図書館の典拠述する語彙 FOAF（Friend-Of-A-Friend）、階層的データや書誌データ、国立情報学研究所の論文検な概念関係を記述する SKOS（Simple Knowledge

索サービス CiNii の RDF 化などが代表的なものでOrganization System）、統計データ記述語彙 Dataある。また、統計センターでは都道府県・市区町Cube などが有名である。

村コードの LOD も作られている。地方自治体関係

代表的なデータセットとして、Wikipedia の情報を LOD 化した DBpedia や、アメリカ議会図書館の典拠データ LOD がある。また、アメリカと英では、横浜市芸術文化振興財団のヨコハマアート

LOD がある。
サービスとしては、ヨコハマアート LOD を使っ第 5 部 製品・技術動向

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た「横浜 MAPS」（iPhone アプリ）や、「さばえぶらRDF 化する linkdata.org や LOD データのアクセスり」などが提供されている。また、ETL に利用したサービスなどを提供する LOD4ALL（富士通研究例としては、横浜市金沢区の「かなざわ育なび」など所）などがある。

がある。基盤的サービスとしては、Excel データを

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1.Linking Open Data cloud diagram 2014, by Max Schmachtenberg,

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Christian Bizer,

Anja Jentzsch and Richard

Cyganiak.http://lod-cloud.net/
2.http://lod.ac/apps/yas/

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