世界では紛争が絶えません。テックで何か出来ないだろうかと思い立ち、海外の情勢（治安、紛争、災害など）がどうなっているのか、外務省のオープンデータを用いて開発しました。

世界の国々や地形の情報を、デジタル地球儀にまとめました。世界と日本の違い・特徴を感じられるアプリケーションです。地理教育にご活用ください。

このサービスは、環境省が導入している暑さ指数をマップに可視化するアプリケーションです。日本の暑さはもはや災害です。暑さのリスクを事前に把握することで、体調管理にも役立ちます。日常生活の暑さ対策にお役立てください。

現行使用教科書において、児童・生徒の学習活動のまとまりである単元の情報を既存の「教科書LOD」「学習指導要領LOD」とリンクしたLODデータとして提供する。 単元LODの元とした情報は、国立教育政策研究所がオープンデータとして検定教科書の学習内容と学習指導要領の関連付けを提供している「教科書編修趣意書データベース」である。 対象は2021年度から小学校で使用されている教科書であり、単元の基本情報（単元名、教科書の該当ページ）、その単元が該当する学習指導要領リソースへのリンク、単元の配当時間数などをLODモデル化して提供する。LODデータは、提供元と同一ライセンス（CC BY 4.0）のもと、既存のデータセット「教科書LOD」を拡張する形で、当該データセットと同じサイトで一緒に提供している。構造化されたRDF/Turtle形式で公開するとともに、解決可能なウェブデータとしても提供している。 2022年9月時点での対象は、単元数8,015件、教科書数292タイトルから抽出したものである。 「単元LOD」によって、これまで継続的に構築してきた「教科書LOD」を目次レベルまで精細化して提供できるようになっただけでなく、「学習指導要領LOD」とも接続して連携できる等、リンクした情報の有用性は高まりつつある。加えて、既存の「教科書LOD」や「学習指導要領LOD」とリンクしてきた各種LODに、これまで以上の豊かな情報を提供することが可能となった。 なお、元となった教科書編修趣意書データベースは、教科書発行者が作成した教科書検定関係資料として文部科学省がウェブサイトにて公開しているものを、科学研究費補助金（研究成果公開促進費（データベース））の補助を受けてデータベース化し、オープンデータとして公開提供されたものである。これは、図書館情報学、教育工学、博物館デジタルアーカイブ、教育実践などの分野を横断した研究者と実践者のプロジェクトにより定期的な検討を重ねながら、学習基礎データの利活用に向けた研究プロジェクトの一環として構築を進めてきた。今後も、このような枠組みで公開・提供される情報を継続的にデータセットに追加することにより、年々成長するLODデータセットとしての価値が高まっていくことも期待できる。

高野さん（電気通信大学）の作品です。

ArsTraverseは、複数のPDF文書における概念の関係を、知識グラフの形でネットワークとして可視化し、マインドマップのように公開できるアプリケーション作品です。ユーザーは「トピックスペース」という文書を集めるためのスペースを自由に作成し、アップロードした文書をトピックスペースに追加することで、トピック全体でどのような概念が扱われているかをネットワーク上で視覚的に把握できます。たとえば、複数の関連する文献をトピックスペースにまとめ、可視化されたネットワークを通じて、どのような概念が多く取り上げられているか、またその概念に対してどのような言及がなされているかを、ノードとリンクを使って確認することが可能です。 PDF文書から概念の関係を抽出するプロセスには、大規模言語モデル（LLM）を用いています。近年のLLMの性能向上により、自然言語から知識グラフを自動的かつ正確に構築できるようになりました。本作品では、単一のPDF文書から概念グラフを一度構築した後、さらに文書を同じトピックスペースに追加することで、それぞれのグラフを統合できる設計になっています。統合の際には、同じ単語ベースでノードが結びつくように処理されます。 本作品は、LLMを用いた概念の抽出と、複数の文書にまたがる概念の可視化を自由かつ迅速に行うことを可能にし、特定のトピックに関連する文献の中心的なテーマや言及内容を把握することをサポートします。たとえば、歴史上の人物や作家に関する記述を集めて、言及されている話題や未言及の話題を探索したり、特定の分野の研究論文や批評記事を集めて、その分野の全体像を把握したりするシーンにおいて、有効な概念可視化ツールとして機能します。 【可視化の例：シビック・クリエイティブ・ベース東京［CCBT］のリサーチ記事の内容可視化】 下記リンクより閲覧可能 https://graph-viz-llm.caric.jp/topic-spaces/cm22vl5yc0000tjxeaelnf78a/graph 上記リンクのページにあるグラフの参照記事一覧 ・CCBTと⼤学・研究機関との協働事業「情報保障⽀援調査研究プロジェクト」, https://ccbt.rekibun.or.jp/research-notes/diverstiy-and-inclusion-project-01 ・Future Ideations Camp Vol.2｜setup()：ブロックチェーンで新しいルールをつくる, https://ccbt.rekibun.or.jp/research-notes/camp2_setup ・ 世界のラボ型⽂化拠点リスト, https://ccbt.rekibun.or.jp/research-notes/hello_lab ・TMPR「AIが⾒てきた⾵景を辿る⼈⼯知能紀⾏」, https://ccbt.rekibun.or.jp/research-notes/tmpr_report ・contact Gonzo「bintaの深層」, https://ccbt.rekibun.or.jp/research-notes/binta_no_shinso ・みんなのノート｜「アート＆テクノロジーへの問い」第1回「⼈間として⽣きる」, https://ccbt.rekibun.or.jp/research-notes/artandtechnology01 ・みんなのノート｜「アート＆テクノロジーへの問い」第2回 道具と装置「人間について」, https://ccbt.rekibun.or.jp/research-notes/artandtechnology01 ・みんなのノート｜「アート＆テクノロジーへの問い」第3回「猛烈最短美術史（絵画史）」, https://ccbt.rekibun.or.jp/research-notes/artandtechnology03

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。

水は山から湧き出て、川を作り、そこを下り、海や海岸へ流れます。つまり、河川を可視化すると日本列島が浮かび上がってくるのでは？という思考のもと、実行して作ったのが、このアプリケーションです。

オープンデータは、大きく分けて 作成 → 公開 → 活用 という３つのステップを辿ります。 このステップのうち、「公開」のためのプラットフォームや、「活用」のためのアプリケーションは無数に存在します。しかしながら「作成」をサポートするための汎用ソフトウェアは殆ど無いのが現状です。 私はこの現状に風穴を開けるべく、オープンデータ作成を強力にサポートするWebアプリケーション、オープンデータコラボレータ を開発しました。 オープンデータコラボレータを利用すれば、グループメンバーと協力して一つのデータセットを同時に作成することが可能となります。スマートフォンにも対応しており、SNSで呼びかければ世界中の協力者から情報を集めることも可能です。 集めたデータを即座にRDFに変換する機能も強力です。 オープンデータを作成し公開するためのプラットフォームとして、ぜひご利用ください。

　Linked Open DataチャレンジJapan2014はEverySense共催で2014年11月29日東京にてIoT分野において、様々なセンサーから得られるデータや、インターネット上のオープンデータを使ったアプリケーションやサービスのアイデアを、アプリアイデアコンテストとして開催した。 　今回の実施するワークショップ＆ハッカソンでは、40を超える多数のアイデアの中からベスト８チームのアイデアと、新規アイデアを具現化するため、EverySenseサーバーおよびAPIの説明とワークショップを開催する。 　　　　　　　　　　記 日時：2014年12月23日（土）14:00-17:00 (受付：13：30～) 開催場所：インフォコム株式会社　本社１１階 〒150-0001　東京都渋谷区神宮前2-34-17　住友不動産原宿ビル ＜プログラム＞ 14:00-14:10　ご挨拶、オリエンテーション 14:10-14:20　利用可能なオープンデータについての説明(LODチャレンジJapan2014） 14:20-15:20　EverySenseサーバAPI、センサーデバイス実装解説　 15:20-15:40　休憩 15:40-16:40　ワークショップ 16:40-17:00　Wrap-up

2014/10/17　「東京ワークショップvol.3「アイデアのタネを磨いて作品応募につなげよう！」」にてLT頂き、 2014/11/14　「地域の課題を解決するためのアイディアを考えよう！ ～アーバンデータチャレンジ2014 × Linked Open Data チャレンジ Japan 2014～」でもLT頂いたうえで、グループでのディスカッションをしたものです。