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リンクトオープンデータ(LOD)の活用

国立国会図書館は、保有するメタデータを様々なシステムやアプリケーションで活用することができるように、リンクトオープンデータ(Linked Open Data: LOD)として提供しています。このページでは、国立国会図書館が提供するLODの活用事例や活用可能性について紹介します。各データの内容については「リンクトオープンデータ(Linked Open Data: LOD)」をご覧ください。

1. 国立国会図書館が提供するLODの活用事例

国立国会図書館のLODは、様々なシステムやアプリケーションで活用されていますが、その代表的なものをご紹介します。なお、国立国会図書館サーチのAPIの活用事例については、「国立国会図書館サーチAPI活用リンク集」をご覧ください。

国立国会図書館が提供するLODの活用事例
サービス名 作成者 概要
カーリル 株式会社カーリル 全国7,300以上の図書館からリアルタイムの貸出状況を検索できるサービスです。
「国立国会図書館サーチ」の書誌データを利用しています。
GeoNames.jpと国立国会図書館典拠データのリンクセット インディゴ(株)ラボチーム GeoNames.jpと「国立国会図書館典拠データ検索・提供サービス:Web NDL Authorities」に含まれる同一地名のURIをつないだリンクセットです。
京都が出てくる本のデータ ししょまろはん 京都が出てくる小説やマンガ、ライトノベル等の情報のLODです。作品の書誌データに加え、作品に出てくる京都のスポットの名称や緯度・経度情報、京都度(京都が出てくる割合)などが含まれています。「Web NDL Authorities」の典拠データを利用しています。
(参考:ししょまろはんのLOD(Linked Open Data)に関する取組み―Web NDL Authoritiesの利活用事例紹介

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2. 国立国会図書館が提供するLODの活用可能性

国立国会図書館が提供するLODを他のデータと組み合わせて使うことで、例えば次のようなサービスが考えられます。

おすすめ情報をリアルタイムに提供するアプリの例

図1は、アプリのイメージです。このアプリは、使う人の好みを推測し、その対象や範囲を選択肢として提供するものです。何か面白いことや興味を惹かれるものがないか探したいときに、インターネット上の膨大な情報から探すための足掛かりを提供します。このアプリを実現するためのデータの一つとして、国立国会図書館が提供するLODを活用することができます。その一例を見てみましょう。


図1 おすすめ情報をリアルタイムに提供するアプリのイメージ

まず、使う人に関連する情報を抽出します。図2の例では、現在地(位置情報)、現在時刻(時間情報)、利用者の日頃の関心情報を対象としています。関心情報には、読書アプリでメモやマーカーを付けた言葉、ブログ記事やソーシャルネットワーキングサービス(SNS)に投稿した言葉やコメントなどの単語が含まれています。


図2 使う人に関連する情報を抽出した例

図3は、使う人の好みにあった情報を選んだ例です。図2で抽出した関心情報を、感情ごとにカテゴリ分けした辞書と照合して、「好き」「お気に入り」などの快感情と組み合わせて使われている単語を選びます。


図3 使う人の好みにあった情報を選んだ例

図4は、使う人の好みの対象や範囲を広げた例です。使う人に多様な情報を提供するため、図3で選んだ単語をDBpedia Japaneseの同じ単語とリンクさせ、関連する人名、作品名、地名、分野名などを抽出します。


図4 使う人の好みの対象や範囲を広げた例

図5と図6は、広げた情報を整理した例です。図5では、図4で抽出した単語をWeb NDL Authoritiesの典拠データとリンクさせることで個人名(著者)と地名のデータに分けています。地名のデータは、総務省の全国地方公共団体コード(総務省のサイトへリンク)を用いれば、都道府県や市町村のレベルに分けて整理できます(「京都府」と「精華町」、「山口県」と「山口市」など)。図6は、図5で整理した個人名(著者)のデータを国立国会図書館サーチの書誌データとリンクさせることで、著者と作品名のデータを組み合わせています。


図5 広げた情報を整理した例1


図6 広げた情報を整理した例2

図7は、図5と図6で整理したデータを用いて、アプリ上で選択肢とするデータを選んだ例です。図5で整理した地名のデータをレストランの所在地データや食品の産地データとリンクさせ、地名が一致するデータを選んでいます。


図7 選択肢とするデータを選んだ例

図8は、これまで抽出・整理したデータをアプリの選択肢とするために分類した例です。図6で整理した著者と作品名のデータセットは、「読む」に分類しています。また、図7で選んだ食品やレストランのデータは、「食べる」に分類しています。


図8 アプリの選択肢として分類した例

このようにして、図9のアプリ完成例のように、使う人の好みにあったおすすめ情報をリアルタイムに提供するサービスを実現できる可能性があります。


図9 おすすめ情報をリアルタイムに提供するアプリの完成例

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3. 参考文献

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リンクトオープンデータ(LOD)の活用に関する問い合わせ先

国立国会図書館 電子情報部
電子情報流通課 標準化推進係
メールアドレス:standardizationアットマークエヌディーエルピリオドジーオーピリオドジェーピー

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