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LODチャレンジ2015 受賞作品(プラチナスポンサー賞)

LODチャレンジ2015 受賞作品(プラチナスポンサー賞)

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Transcript

  1. Platinumεϙϯαʔ৆

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  2. ே೔৽ฉ৆

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  3. ே೔৽ฉ৆
    ϓϩδΣΫτ̧̩̖̞̣
    ʢ௨ۈ৘ใΛՄࢹԽ͢Δ͜ͱʹΑ
    Δ௨ۈ໰୊ղܾ2015ʣ
    ৆ۚɿສԁ

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  4. ே೔৽ฉ৆
    ϓϩδΣΫτ̧̩̖̞̣
    ʢ௨ۈ৘ใΛՄࢹԽ͢Δ͜ͱʹΑΔ௨
    ۈ໰୊ղܾ2015ʣ
    ʲબఆͷཧ༝ʳ
    όϦΞϑϦʔ͕ڣ͹Εͯٱ͍͕͠ɺݱ࣮ʹ͸ɺ֤ిమձ͕ࣾ৐ΓೖΕΔλʔϛ
    φϧӺͳͲॎׂΓͷฐ֐΋༗Γɺ਎ۙͳަ௨ػؔͰͷղফ۩߹͸·ͪ·ͪͰ͢ɻ
    ͜͏ͨࣾ͠ձ՝୊Λղܾ͢ΔͨΊʹΦʔϓϯσʔλͷ׆༻Λ໨ࢦ͢औΓ૊ΈΛ
    ߴ͘ධՁ͠·͢ɻ

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  5. ϓϥνφεϙϯαʔ৆ ே೔৽ฉ৆
    ϓϩδΣΫτTRAIN
    ʢ௨ۈ৘ใΛՄࢹԽ͢Δ͜ͱʹΑΔ௨ۈ໰୊ղܾ2015ʣ
    ϓϩδΣΫτTRAIN
    ઙ໺༏ɺ൘֞ਅଠ࿠ɺ২ాॱɺେྛ༐ਓɺখ෭઒݈ɺ໦ా࿨ւɺ೥ԬߊҰɺ౦म࡞ɺٶ෢ࢤอ

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  6. 2013೥…
    Ӻग़ޱͷࠞࡶ͕௨ۈ໰୊ͷʮϘτϧωοΫʯͰ͸ʁ
    2

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  7. మಓࣄۀऀΛ·͙ͨ৐׵ܦ࿏ͷ

    ʮόϦΞϑϦʔʯʹண໨
    1. Ϛοϓ͔ΒόϦΞϑϦʔͳϧʔτΛ୳͢͜ͱ͕೉͍͠
    • ंҜࢠ͕௨Εͳ͍ஈࠩ͸Ͳͷϧʔτ͔ʁ
    • ෳ਺ͷϧʔτͷ͏ͪɺෛ୲ͷগͳ͍ϧʔτ͸ʁ
    2. λʔϛφϧӺͰɺమಓձࣾΛ·͕ͨΔόϦΞϑϦʔ

    ϧʔτ͕෼͔Βͳ͍
    • ྫɿौ୩ӺɺେҪொӺ
    3

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  8. 2013೥ɿ
    ൒ଂ໳ઢͷӺͷग़ޱ৘ใΛऩूɺࠞࡶ౓ΛՄࢹԽ
    4

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  9. 2014೥ɿौ୩ӺͰ
    ϑΟʔϧυϫʔΫ
    • σʔλϞσϧΛઃܭ

    • Ҫͷ಄ઢɺۜ࠲ઢɺJR ؒͷ
    ܦ࿏৘ใΛऩू

    • ऩू݁ՌΛՄࢹԽ
    5

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  10. ͦͯ͠ɺ2015೥…
    6

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  11. ʮาߦۭؒωοτϫʔΫσʔλʯௐ߲ࠪ໨ʹ४ڌ
    • ओཁ߲໨Λݱ஍ௐࠪʢେҪொӺʣ
    ܦ࿏ͷछྨ ༗ޮ෯һ ࠷খ֊ஈஈ਺
    ࢹ֮ো֐ऀ༠ಋ༻

    ϒϩοΫ
    ڙ༻։࢝࣌ؒ ॎஅޯ഑1ʢ%ʣ ࠷େ֊ஈஈ਺ ิॿࢪઃͷઃஔঢ়گ
    ڙ༻ऴྃ࣌ؒ ॎஅޯ഑2ʢϑϥάʣ ख͢Γ ΤϨϕʔλʔछผ
    ڙ༻੍ݶ༵೔ ࿏໘ঢ়گ ԰ࠜͷ༗ແ ڑ཭
    ํ޲ੑ ஈࠩ
    ֖ͷͳ͍ߔ΍ਫ࿏

    ͷ༗ແ
    7

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  12. Ϩʔβʔڑ཭ܭͱ܏ࣼܭΞϓϦͰܭଌɺΞΫγϣϯΧϝϥͰาߦܦ࿏ΛࡱӨ
    8

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  13. ϓϩδΣΫτTRAIN
    Tsukin Rakuraku Assist INformation
    10

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  14. ೔ຊϚΠΫϩιϑτ

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  15. ೔ຊϚΠΫϩιϑτ৆
    E2D3 ver.0.7 (Excel to D3.js)
    ৆ۚɿສԁ

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  16. ೔ຊϚΠΫϩιϑτ৆

    E2D3 ver.0.7 (Excel to D3.js)
    ʲબఆͷཧ༝ʳ
    σʔλϏδϡΞϥΠθʔγϣϯͷϓϥοτϑΥʔϜͱͯ͠ɺͦͷ׬੒౓ͷߴ͞
    ΛධՁ͠·͢ɻExcelͷΞυΦϯͱͯ͠։ൃ͍ͯ͠Δͱ͜Ζ͔ΒɺҰൠ΁ͷ෯޿
    ͍ීٴ͕ظ଴Ͱ͖Δ఺΋ධՁ͠·ͨ͠ɻ

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  17. March 19, 2016
    E2D3 @LODνϟϨϯδ2015

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  18. Ή͔͠
    ಡΈ ॻ͖ ͦΖ͹Μ
    1995೥ࠒ
    ฼ࠃޠ
    ʴӳޠ
    ύιίϯ ձܭ஌ࣝ
    ͍·
    ฼ࠃޠ
    ʴӳޠʴα
    ϓϩάϥ
    ϛϯά
    σʔλ
    ෼ੳ
    ࣍ੈ୅ͷجૅϦςϥγʔɺඋΘ͍ͬͯ·͔͢ʁ

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  19. Mission :
    શਓྨͷσʔλϦςϥγʔΛ޲্͢Δ

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  20. σʔλՄࢹԽΛΧδϡΞϧʹ͢Δ
    ΦʔϓϯιʔεϓϩδΣΫτ
    ˍͦΕΛࢧ͑ΔίϛϡχςΟ
    ˍͦͷΞϓϦέʔγϣϯ
    on Microsoft Excel

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  21. E2D3͕ఏڙ͢ΔՁ஋
    ΤϏσϯεϕʔεͷओுΛॿ͚Δπʔϧ
    ίʔσΟϯάෆཁͰD3.jsͷੈք΁
    ΦʔϓϯιʔεΛऔΓר͘ϦΞϧͳίϛϡχςΟ

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  22. technologyʹΑΔ
    จ໌ͷఈ্͛
    ϩϘοτͱ͸ҟͳΔ
    ਓؒΒ͠͞ͷ௥ٻ
    ݸͷྗͷ૿େ
    ΤϏσϯεॏࢹ
    Φʔϓϯιʔεɹ
    ʹΑΔ
    ਓؒͷײ֮ʹɹ
    ૌ͔͚͑Δ
    σʔλʹΑΔɹ
    ཪ෇ੜ੒πʔϧ
    ਓྨΛऔΓר͘ੈքن໛ͷมԽͷτϨϯυ
    E2D3ͱ͸

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  23. ڭ͑ͯʂHPP৆

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  24. ڭ͑ͯʂHPP৆
    ڭ͑ͯʂ23۠อҭԂαʔν
    ৆ۚɿສԁ

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  25. ڭ͑ͯʂHPP৆

    ڭ͑ͯʂ23۠อҭԂαʔν
    ʲબఆͷཧ༝ʳ
    อҭԂ৘ใͱ͍͏ςʔϚͰɺڭ͑ͯʂgooͷAPIΛଞͷAPIͱ૊Έ߹Θͤͯɺޮ
    Ռతʹ࣮૷͞Ε͍ͯ·͢ɻଞͷ౷ܭہͳͲͷఆྔతͳΦʔϓϯσʔλͱͱ΋ʹɺ
    ڭ͑ͯʂgooͷ೰Έɺؔ৺ͷQ&AσʔλΛఆੑతͳσʔλͱͯ͠׆༻͢Δ͜ͱ
    ͰอҭԂΛ୳͞Ε͍ͯΔར༻ऀʹͱͬͯ૯߹తʹ༗ӹͳ৘ใΛ୳ͤΔαΠτʹ
    ͳ͍ͬͯΔͱࢥ͍·͢ɻ

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  26. Yoko Utsumi
    Mami Enomoto
    Takeshi Osoekawa
    Yuko Takeda
    Shinichiro Tago
    Shintaro Manome
    Yuya Mitani
    h:p://hoikuen-lod2015.herokuapp.com/

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  27. 23 T5m5-T]
    *2ckbT"8XahQ,SKVJ

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  28. :IL T*2 ]`ieP"8
    n-!' / -o
    =LOD4ALL]$

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  29. IO@[ TahT7]/&
    AOlGoo]$

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  30. -T4(W%5PEVJ?

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  31. -IPU>.#CYMGPRF>
    9ddggT3XahDQNOW;0PJ?
    .#T_kfjckbQ>BIAO!gooTahD
    S1\[Q-IDIPWBSLO[CR?
    =QNOZVIL?
    +EHT6Z)^P@EL@PJ?

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  32. -0%GPS4BGFUZ

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  33. -0%GPS4BGFUZ৆

    ɾొࢁܭըΦϯτϩδʔ
    ɾొࢁܭըσʔλ
    ৆ۚɿສԁ

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  34. -0%GPS4BGFUZ৆

    ɾొࢁܭըΦϯτϩδʔ
    ɾొࢁܭըσʔλ
    ʲબఆͷཧ༝ʳ
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    ࣮ݱͨ͠࡞඼Ͱ͢ɻొࢁܭըΦϯτϩδʔ͸ɺશࠃͷ༷ʑͳొࢁܭըॻͷςϯϓϨʔτ
    Λऩूɾ෼ੳͨ͠ݚڀ੒Ռʹج͍͓ͮͯΓɺ༗༻ੑ͕ߴ͘ධՁͰ͖·͢ɻ͜Εʹجͮ͘
    ొࢁܭըσʔλ͸࠶ར༻Մೳͳσʔλͱͳ͓ͬͯΓɺ৽ͨͳొࢁܭըͷ࡞੒Λ༰қʹͰ
    ͖ΔͳͲಉ༷ʹ༗༻ੑ͕ධՁͰ͖·͢ɻՃ͑ͯɺ׆Րࢁɺؾ৅৘ใɺආ೉ࢪઃ৘ใɺ
    SNSͳͲଞͷެ։σʔλͱͷ࿈ܞʹΑΓɺొࢁऀͷ҆શࢧԉͷͨΊͷ৘ใ΍Ձ஋Λఏڙ
    Ͱ͖ΔՄೳੑ΋ධՁ͠·ͨ͠ɻ

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  35. Z0@F
    Ç{—¦Uj`hZ/0Ç{—¦_/\
    zŠÓÎ+ÀªÒ+kÜÑÂ+y¡×ª

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  36. ¼“
    Z01B>RS37I+
    95Z0EGB>GJ5Ê49FÇ{•A¬ÄE¶6=
    oÅM˱G.
    Á²AºŒ5®‹D؎G.
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    9ROF›”5IBKOR@1QBÙ:1
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    ¦ÏG"NP„*("$ £´Æp¯

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  37. Z0@F)
    Z0@F%
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    €˜FÇ{—¦¢S¾¨E°È
    mAˆ~l
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  38. Ç{—¦Uj`hZ/
    mtplan: OccasionalDate
    mtplan: MountaineeringPlan
    mtplan: Member mtplan: Route
    mtplan: Member mtplan: Route
    mtplan: Date
    ic: EventSchedule
    mtplan: PersonalEquipment
    mtplan: Equipment
    mtplan: PartyEquipment
    Machine-readable Mountaineering Plan Schema
    Z0@F"!L:_-1E.P $
    Z0@FFJAD7+)YB>8,Q<
    X\A]NWDCS‡
    §}»ÝšÍS¿ÃwE„1@
    ۄE 2Q_/\[V/cB;Q9BS–:=
    Z0?6=
    Z0*6=
    Z0'U
    6=

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  39. Ç{—¦_/\
    Z0@FC B>a(
    THK[
    ^0B>VMb;B>SZ0@FBÚ8Q
    -Á²D؎F…
    g/`SWfa
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    Ç{—¦_/\S’„:=Y[^d
    —¦E¥Ö;Q
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    -g/`FqÔS³¸‚

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  40. I>›”G©qAGD1
    •  U/bj_/\B:@’„A6Q
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    •  Ç{—¦S›”‚;Q9BA
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    3NH™¹«œnk†ij]/aT/XgxE­ÐÉ:I;,
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  41. *#.৆
    Linked Openॲཧͷ࣮૷
    ৆ۚɿສԁ

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  42. *#.৆

    Linked Openॲཧͷ࣮૷
    ʲબఆͷཧ༝ʳ
    Φʔϓϯσʔλͷޮ཰Խ΍׆༻֦େͱ͍͏؍఺Ͱɺ͜ͷ࡞඼ͷΞΠσΟΞ͸ক
    དྷੑ͕ظ଴Ͱ͖·͢ɻBluemixαʔϏεͷ૊Έ߹Θͤͱ࣮૷ํ๏ɺػೳʹ͍ͭ
    ͯ΋ղઆ͍͍͓ͨͩͯΓɺͦͷ࣮ݱੑͷߴ͞΋ධՁʹ஋͢Δ࡞඼ͩͱࢥ͍·͢ɻ

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  43. Linked Open処理の実装
    横井 一仁

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  44. データがRDF化されない理由
    • データ提供者:
    データをRDF化する処理が適切か不明
    • データ利用者:
    RDFデータからアプリケーションに必要なデータを取り出すことができな
    いことがある(もしくは加工処理が追加で必要)
    図1 課題の例
    データ RDFストア
    独自RDF化
    処理
    アプリケーション
    全てのデータ利用者に適した
    RDF化処理が不明
    テキスト
    データ利用者
    (アプリ開発者)
    データ提供者
    RDF
    データ
    開発したいアプリに必要な
    データを上手く抽出できない

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  45. 解決方法(Linked Open処理)
    RDF化処理をオープンにしたデータ加工サービス
    • RDF化処理プログラムをオープンにする。
    (第三者のボランティアが自身の目的に合わせてプログラム修正可能)
    • RDF化処理の実行環境をオープンする。
    (ボランティアが独自RDF化処理を実行可能)
    • RDF化後のデータをオープンにする。
    (ボランティア同士で2,3次加工し、データの価値を高めることができる)
    RDF化
    処理1
    クラウドサービスとして提供
    RDF化
    処理2
    データ,
    RDFストア
    図2 解決方法
    処理共有&実行
    処理追加
    &実行
    RDFストア
    ・・・
    ボランティア1
    RDFストア
    (データ価値高)
    ・・・
    ボランティア2
    処理とデータを共有し、
    データの価値を高め、
    継続的に改善を行える
    サービス
    データ加工サービス
    処理複製
    &編集も可

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  46. Linked Open処理の実現イメージ(IBM Bluemix)
    • データ加工サービス: ウェブアプリケーションとして実装する。
    内部では以下の2つのサービスを活用する。
    • RDF化処理: 処理の修正、公開、連携が容易なNode-REDを
    RDF化処理の実行環境として利用
    • RDFストア: Graph Data StoreをRDFデータの格納先として利用
    データ加工サービス
    Graph Data Store
    (データ、RDFストア)
    Node-RED
    (RDF化処理の実行
    環境として利用) ・外部のREST APIと連携可
    ・ソースコードの共有が容易
    ・MQTTプロトコルを介し、
    複数の処理と多段接続が可能
    アプリケーション
    ウェブI/Fとコンポーネント
    接続部分の新規実装が必要
    MQTT MQTT
    REST
    API
    Graph Data Store
    (データ、RDFストア)

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  47. 効果
    • RDF化処理、処理後データが公開されていることで、
    全ての人がRDF化処理やRDFデータを改善してゆける。
    • データ提供者は、データを提供することのみに注力できる。
    (RDF化処理実施者になることも可能)
    • データ利用者は、アプリに必要なRDFストアを選択するのみのため、開発に
    注力できる。(RDFデータがなければ、RDF化処理実施者になることも可能)
    データ,
    RDFストア クラウドサービスとして提供
    RDF化
    処理
    データ,
    RDFストア
    データ利用者
    (アプリ開発者)
    データ提供者
    RDF化処理実施者
    (多数のボランティア)
    図3 解決策の例
    データ提供
    のみに注力
    開発に必要なRDF
    ストアを選択するのみ
    データ加工サービス
    データの加工のみに注力
    アプリ
    ケーション

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  48. 実現できる未来
    多くの人、コンピューティングリソースを用いて、
    人類が持つ全てのデータの質を、改善し、活用しやすくする。
    実現例
    • コミュニティによる大規模ウェブ検索エンジン
    (現在の様に数社の独占状態をなくし、真に良いサービスを生む様にする)
    • テキスト、画像、音声を用いたサービスのデータセット提供
    (データ改善アイデアを持つ個人がPB級のデータを手軽に扱える様にする)
    RDF化
    処理
    RDF化
    処理
    現在の
    LOD
    RDF化
    処理
    LOD v1
    (データ価値高)
    ・・・
    ウェブ上
    のデータ
    LOD v2
    (データ価値さらに高)
    現在

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  49. クラウドサービスとして提供する理由
    • データとコンピューティングが近くに
    集約されている方が、処理効率が良い。
    (数か所のデータセンタが高速なネットワークで
    接続されているクラウドサービスの形態が最適である)
    • コンピューティングリソースが豊富
    (大量の計算を行う際に有効である。一方、ほとんど
    リソースを使用しない処理が大量にあってもコスト上問題ない)
    • ストレージが低価格
    (ペタバイト級のデータも現実的な価格で格納できる)

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