Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
RDF/OWLで始める人生イベントソーシング
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
acomagu
February 22, 2019
Technology
0
2.8k
RDF/OWLで始める人生イベントソーシング
RDF/OWLの便利さについて話しました。
acomagu
February 22, 2019
Tweet
Share
More Decks by acomagu
See All by acomagu
Payment Records API を使って地域通貨を Stripe Dashboard に統合してみた
acomagu
0
48
Restate x Stripe: 安心して眠れる決済システムを目指して
acomagu
0
9
Stripe SSoT をするべきか否か
acomagu
0
66
JP_Stripes: リコンサイル(突合処理)のテスト
acomagu
0
110
「境界付けられたコンテキスト間の関係」についてもっと語ろう
acomagu
0
140
地方 MaaS 事例: アプリの進化に伴って変化してきた Stripe 利用方法
acomagu
0
420
Stripe リコンサイルの勘所
acomagu
0
520
CDK 一発で全てのエラーログを Slack に流す
acomagu
0
2.2k
AWS CDK を支える Constructs について
acomagu
0
180
Other Decks in Technology
See All in Technology
【2026年版】生成AIによる情報システムへのインパクト
taka_aki
0
190
全自動で回せ!Claude Codeマーケットプレイス運用術
yukyu30
3
140
Introduction to Sansan for Engineers / エンジニア向け会社紹介
sansan33
PRO
6
71k
器用貧乏が強みになるまで ~「なんでもやる」が導いたエンジニアとしての現在地~
kakehashi
PRO
5
600
WBCの解説は生成AIにやらせよう - 生成AIで野球解説者AI Agentを実現する / Baseball Commentator AI Agent for Gemini
shinyorke
PRO
0
270
【PyCon mini Shizuoka 2026】生成AI時代に画像処理やオーディオ処理のノードエディターを作る理由
kazuhitotakahashi
0
170
LINEアプリ開発のための Claude Code活用基盤の構築
lycorptech_jp
PRO
1
1k
名刺メーカーDevグループ 紹介資料
sansan33
PRO
0
1.1k
Databricks (と気合い)で頑張るAI Agent 運用
kameitomohiro
0
310
Exadata Fleet Update
oracle4engineer
PRO
0
1.3k
AI活用を"目的"にしたら、データの本質が見えてきた - Snowflake Intelligence実験記 / chasing-ai-finding-data
pei0804
0
780
AIに視覚を与えモバイルアプリケーション開発をより円滑に行う
lycorptech_jp
PRO
1
560
Featured
See All Featured
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
230
Designing for Performance
lara
611
70k
Discover your Explorer Soul
emna__ayadi
2
1.1k
Sam Torres - BigQuery for SEOs
techseoconnect
PRO
0
210
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3.1k
How GitHub (no longer) Works
holman
316
140k
Building a A Zero-Code AI SEO Workflow
portentint
PRO
0
360
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
82
BBQ
matthewcrist
89
10k
The Curse of the Amulet
leimatthew05
1
9.2k
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
1
3.5k
Building Experiences: Design Systems, User Experience, and Full Site Editing
marktimemedia
0
420
Transcript
RDF/OWLで始める 人生イベントソーシング @acomagu
自己紹介 - 伊藤勇希 - 福島県伊達市出身 - 会津大学学部3年
自己紹介 - 伊藤勇希 - 音ゲー(CHUNITHM) - 書道 - 合唱 -
TRPG - キャンプ - Plan9 - VTuber(にじさんじ) - ポーカー
自己紹介 - 好きな言語: - Golang - Typescript - 型がある言語
自己紹介 - 好きなエディタ - (Neo)Vim
RDF/OWLで 人生イベントソーシング
今回の目的 RDF/OWLって面白いぞ! ということを伝えたい
研究でやってる わけじゃないです!!!
RDF/OWLで 人生イベントソーシング
イベントソーシングとは? 絶対にUPDATEしないぞ!! 絶対にDELETEしないぞ!! 絶対にINSERTしかしないぞ!!!
イベントソーシングとは? 絶対にUPDATEしないぞ!! 絶対にDELETEしないぞ!! 絶対にINSERTしかしないぞ!!! 出来事をどんどん 保存していく!!!
イベントソーシングとは? 絶対にUPDATEしないぞ!! 絶対にDELETEしないぞ!! 絶対にINSERTしかしないぞ!!! 人生の 出来事をどんどん 保存していく!!!
RDFとは何か?
RDFとは何か? ↓ [ - - ] 主語 述語 目的語
RDFとは何か? ↓ [ - - ] Subject Predicate Object
RDFとは何か? ↓ [ - - ] 1 2 3
RDFとは何か? ↓ [ - - ] Triple
[ - - ] Triple [ - - ] Triple
[ - - ] Triple [ - - ] Triple [ - - ] Triple
<#Yuki_Ito> foaf:age 22.
S <#Yuki_Ito> foaf:age 22. P O
S <#Yuki_Ito> foaf:age 22. P O 「伊藤勇希の年齢は22才である」
<#Yuki_Ito> a foaf:Person. <#Yuki_Ito> foaf:age 22. <#Yuki_Ito> vcard:title “王”.
<#Yuki_Ito> a foaf:Person; foaf:age 22; vcard:title “王”.
<#Yuki_Ito> a foaf:Person; foaf:age 22; vcard:title “王”.
RDFとは何か? ↓ [ - - ] Subject Predicate Object
RDFとは何か? ↓ [ - - ] URI URI URI
<#Yuki_Ito> a foaf:Person; foaf:age 22; vcard:title “王”.
<https://acomagu.me#Yuki_Ito> <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <http://xmlns.com/foaf/0.1/Person>; <http://xmlns.com/foaf/0.1/age> 22; <http://www.w3.org/2006/vcard/ns#title> “王”.
<#Yuki_Ito> a foaf:Person; foaf:age 22; vcard:title “王”.
@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>. @prefix vcard: <http://www.w3.org/.../ns#>. @base <https://acomagu.me>. <#Yuki_Ito> a
foaf:Person; foaf:age 22; vcard:title “王”.
Webで公開するために生まれた データ記述言語
@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>. @prefix vcard: <http://www.w3.org/.../ns#>. @base <https://acomagu.me>. <#Yuki_Ito> a
foaf:Person; foaf:age 22; vcard:title “王”.
None
なぜこういう仕組みが必要なのか?
JSONより厳密で JSON Schemaよりゆるい「型」が 欲しかった
(ここで言う)型とは どんな形式の値が入るか(プリミティブ型) どんな意味の値なのか(抽象型)
(ここで言う)型とは どんな形式の値が入るか(プリミティブ型) どんな意味の値なのか(抽象型): RDF(Predicate)
(ここで言う)型とは どんな形式の値が入るか(プリミティブ型): RDF Schema どんな意味の値なのか(抽象型): RDF(Predicate)
None
(ここで言う)型とは どんな形式の値が入るか(プリミティブ型): RDF Schema どんな意味の値なのか(抽象型): RDF(Predicate)
RDFは何が「ゆるイイ」のか? 1. 誰でもWebで語彙(Predicateやクラス)を公開でき、誰でも使えるところ 2. 足りない語彙があれば「付け足せる」ところ 3. プログラムが認識できないものがあっても、人間の手で容易に対応させられるとこ ろ
1.「誰でも語彙を公開でき、誰でも使える」
@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>. @prefix vcard: <http://www.w3.org/.../ns#>. @base <https://acomagu.me>. <#Yuki_Ito> a
foaf:Person; foaf:age 22; vcard:title “王”.
どの語彙を使うか? - IETFやW3Cなどによって標準化されたものを使用する - FOAF, Dublin Core, schema.org, VCard... -
標準化はされていないが公開されているものを使う - 図書分類、位置情報、感情を表現するもの ... 無数にある - 自分で作る
ontology.acomagu.me/ccs
2.「足りない語彙があれば付け足せる」
例: やりたいこと - 伊藤勇希の「名前」「年齢」「職業」の3つの情報を持っておきた い
{ “name”: “Yuki Ito”, “age”: 22 } { “type”: “object”,
“properties”: { “name”: { … }, “age”: { … } } }
{ “name”: “Yuki Ito”, “age”: 22, “title”: “神” } {
“type”: “object”, “properties”: { “name”: { … }, “age”: { … } } } ERROR!!
[] a foaf:Person foaf:name “Yuki Ito” foaf:age 22 foaf:Person a
rdfs:Class foaf:name a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person foaf:age a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person
[] a foaf:Person foaf:name “Yuki Ito” foaf:age 22 vcard:title “神”
foaf:Person a rdfs:Class foaf:name a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person foaf:age a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person PASS!!
JSON Schema { “type”: “object”, “properties”: { “name”: { …
}, “age”: { … } } } RDF Schema foaf:Person a rdfs:Class foaf:name a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person foaf:age a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person スキーマを見比べてみる
JSON Schema { “type”: “object”, “properties”: { “name”: { …
}, “age”: { … } } } RDF Schema foaf:Person a rdfs:Class foaf:name a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person foaf:age a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person スキーマを見比べてみる
JSON Schema { “type”: “object”, “properties”: { “name”: { …
}, “age”: { … } } } RDF Schema foaf:Person a rdfs:Class foaf:name a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person foaf:age a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person スキーマを見比べてみる RDFでは「このクラスにはこのプロパティがあるべき」という定義はできない
JSON Schema { “type”: “object”, “properties”: { “name”: { …
}, “age”: { … } } } RDF Schema foaf:Person a rdfs:Class foaf:name a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person foaf:age a rdfs:Property rdfs:domain foaf:Person スキーマを見比べてみる RDF、ゆるい...!
[] a foaf:Person foaf:name “Yuki Ito” foaf:age 22 でも...
[] a foaf:Person foaf:name “Yuki Ito” vcard:age 22 ERROR!! でも...
3.「プログラムが認識できないものがあっても、人間 の手で容易に対応させられる」
OWLとは
OWLとは RDF/RDFSの拡張
[] a foaf:Person foaf:name “Yuki Ito” vcard:age 22 ERROR!! でも...
[] a foaf:Person foaf:name “Yuki Ito” vcard:agefoaf:age 22 ? でも...
[] a foaf:Person foaf:name “Yuki Ito” vcard:age 22 [] a
foaf:Person foaf:name “黄前久美子” vcard:age 22 [] a foaf:Person foaf:name “しまりん” vcard:age 22 ...
[] a foaf:Person; foaf:name “Yuki Ito”; vcard:age 22. でも...
[] a foaf:Person; foaf:name “Yuki Ito”; vcard:age 22. vcard:age owl:equivalentProperty
foaf:age. PASS!! でも...
なぜこんなことができるか? - OWLでは、「別々の名前の個体(クラスやプロパティ、リソース など)が別々のものである(単一名仮定)」という定義が存在しな い
None
1. 誰でもWebで語彙(Predicateやクラス)を公開でき、誰でも使えるところ 2. 足りない語彙があれば「付け足せる」ところ 3. プログラムが認識できないものがあっても、人間の手で容易に対応させられるとこ ろ ↓
1. 誰でもWebで語彙(Predicateやクラス)を公開でき、誰でも使えるところ 2. 足りない語彙があれば「付け足せる」ところ 3. プログラムが認識できないものがあっても、人間の手で容易に対応させられるとこ ろ ↓ 全く異なるアプリケーション間での データの交換がしやすい
どうやって人生の記録を 保存していくか?
1. なんとかしてRDFデータを作る 2. とりあえずTriplestoreに突っ込む
なんとかしてRDFデータを作る github.com/acomagu/twrdf
なんとかしてRDFデータを作る - Evernoteなどのメモを全てRDF化しておく - Slackへの投稿をRDF化するようにする - etc. (結構シェルスクリプトでできる)
とりあえずTriplestoreに突っ込む - GraphDBがおすすめ なんで? - SPARQLが使えるとすごい便利!!!
1. なんとかしてRDFデータを作る 2. とりあえずTriplestoreに突っ込む
1. なんとかしてRDFデータを作る 2. とりあえずTriplestoreに突っ込む 3. 何かに書き出して使う!
何かに書き出して使う! - 自分の見やすい形式にすればいい - HTMLで公開する? - Evernoteに書き出す?
tblog.acomagu.me
人生をRDFにすると良いところ (Evernoteに比べて) - あとからデータを楽に付け足せる - グラフ構造で俯瞰したり、位置情報のマッピングなどのツール がすでにある - SPARQLで必要な情報をすぐに取り出せる -
簡単に別の形式に変換できる
まとめ
RDF/OWLは 「異なるアプリケーション間でデータを交換 する」ことを目的に作られた
ゆるい型付きのデータ記述言語である
便利に使って 人生を豊かにしよう!!
Thanks! Follow Me! @acomagu