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作品タイトル【公開】作品の概要説明【公開】応募者名【公開】応募者のご所属【公開】エントリー部門【公開】エントリー作品のURL【公開】エントリー作品の権利指定【公開】利用しているオープンデータ【公開】利用しているパートナーリソース【公開】
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フェリーウィキ日本全国の多様な船舶・航路・港湾に関する情報を網羅的に収集・整理したオープンデータセットです。客船、フェリー、水上バス、遊覧船など、種別や法律によらず幅広い船舶情報を一元的に公開することで、海上交通の利便性向上や観光振興、研究・開発への活用を目的としています。ユース鉄道研究会ユース鉄道研究会データ作成部門https://linkingopendata.com/fune/CC BY 4.0Project LINKS
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プロリーグと学ぶ麻雀役麻雀の役をプロの雀士が揃える動画とリンクさせることで、より親しみやすく、覚えやすい環境になればと思い、作成しました。Reこばやし東京福祉専門学校データ作成部門https://it-social.net/ron/CC BY 4.0
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チーズ地図本作品は、「世界のチーズデータを地理情報と結びつけ、LODとして活用することで、データとユーザー、そしてチーズ愛好家同士の新しいつながりを生み出す」ことをテーマとしています。

チーズが好きという個人的な興味から出発し、世界中に存在する多種多様なチーズを、そのルーツである地理的情報（地図）と結びつけることで、視覚的かつ直感的に探索できる環境を提供します。単なるデータベースではなく、「チーズのデータがWeb上でつながることで、世界を巡る旅のような体験を生み出す」ことを目指します。		Highcheese東京福祉専門学校データ作成部門https://data.hacca.jp/merci/cdata/CC0基礎データ：

WikipediaやDBpedia（英語版/日本語版）に存在するチーズ関連のデータを抽出・構造化。

FoodOn（食品オントロジー）などの既存オントロジーとの連携を検討。

地理データ：

GeoNamesなどの地理情報LODを用いて、チーズの原産地情報と地理座標を紐付け。

国別・地域別の行政区画データ（オープンデータ）を利用。

作成するLOD：

収集・加工したチーズデータをRDF形式で公開し、本作品のデータソースとします。これにより、他のLODチャレンジ応募作品や外部アプリケーションからの再利用を促進します（データ作成部門の要素も包含）。
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家系ラーメン　味の遺伝子家系ラーメンの直系にフォーカスしその店の「スープの濃さ」「麺の硬さ」「油の量」
の３つにジャンル分けその店の特徴を紹介しました。		成瀬雄斗東京福祉専門学校データ作成部門https://it-social.net/iekei/CC BY 4.0
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スモークチーズLOD比較＆エモーション・マップ ～愛と「臭さ」が導く至高の一品～スモークチーズLOD比較＆エモーション・マップ ～愛と「臭さ」が導く至高の一品～市販のスモークチーズを対象に、「愛好家による独自の五感評価データ（臭さ、スモーキーさ、リピート情熱度）」をLODとして構造化し、多角的に比較・可視化するWebアプリケーションです。製品の定量データ（塩分、価格）と、愛好家の主観的な感情データ（愛と臭さ）をLODで結合し、ユーザーの「好み」に最適な一品を導き出します。データの構造化（独自オントロジーの作成）と、ユーザー投稿によるデータ更新の仕組みも実現しています。Highcheese東京福祉専門学校データ活用部門https://it-social.net/smokedcheeseCC0
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Wikidata MissingWikipediaの（日本語の）記事は豊富ですが、一部の記事にはまだWikidataの項目が紐付けられていません。この問題を解決するため、Wikipediaに記事があるのにWikidataに項目がない記事を効率的に検索するツールです。Nakayama Keitarou中山データベース合同会社データ活用部門https://diff.wikimedia.org/ja/2025/11/03/%e3%82%a6%e3%82%a3%e3%82%ad%e3%83%a1%e3%83%87%e3%82%a3%e3%82%a2%e3%82%82%e3%81%8f%e3%82%82%e3%81%8f%e4%bc%9a2025%e5%b9%b410%e6%9c%88%e6%9d%b1%e4%ba%ac%e3%81%a7%e8%aa%95%e7%94%9f%ef%bc%81wikidata/Public DomainWikipedia、Wikidata
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パチパチタイアップタイアップデータこのアプリの詳細として、複数の企業が、売上や利益、知名度を上げることを目的として提携すること、所謂タイアップをし、そこからパチンコ・パチスロ化した作品や人物をまとめた物になります。現在のパチンコ・パチスロは主に若年層を取り組んでいこうという動きがデータでも見られています。そのため若年層の興味が惹かれやすい漫画・アニメ・ゲームの作品がパチンコ・パチスロ化するというのが多い傾向です。そんなタイアップパチンコ・パチスロは歴史を見て行くと、芸能人や映画からもパチンコ・パチスロ化したものはあり、まとめただけでも3000件を超えるデータがありました。Wikidataと連携しているので、このアプリからタイアップ元となった作品を見つけ、作品を調べることもできます。伊藤穣司東京福祉専門学校データ作成部門https://it-social.net/pachipachi/CC BY 4.0
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万博マニアックマップ大阪・関西万博のオンラインマップです。
開催当初、水飲み場やトイレなどの場所を分かりやすく表示するマップが無いことがSNSを中心に話題となり、それならオープンデータでマップを作ろうとした経緯です。

特徴は全てオープンソース/オープンデータなこと。
OpenStreetMapのマッパー、Wikimedia Commonsの掲載者たちと連携し、将来に残るデジタルアーカイブとしてデータ整備を進めました。その結果、パビリオンのみならず、トイレや建物の入口、ゴミ箱、案内板までマッピングされています。写真はWikimedia Commonsに掲載し、それらはWikipediaの「2025年日本国際博覧会」にも活用されています。

しかし、データだけが存在しても一般の万博来場者は使いこなせないので、それらのデータを活用した地図アプリを開発しました。スマホで簡単に目的のパビリオンやトイレを探すことができ、フラグ機能により訪問済みのパビリオンを記録する機能もあります。

また、コモンズ館にある様々な国が世界時の何処にあるのか、世界地図と万博マップを連動させるミニマップ機能も用意しました。もちろん、国旗を表示する機能もあります。

万博閉幕後は、10/13（閉幕日）時点のOpenStreetMapをアーカイブ（PMTiles化）し、何年後でもそ閉幕日時点の地図を表示し続けるオンラインアーカイブモードとして公開しています。

今後は、万博関連のアーカイブサイトへのリンク、Wikimedia Commonsの写真や動画を活用する機能を追加することで、将来世代が万博を学ぶのに使えるように発展させる予定です。		坂ノ下 勝幸OpenStreetMap Japan/Wikimedians of Japan User Group/Code for OSAKAデータ活用部門https://k-sakanoshita.github.io/expo2025-maniacs/MIT（万博マニアックマップ本体）/ODbL（OpenStreetMap）/CC0/CC-BY 4.0他（Wikimedia Commonsの画像ライセンスに従う）OpenStreetMap、Wikimedia Commons、Wikipedia
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喫煙具のデザインLOD 趣好品としての美と技術のLinked Data世界各国・各時代のライターや灰皿、シガレットケースなどの喫煙具をLODとして整理。 メーカー、材質、デザイナー、製造年などの情報を構造化し、 「喫煙具デザインの系譜」を可視化する守東京福祉専門学校データ作成部門https://it-social.net/tabako/CC BY 4.0
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教科書がAIの相棒に変身！ 賢すぎるLODで宿題が勝手に解ける？文部科学省の学習指導要領LOD（パートナーデータ）と教科書データを基に、AI推論機能を統合した知識グラフを構築。RDF形式で科目間リンクを強化し、クエリ入力で自動問題生成・解答支援アプリを提供。例えば「歴史の宿題」で関連人物をWikidataと連携して可視化。教育現場の負担軽減を目指し、学生が「AIに相談」するような楽チン学習環境を実現。Hayato.K東京福祉専門学校データ活用部門https://it-sotial.net/kyoukasyo/CC0
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タイムマシンいらずのLOD！ 古いお宝がデータでダンスを始める国立博物館や歴史資料のオープンデータをRDF化し、時系列知識グラフを作成。荘園DBのような過去受賞作と連携し、ARアプリで古文書や遺物を「ダンス」させるインタラクティブ可視化を実現。例えば「源氏物語」の登場人物を3Dアニメーションで再現。DBpediaとのリンクでグローバルアクセス可能にし、文化遺産のデジタル保存と教育普及を促進。ユーモラスなアニメ要素でエンタメ性も加え、学術LOD賞を狙える。Hayato.K有限会社春日鳶工業データ作成部門https://it-social.net/bunka/CC0
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「災害さん、バイバイ！ LODのスーパーヒーローが予測でピンチを回避！」気象庁や自治体の防災データを共通語彙基盤でLOD化し、AI推論エンジンを組み込んだ予測システムを開発。グラフクエリでリスクマップをリアルタイム生成し、例えば「台風接近時」に避難ルートを自動提案。過去の防災LOD賞の系譜を継ぎ、モバイルアプリで市民が「スーパーヒーロー」みたいに活用。社会的インパクト大で、災害時のデータ共有を強化。Hayato.K有限会社春日鳶工業データ活用部門https://it-social.net/saigai/CC0
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ご当地データで大盛り上がり！ おにぎりから観光まで、LODがお祭り騒ぎ自治体オープンデータ（観光・グルメ情報）をWikidataと連携したLODデータセットに変換し、地域振興アプリを構築。例えば「全国おにぎり選手権」の過去例を拡張して、ご当地食材の知識グラフを作成。VRツアーで「お祭り」気分を味わえる可視化機能付き。地域経済活性化を目的に、ユーザー投稿データを追加可能。Hayato.Khayato.Kデータ活用部門https://it-social.net/gotouti/CC0
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YouPlayedYouPlayedは、ビデオゲームのプレイ履歴を記録・共有するLinked Open Data対応サービスです。
メディア芸術データベースのSPARQLエンドポイントと連携しゲーム資料を高速に検索して、履歴を本サービスのPostgreSQLに保存するハイブリッド構成を採用しています。SPAによる高い操作性を備え、検索結果から1クリックで「プレイ済」「お気に入り」登録が可能です。
登録データはRDFとして構造化・出力可能で、他LODとの連携や分析が容易です。
プレイヤーの個人記録を知識グラフ上で共有し、ゲーム文化の記録と継承を支援します。		福田一史立命館大学 映像学部データ活用部門https://youplayed.net/作品自体はサービスであるため通常の著作物扱いになります。MADB Lab: https://mediag.bunka.go.jp/madb_lab/
SPARQLエンドポイント: https://mediaarts-db.artmuseums.go.jp/sparql
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デジタル地球儀文部科学省ではGIGAスクール構想により、小中学生のお子さん達にタブレットを導入しています。そこで、デジタル技術を活かした教育アプリを作りたいと思いました。自分の小学生時代を振り返り、誕生日に地球儀を買ってもらい、遊びながら地理を学習していました。世界は広いですし、日本も良いところはあります。世界の広さを感じてもらいつつ、日本の良いところ、世界と日本の気候・地形の違いなどを感じてもらえるようなアプリケーションは作れないだろうか？「よし、地理教育アプリを作ろう！」このような構想から本アプリケーションは誕生しました。チームＳチームＳデータ活用部門https://idea.linkdata.org/idea/idea1s3773iCC BY 4.0geojson.xyz　→　https://geojson.xyz/

地理院タイル（国土地理院）　→　https://maps.gsi.go.jp/development/ichiran.html

地理院地図Vector提供実験（国土地理院）　→　https://github.com/gsi-cyberjapan/gsimaps-vector-experiment

U.S. Geological Survey　→　https://www.usgs.gov/

deckgl-gsi-terrain-layer　→　https://github.com/code4fukui/deckgl-gsi-terrain-layer

OpenStreetMap　→　https://www.openstreetmap.org/copyright

世界の首都の位置データ（アマノ技研）　→　https://amano-tec.com/data/world.html

世界の国旗(アマノ技研)　→　https://amano-tec.com/data/worldflags.html

Japan EQ Locator　→　https://github.com/nagix/japan-eq-locator

ケッペンの気候区分　→　https://koeppen-geiger.vu-wien.ac.at/shifts.htm

世界の気温・降水量　→　https://linkdata.org/work/rdf1s10254i

都道府県庁　→　https://linkdata.org/work/rdf1s4540i

国土数値情報（行政区域データ）　→　https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-N03-2024.html
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和算を嗜む和算を嗜デジタル技術の革新に数学は欠かせない学問です。デジタルの世界では、数学は身近なものとして存在しています。しかし、学校だと公式をただ丸暗記するのみで、面白くないと感じる学生の子が多いのではないでしょうか？もっと純粋に数学を楽しんで学べる教材は作れないだろうか？という構想から「和算という数学の世界に酔いしれてもらおう」というコンセプトのもと、このアプリケーションを開発しました。チームＳチームＳデータ活用部門https://protopedia.net/prototype/6266CC BY 4.0国立国会図書館デジタルコレクション、文化財デジタルコンテンツ、ジャパンサーチ
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今ここ。ー位置情報共有アプリこのアプリは自分の居場所を地図上で把握し「今ここ。」と伝えるためのものです。災害が発生した時の安否確認、犯罪目撃情報や災害発生箇所の位置情報の共有、友人との待ち合わせなど、あらゆる場面で利用できます。チームＳチームＳデータ活用部門https://protopedia.net/prototype/4680CC BY 4.0OpenStreetMap、国土地理院：地理院ベクトルタイル
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りかナビ「りかナビ」は、教科書LODと学習指導要領LODを活用し、中学理科の学習内容を可視化する学習支援アプリです。生徒は自分が「今どこにいるのか」を地図のように確認でき、学習の見通しを持つことができます。動画検索、確認テスト、AIチャットボットによる学習ガイドなど、多様な学習スタイルに対応しています。昨今話題になる不登校の子どもたちに使ってもらうことをイメージして作成しました。
児童・生徒にとって各教科で学ぶことの全体像を把握する機会は少ないように思います。教科書は学年ごとに分かれており、過去に学んだ内容や今後学ぶ内容との関連が見えにくくなっています。
私が中学校理科の教員をしていた経験があるため今回は中学理科で作成しましたが、今後は他教科への水平展開や、小学校・高校への垂直展開も可能な拡張性があります。		個人なしデータ活用部門https://rikanavi.vercel.app/CC BY 4.0・教科書LOD：章のタイトル、章の構造情報（学年、単元名、章のID）、教科書の書誌情報、ページ数
・学習指導要領LOD：学習指導要領コード（cosCode）、学習内容の説明文（cosDescription）
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sabusukuchecker（仮）音楽のサブスクリプションサービスに未配信の音源 を自動抽出・整理するツールです。Discogs から取得したリリース情報（アルバム、シングル、EP、その他音源）の曲名・構成をベースに、Spotify API 等で配信状況を照合し、未配信と判定された作品のみを一覧化します。

ユーザーはアーティスト名、型番、楽曲名を入力するだけで、膨大なディスコグラフィーの中から、サブスク未解禁の曲・リリースを瞬時に確認できます。レア音源の収集、未配信作品の研究、再発希望リストの作成など、音楽ファン・コレクター・研究者にとって有用な情報整理が可能です。		buddhaman東京福祉専門学校データ活用部門http://data.hacca.jp/wakabayashi/rukkoraLP/index.htmlCC0
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『和定食ナレッジグラフ：地域を味わう「おにぎり・汁物・漬物」連携データセット』

地域色豊かな日本の食文化を代表する要素である「おにぎり」「汁物（味噌汁など）」「漬物」の3つのデータを統合し、相関関係を表現した**Linked Open Data (LOD)**の構築を目指します。

具体的には、既存のおにぎりデータと汁物（ご当地味噌汁）データに、新たに調査・作成する漬物データを加え、これら三者を「地域」「食材」「組み合わせ」といった視点でリンクさせます。これにより、単なるデータの羅列ではなく、コンピュータが「Aという地域のおにぎりには、Bという味噌汁とCという漬物が合う」といった知識として利用できる新たなデータ基盤（ナレッジグラフ）を確立します。		ONIONI東京福祉専門学校データ活用部門https://it-social.net/CC BY 4.0https://linkdata.org/work/rdf1s4394i
https://linkingopendata.com/onigiri/
https://data.hacca.jp/merci/gotouti/misosiru22.html		LinkData.org [http://linkdata.org/]
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人工知能学会第66回SWO研究会でウィキデータ編集イベントを開催人工知能学会第66回SWO研究会の飲み会にて、有志でウィキデータ編集イベントを開催した時の記録。大宮孟史 (User:Eugene Ormandy)東京大学、稲門ウィキペディアン会データ活用部門https://diff.wikimedia.org/ja/2025/09/12/人工知能学会第66回swo研究会でウィキデータ編集イ/CC BY-SA 4.0Wikidata
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LLMにプロンプトを与えるだけでウィキデータベースのGraphRAG風の処理ができるか実験してみたウィキデータのみに基づき、日本のヴァイオリニストの師弟関係についての推論を行うよう3種類のLLMモデルに命令した際の記録。「音楽史上は正しいが、ウィキデータからは読み取れない関係について論じる」などの挙動を観測した。大宮孟史 (User:Eugene Ormandy)東京大学、稲門ウィキペディアン会データ活用部門https://diff.wikimedia.org/ja/2025/07/10/llmにプロンプトを与えるだけでウィキデータベー/CC BY-SA 4.0Wikidata
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防災INSIGHT学習機能、指定緊急避難場所、気象情報やハザードマップなど、防災について知りたい情報が全て揃った防災アプリです。齋藤　仁志チームＳデータ活用部門https://protopedia.net/prototype/4667CC BY 4.0・消防庁：わたしの防災サバイバル手帳、チャレンジ！防災48、防災マニュアル
・国土地理院：地理院タイル、指定緊急避難場所データ、ハザードマップポータルサイト
・内閣府：平成26年版 防災白書、平成28年版 防災白書、高齢社会白書（平成25年版）
・厚生労働省：災害医療
・気象庁：雨雲レーダー（WEBスクレイピングにて利用）
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第80回国民スポーツ大会　青森県開催地一覧マップ2026年に青森県で開催される，第80回国民スポーツ大会の競技ごとの開催場所，スタジアムを一覧地図にしました．またGTFS情報を使用して取得可能な限りでの交通情報を付与し，移動の際の利便性を考慮しました．開催場所のアイコンをクリックすることで，開催地での種目が表示されます．同様にバス停をクリックしていただくと，バス停名が表示され，青森市内に関してはバス路線図が色分け表示されます．大友翔一株式会社GEOJACKASS/慶應義塾大学/静岡大学/弘前大学データ活用部門https://aomori-kokusupo2026.vercel.app/CC BY 4.0青の煌めき国スポ・障スポサイト(青森県)・開催種目，開催地情報
https://aomorikokuspo2026.pref.aomori.lg.jp/
GTFSデータリポジトリ
https://gtfs-data.jp/
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交通安全総合マップ【愛知県版】愛知県の交通事故データと交通規制情報を地図上で確認できる交通安全総合マップGISAIRラボGISAIRラボデータ活用部門https://safety-map.gisair-lab.com/CC BY 4.01.警察庁（交通事故オープンデータ）、2.日本道路交通情報センター（交通規制オープンデータ）、3.国土数値情報ダウンロードサービス（行政区域）なし
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GSJ 地質年代LOD ― 時間軸参照のための基盤データセット地質学における年代区分（系・紀・階など）の体系を、階層構造・境界年代（Ma）・表記情報・識別子体系として整理し、機械可読なRDFおよびJSON形式で公開する地質年代知識基盤データセットです。地質年代は研究・教育など幅広い分野で用いられる重要概念である一方、その多くはテキストとして記述されるにとどまり、語彙統一やデータ参照性、他データセットとの連携に課題がありました。本データセットは、地質年代を一貫した識別子で参照可能なデータリソースとして提供することで、地質データや研究データ、教育データとの統合を容易にし、地質情報における「時間軸LOD」の標準基盤として機能することを目指します。内藤一樹産業技術総合研究所データ作成部門https://geospot.sakura.ne.jp/lodc/geoage/産総研地質調査総合センターウェブサイト利用規約（政府標準利用規約（第2.0版）準拠）日本地質学会が公開している「地質系統・年代の日本語記述ガイドライン」に示された内容を基礎情報として参照し、その記述をもとに階層構造・境界年代等をデータ化・構造化してLODとして整備したもの
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GSJ 地質図凡例LOD ― 地質単元・年代・層相を統合した知識基盤（ZFK）5万分の1地質図幅に付随する凡例情報を、LegendUnit（岩相単元）／Age（年代）／Facies（層相）／Group（凡例構造）／Map（図幅）の5種類のエンティティとして構造化し、JSONおよびRDF形式で公開する地質凡例LODです。従来、凡例は紙面やPDFなど人間可読形式が中心で、意味構造（階層・関係・参照）の機械処理や図幅間の横断利用は困難でした。
本作品では、図幅説明書テキストのXML化（JATS準拠）を起点に、凡例要素の識別子付与・対応付け・JSON／RDF化までを一体の処理フローとして構築し、凡例の意味構造を保持したまま機械可読化する「知識基盤パイプライン」を整備しました。これにより、凡例要素と説明書記述をURIで結び付け、詳細情報まで参照可能なLODとして公開しています。
さらに、SwaggerによるAPI仕様公開のもと、検索API・単体リソースAPI・地点問合せAPIなどを実運用レベルで提供し、識別子の安定付与・機械可読形式・利用規約整備によりFAIR原則にも配慮しています。本データセットはすでに地質情報統合ビューア「地質図Navi」に組み込まれ、地点クリックによる凡例取得や凡例ツリー連携表示など、社会実装された地質知識基盤として運用されています。		内藤一樹産業技術総合研究所データ作成部門https://geospot.sakura.ne.jp/lodc/zfk/産総研地質調査総合センターウェブサイト利用規約（政府標準利用規約（第2.0版）準拠）産総研地質調査総合センターが公開している 5 万分の 1 地質図幅および付随する凡例情報・図幅説明書（XML化データ）を基に構築したもの
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水のみち散策 〜 歴史とインフラが形づくる散策ロード「水のみち散策」は、全国の水道道路（旧水道施設・給水路跡等）を都道府県ごとに整理し、歴史・成り立ち・見どころを地図や記事で紹介するガイドサイトです。
散策路や緑道として親しまれる水道道路の魅力を伝えることで、地域文化や景観の楽しみ方を広く共有することを目的としています。
歴史的インフラを可視化することで、地域探索や教育、観光活用の一助となるコンテンツを提供しています。
青島 英和リブログ合同会社データ作成部門https://suidomichi.livlog.xyz/CC BY 4.0https://suidomichi.livlog.xyz/open-data
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福澤諭吉著作典拠データ（LOD）慶應義塾の創立者である福澤諭吉が著した作品のうち61件について、著作典拠として整理し、Linked Open Dataとして公開します。
著作典拠とは、図書館が資料を整理する際に用いる『日本目録規則2018年版』などで規定された、作品を示す抽象的概念である「著作」の情報をまとめたデータです。
著作典拠データを整備し、図書館システムでの資料の網羅的な検索に役立てるだけでなく、LODとして公開することで、図書館の枠組みを超えてさまざまな分野と連携し、広く活用されることを目指しています。		慶應義塾大学 メディアセンター本部 リソースマネジメント担当（目録）慶應義塾データ作成部門https://www2.lib.keio.ac.jp/lod/fukuzawa/CC BY 4.0Web NDL Authorities（https://id.ndl.go.jp/auth/ndlsh）、国書データベース（https://kokusho.nijl.ac.jp/）、VIAF（https://viaf.org/）、Wikidata（https://www.wikidata.org/）、DBpedia（https://www.dbpedia.org/）、WorldCat Entities（https://id.oclc.org/worldcat/entity）、GeoNames（https://www.geonames.org/）
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都道府県別人口データ（2020年）LOD化本作品は、2020年国勢調査に基づく日本の都道府県別人口データをRDF（Turtle形式）としてLOD化したデータセットです。

日本の47都道府県の総人口をRDFで表現し、誰でも利用できる形でGitHubに公開しています。		Mitchy Samurai個人データ作成部門https://github.com/Mitchy888/japan-prefecture-population-2020-lod?tab=readme-ov-fileCC BY 4.0令和2年 国勢調査 都道府県・市区町村別の主な結果
e-Stat ダウンロードページ: https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=00200521&bunya_l=02&bunya_s=0201&tstat=000001049104&cycle=0&tclass1=000001049105&tclass2val=0&metadata=1&data=1		なし
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BraiLoop点字ブロックの管理・点検のコスト削減を目的とした点字ブロックデータ収集プラットフォームです。日常的な自転車移動そのものがデータ収集となり、特別な作業や負担を必要とせずに、路面状況の情報を継続的に蓄積できます。収集されたデータは地図上に一元的に可視化・管理され、点字ブロックの状態を直感的に把握することが可能です。さらに、REST APIを通じてJSON形式でデータを提供することで、他システムやアプリケーションとの連携も容易に実現します。Convivial Computing Laboratory岡山大学データ作成部門https://brailoop.cocolab.jpCC BY 4.0OpenStreetMap
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OdGenji:源氏物語の香りDB【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。

【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/

【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。
　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。		大井将生, 中村覚同志社大学, 東京大学データ作成部門https://idea.linkdata.org/idea/idea1s4545iCC BY 4.0国書データベース（https://kokusho.nijl.ac.jp/）, Odeuropa（https://odeuropa.eu/）, デジタル源氏物語（https://genji.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/）
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OZ（オージー） グローバルメタバースプラットフォームOZは、世界最大規模のグローバルメタバースプラットフォームであり、日常生活のあらゆる側面をデジタル空間に統合する革新的なシステムです。ショッピング、コミュニケーション、ゲーム、行政サービス、金融取引、インフラ管理など、多岐にわたるサービスを単一のプラットフォーム上で提供します。とのおかやすのり北陸先端科学技術大学院大学（JAIST）データ活用部門https://ai.studio/apps/drive/18FGK7iWDi8T0i-YlwqGb98Ti4lt11bDzCC BY 4.0東京都オープンデータカタログサイト
名称: 東京都の人口（推計）、区市町村別人口密度、公共施設一覧
URL: https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/
用途: OpenDataPortal コンポーネントにおける新宿区・世田谷区・港区等の人口統計、施設数、密度の視覚化、およびメタバース内「データターミナル」の基本データ。
e-Stat（政府統計の総合窓口）
名称: 国勢調査（年齢別人口構成）、人口動態調査
URL: https://www.e-stat.go.jp/
用途: 年齢階層別（0-14歳、15-64歳、65歳以上）の人口分布チャートのベースデータ。
Google Search Grounding (Real-time Open Data)
名称: 自治体公開の防災・避難情報、ハザードマップ、公共サービス情報
URL: Google 検索を介して、各自治体（東京都、各区役所等）の公式サイトを参照
用途: チャットUI（Gemini API）を通じた最新の避難所検索やリアルタイムな街の統計情報の提供。
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Organic Note - 手書きの温もりでつながるデジタル文通アプリOrganic Noteは、手書きの温もりとデジタルの利便性を融合した新しいコミュニケーションプラットフォームです。

【主な特徴】
- 和紙の質感や万年筆のインク流れを再現したデジタルキャンバス
- 「スローポスト」機能：距離に応じて届くまで時間がかかる手紙のような体験
- 「漂流びん」機能：匿名で世界に流す・拾うランダムな出会い
- みんなの広場：作品を公開し、いいね・コメントで交流
- 24時間で消えるストーリー機能		Souta Suzuki個人開発者データ活用部門https://organic-note.vercel.appCC BY 4.0（現時点では外部オープンデータは未使用）
※今後、日本の伝統色データベースや地理データの活用を検討中		（該当なし）
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市民参加型位置情報つき写真データ収集プラットフォーム「レポっと（Repot）」および連携オープンデータポータル「レポっとアーカイブ」市民参加型データ収集プラットフォーム「レポっと（Repot）」および連携オープンデータポータル「レポっとアーカイブ」は、位置情報付き写真、コメント、ハッシュタグを通じて、誰でも簡単にデータを作成・共有・利活用できる参加型オープンデータ作成フレームワークです。

「レポっと」は、スマートフォンのWebブラウザだけで利用可能で、アプリのインストールやユーザ登録を必要としません。この手軽さにより、ICTリテラシーに関わらず多くの人がデータ収集に参加できる環境を提供しています。利用者は撮影した写真に位置情報、コメント、そして複数のハッシュタグを付与して投稿できます。これにより、1枚の写真に対して「季節」「場所」「テーマ」といった複数の視点を同時に関連づけることができます。

複数のハッシュタグを活用することで、同一のデータを複数の文脈やテーマから再利用できる構造が自然に形成されます。たとえば「#桜咲」「#公園」「#2025年春」といったハッシュタグを同じ写真に付与することで、テーマ別、時期別、場所別といった横断的な検索や分析が可能になります。このタグ情報は、将来的にLinked Open Data（LOD）的なデータ連携や探索へと発展させやすい設計思想に基づいています。

「レポっとアーカイブ」では、こうして集められたデータをオープンデータとして公開しています。公開データは「レポっとオープンデータライセンス」の下で利用可能で、個人利用に加え、研究、自治体施策、企業活動などへの二次利用にも対応しています。具体的には、以下のようなデータが蓄積されています。

事例① 桜の開花状況データの収集
「#桜咲」ハッシュタグを付与した全国各地の位置情報付き写真が集積され、地域ごとの開花状況や時期の違いを把握できます。観測地点が限定されないため、身近な場所にある桜の記録や、これまで注目されにくかったスポットの可視化にもつながります。

事例② 点字ブロックの敷設データの収集
「#点字ブロック」などのハッシュタグを用いて、歩行路の段差や設備状況を現地写真とともに記録できます。これにより、生活道路における点字ブロックの分布やその破損状況を把握し、バリアフリー環境の検討や改善に活用できます。

事例③ 地域資源・観光データの収集
「#ご当地グルメ」「#うどん」「#ソフトクリーム」などの多様なハッシュタグを通じて、地域の食文化や観光資源に関する情報を写真付きで蓄積できます。テーマを限定しないため、生活者・旅行者の視点による多様な地域情報が集まります。

事例④ 気候変動・外来種などの環境データの収集
気候変動や生態系の変化に関する情報も、市民による継続的な観測データとして蓄積されています。たとえば、「#困クラゲ」では、大量発生によって漁業へ影響を及ぼしているクラゲの出現状況が位置情報付き写真として記録されています。「#中四国魚」では、水温変化の影響により本来は見られない地域での釣果情報が投稿され、海洋環境の変化を捉える手がかりとなっています。また、「#郡山桜見守り」では、外来害虫であるクビアカツヤカミキリによる桜の食害状況が継続的に記録され、地域の樹木保全活動に活用されています。

これらのデータは、単一テーマの静的なデータセットとしてではなく、参加者自身が継続的に生成する動的なオープンデータ基盤として蓄積されていきます。タグによる多軸的な付与と閲覧を通じて、テーマ横断的かつ時空間を超えたデータの利活用が可能です。

本作品は、日常生活の中で得られる気づきや記録を、意味的に関連づけられたオープンデータとして蓄積・共有するフレームワークです。生活者の視点から生まれる多様なデータが、今後のデータ連携や知見の発見に向けた基盤として活用されることを目指しています。		松田 裕貴創研堂合同会社 & 岡山大学コンヴィヴィアルコンピューティング研究室データ作成部門https://protopedia.net/prototype/7558CC BY 4.0OpenStreetMap
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花粉飛散量ダッシュボードウェザーニューズが公開している花粉観測データを活用し、飛散状況をリアルタイムで可視化するWebアプリです。1時間ごとの速報に加え、過去4年間の同時期データとの比較機能を備えています。

数値の羅列になりがちなオープンデータを、直感的なグラフへと変換。高速なUIの実装とデータ元への負荷軽減を両立させ、市民がオープンデータを日常の体調管理に直接役立てられる「データの出口」となることを目指しました。		矢後敦自営業データ活用部門https://kafun.vercel.app/CC BY 4.0花粉飛散数データ | WxTech®︎ Data 天気APIリファレンス - ウェザーニューズ
https://wxtech.weathernews.com/products/data/api/operations/opendata/getPollenCounts/
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Handwritten-Stroke-LOD本作品は、文字の「最終的な形」だけでなく、描画される「過程（ストローク）」に焦点を当てたLinked Open Dataセットです。 現代人の手書き文字を1ストローク（座標や速度など）単位で収集し、標準的な筆順データ（KanjiVG）とリンクさせることで、理想（標準）と実態（崩し・連綿）の差分を構造化しました。

【本作品の3つの特徴】

・多層的なデータリンク: Unicodeによる文字定義、KanjiVGによる構造定義、DBpedia/e-Statによる書き手の地域属性をセマンティックに結合。

・人間による感性評価のLOD化: ブラインドテストと評価アルゴリズムを用い、各データに「読みやすさ」「芸術性」等の多角的な品質スコアを付与。

・実用的なアウトライン化: 収集した「線」データを、フォント形式（OTF）として書き出すパイプラインを実装。

本データセットはCC BY 4.0で公開され、次世代OCRの学習、書道教育の研究、地域・世代による筆跡の変遷分析など、幅広い分野での再利用を想定しています。		直塚亘東京大学電子情報工学科データ作成部門https://strokelod.watneru.com/CC BY 4.0KanjiVG: 筆順構造の参照URIとして利用
Unicode: 文字識別子として利用
DBpedia Japanese: 書き手の居住都市情報のリンク先として利用
e-Stat 統計LOD: 標準地域コードの参照として利用
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City Persona 文化財・史跡を「ペルソナ」として対話できるWebアプリ。地図上で文化財を選び、チャットで質問をするとWikidata/Wikipedia/文化財DBの情報を統合し、個性を持ったガイド風に1〜2文で応答する。周辺文化財の検索、ローマ字変換・翻訳、英語での音声読み上げを備える。「関連グラフを見る」では、それに関連した単語を連想グラフで表示できる。直塚亘東京大学電子情報工学科データ作成部門https://citypersona.watneru.comCC BY 4.0Wikidata (Action API, geosearch/wbgetentities)
Wikipedia (MediaWiki API extracts)
文化財DB（kunishitei.bunka.go.jp の公開ページをスクレイプ）
OpenStreetMap タイル (https://tile.openstreetmap.org)
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