データの再利用性を高めることによりデータの価値が高まる。学術においてもビジネスにおいても表形式のデータが多く使われており、表形式データの再利用性を高めることは重要である。本プロジェクトの目的は、表形式データの再利用性を高めるために、セマンティックWeb技術を用いて表形式データの意味的なアノテーションを実現することである。 意味的アノテーションはデータ内の個別項目をKnowledge Graphのノードへのマッピングとして実現する。具体的には、Wikipedia/DBpedia/WikiDataからentityとpropertyからなるKnowledge Graphを生成し、任意の表形式データにおいてこのKnowledge Graphへのマッピングを行う。 本プロジェクトの成果は、ISWC SemTab Challegeにおいて2019年と2020年において優勝している。

最近の発表:
- P. Nguyen, I. Yamada, N. Kertkeidkachorn, R. Ichise and H. Takeda: MTab4Wikidata at SemTab 2020: Tabular Data Annotation with Wikidata E. Jiménez-Ruiz, O. Hassanzadeh, V. Efthymiou, J. Chen, K. Srinivas and V. Cutrona eds., Proceedings of the Semantic Web Challenge on Tabular Data to Knowledge Graph Matching (SemTab 2020) co-located with the 19th International Semantic Web Conference (ISWC 2020), Virtual conference (originally planned to be in Athens, Greece), November 5, 2020, Vol. 2775 of CEUR Workshop Proceedings, pp. 86-95, CEUR-WS.org (2020).
- 1st Prize, Semantic Web Challenge on Tabular Data to Knowledge Graph Matching (CEA, CTA and CPA Tasks), ISWC2020, MTab4Wikidata Team (Phuc Nguyen, Ikuya Yamada, Natthawut Kertkeidkachorn, Ryutaro Ichise, Hideaki Takeda

このプロジェクトではセマンティックWebの技術を用いて農業分野の語彙の体系化を行っています。農業分野においてもIT化が急速に進められています。IT化に当たっては、農業における知識や経験を適切にシステムに取り込む必要があります。本プロジェクトでは、セマンティックWeb技術を用いて、背後にある概念を抽出し、それらの概念を中心に用語を体系化しています。これにより分野での知識を適切に表現しつつ、計算機での処理が容易になります。 これまで、農作業の作業を体型的に記述する農作業基本オントロジー(AAO)、流通する基本的な農作物をカバーする農作物語彙(CVO)、牛の飼料を体型的に記述するウシ用飼料オントロジー(CFO)を開発、公開しています。

最近の発表:
- A. Takezaki, S. Joo, H. Takeda and T. Yoshida: Common Agriculture Vocabulary for Enhancing Semantic-level Interoperability in Japan, Japan Agricultural Research Quarterly: JARQ, Vol. 54, No. 3, pp. 219-225 (2020).
- 朱成敏, 小出誠二, 武田英明, 法隆大輔, 竹崎あかね, 吉田智一： 農業データの連携における農作業の標準語彙体系の構築, 農業情報研究, Vol. 28, No. 3, pp. 143-156 (2019). (農業情報学会 論文賞)

技術者のもつ多様な知識は、設計生産の現場での活動の中に現れる。本プロジェクトでは技術者の問題解決のプロセスを記述するための知識表現言語を開発する。本言語は、デジタルトリプレット(D3)構想に基づき、技術者の活動を知識、情報、物理の3つのレイヤーにおける行為の連鎖としてモデル化して、この連鎖をIDEF0に基づいた記法で記述する。この言語に基づいてエンジリアリング問題解決を記述することで、問題解決プロセスの明示化、検証、自動実行、システム連携などが可能となる。

科学の新しい形としてオープンサイエンスが推進されている。オープンサイエンスにおいてはより多様な学術情報の流通が必要とされる。学術情報流通の新しい形をもとめて、コンピュータサイエンスことに人工知能の立場から研究を行う。

最近の発表:
- Y. Minamiyama, U. Ikeuchi, K. Ueshima, N. Okayama and H. Takeda: Investigation and Development of the Workflow to Clarify Conditions of Use for Research Data Publishing in Japan, Data Science Journal, Vol. 19, No. 1, p. 53 (2020).