LODチャレンジ2015 受賞作品（部門賞）

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41. QGISプラグイン GetLinkData ＆ QGISプラグイン PediaLayer 合同会社 緑ＩＴ事務所 代表 ⼩池 隆
42. QGISとは –オープンソースの地理情報システム –地理空間情報の 作成、編集、可視化、分析、公開 –Windows、Mac、Linux、BSD対応 –http://qgis.org/ja/site/ –プラグインによる機能拡張 –「GetLinkData」「PediaLayer」⽤ プラグインリポジトリも⽤意 –http://midoriit.com/qgis/plugins.xml 2
43. GetLinkDataプラグイン –LinkData.orgで公開されているデータを QGISに簡単に取込む –LinkData.orgのAPI（RDF/JSON）を利⽤ –GitHubでソース公開（GPL2） –https://github.com/midoriit/GetLinkData 3 データセット指定 ファイル選択 緯度経度の プロパティ選択 （通常は⾃動）
44. GetLinkDataプラグイン活⽤例 –「新編武蔵⾵⼟記稿・村名データ」 （GeoNames.jp賞受賞作品）を⽤いて QGISでヒートマップを作成 4 江⼾時代後期に 村数の多かった 地域を⾚く表⽰ http://midoriit.com/2016/01/qgisによるデータ分析9.html
45. PediaLayerプラグイン –ウィキペディアの記事データを 位置情報を⽤いてQGISに取込む –DBpedia Japaneseの SPARQLエンドポイントを利⽤ –GitHubでソース公開（GPL2） –https://github.com/midoriit/PediaLayer 5 マップキャンバス またはレイヤで 範囲を選択
46. PediaLayerプラグイン活⽤例 –横浜市内のウィキペディア記事数分析 6 ⾏政区毎の記事数 http://midoriit.com/2015/09/qgisプラグインの開発1.html
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49. 既存RDBを効率的にRDF 化する D2RQ Mapper ⼭本泰智 ⽚⼭俊明 ライフサイエンス統合データベースセンター
50. D2RQ: RDB → RDF ミドルウェア RDBに対してSPARQLで問い合わせ RDBのデータにウェブ経由でLinked Dataとしてアクセス 利⽤者の指定したマッピングルールに基づいてRDBのデー タをRDFデータベース（トリプルストア）に格納可能な RDFデータとして出⼒ RDBのデータにApache Jena APIとしてアクセス
51. D2RQ利⽤の課題
52. D2RQ Mapper 誤りを少なく効率的に編集可能に http://d2rq.dbcls.jp/
53. 効率的な編集環境の提供
54. Dockerイメージ配布 $ docker-machine ip # 起動サーバーのアドレス確認 $ docker pull d2rqmapper/d2rq-mapper # コンテナの取得 $ docker run -d -p 80:80 d2rqmapper/d2rq-mapper # サーバーの起動 オンプレミスで利⽤可能 （イントラネット内など） サーバー起動後、サーバーのアドレス をブラウザに⼊⼒することで利⽤可能
55. 最後に
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59. ▪ 地方選挙 「候補者情報の不足」 不足感じる 63％ ▪ 統一地方選挙2015 「最低投票率」更新 各種選挙 50％切る ▪ 有権者がマニフェストを読まない理由 ▪ 読みやすく、わかりやすい 候補者・政策情報の収集・提供 ① 政治を志した理由 ② 地域のありたい姿（ビジョン） ③ 地域の課題 ④ 課題を解決する具体策３つ ⑤ 政策分野注力度 …それぞれ150字、全部で900字 共通フォーマットで 「政策を比べて選ぶ」 将来に負担を先送りしないため ①政治家は、地方財政の現状を示し、政策の優先順位を示す、マニフェストの提示が必要 ②有権者は、政策を見比べて、投票＝選択することが必要 ③政策型の選挙を実現するために 「具体策」 「地域の課題」 「比較できる媒体」 が必要
60. 統一選2015～ その後の実績 収 集 活 用 検 証 ⼤阪模擬選挙 海⽼名市政策マッピング ワードクラウド
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64. 放置⾃転⾞LOD 江上周作，川村隆浩，清雄⼀，⽥原康之，⼤須賀昭彦 電気通信⼤学⼤学院情報システム学研究科 社会知能情報学専攻 LODチャレンジJapan2015 受賞作品紹介
65. 放置⾃転⾞問題 ⾃転⾞の保有台数が増える⼀⽅，駐輪場不⾜，違法性の 認識不⾜などのため放置⾃転⾞の発⽣が後を絶たない 2 https://ja.wikipedia.org/wiki/放置⾃転⾞
66. 放置⾃転⾞LODによる問題解決促進 3 最適な駐輪場設置場所 都市設計 撤去⽀援 LOD 活⽤ 解決策
67. 放置⾃転⾞LODのスキーマ設計 4 ipb:IllegallyParke dBicycles event:Event geo:Spatial Thing 放置自転車 集合 曜日 日時 time: TemporalEntity rdf:type dcterms:created event:time 観測地点 周辺施設 gn:nearby event:place event:factor rdfs:subClassOf rdf:type Time: DayOfWeek rdf:type time:dayOfWeek rdf:type 台数 rdf:value 駅 駐輪場 event:factor ipb:nearest BicycleParking ipb:nearest TrainStation 天気 ipb:weather wo:Weat herState rdf:type 時間 „放置⾃転⾞の要因調査に基づくスキーマ設計
68. 放置⾃転⾞情報を収集しLOD化 „ 放置⾃転⾞情報をSNSからリアルタイムに取集 „ 放置要因として考えられる情報を⾏政サイト，Web APIから収集 „ ⽋損値を確率的に推定・補完 „ 可視化により問題意識を向上させて次のデータ収集につなげる 5 SNS ⾏政 データ 統合 放置⾃転⾞ LOD ⽋損値 推定・補完 データ 収集 可視化 市⺠の問題意識向上 外部サービスでの活⽤ 放置⾃転⾞マップ
69. ⽋損値を確率的に推定 6 „LODスキーマに基づいて属性を選択し，ベイジアン ネットワークによる未観測⽇時の放置台数推定を⾏う , … , = | | | , | , 推定値 推定値のRDF ベイジアンネットワークの例 2016/01/17時点 精度︓70.3% 放置⾃転⾞ LOD Bayesian Network Weka: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
70. 他の社会課題にも適⽤できる可能性 „複数の社会課題，地域課題のLODクラウド形成が可能に(?) „社会課題を複合的に捉えることで，新たな社会課題の発⾒， イノベーションの創出が⾒込まれる 社会課題解決に向けたLODクラウドの形成 渋滞 放置 ⾃転⾞ 騒⾳ 落書き 不法 投棄
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73. 隣の町から町へ 列島プチ横断クイズ ２０１６・３・１９ 岡林 正史
74. 思いついた経緯 • 私は昔から旅行（鉄道）好き • 地名間の位置関係はある程度は把握していた（つもり） • 平成の大合併 • 自治体名に変更が発生 • 飛び地合併や協議破綻で合併せず等で、形状も大きく変更 • 「隣の隣の自治体」に意外性が • かなり遠くの場合も（例：富山市の隣の隣は松本市） • 政令市区部や合併が行われなかった郡部だとすごく近い • 合併で名前が変わった自治体だと、名前や隣接関係から類推 → クイズ要素を足して、 ゲーム形式にしてみたら面白そう！
75. 概要 • スタート地点の市町村から、隣接している市町村区に関連したク イズに答えて、ルート上の市町村の知識を得ながら、ゴールの市 町村を目指すスタートの自治体からゴールの自治体を目指す。 • あえて地図上には表示しない。 • 現在の自治体の情報の表示や、クイズの内容に関する画像を表示。 • 移動回数もカウントする。 • LOD4ALL(株式会社富士通研究所)のSparql Endpointからデータを 都度取得。 • クイズは主にDBpedia Japaneseから取得。 • クイズの画像はWikipediaのものを使用。 • 作成したのはHTML1枚のみ。 • JQuery, d3.js, LOD4ALL用のライブラリを使用。
76. クイズ部分 • クイズは、自治体の花、木、鳥など と、地物（駅、ショッピン グセンター、山等）が、その自治体に存在するかを◦×で問う形 式とした。 • ×となる答は、隣接している自治体のデータを使用した。 • DBpediaでは、自治体の花、木、鳥など はそのものずばりの述 語がある。 • その自治体に存在する地物という述語は使用されていない（他の 事象と共に dbpedia-owl:wikiPageWikiLink で表現されてしまう）た め、住所 (dbpedia-owl:address)を持っているリソースを取得して、 クライアント側で住所文字列を比較して抽出している。 • その関係で、DBpedia上で住所を持たない地物（例：国道）に関して は使用していない。
77. 画面 現在の自治体の概要(from DBPedia) クイズとクイズにまつわる画像(from DBPedia) 移動履歴（灰）現在地（青）、次の移動先（赤）のグラフ
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