【概要】本作品「OdGenji」は、『源氏物語』に現れる「嗅覚としての香り」表現を、検索・再利用可能なLinked Open Data（LOD）として整備した学術データベースである。校異源氏物語TEI-XMLを基盤に、生成AI（Google Gemini 2.5 Pro）を用いて香り描写を自動抽出し、原文・現代語訳・英訳に加え、香りの性質・場所・知覚者・状況などのメタデータを付与してRDF/XMLでデータを構築し、公開した。本プロジェクトは国文学研究資料館との共同研究（2025–2026年度）の成果の一部であり、日本古典文学における嗅覚情報の知識グラフ化という未整備領域を国際標準の枠組みにも接続・貢献するものである。 （検索はこちらから） https://odgenji.vercel.app/ja/smells/ 【背景】文化遺産のデジタル化は進展しているものの、香りのような多感覚情報は、テキスト中に埋め込まれた叙述として扱われることが多く、横断的な比較や定量的分析、展示・教育への転用が難しいという課題がある。また、『源氏物語』においては「にほひ」が視覚的・比喩的用法を含むなど、嗅覚情報として扱うためには、記述の選別基準と機械可読な構造化が不可欠である。 【社会的動向】研究データのオープン化やFAIR原則の重視により、単なる可視化や全文検索に留まらず、異分野・異言語のデータと接続できる知識グラフとしての公開が求められている。特に生成AIの活用が広がる現在、抽出結果のみならず、抽出手続き・データモデル・根拠の提示が、学術的信頼性と再現可能性を左右する。また、多様な資料・情報を活用した探究的な学びを通して多面的・多角的な見方・考え方の育成が求めらてれいる昨今の教育現場、とりわけ国語・古典教育においても、伝統的な文字資料からの知識の暗記や文法の理解、テキスト読解などの方法論のみに依拠しない、学習者の「問い」に即した古典世界へのアプローチとそのための情報基盤が求められている。 【関連研究】欧州のOdEuropaは「嗅覚遺産」を対象に、香りの記述を分析・共有するためのオントロジーや技術的知見を提示した。しかし、日本古典文学を対象に、国際的に相互運用可能な枠組みで香り記述をLODとして整備した事例は限定的である。そのケーススタディとしては小澤ら（2025）が提示した「多感覚情報フローモデル」（https://cir.nii.ac.jp/crid/1050587970429956096）の提示などが挙げられるが、このモデルを大規模データへ拡張するためには、（1）抽出のスケーラビリティ、（2）視覚的「にほひ」等の曖昧性への対処、（3）横断検索・比較を可能にする共通語彙とURI設計、という課題が残る。 【提案手法】本研究は、TEI-XMLという人文学で広く利用されるテキスト形式を入力として、香り情報抽出を自動化し、LOD化まで一貫して実装した点に新規性がある。具体的には、①TEI-XMLから香りに関わる叙述候補を抽出し、②生成AIを用いて「嗅覚的な香り描写のみ」を厳密に選別（視覚的・比喩的用法を除外）し、③原文・現代語訳・英訳の整備とともに、香り語彙、性質、香源（匂いの担体）、場所（空間）、知覚者、時間、状況、効果などのメタデータを付与する。④データ構造はCIDOC-CRMおよびOdEuropaのオントロジーに基づきRDF/XMLとして表現し、学術LODの相互運用性（Interoperability）を担保する。さらに、抽出方法・画像生成方法・データ構造を技術資料として公開し、第三者が検証・再実行できる手続きの透明性を確保する。 【構築したDBの特徴】源氏物語全54巻から、香り描写140件を抽出・収録し、香り記述が確認できる33巻について統合RDFデータとして公開した。これにより、Web上で巻数・香りの言葉・性質・場所・知覚者・時間などのファセットにより、研究者が仮説に沿って絞り込み探索を行えるようになった。各レコードは、原文・現代語訳・英訳を並置し、叙述と構造化属性を往復できる設計である。また「香源（smell sources）」「香りの空間（fragrant spaces）」等の観点から横断的に参照でき、文学作品内の香り表現を、人物・物質・空間・状況の関係として扱える分析単位へ変換した点にも特徴がある。 　さらに、「植物」などの集計ページから、クリックで検索可能な機能を実装すると共に、Odeuropaに対して問い合わせを行い、関連情報を自動的に表示する機能を開発した。 （以下のページの下部） https://odgenji.vercel.app/ja/smell-sources/flora/ さらに、各コンテンツページごとに「元テキストを見る」「RDFを見る」ボタンを設置し、原文を出典元デジタルアーカイブ上でしっかり確認したり、SPARQLエンドポイント「Snorql for 源氏物語の香りDB」で構造化データを検索をできるようにした。また、同じく各ページの下部にRDF可視化グラフを提示し、直感的・探索的に関連情報を多面的に分析できるようにした。 （例えば以下のページ） https://odgenji.vercel.app/ja/smells/02-01/ 　その他、香情報の抽出方法や感情推論の仕組み、画像の生成方法やCIDOC-CRM と OdEuropa オントロジーに基づくデータ構造などについての詳細についても以下にまとめてあるため、適宜参照されたい。 https://odgenji.vercel.app/ja/pages/about/ 【本作品の意義と貢献】本作品「OdGenji」は、（1）日本古典文学の嗅覚情報をLODとして体系化したデータセットを提供し、（2）OdEuropa等の国際的枠組みと接続可能なデータモデルで表現することで、地域・言語を越えた比較研究の基盤を構築し、（3）TEI-XML×生成AI×RDFという実装パイプラインを公開することで、他古典作品への拡張可能性と再現可能性を同時に提示し、実際にOdEuropaと接続した探索的なLODを実現した。これは、従来「読解」に留まりがちだった多感覚情報を、探究学習や研究・学術において活用可能な発展的なデータとして共有・検証・再利用を可能にする方法論的な貢献もできたと考える。また、本作品におけるすべてのデータはセマンティック Web 標準に準拠した RDF/XML 形式で公開しており、オープンデータの活用モデルとしても有用である。 　本作品は、国文学・デジタルヒューマニティーズ研究における定量的検討（語彙・場面・人物関係の分析）を促進すると同時に、教育や展示における<香りを媒介とした理解>をデータ駆動で支援する。さらに、香りという無形の文化要素を、知識グラフとして国際的に接続・流通させることで、感覚文化遺産の新しい共有のかたちを提案するLODである。

法務省の司法試験ウェブページでは、司法試験の問題および正答が PDF 形式で公開されています。本データセットは、2015 年以降の憲法・刑法・民法の短答式試験を対象に、公開されている問題および正答の PDF をテキスト化し、e ラーニングや CBT（Computer Based Testing）分野で広く用いられている試験問題の国際標準規格 QTI（Question and Test Interoperability）に準拠した RDF データとして構造化したものです。 司法試験の短答式問題は、誤っている肢の組合せを選択させる形式や、正しい肢を複数選択させる形式など、多様な出題形式を含んでいます。本データセットでは、これらの組合せ問題について、設問中の各ステートメントを意味的に保持したまま個別の正誤問題へと再構成し、オリジナル問題との対応関係を明示したデータも併せて提供しています。 これにより、試験問題を単なる PDF 資料ではなく、検索・分析・再利用可能な知識資源として扱うことが可能となります。本データは、法分野における学習支援や試験問題ナビゲーション、CBT システムとの連携に加え、LLM 等の性能評価や教育データセットとしての利用、さらには法令・判例 LOD との連携基盤としての活用も想定しています。 詳細は上記URLの先にあるPDF資料を参照ください。

漢字を入力するとき、私たちは読みに依存しています。読みを入力して、文脈にあった漢字に変換するのです。では、読みが分からない漢字の場合にはどうしたらよいでしょうか。構成要素で検索することもできますが、残念ながら「うかんむり」や「ウ」は「宀」とリンクしていません。 そこで、漢字をカタチによって説明するLODを作成しました。また、このLODを活用した「漢字かたちサーチ」をgithubにて公開しています。

音楽と言語の対応は，古くから議論されている重要なテーマである．言語の韻律に高低の特徴を持つ声調言語や高低アクセント言語の地域において，旋律の音程変化が言語の韻律的特徴を反映することが報告されている．日本においても，多様なジャンルの楽曲において，旋律と言語のアクセントの対応が指摘されている．しかし，日本民謡は地域の歴史や文化に深く根ざしており，言語をはじめとした文化的背景の影響が指摘されているにもかかわらず，旋律とアクセントの対応は十分に検証されていない．この対応関係を検証するためには，日本民謡の旋律情報だけでなく，歌詞に付随するアクセント情報も必要となる．本データは，京都府民謡の歌詞に対して付与した京都方言のアクセント情報を整理したものであり，日本民謡における旋律と言語の対応関係を明らかにするための一助となりうる． また，東京方言を除く各方言については，語ごとの具体的なアクセントが辞書的に明示された資源が限られている．本データは，京都府民謡の歌詞に現れる語に対して付与された京都方言のアクセント情報を体系的に整理したものであり，地域方言におけるアクセント構造を実例に基づいて検討するための基礎資料を提供する．方言研究においては，辞書的記述が乏しい語や表現について，実際の歌唱資料に基づくアクセントの実態を参照することが可能となる．また，教育場面においては，国語科や音楽科における方言学習や地域文化理解の教材として，具体的なアクセント例を示しながら活用することができる． さらに，本データはLinked Open Data（LOD）として構造化されており，地理情報や統計データ，教科書LOD，学習指導要領LOD，Wikidata 等の既存LODとリンクすることが可能である．これにより，民謡の歌詞アクセント情報を，地域や文化資源，教育資料と横断的に結びつけた再利用が促進され，日本民謡および方言研究のためのオープンなデータ基盤としての発展が期待される．

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Mr. Sun in Sprunki Phase 3 contributes an ominous eye and haunting background noises, providing atmospheric texture perfect for building tension in nightmare-inspired soundtracks.

A visually stunning cyberpunk future serves as the backdrop, including opulent cities with enormous structures or objects that defy comprehension. Using the hammer as a gripping and propelling weapon, the player must come up with every feasible way to climb up these structural puzzles of anti-gravity physics and floating objects.

　これまでLODチャレンジで、日本の「伝統工芸品」をデータベースにまとめてオープンにするプロジェクトを行ってきました。日本は「伝統工芸品」が数多く存在する稀な国です。しかしながら、生活様式の変化、原料不足、職人の高齢化などの理由で消滅の危機を迎える品が多くあります。これまで公開した「伝統工芸品」オープンデータを活かした活動がさらに進むように、また多くの人に日本の「伝統工芸品」について知ってもらえるように、伝統工芸品をイメージする挿絵に解説をつけて、オープンデータにしました。挿絵は記事、webサイト、アプリケーション等で使用することができます。

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神奈川県の名所データ：場所名称、緯度・経度、概要、サムネール画像、クリップ動画像など。今後、旅の目的(コンセプト）、心（コンテキスト）を示す意味コードを追加して、旅のコンシェルジェサービスアプリを創る場合、その両者の組合わせに合致する複数候補の名所を抽出しリコメンドするアプリのためのデータ提供基盤を提供する。

これまでのLODチャレンジ応募作品「伝統的工芸品」データセットに、伝産法の指定のさいに公告される原材料情報を整理してデータ追加しました。

補助金申請（助成制度利用）に役立つデータベースです。

このかんたん和物えいごまとめ「日本のおみやげ」は英語のウィキペディアを参考しました。日本の人は、日本のことをあんまりうまく英語で紹介できないので、英語のウィキを見て、和物をうまく紹介できるようになればよいと思います。あと、まだまだ和物はあると思うので、これからも調べてまとめていきたいと思います。

これまでの応募作品「伝統的工芸品」データセットに、伝産法の指定のさいに公告される技術情報をデータに追加しました。

インバウンドの観光市場が活性化しています。訪日外国人観光客に人気のある伝統工芸の体験ができる施設をデータセットにまとめました。

伝統的工芸品や日用品を振興する取り組み（事例集）を、オープンデータとして整理して公開しました。過去に作成した伝統的工芸品または伝統工芸品に関するデータセットとリンクできるようにして、アクセス性を高めます。100年以上続く技術を多くの人に知ってもらい、日本国内や世界で振興計画が進むことを願うものです。

サッカーに関するオープンデータです。

温泉に行きたいです。でも、温泉地がどういう成分の温泉なのか、あまり知りません。まず、日本の温泉地を調べて、オープンデータにしました。それから、温泉地の詳しい情報をオープンデータにしたらよいと思います。日本の温泉地の人が、温泉のオープンデータをみんなでやるサークルになるとよいと思います。

僕は神社によく行きます。神社で参拝して、神様に感謝をします。神様にはいつもお世話になっているので、お返しをしなくてはいけないと思いました。なので、神社のことをオープンデータにして、お返ししようと思いました。でも、実際はすごいたくさんの神社があるので、困って、中山さん（LOD実行委員の人）に聞いたら、特別の扱いがされている353ヶ所の神社の通称「別表神社」というのがあると教えてもらいました。別表神社のデータをLOD形式になるように整理しました。このオープンデータが神様やみんなが参拝するときの役に立てばよいと思います。

キッズ鉄道研究会です。発車メロディの情報がまとまっていないので、鉄道旅をするときに大変困っていたので、つくりました。 ニュース記事やWikipediaで一部がまとまっている情報などを整理して、データベースにしました。 発車メロディを聴きに行く旅程を立てるときに、役立ちますね。

まちの駐車場料金が、街が違うと全然違うことが気になったので、駐車場の料金を調べました。駐車場の料金を調べている途中で、日本全体を調べるのは無理と思ったので、日本全国にあるテーマパークの駐車場料金を調べて、データにしました。これでだいたいの地域の駐車場料金の差がわかると思います。テーマパークへ行くときは、この駐車場料金表で調べてほしいです。

「Tower Height Master」は日本にあるタワーと高さのデータベースです。日本のタワーを網羅し、建造物高さマスターデータを提供しています。このデータベースには、タワーの高さに加え、建築家や設計者などのタワーに関する情報を提供していく予定です。観光客や一般の人々の興味を引く役立つ情報源として活用できます。

サステナブル寿司のLODです。

日本の名山と活火山110座をまとめたデータセットです。山に関する情報をLODを用いて、一元的に管理されることを期待するものです。

新潟県のオープンデータの見出しとURLを一覧にしたデータセットです。

他の言語から別の言語にそのまま取り入れられた語彙のことを「借用語」といいます。海外で取り入れられた日本語を辞典にしました。

応募番号【56】 作品タイトル【伝統工芸体験！】 応募部門【データ部門】 代表者【中山圭太郎】 代表者以外の応募者【志村直人】