自分の故郷や住んでいる町の歴史は、各自治体が作成している「町史」等により知ることができますが、実際のところ「町史」等を目にする機会というのは、そうそうあるものでは無いと思います。 　事実私も「町史」をしっかりと読んだのは「ウィキペディアタウンもりまち」を開催しようと決めた頃でした。 　ウィキペディアタウンという取り組みは、各開催場所によりいろいろな考え方や実施方法があると思いますが、私たちはまず、自分たちの生まれ育った町の歴史部分、ウィキペディアでいうと「沿革」部分が全くと言っていいほど書かれていない事に着目しました。 　歴史や沿革部分というのは、単純に言ってしまうと「昔話」ですが、近年その町の「昔話」をできる人たちも減ってきている＝聞く機会が無いという事実と、前述の「町史」を目にする機会がほぼ無いという現実から、ウィキペディアに町の歴史を充実させることで、誰でも簡単に町の歴史にアクセスできる、すなわち「デジタル町史」を住民主体で作ることができるのではないかと考えました。 　さらに、これらの情報をもっと簡単に見ることができる仕組みが有れば、なお素晴らしいのではないかという考えから「ウィキ町史プロジェクト」はスタートしました。

1.「先端発見」とは 日本は、島国であるため、丘・山などの陸上の先端部が平地・海・湖などへ突き出した地形が数多く存在します。半島や島の突端部に多くあらわれ、そのような場所は景勝地であったり、パワースポットであったりします。 「先端発見」では、日本の突端地形を機械学習により判定して、日本全国の突端な地形をデータ化しています。 東尋坊や天橋立など、有名な景勝地は数多く存在しますが、それ以外であまり知られていない突端地形を発見し、新たなる魅力の発見につながればと思います。 また、判定したデータもRDF形式で提供できるようにしました。 これらの先端の場所と観光地データをつなぎ合わせることで新たなる観光地の発見ができるところが、本データセットの独自性です。 2.機械学習による判定方法 ①日本の緯度経度の端から端まで、2.5km間隔で陸地か海かを判定します。 ②陸地と判定されたポイントから、60度ずつ5.0km先のポイントを陸か海かを判定します。6角形のポイントを測定します。 ③陸の数が2つ以下の場所を先端ポイントとして抽出します。

＜新しい番組表のスタイルを提案！＞放送局のウェブページや、ポータルサイトなどでは、テレビの番組表サービスが提供されています。しかし、従来の番組表サービスでは、それぞれの番組が持つ話題性などを知ることはできません。そのため、ユーザは「知っている番組」や「いつも見ているジャンルの番組」ばかりを見てしまいがちです。今回提案する番組表サービスProgram Impact Viewerは、外部のオープンデータなどの情報を用いることで、それぞれの番組がどのような話題性やユーザとの関連性を含んでいるのかを示してくれます。ユーザの見る（録る）番組の選択をサポートすることで、結果的に、ユーザが触れる場組の幅を拡げ、新しい体験や知識を提供できるのではないかと考えています。

広報紙のすべてを読みたいわけではありません。住んでいる地域だけの広報紙ではもの足りません。「マイ広報紙」は自治体広報紙のオープンデータを活用し、利用者の利用属性に応じて情報入手できる広報紙キュレーションサービス。自治体広報紙をもっと便利に、もっとワクワクする情報誌に。

「ジグソーできごと」は「できごと」のジグソーパズルです。このアプリの元となるアイデアは、パズルのプレイヤーの操作を記録して、それを研究することで人の知的プロセスの解明やより良いパズルの開発にフィードバックする、エコシステムを提案するものです。アイデアは(1)パズル、(2)パズルを解くアプリ、(3)パズルを解く過程の操作を記録したデータ、(4)パズルを解く過程を可視化するアプリの4つで構成されます。このエントリーは、このうちの「(1)パズル」です。

議会の議事録を活用し、私たちが選挙で選んだ議員が「議会でどのような発言をしているか」をウェブ上でわかりやすく可視化する「議会マイニング」を企画・制作しました。 「注力して取り組んでいる政策テーマが“一目で”わかる」"ワードクラウド”と、発言の中で登場するワードが「どのような文脈で使われたか“一目で”わかる」言葉同士のつながり"関連ワード”の２つのコンテンツで議会活動を可視化します！

1990年代から2000年代にかけてテロが起こる場所が中央に集まりつつある。 テロの件数が多いところでは国家予算における軍事費の割合が全体的に高い。 他にもテロに使われた武器やテロを起こした問題を種類別に集めればより良い可視化マップになりそう。 ※中にはデータが不完全なものや、データ自体がない（1993年のデータ等がありません）ので2016~2000までの可視化したマップを閲覧するのをお勧めします。 参考URL https://www.start.umd.edu/gtd/　 https://www.sipri.org/databases/milex

「ジグソーできごと」は「できごと」のジグソーパズルです。このアプリの元となるアイデアは、パズルのプレイヤーの操作を記録して、それを研究することで人の知的プロセスの解明やより良いパズルの開発にフィードバックする、エコシステムを提案するものです。アイデアは(1)パズル、(2)パズルを解くアプリ、(3)パズルを解く過程の操作を記録したデータ、(4)パズルを解く過程を可視化するアプリの4つで構成されます。このエントリーは、このうちの「(4)パズルを解く過程を可視化するアプリ」です。

観光語彙基盤は、観光領域の事物を記述するためのプロパティを提供するデータセットです。以下の名前空間で観光語彙基盤を提供しています。 http://www.tourism.property/# 述語変換器は、任意のLinked Dataを観光語彙基盤に準拠したプロパティに変換します。 http://lod.ce.fit.ac.jp/converter/ ■観光語彙基盤の主な特徴 - 観光領域のLinked Dataを体系的に記述できます。 - URI型の目的語を参照する述語が中心に定義されています。 - 述語のマッピング機能を有しています。 - 述語を考慮したグラフデータを作成できます。 ■述語変換器の主な特徴 - 述語変換器は、任意のLinked Dataを観光語彙基盤に準拠したLinked Dataに変換します。 - LinkData.orgで公開されているRDFデータに対応しています。 - 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 ■着想に至った経緯 　Linked Open Data(LOD)は、Resource Description Framework (RDF) に基づいて主語、述語、目的語の3つ組 (triple)で構成されたオープンデータです。述語は、主語と目的語の意味関係を表現する重要な存在であり、オープンデータの二次利用促進や知識処理の効率化を図るために、述語の再開発を避けることが望ましいと考えられます。

大河ドラマには他のドラマにない、同じ人物を何人もの役者が演じる面白さがあります。 過去の真田信繁さんは誰が演じてたかしら？ 草刈正雄さんは、ほかに何役をされてたっけ？ 大河ドラマをさらに楽しく見るアプリを目指しています。

イセキホリダーは都市近辺に埋もれていた文化遺産を巡るスタンプラリーアプリである。 埋蔵文化財の存在が知られている土地（周知の埋蔵文化財包蔵地）は全国で約46万カ所あり，毎年9千件程度の発掘調査が行われてる。http://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkazai/shokai/maizo.html 発掘された文化財は国民の共有財産であり、各自治体などで保管されているが、倉庫などに保管されている文化財が多く、公開が充分にされているとはいいがたい。 本スタンプラリーは各発掘調査をまとめた発掘調査報告書の抜粋と位置情報を基に、周辺の遺跡を巡るアプリである。本アプリを通して考古学の裾野を広げられることが期待できる。

名古屋市科学館が公開する上空写真のオープンデータを使って 現在の星空の分析を機械学習を用いて行います。 分析された情報はメールなどによってユーザーに通知を行います。

「ジグソーできごと」は、できごとのジグソーパズルです。このアイデアは、パズルのプレイヤーの操作を記録してオープンな研究題材とすることで、人の知的プロセスの解明やより良いパズルの開発にフィードバックするエコシステムを提案するものです。

・昨秋、春、初夏ごろまでの気候や農作物の育成情報を元に今季の熊の出没率を予測します！！ - 地方自治体の過去数年間の熊出没情報、収穫高、気候情報を集計。 - R,knimeなどの分析ツール、ARIMA,SARIMA,状態空間モデル等の分析手法を駆使して自然情報との関連性を分析し、クマ出没頻度の予測モデルを開発。 - 毎年データを蓄積、分析を繰り返すことで予測精度向上！！ ・出没予報活用例 - 住民・自治体の皆さんは夏の間に熊対策有無の判断が可能になります！！ - 電流網購入、猟友会の招致、消防団パトロールのスケジューリングなど各種予算化に活用できます！！！

奈良市街地の課題をIT技術を利用して解決すべく、奈良市中心市街地の街（まち）のデータを収集するマッピングイベントを開催致しました。

食は人間が生きるために必要であり、健康や豊かな生活、人との交流など多くの重要な要素を持っています。しかし、食に関する常識や定説も技術の進歩に応じて変化しており「何が科学的に正しいか」「何を食べたら健康に良いのか」は一般の人々にとって簡単に理解できる問題ではなくなってきています。 そこで一般の人が正しい知識を持って食生活をするため、フードテック技術を例として議題を設定し、そこに参考情報を付与したデータを作成しました。 このデータは基本的にインターネット上で見つけたものであり、情報源はURLから辿ることになります。参考情報が正しいかどうかについても検討が必要になりますが、複数の参考情報を読むことで、それぞれの人が判断の参考にすることを目指しています。

BYは主催の須坂市臥竜公園管理事務所になります

QAコネクト✕LOD4ALLを 利用した地域特色の分析をするためのアプリケーションです。

　オープンデータを広げよう！　元気を届けたい！　＜初心者の挑戦＞ 被災地応援企画★笑顔プロジェクト（チアプログラミング　人間とロボットの共創 編） 　思いを伝える体動かすチア体操　　笑う角には福来たる　　　 ありがとうの感謝も込めて　何かしたい！　救助の方＆ボランティアの皆様　へも、　リラックスタイムで健康に。オープンデータチア体操で＊すこやかに！笑顔プロジェクト＊

国立研究開発法人産業技術総合研究所地質調査総合センター(GSJ)作成の「日本の火山データベース」から，深田久弥の日本百名山に相当する火山の活動年代や災害・噴火記録等，その火山について，GSJ作成の「地質文献データベース」から関連する文献の書誌情報，及び火山関連用語を含む地質専門用語について、写真やイラスト画像とともに解説したものをまとめました．

企業や自治体におけるオープンデータを活用したサービス・ビジネスモデルの開発、研究を推進しています。

プラスミドは細菌などが染色体以外に有するDNA分子の総称であり，細菌から細菌へと伝搬する性質を持つため細菌の病原性や薬剤耐性の獲得に関与しているとされています．そのためプラスミドについて理解することは微生物群集を理解する上で重要な意義を持ちます．私は微生物群衆のゲノムデータであるメタゲノムの中からプラスミドのゲノムデータを検出するツールの開発を行い，それを自身の大学での卒業論文としてまとめようと考えています．しかし現状，プラスミドに関するデータベースは乏しいと言わざるを得ません．そこで私は自分の卒業論文の執筆の補助ツールとしてプラスミドとその宿主である細菌のゲノムデータをゲノム配列の可視化手法の一種であるChaos Game Representation (CGR)を用いて可視化し用意に比較できるようにするPlasmidCGRBrowserを作成しました

ウィキペディアの情報をオープンソースの地理情報システム・QGISに簡単に取り込むことを可能にするQGISプラグインです。

女性のこだわりに応えるトリップアドバイザーです。

　JSON形式データを効率的にJSON-LD形式にするためのウェブアプリケーションです。LODチャレンジ2017のアイデア部門優秀賞を受賞した作品を実装したものです。​JSON-LDおよびContextの作成を支援します。 ユーザは以下の操作でJSON-LDを作製することが可能です。 1. JSON形式データを入力することで構造解析し、マッピングが必要なキー、値の要素抽出 2. 既存語彙の自動マッピング 3. 作成したcontextファイルの編集 4. JSON-LD出力 5. githubアカウントによるユーザ認証によって@contextファイルの保存が可能 　以上の編集機能に加えて、動的に表示されるチュートリアルによる作業支援機能があり、使いやすさの向上を目指しています。 　自動マッピング機能については、既存語彙の対象としてLOVおよびBioPortalで公開されている再利用可能なowl:Ontology 366を対象としました。大量の語彙を選択することが可能であるが、JSONから抽出された要素からオートマッピングを実現するため継続して開発中です。 　JSON形式を出力する様々なアプリケーションがある状況で、本アプリケーションは得られるデータを効率よくJSON-LD形式にできるので、Linked (Open) Dataの生成を加速します。