# [24] ジャパンサーチの LOD : デジタルアーカイブが「つながる」ために
○町屋大地 1 1)，伊藤実 1 1), 高橋美知子 1)
1) 国立国会図書館電子情報部， 〒 100-8924 千代田区永田町 1-10-1
E-mail: opendata@ndl.go.jp
## Linked Open Data of Japan Search:

## Making the Digital Archives Linked

MACHIYA Daichi ${ }^{1)}$, ITO Minoru ${ }^{11}$, TAKAHASHI Michiko ${ }^{1)}$

1) National Diet Library, 1-10-1 Nagata-cho, Chiyoda-ku, Tokyo, 100-8924 Japan

## 【発表概要】

ジャパンサーチでは、提供を受けた多様な分野のデジタルアーカイブのメタデータを、利活用に適した形にマッピングしリンクトオープンデータ（LOD）として提供している。ジャパンサ一チの LOD は、項目の URI としての正規化、ジャパンサーチ外部の RDF の活用、LOD ハブへの協力といった取り組みを行うことで利活用の促進を目指している。

本発表では、ジャパンサーチでの LOD 提供について、利活用を促進するための取組みに重点を置いて報告する。

## 1. はじめに

ジャパンサーチは、我が国の幅広い分野のデジタルアーカイブと連携し、多様なコンテンツのメタデータをまとめて検索・閲覧・活用できるプラットフォームであり、2020 年 8 月に正式公開された。ジャパンサーチは内閣府知的財産戦略推進事務局が事務局を務める 「デジタルアーカイブジャパン推進委員会及び実務者検討委員会」が運営主体となり、この委員会で決定される方針の下、国立国会図書館がシステムの開発・運用を担っている。

ジャパンサーチはデータベース提供機関の作業・調整の負荷を減らし、迅速な連携を実現するため、連携開始にあたっては提供機関が個々のデータベースのデータ項目とデータをそのまま登録し、その中から限定的に定められた共通項目を指定することで網羅的な検索・表示を実現している。一方で、連携開始後に順次、ジャパンサーチ側で個々のデータベースに応じた詳細なマッピングを実施し、付加価値をもたらす二次利用の促進を目指してリンクトオープンデータ（LOD） へ変換して提供している。

## 2. ジャパンサーチでの LOD の提供

## 2. $1 \mathrm{LOD$ 提供の概要}

LOD とはウェブ上に存在する他のデータと「リンク」されているデータ（リンクトデー タ）であることと「オープン」なライセンスで公開されたデータ（オープンデータ）であることを兼ね備えたデータを指す。これによって関連するデータを相互にリンクでつなぎ、複数のデータベース上のデータを統合した一つの知識べースとして利用できるようになることが期待されている。

ジャパンサーチでは、2022 年 4 月末現在、 171 のデータベースに由来する 2,500 万件以上のメタデータを検索可能である。

このうち、データ提供元が API での提供を認めているデータベースについて Resource Description Framework（RDF）に基づく LOD一の変換を行っている。ジャパンサーチの LOD はRDF を問い合わせるための言語である SPARQL を使用して、RDF ストアのインターフェースである SPARQL エンドポイントから検索・入手することが可能である。

2022 年 4 月末現在、 142 のデータベースに由来する約 2,200 万件のメタデータを LOD として提供している。

## 2. 2 ジャパンサーチでの正規化

ジャパンサーチで提供しているLODは、利活用に適した共通の形式に変換しており、こ

の形式を「ジャパンサーチ利活用スキーマ」 と呼んでいる。[1][2]

ジャパンサーチ利活用スキーマの特徴の一つは、メタデータ中の時間・場所・人・組織の情報を URI として正規化している点である。 これらの情報は、メタデータの検索において重要であるが、多くのデータベースでは文字列として記述されている。

例えば、浮世絵師の葛飾北斎は多くの号を用いたことで有名であるが、データベースにおいても多様な形で記載されており、「北斎」 や「葛飾北斎筆」のような表記のほか「前北斎為一筆」や「葛飾前北斎為一老人画」のような記載も見られる。

表記の摇れや「筆」といった役割表示の付記などの問題でそのままでは網羅的な検索が困難であるが、実体をURI として正規化することによってこれを可能にしている。例えば、葛飾北斎という実体を<https://jpsearch.go.j p/entity/chname/葛飾北斎> という URI で表しており、これによって元のデータベースでの記載に依らず検索することが可能になっている。

例えば、次のようなクエリを SPARQL エンドポイントに送信することで葛飾北斎が制作したアイテムを検索することができる。なお、実際のリクエスト時は、名前空間を宣言する PREFIX 句が必要である。本稿のクエリで使用する名前空間は表 1 に示した。

## SELECT ?s ?label WHERE \{

?s rdfs:label ?label .

?s jps:agential[

jps:relationType/skos:broader* role:制作 ; jps:value chname:葛飾北斎 ] 。

## \ LIMIT 200}

また、正規化した URI はジャパンサーチ外の LOD ハブ、すなわち Web NDL Authorities、 DBpedia、Wikidata、バーチャル国際典拠フアイル（VIAF）といったウェブ上で他のデー タからリンクされているURI と同定を行い、関連付けている。

このことにより、外部 URI を検索条件として検索を行うことが可能である。また、 SPARQL の統合クエリによってジャパンサー チ上のデータと LOD ハブや LOD ハブを介してリンクする外部のリンクトデータとを統合的に検索することも可能となる。例えば、 DBpedia はウィキペディアの記事を LOD 化したものであるが、Europeana においても一部の人物情報は DBpedia の URI を用いて正規化されているため、ジャパンサーチと Europeana のメタデータを横断的に検索することが可能となる。[3]

また、Wikidata はウィキメディア財団が提供するユーザーの共同編集によるデータベー スである。Wikidata は他の識別子との関係性が集約されたハブとしての機能を有している。 [4] ジャパンサーチの RDF ストアで保持していない識別子についても保持していることから、Wikidata との統合クエリによって幅広い外部識別子を用いた検索が可能となることも利点である。また、Wikidata は多言語対応がなされていることから、多様な言語を母語とするユーザーにとってもジャパンサーチ上のメタデータを検索しやすくなることが期待できる。

## 2. 3 外部 RDF の取り込みと活用

ジャパンサーチの RDF ストアに、ジャパンサーチで連携対象としていないRDFデータを取り込むことで効果的な検索が可能となっている。

国内における主要な図書分類法である日本十進分類法（NDC）は、日本図書館協会と国立国会図書館の共同研究の成果として、新訂

表 1. 名前空間の一覧

8 版と新訂 9 版の RDF 形式のオープンデータ

（NDC-LD）が公開されている。[5]

NDC-LD では SPARQL エンドポイントが提供されていないため利活用のハードルが高かったが、ジャパンサーチの RDF ストアへ取り込み、メタデータ中の NDC と関連付けることで検索における利便性を向上させることができるようになった。

他の活用事例として2021年に公開された学習指導要領 LOD の例が挙げられる。学習指導要領 LOD は文部科学省がオープンデータとして公開している学習指導要領コードや関連情報を LOD 化したものである。[6]

これをジャパンサーチのRDFストアに取り込み、前述の正規化した URI と紐づけることで、学習指導要領に対応した人物・事物に関連するデータを検索することが可能になっている。

## 3. ジャパンサーチを「つなげる」ため の取り組み

2022 年、ジャパンサーチで正規化した URI の Wikidataへの登録を開始した。

Wikidata は識別子のハブとして機能すると同時に、分野を問わない大規模な知識データベースであることから、Wikidata からジャパンサーチへの「リンク」を設けることによってデジタルアーカイブの更なる活用が期待される。

例えば、Wikidata 上の出生地や性別の情報をもとに次のような統合クエリをジャパンサ一チの SPARQL エンドポイントに送信することで、青森県出身の女性が制作した作品を検索することが可能である。

## SELECT * WHERE \{

?cho schema:creator ?chname; rdfs:label ?label .

\{ SELECT ?chname WHERE \{ SERVICE <https://query.wikidata.or $\mathrm{g} /$ sparql> \{

?creator wdt:P31 wd:Q5 ; wdt:P19/wdt:P131* wd:Q71699 ; wdt:P21 wd:Q6581072 ;
wdt:P6698 ?chnameID .

BIND (IRI (CONCAT ("https://jps earch.go.jp/entity/chname/", ?chna meID) ) AS ?chname) \}

\} ORDER BY ?chname LIMIT 20 \}

\}

こうしたクエリを活用することによって、 ある地域に関連する人物の作品や記録を、所蔵する機関の距離を意識せずに横断的に探すといった活用が考えられる。

## 4. おわりに

ジャパンサーチでは、ジャパンサーチ戦略方針 2021-2025 において「新しい情報技術とアーカイブ連携を通じて、日本の文化的・学術的コンテンツの発見可能性を高め、それらを活用しやすい基盤を提供する」ことをミッションとして掲げている。[7] メタデータの LOD としての提供はこのミッションを達成するための重要な手段のひとつであり、提供する LOD の拡大とともにユーザーのフィードバックを受けた改善を続けていきたい。

## 参考文献

[1] 神崎正英. ジャパンサーチ利活用スキーマの設計と応用. デジタルアーカイブ学会誌. 2 020, 4(4), p.342-347.

https://doi.org/10.24506/jsda.4.4_342 (参照 2 022-05-10).

[2] ジャパンサーチ利活用スキーマ概説.

https://jpsearch.go.jp/api/introduction/ (参照 2022-05-10).

[3] 神崎正英. RDF と SPARQL による多様なデータの活用. 情報の科学と技術. 2020 , vol. 70, no.8, pp.399-405.

https://doi.org/10.18919/jkg.70.8_399 (参照 2022-05-10).

[4] 大向一輝. 識別子としての Wikidata. 情報の科学と技術. 2020 , vol.70, no.11, pp. 55 9-562.

https://doi.org/10.18919/jkg.70.11_559 (参照 2022-05-10).

[5] 日本図書館協会. “NDC データ

(NDC8
版および 9 版).”

https://www.jla.or.jp/committees/bunrui/tabi d/789/Default.aspx (参照 2022-05-10).

[6] 教育データプラス研究会. 学習指導要領 LOD.

https://w3id.org/jp-cos/ (参照 2022-05-10).

[7] ジャパンサーチ戦略方針 2021-2025.

https://jpsearch.go.jp/about/strategy2021-2025 (参

照 2022-05-10).

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