Linked Open Data チャレンジ Japan 2022 最優秀賞、オントロジー賞の受賞
産業技術総合研究所人工知能研究センターの江上周作研究員、ライフサイエンス統合データベースセンターの山本泰智特任准教授、東京大学の大向一輝准教授、北見工業大学の奥村貴史教授が、Linked Open Data チャレンジ Japan 2022の最優秀賞とオントロジー賞を受賞しました。
Linked Open Data チャレンジ Japan 2022 (LODチャレンジ2022)は、新たなデータづくり、データ公開、データ共有の仕掛けやオープンデータ活用のアイディア、アプリケーションなどを「作品」として募集するコンテストで、2011年から毎年開催されており今年で12年目の開催となります。最優秀賞はすべての応募作品（計51作品）の中で最も優秀な作品1つに贈呈される賞で、オントロジー賞はゴールドスポンサーのオントロノミー合同会社により贈呈される賞です。
作品名：Patient Locational Ontology-based Data (PLOD)
作品URL：https://github.com/PLOD-info/PLOD
応募者名：江上 周作、山本 泰智、大向 一輝、奥村 貴史
審査講評：PLODは場所や行動に紐づくCOVID-19感染リスクの推論が可能なオントロジー(CIRO)に基づいてナレッジグラフ化(RDF化)された疑似データです。個人情報保護のため実データの公開は困難であるものの、「三密」や「５つの場面」などの政府提言にもとづく感染リスクの自動判定が可能な定義が適切に行われており，追跡調査対象者の順序付けやスクリーニングを大幅に効率化できる可能性があります。このような点から、ナレッジグラフの利用事例として最優秀賞に値すると評価しました。
Linked Open Data チャレンジ Japan 2022 受賞作品発表ページ
Linked Open Data チャレンジ Japan 2022 (LODチャレンジ2022)は、新たなデータづくり、データ公開、データ共有の仕掛けやオープンデータ活用のアイディア、アプリケーションなどを「作品」として募集するコンテストで、2011年から毎年開催されており今年で12年目の開催となります。最優秀賞はすべての応募作品（計51作品）の中で最も優秀な作品1つに贈呈される賞で、オントロジー賞はゴールドスポンサーのオントロノミー合同会社により贈呈される賞です。
作品名：Patient Locational Ontology-based Data (PLOD)
作品URL：https://github.com/PLOD-info/PLOD
応募者名：江上 周作、山本 泰智、大向 一輝、奥村 貴史
審査講評：PLODは場所や行動に紐づくCOVID-19感染リスクの推論が可能なオントロジー(CIRO)に基づいてナレッジグラフ化(RDF化)された疑似データです。個人情報保護のため実データの公開は困難であるものの、「三密」や「５つの場面」などの政府提言にもとづく感染リスクの自動判定が可能な定義が適切に行われており，追跡調査対象者の順序付けやスクリーニングを大幅に効率化できる可能性があります。このような点から、ナレッジグラフの利用事例として最優秀賞に値すると評価しました。
Linked Open Data チャレンジ Japan 2022 受賞作品発表ページ