時間や場所を選ばずに、コワーキングスタイルで仕事をする人のための情報マップ 場所だけではなく、イベントや人の情報をリンクすることで、人とのつながりを可視化し、仕事の質の向上につなげることができるデータとなる。

【フィードバックいただきたいこと】 上記URLをご確認いただき、以下の「アンケート回答」のリンクからコメントをお願いいたします。 ----------------------------------------------- BtoBからBtoCへ、事業領域を拡充すべく、銅素材の持ち味と、生活シーンでのちょっとした困り事の解決アイデアをつなげた結果、シュー製品に行きつきました。 試作中の製品ではありますが、製品のスペック、価格、アフターフォロー等、気になる点や完成品にしていくためのアドバイス等、忌憚ないご意見を頂戴できますと幸いです。

身体障がい者用のトイレがあるところをマップ表示し、詳細情報が確認できるようにします。

“ マニフェストスイッチ for 岡山市長選 2021. 公開しました！ ” Society5.0シティ岡山の創生を目論む、GXDX融合イノベーターによるコラムです。

＜概要＞ 現在の農業の問題点の一つとして若手の農家が減少していること に着目し、若手の未農業経験者が農業に参入することを敬遠して いる側面があります。 そこで、新規就農者支援するプラットフォームの作成により未農業経験者の 農業参入を支援するためのアイデアである。 ＜詳細＞ Ｉターン・Ｕターンの若手を農業に参入しやすくする。 　・農業技術獲得の支援する。 　・農地に対して、複数人で分担による共同作業 ＜必要とされるデータ＞ 　・農作物一覧 　　様々な土壌に最適な農作物の紹介 　　各農作物における標準的な作付等のスケジュール 　　農作物ごとの作付面積単位での標準的な収入見込み 　・農作物作成ノウハウ 　　種の手配から肥料・農薬等のタイミング、品質を確保させるための 収穫方法など ＜提供するサービス＞ 　・農業版「Yahoo!知恵袋」による若手農家とベテラン農家のコミュニケ 　　ーションサービス 　　（ベテラン農家にもインセンティブがいるかもしれない） 　・農業版「じゃらん」「asoview!」による、若手農家が閑散期に 　　旅行ができるサービス 　　（ポイント等の割引制度を設けて、次回作付時の肥料購入や 　　　農機具追加の際に割引く） 　・農業版「メルカリ」による、農機具のやりとりを実施 　・人と人とのマッチング 　　（農家イケメンコンテスト、生産者－購入者(飲食店)の直販） 　・高収益を挙げる農業のコツ（ｅラーニング、セミナー…） ＜想定されるUI＞ 　・スマホアプリ 　　気象情報とのマッシュアップにより、大雨・暴風・霜・低温等の 　　注意報・警報をプッシュ通知して、若手農家に早急な対策を提案 　　できるようにする。 ＜チャネル＞ 　農業系の高校・高専の学生へのアプローチは自然発生的獲得できるとして、 　それ以外の若者へのリーチとして、下記の観点で提案したい。 　・ハローワーク（職を求める方々） 　・テーマパーク（農業とは一見無関係だが、若者が集う場所） 　・給食献立表（学校給食にて地の農家との交流も含める）

横浜市の市議会議員一覧です。

#オープンデータソフトクリーム

駅のホーム、道路、お店など、街には注意書きが溢れています。 そんな注意書きをスマホで撮って位置情報とともに多言語でデータベース化。

1.概要 従来のLODを物理世界とつなげるプラットフォーム「サイバー・フィジカルLOD:CPLOD」を提案します。CPLODは、LODにつぎの機能を加えたものです。 ・物理世界との双方向接続 ・リアルタイム性 ・秘密の制御 これらの機能によってLODを身の回りのあらゆる情報処理へ適用できるようにし、クラウド、モバイル、IoTをオープンな仕様で連携させ、少子高齢化、地球環境の変化などの課題にITを活用できるようにします。 2.セールスポイント：ITデバイスの総連携によりITの可能性を使い切る 現在のITデバイス（クラウド、モバイル、IoTなど）は、十分な発展をとげ、様々な問題を解決するツールとなる可能性を秘めています。たとえば、個人の身の回りのデバイスを連携させれば、社会や家族の負担を少なくしながら高齢者を見守り、介助するようなシステムを作れるでしょう。 あるいは、市町村、都道府県、国といった様々なレベルでリアルタイムに地域の状況のセンシングを行って情報を共有できるシステムや、全住民が参加するコラボレーションツールのようなシステムを作ることができるでしょう。縮小していく経済に対応しながら、資源やエネルギーを効率化し、拡大する失業、高齢化、少子化などの対策をとるツールとするといったことが可能となるはずです。 しかし、現在このようなシステムはまだありません。その原因は、任意のデバイスや人を連携させることができないという、分断化にあると考えます。ITの分断化には３種のタイプがあります。 (1)APIやプロトコルなどの、規格の乱立による分断 企業やグループによる囲い込みや、異なる目的のプロトコルの存在によって、ユーザが自分の使いたいデバイスを自由に連携させることができません。特定メーカーのデバイスとそのメーカーの認証を受けたデバイスを連携させてスマートハウスを実現するといった試みは存在します。しかし、あらゆるメーカーのあらゆるデバイスを連携させることはできません。 (2)規格の不在 IT化を推進するメーカーやユーザがいない分野や、異なる分野をつなぐ用途には、IT化のための規格を作る動きがありません。たとえば高齢者の生活を支えるために、介護サービス産業・行政・ボランティア・ご近所・出入り業者などの、地域社会の様々なステークホルダが現場で連携するようなITシステムを作ろうとしたとき、様々なシステムを連携させるための規格を作るのは誰でしょうか。本来は現場でシステムを作る人たちが規格を作ることができれば理想的です。しかし、規格を作るというスキルは現状では期待できません。 (3)世代交代（陳腐化）への対応 APIやプロトコルは新しい技術が生まれるたびに更新され、その周期は人の一生や人の世代交代といった時間軸に比べれば著しく短いものです。黎明期をとっくに過ぎたITですが、まだ数十年以上にわたる連続運用には耐えられません。過去と未来の連携を可能とする必要があります。 たとえば、つぎのようなユースケースを実現可能としなければなりません。 ・10年後のシステムに対して、家屋の10年点検時に確認すべき項目を指示する。 ・築20年のスマートハウスシステムに、新しいデバイスを接続する。 ・30年後のシステムが現在のセンシングデータを参照する。 そこで私たちは、LODのアーキテクチャを使って、この分断化の問題を解決し、あらゆるITデバイスを連携させることと、この目的のために、LODに不足している機能を追加することを提案します。 3.提案者 先端IT活用推進コンソーシアム（AITC） ビジネスAR研究部会（http://aitc.jp/wg/ar/） 連絡先：リーダー　大林勇人、サブリーダー　中川雅三、吉田光輝 4.実装方法 4.1.物理世界との双方向接続 CPLODでは、デバイス上のサービスをRDFデータにマッピングし、RDFデータを書いたり読んだりすることでサービスを利用できるようにします。 メモリマップドI/Oの考え方を、RDFデータに適用するというアイデアです。 ・サービスのユーザがサービスへのリクエストをあらわすデータをRDFストアへ書き込むと、サービスの提供者はそれを読み出して実行する。 ・サービスの提供者がサービスの結果をRDFストアへ書き込むと、サービスのユーザがそれを読み出して利用する。 単純な例を示します。 ・指定した場所の照明をオン・オフする 照明のユーザは、つぎのような形で居間の照明を"ON"とするリクエストをRDFストアに書き込みます。 DELETE{ ?sw :制御要求 ?current . } INSERT{ ?sw :制御要求 "ON" . } WHERE { ?sw :所在 :居間 . ?sw :種別 :照明スイッチ . OPTIONAL { ?sw :制御要求 ?current . } } 照明制御を提供するサービスは、制御要求データを監視し、値が変化したときに、その値を照明スイッチへ反映します。 ・指定した場所の温度を取得する。 温度計のユーザは、つぎのような形で温度データを取得します。 SELECT{ ?temp } WHERE { ?sensor :所在 :居間 . ?sensor :種別 :温度計 . ?sensor :測定値 ?temp . } 温度計のデータを提供するサービスは、温度データを取得するたびにRDFへ値を書き込みます。 語彙とデータ構造を定義してゆくことで、もっと複雑なサービスのインタフェースもRDFデータとして定義することもできます。たとえば、つぎのようなリクエストをSPARQLで表現できるだろうと考えています。 ・Aさんが歩いている付近の街灯を点灯する。 ・河川が氾濫の警戒水位に近づいている地域の低地にある家に住んでいる住人全員へ、警戒を促すメールを送信する。 4.2.APIにLODを使うメリット LODによってつぎのようなメリットが得られ、先に述べた3つの分断化をすべて解決することができます。 (1)プロトコル、データ構造、メタデータの記述方法を統一できる。 プロトコルはHTTP、語彙はRDFで統一できます。 メタデータを記述するオントロジーを定義することで、データ構造や機能の意味も機械可読な形で記述可能です。このことにより、つぎの利点が生まれます。 1)LODへアクセスするライブラリを用意するだけで、任意のOS、任意のプログラミング言語からAPIを利用することができる。 既存のAPIの多くは、特定のOSや特定の言語にしか対応していません。 2)世界中のすべての情報やサービスを扱える。 IRIを使って独自の語彙を作り、オントロジーを定義することで、あらゆる用途に応用できます。 既存のAPIについて、LOD へマッピングする語彙をそれぞれが衝突しないように定義することができます。 3)異なる用途のために作られたAPI群を同時に利用することができる。 既存のAPIはOSや言語に依存するため、異なるOSや言語で実装されたAPIを同時に使うことができません。 　　 (2)現場からのボトムアップによる規格化が可能である。 これまでの規格は、少数の企業やグループが時間をかけて作るトップダウンな方式で作成されてきました。 このような作り方では、実社会の多様な活動分野それぞれに対応したり、必要なときに迅速に対応できるような規格化は不可能です。実際の問題解決を行う現場の人々が試行錯誤しながらAPIを作り、様々な提案から有力なものが進化していって「規格」となるという、ボトムアップな規格化（デファクトスタンダード）が現実的な手段となるはずです。 LODでは名前空間を厳格に区別し、語彙を厳密に定義できます。現場の人々は、LODでAPIを設計することで、規格の記述が完了します。LODを使うことによって、多様な規格の乱立という初期状態を整然と実現し、それらを統合したり、変換したりしていくつかの規格に収束させることができるようになります。 (3)IRIで名前空間を分けることができるため、世代によって変遷するAPIを共存させることができます。 機械可読なメタデータにより、異なるAPIや、異なる世代のAPIの間の自動変換技術を開発することもできるようになります。LODは十分に抽象化され、厳密に定義されているため、数十年後でも現在定義したデータを容易に扱うことができるはずです。 4.3.LODに欠けている機能の追加 これまでに述べたことを現在のLODで実現するには、つぎの課題があります。 (1)リアルタイム性 論理的には、上記の方法だけで、既存のRDFストアとSPARQLを使って任意のAPIを実現することができます。しかし、SPARQLクエリの処理オーバヘッドが大きく、システム負荷を抑えながら、リクエストへの応答性能を確保することが困難です。例えば、先述の「居間の照明制御」の例では、照明を制御するデバイスは、自分宛の制御要求が書き込まれるまで、SPARQLクエリを繰り返し実行しつづけなければなりません。 多数のデバイスをRDFストアに接続したとき、膨大な量のSPARQLクエリが繰り返し実行されることになり、大きな負荷が生じ、応答性能も低下することになります。 (2)アクセス権限の制御 LODでは、すべてのデータを公開します。しかしすべてを公開する前提では、あらゆるサービスをLOD化することはできません。プライバシー情報へのアクセスや、セキュリティ確保が必要なサービス利用では、個別のデータやサービスを、相手によって公開したり非公開としたりする制御をできるようにする必要があります。 CPLODでは、上記の課題をLODにふさわしい形でRDFストア機能を拡張します。 (1)WebSocketによる、RDFデータ変化の通知 RDFストアにWebSocketインタフェースを設けます。 ・読み出しインタフェース：指定したRDFデータ項目の変化を通知する。 ・書き込みインタフェース：指定したRDFデータの書き換えを通知する。 サービス提供デバイスは、WebSocketによってRDFストアへ接続し、リクエストの監視と、提供データの更新を行うことで、リアルタイム性を確保します (2)アクセス権限を制御するメタデータ設計及びSPARQLの改造 すべてのRDFストア内データについて、個別にアクセス権限を設定する語彙を定義し、その語彙にしたがってアクセス許可を制御する機能をSPARQLクエリエンジンに実装します。 具体的にはRDFデータにアクセス権限を示すデータを付加してアクセス制御します。アクセス権限を示すデータ自身もRDFで記述します。 ・クラスのプロパティに権限を設定 ・インスタンスのプロパティに権限を設定 ・IRIにアクセス権限を設定 といった記述方法を定めています。 アクセス権限はつぎの3レベルです。 ・レベル1:外部へ公開可 ・レベル2:推論に利用可だが、外部への公開不可 ・レベル3:推論に利用不可かつ、外部へも公開不可 5.進捗状況及び今後の予定 開発シナリオとして、2段階を予定しています。 (1)概念を実証するために、モックアップを作成する。 モックアップでは、既存のRDFストアをそのまま使い、RDFストアへのラッパーとしてCPLODの機能拡張を実装します。ラッパーによる実装はつぎの欠点がありますが、実装が比較的単純で、動作を短期間に評価できるメリットがあります。 ・最高のパフォーマンスを得られない：ラッパーが外部からのSPARQLリクエストを解釈し、既存のRDFストアへのSPARQLリクエストを自動生成します。SPARQLの解釈や生成のオーバヘッドが発生します。 ・完全なアクセス権限制御をできない：プロパティパスなどのRDFストア内部で多重のリンクをたどる処理が実行されるとき、途中のリンクに対する権限チェックを実装することができません。 (2)本格的な実装を行う。 SPARQLクエリの処理エンジンを、CPLOD仕様へ改造します。 現在は(1)のモックアップが、一部の動作を開始したところです。 詳細は以下の「6.現時点のモックアップ「空間OS」」に記します。

我々は、按摩器や自転車などの機械製品、スマホや食洗器など家電製品を日常的に使っている。 しかし一度トラブルになった時、分厚いマニュアルを読まないといけなくなる。そういう時にアレクサなど 質問応答で答えが返ってくれると嬉しいと思ったことはないだろうか。機械がそこまで一気に賢くなるのは 難しいがそこに少しでも近づける方法を考える。マニュアルをLOD化することである。 統一された用語などにより、マニュアル作成・更新のコスト軽減が期待できる。アップルではそもそもマニュアルを作っていない。アフォーダンス理論の基に触っていくうちに使いかたが解かるように製品を開発している。しかし現状ではiTunesのように利用手順の説明が足りないケースもある。 AIでは実世界と相互作用するロボットに身体性・記号接地問題が存在するが、情報が構造化され機械可読となることで、LOD化されたマニュアルの先には質問応答システムが待っている。説明記述の整理が見込める。 統一概念が普及することでユーザーの製品理解が深まる。業界統一概念と企業独自機能・追加機能が容易に分離できる。類似製品間の比較も容易になることが見込まれる。 マニュアルLODのメリットを以下に記す。 1.複雑化・多様化する家電製品の機能説明書を継続的に改善 2.マニュアル内容をRDF化することで、情報が構造化され、説明書を表示系と内容に分離される。企業間での記述語・スタイルを統一できる道を開く。 3.マニュアル作成費用の削減、用語の統一などが期待できる。 4.RDFリポジトリに機能説明を入れることによりオープン化と継続的発展が図れる。 5.機械情報がLOD化されると機械可読となり質問応答システムなどにつなぐ道が開かれる。 6.マニュアルの自動作成などコスト削減が見込まれることでも企業からの協力が期待できる。 さしあたって現在あたってるのはスマホ操作法などを記述したマニュアルテンプレートを議論展開ツールなどで 共同構築できるWEBツールを使用することを考えている。

誰にとっても「まさか！」の異常事態に遭遇することは辛いことです。何かが起きて、「こんなこと、予想もしていなかった」が実はとても怖いこと。冷静で適切な判断が難しくなるからです。どのような判断を要するのか、必要な知識は何か、そのときの判断が基となりその後の展開はどうなるのか？　予めそんな情報に触れておけば、まさかを少しだけ軽減できるかも知れません。そのためのきっかけを提供します。

D3.jsとweb上のデータソースを使ったグラフを作成、共有できるアプリです。

オープンデータを活用して、東京の「祭り」を盛り上げよう！

LODチャレンジに応募したい方のために、LODチャレンジ実行委員へ直接相談できる場と、チームで集まって作業できる場所を提供いたします。

わたしたちのサービス「ラクトレ」の特徴は、まちの落書きの位置情報を収集し可視化することにあります。アプリケーション利用者が街中で見つけた落書きの情報を「ラクトレ」に登録すると、マップ上で他のユーザーにその情報をシェアすることができます。アプリ利用者は町内会等と協力しながら、発見された落書きを消すイベントを開催します。取得されたデータは、他のオープンデータと掛け合わせられて、ほっと安心できる街を示す独自の指標である『ほっと指数』を算出することに用いられます。アプリケーション利用者は『ほっと指数』を上げていくことに注力します。『ラクトレ』は、オープンデータを活用しながら、自らが関わる地域の治安の悪さを改善し住みよい町にしていく活動を補助するアプリケーションです。

埼玉県知事選の立候補予定者のマニフェストをワードクラウドで見ることができるアプリです。

【エントリー部門】 アプリケーション部門 【応募者属性】 社会人 【応募者名】 aerial-proj.org 【エントリー作品のURL】 http://www.aerial-proj.org/ 【エントリー作品の権利指定】 CC-BY 【利用しているオープンデータ】 JAXA 【利用しているパートナーリソース】 IDCF 【エントリー作品の詳細説明】 JAXAの公開する水資源観測衛星のデータを可視化しました。