鉄道地質

更新:2018年10月1日

車窓から見える風景がどのような地質から成り立つのか、どのような地質の特徴を持つ地域に鉄道が敷かれているのかなど、鉄道と地質の関係を知ることのできるアプリとして「鉄道地質」を作成しました。 国内の鉄道沿線の地質と、沿線で観察できる地質のランキングを見ることができます。 1950年から2017年の間の路線の変遷にも対応し、廃線沿線の地質も確認できます。
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人流解析データを使って、カメラの前を通る人の数と動きを可視化した。 画面を流れる桃たちに触れると桃の表情が変化し、後にカゴに収穫することができる作品。 普段は「お触り厳禁」な桃に触れる遊び心と、収穫された桃がカゴに積まれることによって、その日の人の集まり具合も視覚的に認識できる。 倉敷美観地区に設置する想定であり、観光客と現地の人々どちらにも親しみをもってもらう目的で制作した。 データ協力:一般社団法人データクレイドル 制作者:岡山県立大学 デザイン学部 造形デザイン学科 3年 濵見志歩 デザイン学部 造形デザイン学科 4年 青野日向子 大学院 情報系工学研究科 1年 石坂諒任 【作品紹介スライド】https://www.slideshare.net/ShihoHamami/ss-117429594/
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■概要 河川の水位を可視化し、機械学習を用いて将来予測を行います。 台風や大雨などが来たときに、パッと見で水位情報がわかる可視化を目指します。
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子育て生活を支援するアプリケーションです。 【このアプリの主な機能】 1)子育て関連施設情報検索機能 東京都内のオープンデータ「赤ちゃんふらっと」の情報を検索することができます。 2)街中チェック機能 街の中で発見した子育てに関する良いところ悪いところについて位置情報付き写真とコメントを投稿することができます。 3)子供連れ外出方法の学習機能 ベビーカー利用者と周囲の人々とのコンフリクト解決に向けて、ベビーカーで外出する際に気をつけるべき内容をクイズ形式で学習できます。 4)子育て生活自己診断システムへリンク 別途開発した子育て世帯の通勤や保育園の送迎をシミュレーションするシステムへもリンクしています。 今後の発展可能性 1)ー 東京都以外の子育て関連施設に関するオープンデータの活用とイベントなどの情報検索機能の追加。 2)ー 街中チェック機能における投稿情報の利用者間での共有。 3)ー 子供乗せ自転車の乗り方など他の交通手段での外出方法の追加。 4)ー 子育て関連施設情報検索、街中チェック、子供連れ外出方法の学習の利用データを活用して、子育て生活自己診断システムを機械学習させ、より利用者個人のニーズに合った情報を提供できるシステムへ発展させる。 推奨環境:  iOS 11.3以降。
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LODを活用したいとき、例えば開発者の視点では「既存のアプリを流用して,別アプリを開発したい」、「RDFやSPARQLといったLinked Dataに関する知識があまりなくてもアプリを開発したい」等があると思います。また、利用者側の視点では「BIツール同様専門知識がなくても、オンデマンドで分析を行いたい」、「目的の情報を効率よく探したい」等があると思います。LODフロントエンドはこれらの課題を解決します。 LODフロントエンドは、Linked Data を活用した可視化・分析アプリケーションの構築作業や分析タスクの低減を目的とし、以下の機能と特長を持つLOD活用管理基盤です。 機能1 データ駆動によるLinked Dataの可視化とデータナビゲート 機能2 ビューの構築とガジェットによる可視化部品の管理と再利用 特長1 複数の観点に対応したビューを構築できる 特長2 ビュー層に仮想的な視点を作成できる 特長3 視点移動によるガジェットの再利用性の向上 特長1:LOD内のデータを複数の観点で可視化することができます。例えば、川崎フロンターレをスポーツチームと見た場合と法人・企業と見た場合で可視化したい内容が異なります。スポーツチームとして見た場合、本拠地や所属リーグ・所属選手の一覧や年齢構成を見たいかもしれません。一方、法人・企業として見た場合、法人番号、オーナー企業・同一オーナーの別会社などを見たいかもしれません。LODフロントエンドでは同一のデータ(視点)に対し、複数の観点を定義でき、それを可視化する機能を提供します。 特長2:データにない仮想的なデータをLODフロントエンドでは作成できます。例えば、東京・大阪・名古屋のリソースを集合としてみなし、それを「3大都市圏」という形で可視化ができます。 特長3やガジェットによる再利用可能な可視化部品の管理により、定義ベースで効率の良いLODアプリケーション構築の仕組みを提供しています。 先の川崎フロンターレの例では、スポーツチームページの代表画像とラベル・説明文、法人ページのは代表画像とラベル・説明文共通の可視化部品であり、これは可視化部品の流用の例となります。 詳細については、「ユーザの観点に基づいたLinked Data可視化手法」を参照ください。 現在、ビューア部分を無償公開中です。LODフロントエンドの問い合わせについては、以下のページよりお問い合わせください。 http://lod4all.net/ja/contact.html
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小野恵子*1・宮内はじめ*2・白松俊*3・河口信夫*4・五十嵐康伸*5  「未来スカウター」はウェブ上で、日本全国の市町村それぞれの人口の動きをみられる地図ベースのツールです。市町村レベルでの人口増減は出生数と死亡数のバランス(「自然増減」)と、転入数と転出数のバランス(「社会増減」)に分けて考えることができます。人口増減はその地域の人口構成と深く関係していますが、同時に都市圏からの距離など地理的な影響も強く受けています。そこで、ユーザーが自分の住んでいる町と近隣の町、あるいはこれから住みたい町の人口動向をオンラインで容易に比較できるように作られたのが「未来スカウター」です。地図は2016年の人口増減パターンによって塗分けられており、市町村を選んでクリックすると、その町の人口データが表示されます。 *1: 国際基督教大学 社会科学研究所 *2: Code for Nagoya, OSGeo財団日本支部 *3: 名古屋工業大学大学院 工学研究科 *4: 名古屋大学大学院 工学研究科 *5: パーソルキャリア株式会社
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Yokohama Art LOD map

更新:2018年9月29日

Yokohama Art LOD mapは横浜市芸術文化振興財団の運営する施設のイベント情報やカメラ所蔵品データなど、横浜に関するオープンデータをアプリに取り入れたマップです。お出かけのイベント検索や貴重なカメラコレクションのデータをを見ることができます。
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SPARQL-proxy

更新:2018年9月28日

SPARQL-proxy は、クライアントと SPARQL エンドポイントの間で動作するミドルウェアです。 SPARQLエンドポイントのプロキシサーバーとして機能するポータブルなWebアプリケーションであり、以下の機能を提供します。 ・SPARQLクエリ文の安全性の検証機能(SPARQL Updateクエリを実行できないようにする) ・多数のSPARQLクエリのジョブスケジューリング ・SPARQLクエリのジョブ管理インタフェース。ジョブを確認したり削除したりできる。 ・ジョブのタイムアウトを指定できる ・同時に実行するジョブの数を指定できる ・SPARQLの結果をキャッシュし、応答時間を向上させる機能。キャッシュはメモリ、ファイル、redis、memcached から選択して利用できる ・キャッシュされたSPARQLの結果を、snappyライブラリにより圧縮する機能 ・SPARQLクエリをログとして記録する機能 ・OFFSETとLIMITを追加してSPARQLクエリをチャンクに分割する機能 SPARQL-proxyをインストールするには、 まず、node.js の安定版をインストールしたのちに、以下のコマンドを実行します。 $ git clone git@github.com:dbcls/sparql-proxy.git $ cd sparql-proxy $ npm install インストールが完了すると、 $ PORT=3000 SPARQL_BACKEND=http://example.com/sparql ADMIN_USER=admin ADMIN_PASSWORD=password npm start を実行することで、エンドポイント http://example.com/sparql のフロントエンドとして、ポート番号3000で、SPARQL-proxyが起動します(本例では、ユーザIDは、admin パスワードは、password)。 また、管理画面は http://localhost:3000/admin になります。
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さく君がオープンデータ(CC-BY-3.0)として公開しているサッカー日本代表選手のデータをビジュアライズしてみました。   ・データの視覚化とはどういうことか。   ・データを統計的に捉えるとはどういうことか。   ・データから何が見えてくるか。 次代を担う子供たちのために、分かりやすく表現してみました。 ものごとを考えるヒントにしていただいたら幸いです。
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首都直下地震が発生した際の、建物の全壊確率を計算するアプリです。 使用データ: 内閣府 首都直下地震モデル検討会 首都直下_強震公開データ (1)計測震度、液状化指標、液状化沈下量データ 注意:事由の如何を問わず、本アプリを利用することにより生じた利用者又は第三者の損害については、利用者がその全ての責任を負うものとし、当方は一切の責任を負いません。
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Get_Mesh!!

更新:2018年8月17日

地図上で好きな範囲を設定し、メッシュポリゴンを作成するアプリです。 一次メッシュから50mメッシュまで対応しています。 注意:事由の如何を問わず、本アプリを利用することにより生じた利用者又は第三者の損害については、利用者がその全ての責任を負うものとし、当方は一切の責任を負いません。
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 政府統計総合窓口(e-Stat)の API機能(REST API)と、統計LOD(SPARQL API)とを利用したWebアプリケーションです。  統計データをもとに町と町を比較(バトル)させ、独自開発のバトルAIシステムが勝敗を決するとともに、その内容を分析します。  統計LODの小地域データを活用することによって、都道府県や市区町村のみならず、町丁や字レベルでの対戦・分析も可能としています。  地域の現状を把握し、地域社会の将来像を考えるきっかけにしていただければ幸いです。  
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Tevere for iOS

更新:2018年7月1日

https://tevere.ccのiOSクライアント。 概要はhttp://idea.linkdata.org/idea/idea1s2564i
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2点間マップ

更新:2018年6月10日

1点の位置情報を地図に掲載する技術やツールは多くあり、容易に地図を作成することができるようになってきました。しかしながら、関係性をもった2点間の位置情報を表現する方法が意外となく、この作品を通じて、関係性をもった2地点間の可視表現を示すものです。
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歴史上世界各国で行われた戦争をマップ上に表示しています。 スライダーを動かすと好きな年代の戦いを表示することができます。 初期状態だと10年単位ですが、スライダーの右のスイッチを切り替えると1年単位に切り替えることもできます。 その他、司令官やカテゴリから絞り込んだり、左上の検索窓から戦いと指令官を検索することもできます。
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横浜市がWebサイトで公表している人口統計を利用して作成できる全ての人口ピラミッドを自由自在に表示できるWebアプリ。あらゆる年、区、複数の町丁目を含む小地域の人口ピラミッド。将来推計人口による将来予測も。横浜市の公表するオープンデータをリアルタイムで取得するので、公表されたばかりの人口統計をタイムラグなしにすぐに人口ピラミッドで見ることができる。任意の年齢区分による人口構成比も。
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「Cheese(チーズ)」とは、あらゆる施設情報データと、統計データを組み合わせ可視化し、地域分析をサポートするWebシステムです。  ポイントに配置するマーカーアイコンを選択し、施設リストを読み込むだけで、自分だけのオリジナルマップが完成します。  また、作成したマップに、政府統計データをオーバーレイさせることにより、その地域の特色が見えてきます。市町村よりさらに細かいレベルの地域分析や商圏分析にご活用ください。
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「API Search Engine」とは、政府統計総合窓口(e-Stat)のWeb APIで提供されているデータを、シンプルな操作で検索し、データ内容の閲覧を行うシステムです。  統計データを画面上で確認する以外に、利活用しやすい構造に整形したCSVやJSONで取得することも可能です。 「StatApiMagic.js」とは、e-StatのWeb API専用ライブラリであり、データ構造のコンバータです。  統計データ取得APIにより受け取った複雑なレスポンスデータの構造を、利活用しやすいシンプルな形に再構築するものです。出力形式は、9種類から選択することができます。 「API Search Engine」と「StatApiMagic.js」を組み合わせて利用することにより、その利用価値は最大化されます。  これら2つのツールの相互補完作用により、API利活用範囲の拡大や、アプリケーション開発速度の飛躍的な向上が期待できます。  政府統計API機能を現在利用されている方、これから利用してみようと考えている方に、少しでもお役に立てることを願っています。
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 政府統計総合窓口(e-Stat)の『 統計LOD 』を利用したWEBアプリケーションです。都道府県は4249種類、市区町村は約400種類の自治体ランキングが、クリック操作のみで超簡単に作成できます。  @ 地方自治の課題発見  @ 様々な統計指標の知識習得  @ トリビア的な話のネタ探し  などなど、いろいろな用途に使えると思います。  統計LODで使えるSPARQLクエリの紹介や、統計LODのオントロジーに関するコラムも掲載していますので、興味のある方は一度ご覧ください。
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各種の市区町村を含むデータセットに市区町村コードを追加するための補助ツールです。
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 LODチャレンジにエントリーする学生(高校生以下の個人および高校生以下のメンバーで結成するサークル・部活動)を応援するために、ドメイン取得とDNS(Domain Name System)設定サービスを提供いたします。  学生がLODチャレンジにエントリーする際、プログラムやデータセット以外の各方面に契約管理や設定を行わなくてはならないドメインやDNSの作業を簡略化しました。LODに付帯して発生する周辺技術を容易に用いることができるプランとすることで、各部門の技術開発に注力することを可能としました。  LODチャレンジにエントリーすることを条件に1年間の契約期間として、ドメインを無償で提供いたします。
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※※※ システム停止中 ※※※ - Resource Propagation Algorithm (RPA)は、観光領域のLinked Dataにおける潜在的なリンクを推定するアルゴリズムです。 - 推定可能なLinked Dataのファイルサイズを最大1MBに制限しています。 - 述語のマッピングとグラフデータの作成のために観光語彙基盤を用いています。 - キーワードのリンク推定のためにDBpedia Japaneseを用いています。 - 都道府県,及び市区町村のリンク推定のためにIPAdicを用いています。 - Linked Dataのグラフ構造に基づいたキーワードのリンク推定が可能です。 - 非ネスト構造のTurtleデータのみ対応しています。  (LinkData.org上で公開されているTurtleデータを推定可能です。) - オープンソースソフトウェア (OSS) として公開予定です。 - 開発言語:バックグラウンド処理 C/C++,ユーザインタフェース PHP - 成果物:観光語彙基盤、用語辞書(DBpediaKnowledge)、RPA ■背景  Linked Dataは、Uniform Resource Identifier (URI) を用いてウェブ上に存在するリソースのメタデータを記述したデータです。Linked Dataがオープンデータとして公開されたLinked Open Data (LOD)は、次世代のウェブであるセマンティックウェブ(=データのウェブ)の形成に寄与する重要な存在となっており、世界的にLODの公開件数が飛躍的に増加しています。 ※本記事では、便宜上、Internationalized Resource Identifier (URI)とURIを同じ概念として取り扱います。 ■課題  Linked Dataは、その名称の通り、リンクされたデータです。  リンクされたデータを作成するためには、目的語を可能な限りURIで記述することが求められます。リソースをURIで記述することで、他のLODで定義された意味概念を継承することができます。これにより、各LODにおける同一リソースの意味概念の相違が緩和されるだけでなく、横断的なリンクにより様々なLODを1つのデータセット(集合知)として取り扱うことが可能になります。  2018年1月14日時点において、DBpedia Japaneseは、110,717,052 triplesのうち88,646,313 triplesの目的語がURI型 (xsd:anyURI)で記述されており、実に約80%の目的語が他のリソースを参照していることになります。また、電子情報通信学会の文献検索システムI-Scoverは、14,919,055 triplesのうち5,334,252 triples (約36%) の目的語がURI型で記述されており、文献や著者、組織、イベントなどのクラスで管理されたリソースを横断的に関係付けています。LODStats (http://stats.lod2.eu/)によると、192,230,648 triplesのうち46,061,873 triples (約24%) の目的語は、URI型で記述されていることを報告しています。  しかし、DBpediaやI-Scoverのようにリンクされたデータは比較的少数であり、孤立状態にあるLODが多数存在します。例えば、LinkData.orgに登録されている6,123件のTurtleデータを調査したところ、22,410,700 triplesのうち920,303 triples (約4%) の目的語がURI型で記述されていることが分かりました。また、DBpedia Japaneseには21,452種類の述語が用いられているのに対して、LinkData.orgに登録されているデータセット群は計32,491種類の述語が用いられていることから、Linked Dataの二次利用が難しい現状にあると考えられます。つまり、データセット単位で個別にアプリケーションソフトウェアを実装する必要があるようです。 ■目的  Linked Dataの潜在的なリンクを推定できるResource Propagation Algorithm (RPA) を提案し、Linked Dataの二次利用促進を図ります。今回は、観光領域のLinked Dataを対象としてRPAの研究開発を進め、有効性を確認した後に様々な領域のLinked Dataを対象とした潜在的なリンクの推定を目指します。  
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〜 地方の歴史を観光資源に 〜 金沢の街は戦災を免れ、百万石の財力が作った寺社仏閣、江戸時代の道筋や用水などが多く残っています。 古地図を見ながら歩けば、それまでは気にならなかった「路傍に残る石組み」「道幅の変化」「ちょっとした高低差」など普通に歩くだけでは気づくことが出来ない昔の姿が感じられます。 そして古地図には無い道や用水の暗渠化などから街の発展を知るという楽しみもあります。 検索機能では、茶の湯に携わってる方ならご存知の「千 宗室」や「本阿弥光甫」など有名人の屋敷があった場所もわかるほか、「大工」や「石切」「板前」「いしゃ」「外科」「掃除坊主」「馬のり」などいろいろな職業の人を探すのも楽しいです。 時代小説に出てきたあの人がどこに住んでいたのか など検索してみるのもいいと思いますよ。 金沢市民のみならず、金沢へ観光に来た方も、このアプリを片手に金沢の旅を楽しんでみてはいかがでしょうか。 ●「古今金澤」の特徴 <絵図上での現在位置表示機能> 古い絵図では重要なものが大きめに描かれていたり向きが正確ではなかったり、場所ごとに細かなズレがあり全体として現在の地図と重なることはありません。 「古今金澤」では金沢工業大学との共同研究で得られた正確な補正データを使い、独自のズレ補正によって現在位置を表示しています。 <強力な検索機能> 絵図にくずし字で記載されている寺社名や人名の検索が可能で、検索結果は現在の地図と絵図上に表示。 また、絵図上に書かれたくずし字を長押しすると書かれた文字がふき出しで表示され、ふき出しをタップするとWeb検索ができます。 江戸時代の金沢について書かれた金澤古蹟志(かなざわこせきし)に記載された場所の検索も可能で、その場所についての記述内容を閲覧できます。 <古絵図との写真撮影機能> 古い町並みが残っている金沢。昔からある道路や今は地中に隠れてしまった用水等の写真を、その場の古絵図・現在の地図と共に写真に収めることができます。撮影した写真は簡単にFacebookやTwitterで共有可能です。 ●利用しているオープンデータ 石川県金沢市が公開している下記 ・ 歴史のまちしるべ標柱一覧 ・ 坂道標柱一覧 ・ 用水・字地・街道標柱一覧 ・ 寺院・文化財等の解説文 ●その他許可をいただき利用させていただいているデータ ・寛文七年金沢図(石川県立図書館 様)  デジタル化されたデータを利用させていただきました。 ・位置補正データ(金沢工業大学 環境・建築学部建築系建築デザイン学科 増田研究室)  古地図と現在地図の位置情報について共同研究させいていただきました。 ・古地図上の人名データ(金沢城調査研究所 木越所長 様)  古地図上にくずし字で記載された寺社や人名を全て活字にしたデータを利用させていただいております。  これらを古地図にマッピングし、くずし字で記載された人名を長押しすることで活字が表示されます。  表示された活字をタップすればGoogle検索できます。 ・金澤古蹟志(金沢市立玉川図書館)  江戸時代に加賀藩に仕えていた武士が記載した金沢の百科事典とも言われる歴史書。地名の由来や逸話などが十二編34巻にまとめられています。  金沢市立玉川図書館のサーバで公開されている金沢古蹟志へのリンクを張らせていただいております。  https://www2.lib.kanazawa.ishikawa.jp/reference/kosekishi.htm ・金澤古蹟志との関連場所データ(金沢歴活主宰 安藤 竜 様)  金澤古蹟志に記載されている内容から関連する場所を見つけ出し、金澤古蹟志の記載箇所と位置情報のリンクデータを作成していただきました。
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Smile

更新:2018年1月28日

横浜市内の認可保育所、子ども達が遊ぶことができるログハウスを探すことができるアプリです。 認可保育所では区別に保育所を分け自分の住んでいる周辺から探すことができます。また、受け入れ人数別にも表示しています。自分の子どもの年齢のボタンを押すと、その年齢を受け入れている保育所を多い順で表示しました。 子ども達が外で遊ぶことができるか確認できるように天気のAPIを搭載しました。雨の場合でも遊べるように横浜市内のログハウスの情報を取り入れ、Google my mapで表示させました。
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コンセプトは、地元民が寄り道スポットをご紹介! 5つ星オープンデータで現在もリアルタイムにデータメンテナンスされている福井県池田町の観光データを使い、最新の池田町の観光スポット情報のみならず、公衆トイレの位置情報などもご案内し、実用性が高いアプリに仕上げました! そして、特定のスポット限定で福井県池田町にある人気アスレチック施設ツリーピクニックアドベンチャーいけだ(TPA)の名物スタッフ・アニキのオススメコメントが実装されています。 また、このアプリはTPA、池田町と連携し、実際に観光客の皆さんに使っていただいています。 このアプリはオープンアプリ(CC-BY)なので全国へ展開させることが可能です。 実際にカスタマイズにより、福井県内ではありますが他観光地へ展開しています!(現在、恐竜博物館からの寄り道スポット、永平寺からの寄り道スポット、東尋坊からの寄り道スポットが実装済みです。 http://www.pref.fukui.lg.jp/doc/toukei-jouhou/opendata/apli.html)
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 私たちは、住民や観光客が京都の歴史や文化、伝統的な美しい街並みを自転車で楽しむためのサービスをデザイン!スマートフォン等のモバイル環境に対応した共創型公共サービス「chariP naVi」を考えました。  京都市の人口は147万人、年間観光客数は5,522万人であり、この多くが駐輪場など自転車環境に何らかの不満を抱えているか、必要な情報を持っていない事が分かりました。そこで、私たちは徹底したUI/UXとデザイン思考、さらにはアジャイル開発の融合による使っていいね!を実現するサービスを考えました。
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より生活に密着したオープンデータの活用を目的とし、市民が手軽に始められる市民活動やシビックテックの入り口となるWebサービスの開発を行っています。 主な機能は、 ・写真投稿機能( Web投稿 / LINE botによる投稿) ・マップ機能 ( 同一UIで、Google Map / OpenStreetMap に対応) ・市民活動団体の情報発信機能 ・API提供機能 自治体が公開するオープンデータだけでなく、市民や市民活動団体が投稿したデータをあわせて情報を可視化し、さらにオープンデータとしてWeb APIを提供するプラットフォームです。
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しましる

更新:2018年1月19日

島田市のことを知ってもらうために、ただ情報を載せるだけでなく、クイズを通して楽しみながら島田市のことを知ってもらえるようにしました。 さらに、ユーザ自身もクイズを作成できるようにして、参加型のアプリケーションにしました。 アプリケーションの表面のところだけでなく、キャラクターの設定やストーリなども細かく考えました。
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