1
00:00:00,000 --> 00:00:02,000
時がたつのは早いものです

2
00:00:02,000 --> 00:00:04,000
ちょうど20年程前に

3
00:00:04,000 --> 00:00:08,000
情報の利用方法や、協力して仕事する方法を再構築したいと考え、

4
00:00:08,000 --> 00:00:11,000
World Wide Webを発明しました

5
00:00:11,000 --> 00:00:14,000
そして今、20年後のTEDで、

6
00:00:14,000 --> 00:00:18,000
私は皆さんに新しい再構築に協力頂きたいと思います

7
00:00:19,000 --> 00:00:23,000
1989年の頃に遡ります　私はグローバル バイパーテキスト システムを

8
00:00:23,000 --> 00:00:26,000
提唱する提案書を書きました

9
00:00:26,000 --> 00:00:29,000
誰もそれに関してあまり関心を向けませんでした

10
00:00:29,000 --> 00:00:33,000
でも、18ヶ月後、このようにイノベーションは起こるのですが、

11
00:00:33,000 --> 00:00:37,000
18ヶ月後、私の上司が私にこのプロジェクトをサイドプロジェクトとして私たちが得た

12
00:00:37,000 --> 00:00:39,000
新しいコンピューターの点検がてら、

13
00:00:39,000 --> 00:00:41,000
取り組む事を許可してくれました

14
00:00:41,000 --> 00:00:44,000
そして彼は、私にコーディングを行う時間をくれたのです

15
00:00:44,000 --> 00:00:49,000
そこで私はHTMLの大まかな部分を作りました

16
00:00:49,000 --> 00:00:52,000
HTTPと呼ばれるハイバーテキスト プロトコルや、

17
00:00:52,000 --> 00:00:55,000
“http”で始まる物事を指す名前である

18
00:00:55,000 --> 00:00:57,000
URLの概念などです

19
00:00:57,000 --> 00:00:59,000
私はコードを書いて、外に公開しました

20
00:00:59,000 --> 00:01:01,000
なぜ、私はこのような事をしたのか

21
00:01:01,000 --> 00:01:03,000
それは、基本的にストレスがあった為です

22
00:01:03,000 --> 00:01:07,000
私は不満を持っていました　私はソフトウェアエンジニアとして巨大で、

23
00:01:07,000 --> 00:01:09,000
エキサイティングな研究所に、世界中から

24
00:01:09,000 --> 00:01:11,000
集まった多くの人達と共に働いていました

25
00:01:11,000 --> 00:01:14,000
彼らは、多様なコンピューターを研究所に持ち寄ってきました

26
00:01:14,000 --> 00:01:17,000
彼らは多様なデータフォーマットや

27
00:01:17,000 --> 00:01:19,000
様々な文書システムを利用していました

28
00:01:19,000 --> 00:01:22,000
そこで、そのような多様性が存在する中で、

29
00:01:22,000 --> 00:01:24,000
もし私があれこれ使って、

30
00:01:24,000 --> 00:01:26,000
何かを作りたいと思い立った場合、

31
00:01:26,000 --> 00:01:30,000
見ればどれも、新しいマシンに繋げなければならなかったり、新しいプログラムの

32
00:01:30,000 --> 00:01:32,000
動かし方を学ばなければならなかったり、

33
00:01:32,000 --> 00:01:37,000
欲しかった情報が新しいデータ形式で見つかったりします

34
00:01:37,000 --> 00:01:39,000
そしてこれらは全て互換性がないものです

35
00:01:39,000 --> 00:01:41,000
それはとてももどかしいものでした

36
00:01:41,000 --> 00:01:43,000
開きうる可能性に対するもどかしさです

37
00:01:43,000 --> 00:01:46,000
実際それらのハードディスクの中にはドキュメントがあったのです

38
00:01:46,000 --> 00:01:49,000
例えばインターネットのように

39
00:01:49,000 --> 00:01:54,000
もしそれが、どこかの巨大な仮想文書システム上に

40
00:01:54,000 --> 00:01:56,000
あったとしたら、

41
00:01:56,000 --> 00:01:58,000
苦労をせずに済むでしょう

42
00:01:58,000 --> 00:02:02,000
一度そのようなアイディアを得ると、心を捉えられてしまうものです

43
00:02:02,000 --> 00:02:04,000
例え人々が見向いてくれなかったとしても

44
00:02:04,000 --> 00:02:07,000
上司は実際見てくれた訳ですが 彼の死後見つかった資料には

45
00:02:07,000 --> 00:02:10,000
欄外に鉛筆で「よくわからないが興味深い」と書かれていました

46
00:02:10,000 --> 00:02:12,000
(笑)

47
00:02:12,000 --> 00:02:16,000
しかし一般的には、ウェブというものを説明することは非常に難しいものでした

48
00:02:16,000 --> 00:02:18,000
今では当時難しかったことを

49
00:02:18,000 --> 00:02:20,000
説明する方が難しい訳ですが

50
00:02:20,000 --> 00:02:23,000
でも、TEDが始まった時のように、ウェブは存在せず、

51
00:02:23,000 --> 00:02:26,000
例えばクリックするという行為には今とは別の意味がありました

52
00:02:26,000 --> 00:02:28,000
誰かにハイパーテキストという、

53
00:02:28,000 --> 00:02:30,000
リンクが含まれるページを見せ，

54
00:02:30,000 --> 00:02:34,000
リンクをクリックすれば、「チーン」、別のハイパーテキストページが表示されます

55
00:02:34,000 --> 00:02:36,000
あまり見栄えはしません

56
00:02:36,000 --> 00:02:39,000
CD-ROMにもハイパーテキストが含まれていたりします

57
00:02:39,000 --> 00:02:42,000
難しかった事は、彼らに想像させることでした

58
00:02:42,000 --> 00:02:46,000
実質的に考え得るあらゆる文書にリンクで飛ぶことができるのだと

59
00:02:46,000 --> 00:02:48,000
想像させるということです

60
00:02:49,000 --> 00:02:53,000
これは難しい概念的な飛躍だったのです

61
00:02:53,000 --> 00:02:55,000
まあ、ある人々は受け入れてくれましたが

62
00:02:55,000 --> 00:02:58,000
説明するのは難しかったものの、草の根運動が起こったのです

63
00:02:59,000 --> 00:03:03,000
そしてそれこそがこの事を最も面白くさせたのです

64
00:03:03,000 --> 00:03:05,000
私が最も興奮したことは、技術自体でも、

65
00:03:05,000 --> 00:03:07,000
人々が技術を使ってやったことでもなく

66
00:03:07,000 --> 00:03:09,000
そこから生まれたコミュニティーであり、

67
00:03:09,000 --> 00:03:11,000
力を合わせる人々の精神に対してです

68
00:03:11,000 --> 00:03:13,000
あの頃はそんなふうでした

69
00:03:13,000 --> 00:03:16,000
面白い事に今も当時と同じ状況になりつつあります

70
00:03:16,000 --> 00:03:18,000
私はいわば皆さんにお願いしていたのでした

71
00:03:18,000 --> 00:03:21,000
「このウェブっていうのにみんなの文書を置いてください」

72
00:03:21,000 --> 00:03:24,000
そしてみんなそうしてくれました

73
00:03:24,000 --> 00:03:25,000
ありがとうございます

74
00:03:25,000 --> 00:03:27,000
すごい事になりましたよね

75
00:03:27,000 --> 00:03:29,000
かなり面白い事になっていたと思います

76
00:03:29,000 --> 00:03:31,000
なぜならウェブ上で起こったことは、

77
00:03:31,000 --> 00:03:33,000
私たちを本当に圧倒したからです

78
00:03:33,000 --> 00:03:35,000
それらは私たちが始めのウェブサイトを

79
00:03:35,000 --> 00:03:37,000
始めた時に想像していたことを

80
00:03:37,000 --> 00:03:39,000
遥かに超えていました

81
00:03:39,000 --> 00:03:42,000
次は、ウェブに皆さんのデータを置いて頂きたいのです

82
00:03:42,000 --> 00:03:46,000
ここにはまだ開かれずにいる大きな可能性があります

83
00:03:46,000 --> 00:03:48,000
未だ人々はデータがウェブ上に

84
00:03:48,000 --> 00:03:52,000
データとして存在していないことから、多くの不満を抱えています

85
00:03:52,000 --> 00:03:54,000
そもそもデータとは何でしょう

86
00:03:54,000 --> 00:03:57,000
文書とデータの違いは何でしょう　文書は読み物です

87
00:03:57,000 --> 00:04:00,000
内容を読めるし、リンクを辿ることもできますが、それだけです

88
00:04:00,000 --> 00:04:02,000
一方、データの場合、様々な事が出来ます

89
00:04:02,000 --> 00:04:08,000
ハンス ロスリングの講演を聴いた方はいらっしゃいますか

90
00:04:08,000 --> 00:04:12,000
もっとも素晴らしい、ええ、多くの方はご覧になったと思いますが、

91
00:04:12,000 --> 00:04:14,000
最も卓越したTED Talkの一つでした

92
00:04:14,000 --> 00:04:16,000
ハンスはこのプレゼンテーションより

93
00:04:16,000 --> 00:04:21,000
様々な国々に対して、異なる色で表現し、

94
00:04:21,000 --> 00:04:24,000
彼は、所得水準を一方の軸で表し、もう片方を幼児死亡率とし、

95
00:04:24,000 --> 00:04:27,000
時の経過をアニメーションで示しました

96
00:04:27,000 --> 00:04:31,000
彼はこれらのデータを元に

97
00:04:31,000 --> 00:04:34,000
人々が発展途上諸国の経済に対して持っていた

98
00:04:34,000 --> 00:04:38,000
思い込みをプレゼンテーションで吹き飛ばしたのです

99
00:04:38,000 --> 00:04:40,000
彼はこのようなスライドを紹介しました

100
00:04:40,000 --> 00:04:42,000
地下には全てのデータが存在し、

101
00:04:42,000 --> 00:04:45,000
データは面白みのない茶色の箱として描かれていますが

102
00:04:45,000 --> 00:04:47,000
そういうものだとみんな思っています

103
00:04:47,000 --> 00:04:50,000
なぜならデータはそのまま使う事は出来ないからです

104
00:04:50,000 --> 00:04:54,000
でも実は、誰かがそのデータを元に何かを生み出すことによって

105
00:04:54,000 --> 00:04:57,000
データは私たちの生活に大きな影響を与えるものなのです

106
00:04:57,000 --> 00:04:59,000
このケースでは、ハンスが

107
00:04:59,000 --> 00:05:04,000
国連の様々なウェブサイトなどを通じて発見したデータを組み合わせたのです

108
00:05:04,000 --> 00:05:06,000
彼はデータを一緒に組み合わせ、

109
00:05:06,000 --> 00:05:09,000
個別のデータより遥かに面白いものを生み出し、

110
00:05:09,000 --> 00:05:14,000
確か彼の息子さんが開発したという

111
00:05:14,000 --> 00:05:16,000
このソフトウェアに取り込ませることで、

112
00:05:16,000 --> 00:05:19,000
この素晴らしいプレゼンテーションを作成したのです

113
00:05:19,000 --> 00:05:21,000
そしてハンスは

114
00:05:21,000 --> 00:05:25,000
「沢山のデータを持つ事が重要なのです」と言っていました

115
00:05:25,000 --> 00:05:28,000
そして私は昨夜のパーティーで、彼はまだとても強く、

116
00:05:28,000 --> 00:05:32,000
沢山のデータを持つ事の重要性を語っていたのを見てとても嬉しかったです

117
00:05:32,000 --> 00:05:34,000
そこで私は皆さんに

118
00:05:34,000 --> 00:05:38,000
彼のようにただ二つや、六つのデータを繋げるというだけではなく、

119
00:05:38,000 --> 00:05:43,000
みんながデータをウェブに載せ、実質的に考えうるあらゆるものがウェブ上にあるという世界を

120
00:05:43,000 --> 00:05:45,000
考えていただきたいのです

121
00:05:45,000 --> 00:05:47,000
これをLinked Dataと呼びます

122
00:05:47,000 --> 00:05:49,000
この技術はごくシンプルなものです

123
00:05:49,000 --> 00:05:53,000
ウェブに何かを載せるには3つのルールがあります

124
00:05:53,000 --> 00:05:56,000
まず“http:”で始まる

125
00:05:56,000 --> 00:05:58,000
HTTP名が必用です

126
00:05:58,000 --> 00:06:02,000
これからは文書だけではなく

127
00:06:02,000 --> 00:06:04,000
文書に書かれているものにも使います

128
00:06:04,000 --> 00:06:06,000
人や、場所、

129
00:06:06,000 --> 00:06:10,000
製品やイベントに対しても利用するのです

130
00:06:10,000 --> 00:06:14,000
様々な概念に対して、それぞれHTTPで表されるようになるのです

131
00:06:14,000 --> 00:06:19,000
２つ目のルールは、もし私がこのHTTPの名称をもとに

132
00:06:19,000 --> 00:06:21,000
ウェブ上で検索し、データを

133
00:06:21,000 --> 00:06:23,000
HTTPプロトコルを使ってウェブから

134
00:06:23,000 --> 00:06:26,000
取得したら、人々が知りたがる物事やイベントを

135
00:06:26,000 --> 00:06:31,000
有益な情報としてデータを標準形式で

136
00:06:31,000 --> 00:06:33,000
取得出来ることです　そのイベントには

137
00:06:33,000 --> 00:06:35,000
誰が出るのか？その人の事や、

138
00:06:35,000 --> 00:06:37,000
生まれた場所などと言った事についてです

139
00:06:37,000 --> 00:06:39,000
つまり重要な情報を取得できる点です

140
00:06:39,000 --> 00:06:43,000
3つ目のルールは、その情報を取得したら、

141
00:06:43,000 --> 00:06:46,000
身長、体重、生まれた場所などその人自身のことだけでなく

142
00:06:46,000 --> 00:06:48,000
関連をも取得できるということです

143
00:06:48,000 --> 00:06:50,000
データとは関連なのです

144
00:06:50,000 --> 00:06:52,000
面白い事に、データは関連を表すのです

145
00:06:52,000 --> 00:06:56,000
この人はベルリンで生まれました　ベルリンはドイツにあります

146
00:06:56,000 --> 00:06:59,000
関連が表明されるとき

147
00:06:59,000 --> 00:07:02,000
関連しているものについて

148
00:07:02,000 --> 00:07:06,000
HTTPで始まる名前が取得でき

149
00:07:06,000 --> 00:07:08,000
私はその情報を調べることができます

150
00:07:08,000 --> 00:07:11,000
まずその人を調べ、そこから彼らが生まれた都市を探し、

151
00:07:11,000 --> 00:07:14,000
その都市の地域や、町、

152
00:07:14,000 --> 00:07:17,000
そして人口などを探し出せます　つまり、私はこれらの情報に

153
00:07:17,000 --> 00:07:19,000
目を通すことができるのです

154
00:07:19,000 --> 00:07:21,000
簡単でしょう？

155
00:07:21,000 --> 00:07:23,000
これがLinked Dataなのです　何年か前に

156
00:07:23,000 --> 00:07:26,000
私は"Linked Data"という記事を書きました

157
00:07:26,000 --> 00:07:30,000
そしてその後、物事が進み始めたのです

158
00:07:30,000 --> 00:07:34,000
このLinked Dataは、ハンスが示したように

159
00:07:34,000 --> 00:07:36,000
沢山の箱を私たち自身が持ち、そこから

160
00:07:36,000 --> 00:07:38,000
沢山の芽が伸びてくるイメージです

161
00:07:38,000 --> 00:07:41,000
単なる沢山の草というのではなく

162
00:07:41,000 --> 00:07:43,000
一本の草が伸びている根というのでもなく

163
00:07:43,000 --> 00:07:46,000
それぞれの植物は、それがプレゼンテーションや分析結果であれ、

164
00:07:46,000 --> 00:07:49,000
データにパターンを見出そうとする人が

165
00:07:49,000 --> 00:07:52,000
あらゆるデータを見ることができ

166
00:07:52,000 --> 00:07:54,000
データをつなぎ合せることができるのです

167
00:07:54,000 --> 00:07:56,000
そしてデータに関して最も重要なのは、

168
00:07:56,000 --> 00:07:58,000
繋がるデータが多い程、価値が高まるということです

169
00:07:58,000 --> 00:08:00,000
という訳で、Linked Dataという

170
00:08:00,000 --> 00:08:02,000
ミームは世の中に放たれました

171
00:08:02,000 --> 00:08:06,000
程なくして、これに関する興味深いものをはじめに発表した一人である

172
00:08:06,000 --> 00:08:08,000
ベルリン自由大学のクリス ビッツァは、

173
00:08:08,000 --> 00:08:10,000
Wikipediaに目を向けました

174
00:08:10,000 --> 00:08:13,000
皆さんのご存知の、興味深い膨大な文書が

175
00:08:13,000 --> 00:08:15,000
詰まったオンライン辞書です

176
00:08:15,000 --> 00:08:19,000
それらの文書には小さな囲み記事があり

177
00:08:19,000 --> 00:08:22,000
それらインフォボックスの中にはデータがあります

178
00:08:22,000 --> 00:08:26,000
彼はそれらのデータをWikipediaから抽出してウェブ上の

179
00:08:26,000 --> 00:08:28,000
Linked Dataのノードに

180
00:08:28,000 --> 00:08:31,000
入れるためのプログラムを作りました　Dbpediaです

181
00:08:31,000 --> 00:08:35,000
Dbpediaは、このスライドで真ん中に見える青い塊として表現されています

182
00:08:35,000 --> 00:08:37,000
そして実際にベルリンを調べてみると、

183
00:08:37,000 --> 00:08:39,000
他にもベルリンに関連する様々なデータが

184
00:08:39,000 --> 00:08:42,000
互いに繋がっていることを見る事ができます

185
00:08:42,000 --> 00:08:45,000
Dbpediaからベルリンに関してデータを取得すれば、

186
00:08:45,000 --> 00:08:47,000
他の情報も合わせて引っ張りだせます

187
00:08:47,000 --> 00:08:50,000
そしてワクワクすることに、それが成長し始めたのです

188
00:08:50,000 --> 00:08:52,000
これもまた、全くの草の根の運動なのです

189
00:08:52,000 --> 00:08:55,000
データに関して少々考えてみましょう

190
00:08:55,000 --> 00:08:58,000
データは様々な形で存在します

191
00:08:58,000 --> 00:09:01,000
ウェブの多様性を考えてみてください　ウェブが様々なデータを

192
00:09:01,000 --> 00:09:04,000
自由に設置することを許容している点が非常に重要なのです

193
00:09:04,000 --> 00:09:06,000
いろいろなデータについてご紹介できます

194
00:09:07,000 --> 00:09:11,000
政府のデータというのがあります　企業データというのも非常に重要です

195
00:09:11,000 --> 00:09:14,000
科学データや、個人データ、

196
00:09:14,000 --> 00:09:16,000
気象データに、イベントに関するデータ、

197
00:09:16,000 --> 00:09:20,000
講演に関するデータや、ニュースなどといったあらゆるデータが存在します

198
00:09:20,000 --> 00:09:23,000
皆さんには、ウェブの多様性について理解して頂き、

199
00:09:23,000 --> 00:09:25,000
さらに解放される可能性を持ったデータの

200
00:09:25,000 --> 00:09:29,000
多さを知って頂くために、いくつかを紹介するだけにとどめます

201
00:09:29,000 --> 00:09:31,000
政府のデータから始めましょう

202
00:09:31,000 --> 00:09:33,000
バラック オバマは、スピーチで、

203
00:09:33,000 --> 00:09:38,000
アメリカ政府のデータをインターネットから利用できるようにすると言いました

204
00:09:38,000 --> 00:09:40,000
私は政府がLinked Dataとして

205
00:09:40,000 --> 00:09:42,000
データを公開することを願います

206
00:09:42,000 --> 00:09:44,000
それが重要なのです　なぜでしょうか

207
00:09:44,000 --> 00:09:47,000
透明性の為だけではありません　もちろん透明性は重要ですが、

208
00:09:47,000 --> 00:09:50,000
そのデータは、全ての政府の機関から集められたデータです

209
00:09:50,000 --> 00:09:55,000
その中にアメリカの人々の生活についてのデータがどれほどあることでしょう

210
00:09:55,000 --> 00:09:57,000
それは実際に役に立ち、価値があります

211
00:09:57,000 --> 00:09:59,000
自分の会社で使うことができます

212
00:09:59,000 --> 00:10:01,000
子供が宿題をするのに使うこともできます

213
00:10:01,000 --> 00:10:04,000
つまりこのデータが利用できることによって、

214
00:10:04,000 --> 00:10:06,000
世界をより良くしようという話なのです

215
00:10:06,000 --> 00:10:10,000
政府機関がデータをどう扱っているかお分りと思いますが

216
00:10:10,000 --> 00:10:12,000
彼らはデータを公開せずに

217
00:10:12,000 --> 00:10:15,000
抱え込んでいる傾向が強いのです

218
00:10:15,000 --> 00:10:18,000
ハンスはこれを「データベースの抱え込み」と呼んでいます

219
00:10:18,000 --> 00:10:20,000
データベースを抱きかかえ、美しいサイトが

220
00:10:20,000 --> 00:10:22,000
完成するまで見せようとしないのです

221
00:10:22,000 --> 00:10:24,000
私は、それをするよりかは、

222
00:10:24,000 --> 00:10:26,000
ええ、美しいウェブサイトを作ってください

223
00:10:26,000 --> 00:10:28,000
美しく作るなと言っている訳ではないのです

224
00:10:28,000 --> 00:10:31,000
美しいウェブサイトは是非作ってください　ですが、まず始めに、

225
00:10:31,000 --> 00:10:34,000
私たちに手が加わっていない生データを下さい

226
00:10:34,000 --> 00:10:36,000
私たちが欲しいのはそのデータなのです

227
00:10:36,000 --> 00:10:38,000
生のデータを公開して頂きたいのです

228
00:10:38,000 --> 00:10:41,000
生データを今すぐ解放して欲しいことを伝えなければなりません

229
00:10:41,000 --> 00:10:43,000
これからみんなで言う練習をしましょう

230
00:10:43,000 --> 00:10:44,000
ティム: 「生の」

231
00:10:44,000 --> 00:10:45,000
会場:「生の」

232
00:10:45,000 --> 00:10:46,000
ティム: 「データを」

233
00:10:46,000 --> 00:10:47,000
会場:「データを」

234
00:10:47,000 --> 00:10:48,000
ティム: 「今すぐに！」

235
00:10:48,000 --> 00:10:49,000
会場:「今すぐに！」

236
00:10:49,000 --> 00:10:51,000
ティム: そう、「生のデータを、今すぐに！」

237
00:10:51,000 --> 00:10:53,000
会場:「生のデータを、今すぐに！」

238
00:10:53,000 --> 00:10:57,000
是非練習してください　私たちが納税者としてそのお金を出しているというのに

239
00:10:57,000 --> 00:10:59,000
彼らは多くの理由をつけ、データを保管し、

240
00:10:59,000 --> 00:11:03,000
皆さんにデータを公開しないので、この言葉はとても重要なのです

241
00:11:03,000 --> 00:11:05,000
そしてこれは世界中で起きていることです

242
00:11:05,000 --> 00:11:08,000
もちろん政府に限ったことではなく、企業に対してもそうです

243
00:11:08,000 --> 00:11:11,000
データに対する私の考えについてもう少し話したいと思います

244
00:11:11,000 --> 00:11:16,000
ここTEDでは、常に人類社会が現在直面している

245
00:11:16,000 --> 00:11:21,000
大きな課題に対して意識しています

246
00:11:21,000 --> 00:11:24,000
癌の治療、アルツハイマー治療のための脳の理解

247
00:11:24,000 --> 00:11:27,000
より安定させることを目的とした経済への理解や、

248
00:11:27,000 --> 00:11:29,000
世界の仕組みに対する理解など

249
00:11:29,000 --> 00:11:31,000
これらの課題の解決を目指す学者は、

250
00:11:31,000 --> 00:11:33,000
アイディアを頭の中に持ちつつ、

251
00:11:33,000 --> 00:11:36,000
ウェブを介して情報を交換し合っています

252
00:11:36,000 --> 00:11:39,000
しかしながら、現在の人類における知識の大半は、

253
00:11:39,000 --> 00:11:42,000
データベースに存在し、大抵コンピューター内に留まり、

254
00:11:42,000 --> 00:11:45,000
実際に共有されていません

255
00:11:45,000 --> 00:11:48,000
実際、例えば、もしあなたがアルツハイマー病に関する

256
00:11:48,000 --> 00:11:50,000
創薬について情報を探すと、多くの

257
00:11:50,000 --> 00:11:53,000
Linked Dataが公開されつつあることを知るでしょう

258
00:11:53,000 --> 00:11:55,000
なぜならその分野の科学者達は

259
00:11:55,000 --> 00:11:58,000
今まで、ゲノムデータを一つのデータベースに格納し、

260
00:11:58,000 --> 00:12:02,000
タンパク質のデータを別のデータベースに格納していたことから、

261
00:12:02,000 --> 00:12:05,000
それらの情報を解放するきっかけになることに気づいたからです

262
00:12:05,000 --> 00:12:08,000
今や彼らはそれをLinked Dataにしており

263
00:12:08,000 --> 00:12:11,000
今まで問うことのできなかった質問が

264
00:12:11,000 --> 00:12:13,000
問えるようになりました

265
00:12:13,000 --> 00:12:15,000
「シグナル伝達及び錐体神経に関係する

266
00:12:15,000 --> 00:12:17,000
タンパク質は何か」

267
00:12:17,000 --> 00:12:20,000
この質問をグーグルに投げかけてみましょう

268
00:12:20,000 --> 00:12:23,000
もちろん、だれも以前にこの質問をした人がいなかったことから、

269
00:12:23,000 --> 00:12:25,000
この質問に答えるページは存在しません

270
00:12:25,000 --> 00:12:27,000
22万3千ページがヒットしますが、

271
00:12:27,000 --> 00:12:29,000
参考になるページはありませんでした

272
00:12:29,000 --> 00:12:32,000
次にLinked Dataのシステムに質問してみると、

273
00:12:32,000 --> 00:12:36,000
32件ヒットし、そのどれもが問うている性質を持ったタンパク質で

274
00:12:36,000 --> 00:12:38,000
そこから調べることができます

275
00:12:38,000 --> 00:12:41,000
科学者として、このように、異なる領域を実際にまたぐ質問を

276
00:12:41,000 --> 00:12:43,000
することが出来るようになったこと、

277
00:12:43,000 --> 00:12:46,000
これは、大きな変化です

278
00:12:46,000 --> 00:12:48,000
それはとても重要なことです

279
00:12:48,000 --> 00:12:50,000
科学者達は、他の科学者達が収集し

280
00:12:50,000 --> 00:12:55,000
外部から隔てられたデータの前に完全に立ち往生している状況であり、

281
00:12:55,000 --> 00:12:58,000
解放することで、大きな問題に取り組める体制が必用です

282
00:12:58,000 --> 00:13:02,000
おそらく皆さんは全てのデータは巨大な研究機関から生まれてくるものであり、

283
00:13:02,000 --> 00:13:05,000
個人には関係のない話と思っているかもしれません

284
00:13:05,000 --> 00:13:07,000
でもそれは違います

285
00:13:07,000 --> 00:13:09,000
データは私たちの生活より生まれるものです

286
00:13:09,000 --> 00:13:12,000
お好きなソーシャルネットワークサイトにアクセスし、

287
00:13:12,000 --> 00:13:14,000
「この人は私の友人です」と言えば、

288
00:13:14,000 --> 00:13:17,000
「チーン！」関係性と共にデータが生まれます

289
00:13:17,000 --> 00:13:20,000
「この写真は、この人を撮したものです。」と言えば、

290
00:13:20,000 --> 00:13:23,000
「チーン！」これもデータです　データ、データ、データ

291
00:13:23,000 --> 00:13:25,000
ソーシャルネットワークサイトで

292
00:13:25,000 --> 00:13:29,000
何かをする度に、それらのデータをサイト側が取得し、利用することで、

293
00:13:29,000 --> 00:13:33,000
サイト上の他の人々の生活を更に面白くなるようにしています

294
00:13:33,000 --> 00:13:35,000
それでも、別のLinked Dataを

295
00:13:35,000 --> 00:13:38,000
使ったサイトに行けば、例えば、旅行関連サイトがあるとして、

296
00:13:38,000 --> 00:13:41,000
この写真をそのグループに所属している全員に送りたくとも

297
00:13:41,000 --> 00:13:43,000
サイト間で、写真は送れません

298
00:13:43,000 --> 00:13:45,000
エコノミスト誌や多くのブログで話題になる

299
00:13:45,000 --> 00:13:46,000
不満が存在するのです

300
00:13:46,000 --> 00:13:48,000
この壁を取り払うには、サイト同士の

301
00:13:48,000 --> 00:13:50,000
相互運用性を持たせることです

302
00:13:50,000 --> 00:13:52,000
Linked Dataなら可能なのです

303
00:13:52,000 --> 00:13:55,000
最後にご紹介するお話は、恐らく最も面白いものだと思います

304
00:13:55,000 --> 00:13:58,000
ここに来る前に、私はOpenStreetMapを使いました

305
00:13:58,000 --> 00:14:00,000
これは地図であり、Wikiでもあります

306
00:14:00,000 --> 00:14:03,000
この四角を拡大すれば、それは私たちが今いる劇場である、

307
00:14:03,000 --> 00:14:05,000
テラス劇場です　名前がなかったので、

308
00:14:05,000 --> 00:14:07,000
編集モードを使って、この劇場を選択し、

309
00:14:07,000 --> 00:14:12,000
名前を一番下に追加し、保存しました

310
00:14:12,000 --> 00:14:15,000
再度このOpenStreetMap.orgに戻ってみると、

311
00:14:15,000 --> 00:14:18,000
この場所、テラス劇場に名前が付けられていることが分かります

312
00:14:18,000 --> 00:14:20,000
私がやったんですよ！

313
00:14:20,000 --> 00:14:22,000
僕が地図に名前を付けたんだ！

314
00:14:22,000 --> 00:14:24,000
俺がつけてやったんだよ、どうだい？

315
00:14:24,000 --> 00:14:27,000
この市街地図は、私のように、みんなでそれぞれほんの少しずつ

316
00:14:27,000 --> 00:14:30,000
手を加える事で、

317
00:14:30,000 --> 00:14:33,000
途方もない資料を作り出しているのです

318
00:14:33,000 --> 00:14:36,000
そしてそれこそがLinked Dataの本質なのです

319
00:14:36,000 --> 00:14:39,000
人々が、幾ばくかの情報を提供し、

320
00:14:39,000 --> 00:14:42,000
それが全て繋がっていくのです

321
00:14:42,000 --> 00:14:45,000
そうやってLinked Dataは機能するのです

322
00:14:45,000 --> 00:14:49,000
あなたも、他の人も、それぞれの情報を提供するのです

323
00:14:49,000 --> 00:14:53,000
あなた自身には、ウェブに載せるだけの大量のデータがなかったとしても

324
00:14:53,000 --> 00:14:56,000
要求することはできます

325
00:14:56,000 --> 00:14:58,000
私たちはそれを練習しました

326
00:14:58,000 --> 00:15:02,000
というわけでLinked Dataです　これは途方もないものです

327
00:15:02,000 --> 00:15:05,000
私はまだほんの一握りのことしか皆さんに紹介していません

328
00:15:05,000 --> 00:15:07,000
私たちの生活には仕事や娯楽をはじめ、

329
00:15:07,000 --> 00:15:10,000
あらゆる面にデータが存在し、

330
00:15:10,000 --> 00:15:13,000
ただ、データが生成される拠点の数が課題なのではなく、

331
00:15:13,000 --> 00:15:16,000
それを繋げていくことが重要なのです

332
00:15:16,000 --> 00:15:19,000
文書としてのウェブでは得られなかった力が

333
00:15:19,000 --> 00:15:22,000
データを繋ぎ合せることで得られるのです

334
00:15:22,000 --> 00:15:26,000
この中から本当に途方もなく巨大な力が生まれます

335
00:15:26,000 --> 00:15:29,000
今はこれが素晴らしいアイディアだと思う人々が

336
00:15:29,000 --> 00:15:33,000
行動を起こすべき時です

337
00:15:33,000 --> 00:15:36,000
他のみんなが参加して初めて見返りの得られる

338
00:15:36,000 --> 00:15:38,000
投資効果がすぐにはない話であっても

339
00:15:38,000 --> 00:15:41,000
それを実行に移す人がTEDにもたくさんいます

340
00:15:41,000 --> 00:15:45,000
それは彼らが、それを実行し、周りもそれに倣えば

341
00:15:45,000 --> 00:15:48,000
世の中がより良くなると信じているからです

342
00:15:48,000 --> 00:15:50,000
これがLinked Dataです

343
00:15:50,000 --> 00:15:52,000
皆さんにはこれを作って頂きたいのです

344
00:15:52,000 --> 00:15:54,000
皆さんにはこれを要求して頂きたいのです

345
00:15:54,000 --> 00:15:56,000
それが、私の世に広めるべきアイディアです

346
00:15:56,000 --> 00:15:57,000
ありがとうございました

347
00:15:57,000 --> 00:16:00,000
(拍手)