Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
RDF/OWLで始める人生イベントソーシング
Search
acomagu
February 22, 2019
Technology
3k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
RDF/OWLで始める人生イベントソーシング
RDF/OWLの便利さについて話しました。
acomagu
February 22, 2019
More Decks by acomagu
See All by acomagu
サーバーレスから Durable Execution へ
acomagu
0
36
Payment Records API を使って地域通貨を Stripe Dashboard に統合してみた
acomagu
0
80
Restate x Stripe: 安心して眠れる決済システムを目指して
acomagu
0
27
Stripe SSoT をするべきか否か
acomagu
0
96
JP_Stripes: リコンサイル(突合処理)のテスト
acomagu
0
140
「境界付けられたコンテキスト間の関係」についてもっと語ろう
acomagu
0
200
地方 MaaS 事例: アプリの進化に伴って変化してきた Stripe 利用方法
acomagu
0
690
Stripe リコンサイルの勘所
acomagu
0
560
CDK 一発で全てのエラーログを Slack に流す
acomagu
0
2.3k
Other Decks in Technology
See All in Technology
並行性の問題を防げ!実践トランザクション入門
occhi
0
270
大阪オフィスに Unitree Go2 がやってきたので Physical AI やってみた
dafujii
0
320
購入ドメインでの課題と取り組み
ykagano
0
140
BedrockとLambdaで作る リアルタイム進行型推理ゲーム
kawametho
0
190
AI 時代の Azure エンジニアリング ~ 私たちは何を磨き、何を任せるのか ~
chack411
1
470
ファミコンでPHPを動かす / PHP on the Famicom side b
tomzoh
0
140
生成AIと進める探索的データ分析(2026.10.03 第122回Tokyo.R勉強会)
tatamiya
2
1.4k
事業活動を AI Ready にする攻めと守りのデータエンジニアリング / data-engineering-for-ai-ready-business
pei0804
2
260
[AWS 秋のクラウドオペレーション祭り 2026]AWS DevOps Agentで変わるリリースと運用対応 ~リリース管理機能と Directed actions のご紹介~
furuton
2
890
データ品質を壊しながらSnowflakeのAIに分析させてみた
kawanago
0
520
「とりあえず動く」の先へ。 AI時代のチーム開発と内部設計/2026-slsdays
slsops
0
150
HolmesGPTで始めるSREエージェント入門!プラットフォームの障害調査はAIにお任せ 〜
leveragestech
PRO
0
150
Featured
See All Featured
Conquering PDFs: document understanding beyond plain text
inesmontani
PRO
4
3.2k
Optimizing for Happiness
mojombo
378
71k
Kristin Tynski - Automating Marketing Tasks With AI
techseoconnect
PRO
0
540
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
75
12k
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
3
4.3k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
47
8.4k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
15k
Neural Spatial Audio Processing for Sound Field Analysis and Control
skoyamalab
0
540
Color Theory Basics | Prateek | Gurzu
gurzu
1
480
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
370
20k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1369
210k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
304
22k
Transcript
RDF/OWLで始める 人生イベントソーシング @acomagu
自己紹介 - 伊藤勇希 - 福島県伊達市出身 - 会津大学学部3年
自己紹介 - 伊藤勇希 - 音ゲー(CHUNITHM) - 書道 - 合唱 -
TRPG - キャンプ - Plan9 - VTuber(にじさんじ) - ポーカー
自己紹介 - 好きな言語: - Golang - Typescript - 型がある言語
自己紹介 - 好きなエディタ - (Neo)Vim
RDF/OWLで 人生イベントソーシング
今回の目的 RDF/OWLって面白いぞ! ということを伝えたい
研究でやってる わけじゃないです!!!
RDF/OWLで 人生イベントソーシング
イベントソーシングとは? 絶対にUPDATEしないぞ!! 絶対にDELETEしないぞ!! 絶対にINSERTしかしないぞ!!!
イベントソーシングとは? 絶対にUPDATEしないぞ!! 絶対にDELETEしないぞ!! 絶対にINSERTしかしないぞ!!! 出来事をどんどん 保存していく!!!
イベントソーシングとは? 絶対にUPDATEしないぞ!! 絶対にDELETEしないぞ!! 絶対にINSERTしかしないぞ!!! 人生の 出来事をどんどん 保存していく!!!
RDFとは何か?
RDFとは何か? ↓ [ - - ] 主語 述語 目的語
RDFとは何か? ↓ [ - - ] Subject Predicate Object
RDFとは何か? ↓ [ - - ] 1 2 3
RDFとは何か? ↓ [ - - ] Triple
[ - - ] Triple [ - - ] Triple
[ - - ] Triple [ - - ] Triple [ - - ] Triple
<#Yuki_Ito> foaf:age 22.
S <#Yuki_Ito> foaf:age 22. P O
S <#Yuki_Ito> foaf:age 22. P O 「伊藤勇希の年齢は22才である」
<#Yuki_Ito> a foaf:Person. <#Yuki_Ito> foaf:age 22. <#Yuki_Ito> vcard:title “王”.
<#Yuki_Ito> a foaf:Person; foaf:age 22; vcard:title “王”.
<#Yuki_Ito> a foaf:Person; foaf:age 22; vcard:title “王”.
RDFとは何か? ↓ [ - - ] Subject Predicate Object
RDFとは何か? ↓ [ - - ] URI URI URI
<#Yuki_Ito> a foaf:Person; foaf:age 22; vcard:title “王”.
<https://acomagu.me#Yuki_Ito> <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <http://xmlns.com/foaf/0.1/Person>; <http://xmlns.com/foaf/0.1/age> 22; <http://www.w3.org/2006/vcard/ns#title> “王”.
<#Yuki_Ito> a foaf:Person; foaf:age 22; vcard:title “王”.
@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>. @prefix vcard: <http://www.w3.org/.../ns#>. @base <https://acomagu.me>. <#Yuki_Ito> a
foaf:Person; foaf:age 22; vcard:title “王”.
Webで公開するために生まれた データ記述言語
@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>. @prefix vcard: <http://www.w3.org/.../ns#>. @base <https://acomagu.me>. <#Yuki_Ito> a
foaf:Person; foaf:age 22; vcard:title “王”.
None
なぜこういう仕組みが必要なのか?
JSONより厳密で JSON Schemaよりゆるい「型」が 欲しかった
(ここで言う)型とは どんな形式の値が入るか(プリミティブ型) どんな意味の値なのか(抽象型)
(ここで言う)型とは どんな形式の値が入るか(プリミティブ型) どんな意味の値なのか(抽象型): RDF(Predicate)
(ここで言う)型とは どんな形式の値が入るか(プリミティブ型): RDF Schema どんな意味の値なのか(抽象型): RDF(Predicate)
None
(ここで言う)型とは どんな形式の値が入るか(プリミティブ型): RDF Schema どんな意味の値なのか(抽象型): RDF(Predicate)
RDFは何が「ゆるイイ」のか? 1. 誰でもWebで語彙(Predicateやクラス)を公開でき、誰でも使えるところ 2. 足りない語彙があれば「付け足せる」ところ 3. プログラムが認識できないものがあっても、人間の手で容易に対応させられるとこ ろ
1.「誰でも語彙を公開でき、誰でも使える」
@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>. @prefix vcard: <http://www.w3.org/.../ns#>. @base <https://acomagu.me>. <#Yuki_Ito> a
foaf:Person; foaf:age 22; vcard:title “王”.
どの語彙を使うか? - IETFやW3Cなどによって標準化されたものを使用する - FOAF, Dublin Core, schema.org, VCard... -
標準化はされていないが公開されているものを使う - 図書分類、位置情報、感情を表現するもの ... 無数にある - 自分で作る
ontology.acomagu.me/ccs
2.「足りない語彙があれば付け足せる」
例: やりたいこと - 伊藤勇希の「名前」「年齢」「職業」の3つの情報を持っておきた い
{ “name”: “Yuki Ito”, “age”: 22 } { “type”: “object”,
“properties”: { “name”: { … }, “age”: { … } } }
{ “name”: “Yuki Ito”, “age”: 22, “title”: “神” } {
“type”: “object”, “properties”: { “name”: { … }, “age”: { … } } } ERROR!!
[] a foaf:Person foaf:name “Yuki Ito” foaf:age 22 foaf:Person a
rdfs:Class foaf:name a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person foaf:age a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person
[] a foaf:Person foaf:name “Yuki Ito” foaf:age 22 vcard:title “神”
foaf:Person a rdfs:Class foaf:name a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person foaf:age a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person PASS!!
JSON Schema { “type”: “object”, “properties”: { “name”: { …
}, “age”: { … } } } RDF Schema foaf:Person a rdfs:Class foaf:name a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person foaf:age a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person スキーマを見比べてみる
JSON Schema { “type”: “object”, “properties”: { “name”: { …
}, “age”: { … } } } RDF Schema foaf:Person a rdfs:Class foaf:name a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person foaf:age a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person スキーマを見比べてみる
JSON Schema { “type”: “object”, “properties”: { “name”: { …
}, “age”: { … } } } RDF Schema foaf:Person a rdfs:Class foaf:name a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person foaf:age a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person スキーマを見比べてみる RDFでは「このクラスにはこのプロパティがあるべき」という定義はできない
JSON Schema { “type”: “object”, “properties”: { “name”: { …
}, “age”: { … } } } RDF Schema foaf:Person a rdfs:Class foaf:name a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person foaf:age a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person スキーマを見比べてみる RDF、ゆるい...!
[] a foaf:Person foaf:name “Yuki Ito” foaf:age 22 でも...
[] a foaf:Person foaf:name “Yuki Ito” vcard:age 22 ERROR!! でも...
3.「プログラムが認識できないものがあっても、人間 の手で容易に対応させられる」
OWLとは
OWLとは RDF/RDFSの拡張
[] a foaf:Person foaf:name “Yuki Ito” vcard:age 22 ERROR!! でも...
[] a foaf:Person foaf:name “Yuki Ito” vcard:agefoaf:age 22 ? でも...
[] a foaf:Person foaf:name “Yuki Ito” vcard:age 22 [] a
foaf:Person foaf:name “黄前久美子” vcard:age 22 [] a foaf:Person foaf:name “しまりん” vcard:age 22 ...
[] a foaf:Person; foaf:name “Yuki Ito”; vcard:age 22. でも...
[] a foaf:Person; foaf:name “Yuki Ito”; vcard:age 22. vcard:age owl:equivalentProperty
foaf:age. PASS!! でも...
なぜこんなことができるか? - OWLでは、「別々の名前の個体(クラスやプロパティ、リソース など)が別々のものである(単一名仮定)」という定義が存在しな い
None
1. 誰でもWebで語彙(Predicateやクラス)を公開でき、誰でも使えるところ 2. 足りない語彙があれば「付け足せる」ところ 3. プログラムが認識できないものがあっても、人間の手で容易に対応させられるとこ ろ ↓
1. 誰でもWebで語彙(Predicateやクラス)を公開でき、誰でも使えるところ 2. 足りない語彙があれば「付け足せる」ところ 3. プログラムが認識できないものがあっても、人間の手で容易に対応させられるとこ ろ ↓ 全く異なるアプリケーション間での データの交換がしやすい
どうやって人生の記録を 保存していくか?
1. なんとかしてRDFデータを作る 2. とりあえずTriplestoreに突っ込む
なんとかしてRDFデータを作る github.com/acomagu/twrdf
なんとかしてRDFデータを作る - Evernoteなどのメモを全てRDF化しておく - Slackへの投稿をRDF化するようにする - etc. (結構シェルスクリプトでできる)
とりあえずTriplestoreに突っ込む - GraphDBがおすすめ なんで? - SPARQLが使えるとすごい便利!!!
1. なんとかしてRDFデータを作る 2. とりあえずTriplestoreに突っ込む
1. なんとかしてRDFデータを作る 2. とりあえずTriplestoreに突っ込む 3. 何かに書き出して使う!
何かに書き出して使う! - 自分の見やすい形式にすればいい - HTMLで公開する? - Evernoteに書き出す?
tblog.acomagu.me
人生をRDFにすると良いところ (Evernoteに比べて) - あとからデータを楽に付け足せる - グラフ構造で俯瞰したり、位置情報のマッピングなどのツール がすでにある - SPARQLで必要な情報をすぐに取り出せる -
簡単に別の形式に変換できる
まとめ
RDF/OWLは 「異なるアプリケーション間でデータを交換 する」ことを目的に作られた
ゆるい型付きのデータ記述言語である
便利に使って 人生を豊かにしよう!!
Thanks! Follow Me! @acomagu