TED2009
Tim Berners-Lee: The next web
ティム・バーナーズ＝リーが示す次のウェブ
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20年前、ティム・バーナーズ＝リーは、World Wide Webを発明しました。彼の次のプロジェクトは、ウェブが文字や画像、動画を対象に行ったように、私たちのデータを解放し、データの相互利用方法の再構成を意図とした、オープンでリンクするデータの為の新しいウェブの構築です。
Tim Berners-Lee - Inventor
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development. Full bio
Tim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development. Full bio
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Time flies.
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0
2000
時がたつのは早いものです
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It's actually almost 20 years ago
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2000
2000
ちょうど20年程前に
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when I wanted to reframe the way we use information,
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4000
4000
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、
00:26
the way we work together: I invented the World Wide Web.
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8000
3000
World Wide Webを発明しました
00:29
Now, 20 years on, at TED,
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11000
3000
そして今、20年後のTEDで、
00:32
I want to ask your help in a new reframing.
5
14000
4000
私は皆さんに新しい再構築に協力頂きたいと思います
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So going back to 1989,
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19000
4000
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
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I wrote a memo suggesting the global hypertext system.
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23000
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提唱する提案書を書きました
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Nobody really did anything with it, pretty much.
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26000
3000
誰もそれに関してあまり関心を向けませんでした
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But 18 months later -- this is how innovation happens --
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29000
4000
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、
00:51
18 months later, my boss said I could do it on the side,
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33000
4000
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
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as a sort of a play project,
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37000
2000
新しいコンピューターの点検がてら、
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kick the tires of a new computer we'd got.
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39000
2000
取り組む事を許可してくれました
00:59
And so he gave me the time to code it up.
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41000
3000
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
01:02
So I basically roughed out what HTML should look like:
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44000
5000
そこで私はHTMLの大まかな部分を作りました
01:07
hypertext protocol, HTTP;
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3000
HTTPと呼ばれるハイバーテキスト プロトコルや、
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the idea of URLs, these names for things
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52000
3000
“http”で始まる物事を指す名前である
01:13
which started with HTTP.
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URLの概念などです
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I wrote the code and put it out there.
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2000
私はコードを書いて、外に公開しました
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Why did I do it?
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2000
なぜ、私はこのような事をしたのか
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Well, it was basically frustration.
20
61000
2000
それは、基本的にストレスがあった為です
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I was frustrated -- I was working as a software engineer
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63000
4000
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、
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in this huge, very exciting lab,
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67000
2000
エキサイティングな研究所に、世界中から
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lots of people coming from all over the world.
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69000
2000
集まった多くの人達と共に働いていました
01:29
They brought all sorts of different computers with them.
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71000
3000
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
01:32
They had all sorts of different data formats,
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74000
3000
彼らは多様なデータフォーマットや
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all sorts, all kinds of documentation systems.
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77000
2000
様々な文書システムを利用していました
01:37
So that, in all that diversity,
27
79000
3000
そこで、そのような多様性が存在する中で、
01:40
if I wanted to figure out how to build something
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82000
2000
もし私があれこれ使って、
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out of a bit of this and a bit of this,
29
84000
2000
何かを作りたいと思い立った場合、
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everything I looked into, I had to connect to some new machine,
30
86000
4000
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
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I had to learn to run some new program,
31
90000
2000
動かし方を学ばなければならなかったり、
01:50
I would find the information I wanted in some new data format.
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5000
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
01:55
And these were all incompatible.
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97000
2000
そしてこれらは全て互換性がないものです
01:57
It was just very frustrating.
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99000
2000
それはとてももどかしいものでした
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The frustration was all this unlocked potential.
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101000
2000
開きうる可能性に対するもどかしさです
02:01
In fact, on all these discs there were documents.
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103000
3000
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
02:04
So if you just imagined them all
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106000
3000
例えばインターネットのように
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being part of some big, virtual documentation system in the sky,
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109000
5000
もしそれが、どこかの巨大な仮想文書システム上に
02:12
say on the Internet,
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114000
2000
あったとしたら、
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then life would be so much easier.
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116000
2000
苦労をせずに済むでしょう
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Well, once you've had an idea like that it kind of gets under your skin
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118000
4000
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
02:20
and even if people don't read your memo --
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122000
2000
例え人々が見向いてくれなかったとしても
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actually he did, it was found after he died, his copy.
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124000
3000
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
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He had written, "Vague, but exciting," in pencil, in the corner.
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127000
3000
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
02:28
(Laughter)
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130000
2000
(笑)
02:30
But in general it was difficult -- it was really difficult to explain
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132000
4000
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
02:34
what the web was like.
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136000
2000
今では当時難しかったことを
02:36
It's difficult to explain to people now that it was difficult then.
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138000
2000
説明する方が難しい訳ですが
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But then -- OK, when TED started, there was no web
49
140000
3000
でも、TEDが始まった時のように、ウェブは存在せず、
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so things like "click" didn't have the same meaning.
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143000
3000
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
02:44
I can show somebody a piece of hypertext,
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146000
2000
誰かにハイパーテキストという、
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a page which has got links,
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2000
リンクが含まれるページを見せ，
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and we click on the link and bing -- there'll be another hypertext page.
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150000
4000
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
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Not impressive.
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154000
2000
あまり見栄えはしません
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You know, we've seen that -- we've got things on hypertext on CD-ROMs.
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3000
CD-ROMにもハイパーテキストが含まれていたりします
02:57
What was difficult was to get them to imagine:
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159000
3000
難しかった事は、彼らに想像させることでした
03:00
so, imagine that that link could have gone
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162000
4000
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
03:04
to virtually any document you could imagine.
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166000
2000
想像させるということです
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Alright, that is the leap that was very difficult for people to make.
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169000
4000
これは難しい概念的な飛躍だったのです
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Well, some people did.
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173000
2000
まあ、ある人々は受け入れてくれましたが
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So yeah, it was difficult to explain, but there was a grassroots movement.
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175000
3000
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
03:17
And that is what has made it most fun.
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179000
4000
そしてそれこそがこの事を最も面白くさせたのです
03:21
That has been the most exciting thing,
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2000
私が最も興奮したことは、技術自体でも、
03:23
not the technology, not the things people have done with it,
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185000
2000
人々が技術を使ってやったことでもなく
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but actually the community, the spirit of all these people
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187000
2000
そこから生まれたコミュニティーであり、
03:27
getting together, sending the emails.
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2000
力を合わせる人々の精神に対してです
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That's what it was like then.
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191000
2000
あの頃はそんなふうでした
03:31
Do you know what? It's funny, but right now it's kind of like that again.
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193000
3000
面白い事に今も当時と同じ状況になりつつあります
03:34
I asked everybody, more or less, to put their documents --
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196000
2000
私はいわば皆さんにお願いしていたのでした
03:36
I said, "Could you put your documents on this web thing?"
70
198000
3000
「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」
03:39
And you did.
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201000
3000
そしてみんなそうしてくれました
03:42
Thanks.
72
204000
1000
ありがとうございます
03:43
It's been a blast, hasn't it?
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205000
2000
すごい事になりましたよね
03:45
I mean, it has been quite interesting
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207000
2000
かなり面白い事になっていたと思います
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because we've found out that the things that happen with the web
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209000
2000
なぜならウェブ上で起こったことは、
03:49
really sort of blow us away.
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211000
2000
私たちを本当に圧倒したからです
03:51
They're much more than we'd originally imagined
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213000
2000
それらは私たちが始めのウェブサイトを
03:53
when we put together the little, initial website
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215000
2000
始めた時に想像していたことを
03:55
that we started off with.
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217000
2000
遥かに超えていました
03:57
Now, I want you to put your data on the web.
80
219000
3000
次は、ウェブに皆さんのデータを置いて頂きたいのです
04:00
Turns out that there is still huge unlocked potential.
81
222000
4000
ここにはまだ開かれずにいる大きな可能性があります
04:04
There is still a huge frustration
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226000
2000
未だ人々はデータがウェブ上に
04:06
that people have because we haven't got data on the web as data.
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228000
4000
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
04:10
What do you mean, "data"? What's the difference -- documents, data?
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232000
2000
そもそもデータとは何でしょう
04:12
Well, documents you read, OK?
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234000
3000
文書とデータの違いは何でしょう 文書は読み物です
04:15
More or less, you read them, you can follow links from them, and that's it.
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237000
3000
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
04:18
Data -- you can do all kinds of stuff with a computer.
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240000
2000
一方、データの場合、様々な事が出来ます
04:20
Who was here or has otherwise seen Hans Rosling's talk?
88
242000
6000
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
04:26
One of the great -- yes a lot of people have seen it --
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248000
4000
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、
04:30
one of the great TED Talks.
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252000
2000
最も卓越したTED Talkの一つでした
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Hans put up this presentation
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254000
2000
ハンスはこのプレゼンテーションより
04:34
in which he showed, for various different countries, in various different colors --
92
256000
5000
様々な国々に対して、異なる色で表現し、
04:39
he showed income levels on one axis
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261000
3000
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、
04:42
and he showed infant mortality, and he shot this thing animated through time.
94
264000
3000
時の経過をアニメーションで示しました
04:45
So, he'd taken this data and made a presentation
95
267000
4000
彼はこれらのデータを元に
04:49
which just shattered a lot of myths that people had
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271000
3000
人々が発展途上諸国の経済に対して持っていた
04:52
about the economics in the developing world.
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274000
4000
思い込みをプレゼンテーションで吹き飛ばしたのです
04:56
He put up a slide a little bit like this.
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278000
2000
彼はこのようなスライドを紹介しました
04:58
It had underground all the data
99
280000
2000
地下には全てのデータが存在し、
05:00
OK, data is brown and boxy and boring,
100
282000
3000
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
05:03
and that's how we think of it, isn't it?
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285000
2000
そういうものだとみんな思っています
05:05
Because data you can't naturally use by itself
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287000
3000
なぜならデータはそのまま使う事は出来ないからです
05:08
But in fact, data drives a huge amount of what happens in our lives
103
290000
4000
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
05:12
and it happens because somebody takes that data and does something with it.
104
294000
3000
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
05:15
In this case, Hans had put the data together
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297000
2000
このケースでは、ハンスが
05:17
he had found from all kinds of United Nations websites and things.
106
299000
5000
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
05:22
He had put it together,
107
304000
2000
彼はデータを一緒に組み合わせ、
05:24
combined it into something more interesting than the original pieces
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306000
3000
個別のデータより遥かに面白いものを生み出し、
05:27
and then he'd put it into this software,
109
309000
5000
確か彼の息子さんが開発したという
05:32
which I think his son developed, originally,
110
314000
2000
このソフトウェアに取り込ませることで、
05:34
and produces this wonderful presentation.
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316000
3000
この素晴らしいプレゼンテーションを作成したのです
05:37
And Hans made a point
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319000
2000
そしてハンスは
05:39
of saying, "Look, it's really important to have a lot of data."
113
321000
4000
「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
05:43
And I was happy to see that at the party last night
114
325000
3000
そして私は昨夜のパーティーで、彼はまだとても強く、
05:46
that he was still saying, very forcibly, "It's really important to have a lot of data."
115
328000
4000
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
05:50
So I want us now to think about
116
332000
2000
そこで私は皆さんに
05:52
not just two pieces of data being connected, or six like he did,
117
334000
4000
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、
05:56
but I want to think about a world where everybody has put data on the web
118
338000
5000
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
06:01
and so virtually everything you can imagine is on the web
119
343000
2000
考えていただきたいのです
06:03
and then calling that linked data.
120
345000
2000
これをLinked Dataと呼びます
06:05
The technology is linked data, and it's extremely simple.
121
347000
2000
この技術はごくシンプルなものです
06:07
If you want to put something on the web there are three rules:
122
349000
4000
ウェブに何かを載せるには3つのルールがあります
06:11
first thing is that those HTTP names --
123
353000
3000
まず“http:”で始まる
06:14
those things that start with "http:" --
124
356000
2000
HTTP名が必用です
06:16
we're using them not just for documents now,
125
358000
4000
これからは文書だけではなく
06:20
we're using them for things that the documents are about.
126
362000
2000
文書に書かれているものにも使います
06:22
We're using them for people, we're using them for places,
127
364000
2000
人や、場所、
06:24
we're using them for your products, we're using them for events.
128
366000
4000
製品やイベントに対しても利用するのです
06:28
All kinds of conceptual things, they have names now that start with HTTP.
129
370000
4000
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
06:32
Second rule, if I take one of these HTTP names and I look it up
130
374000
5000
２つ目のルールは、もし私がこのHTTPの名称をもとに
06:37
and I do the web thing with it and I fetch the data
131
379000
2000
ウェブ上で検索し、データを
06:39
using the HTTP protocol from the web,
132
381000
2000
HTTPプロトコルを使ってウェブから
06:41
I will get back some data in a standard format
133
383000
3000
取得したら、人々が知りたがる物事やイベントを
06:44
which is kind of useful data that somebody might like to know
134
386000
5000
有益な情報としてデータを標準形式で
06:49
about that thing, about that event.
135
391000
2000
取得出来ることです そのイベントには
06:51
Who's at the event? Whatever it is about that person,
136
393000
2000
誰が出るのか？その人の事や、
06:53
where they were born, things like that.
137
395000
2000
生まれた場所などと言った事についてです
06:55
So the second rule is I get important information back.
138
397000
2000
つまり重要な情報を取得できる点です
06:57
Third rule is that when I get back that information
139
399000
4000
3つ目のルールは、その情報を取得したら、
07:01
it's not just got somebody's height and weight and when they were born,
140
403000
3000
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
07:04
it's got relationships.
141
406000
2000
関連をも取得できるということです
07:06
Data is relationships.
142
408000
2000
データとは関連なのです
07:08
Interestingly, data is relationships.
143
410000
2000
面白い事に、データは関連を表すのです
07:10
This person was born in Berlin; Berlin is in Germany.
144
412000
4000
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
07:14
And when it has relationships, whenever it expresses a relationship
145
416000
3000
関連が表明されるとき
07:17
then the other thing that it's related to
146
419000
3000
関連しているものについて
07:20
is given one of those names that starts HTTP.
147
422000
4000
HTTPで始まる名前が取得でき
07:24
So, I can go ahead and look that thing up.
148
426000
2000
私はその情報を調べることができます
07:26
So I look up a person -- I can look up then the city where they were born; then
149
428000
3000
まずその人を調べ、そこから彼らが生まれた都市を探し、
07:29
I can look up the region it's in, and the town it's in,
150
431000
3000
その都市の地域や、町、
07:32
and the population of it, and so on.
151
434000
3000
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
07:35
So I can browse this stuff.
152
437000
2000
目を通すことができるのです
07:37
So that's it, really.
153
439000
2000
簡単でしょう？
07:39
That is linked data.
154
441000
2000
これがLinked Dataなのです 何年か前に
07:41
I wrote an article entitled "Linked Data" a couple of years ago
155
443000
3000
私は"Linked Data"という記事を書きました
07:44
and soon after that, things started to happen.
156
446000
4000
そしてその後、物事が進み始めたのです
07:48
The idea of linked data is that we get lots and lots and lots
157
450000
4000
このLinked Dataは、ハンスが示したように
07:52
of these boxes that Hans had,
158
454000
2000
沢山の箱を私たち自身が持ち、そこから
07:54
and we get lots and lots and lots of things sprouting.
159
456000
2000
沢山の芽が伸びてくるイメージです
07:56
It's not just a whole lot of other plants.
160
458000
3000
単なる沢山の草というのではなく
07:59
It's not just a root supplying a plant,
161
461000
2000
一本の草が伸びている根というのでもなく
08:01
but for each of those plants, whatever it is --
162
463000
3000
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、
08:04
a presentation, an analysis, somebody's looking for patterns in the data --
163
466000
3000
データにパターンを見出そうとする人が
08:07
they get to look at all the data
164
469000
3000
あらゆるデータを見ることができ
08:10
and they get it connected together,
165
472000
2000
データをつなぎ合せることができるのです
08:12
and the really important thing about data
166
474000
2000
そしてデータに関して最も重要なのは、
08:14
is the more things you have to connect together, the more powerful it is.
167
476000
2000
繋がるデータが多い程、価値が高まるということです
08:16
So, linked data.
168
478000
2000
という訳で、Linked Dataという
08:18
The meme went out there.
169
480000
2000
ミームは世の中に放たれました
08:20
And, pretty soon Chris Bizer at the Freie Universitat in Berlin
170
482000
4000
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
08:24
who was one of the first people to put interesting things up,
171
486000
2000
ベルリン自由大学のクリス ビッツァは、
08:26
he noticed that Wikipedia --
172
488000
2000
Wikipediaに目を向けました
08:28
you know Wikipedia, the online encyclopedia
173
490000
3000
皆さんのご存知の、興味深い膨大な文書が
08:31
with lots and lots of interesting documents in it.
174
493000
2000
詰まったオンライン辞書です
08:33
Well, in those documents, there are little squares, little boxes.
175
495000
4000
それらの文書には小さな囲み記事があり
08:37
And in most information boxes, there's data.
176
499000
3000
それらインフォボックスの中にはデータがあります
08:40
So he wrote a program to take the data, extract it from Wikipedia,
177
502000
4000
彼はそれらのデータをWikipediaから抽出してウェブ上の
08:44
and put it into a blob of linked data
178
506000
2000
Linked Dataのノードに
08:46
on the web, which he called dbpedia.
179
508000
3000
入れるためのプログラムを作りました Dbpediaです
08:49
Dbpedia is represented by the blue blob in the middle of this slide
180
511000
4000
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
08:53
and if you actually go and look up Berlin,
181
515000
2000
そして実際にベルリンを調べてみると、
08:55
you'll find that there are other blobs of data
182
517000
2000
他にもベルリンに関連する様々なデータが
08:57
which also have stuff about Berlin, and they're linked together.
183
519000
3000
互いに繋がっていることを見る事ができます
09:00
So if you pull the data from dbpedia about Berlin,
184
522000
3000
Dbpediaからベルリンに関してデータを取得すれば、
09:03
you'll end up pulling up these other things as well.
185
525000
2000
他の情報も合わせて引っ張りだせます
09:05
And the exciting thing is it's starting to grow.
186
527000
3000
そしてワクワクすることに、それが成長し始めたのです
09:08
This is just the grassroots stuff again, OK?
187
530000
2000
これもまた、全くの草の根の運動なのです
09:10
Let's think about data for a bit.
188
532000
3000
データに関して少々考えてみましょう
09:13
Data comes in fact in lots and lots of different forms.
189
535000
3000
データは様々な形で存在します
09:16
Think of the diversity of the web. It's a really important thing
190
538000
3000
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
09:19
that the web allows you to put all kinds of data up there.
191
541000
3000
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
09:22
So it is with data. I could talk about all kinds of data.
192
544000
2000
いろいろなデータについてご紹介できます
09:25
We could talk about government data, enterprise data is really important,
193
547000
4000
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
09:29
there's scientific data, there's personal data,
194
551000
3000
科学データや、個人データ、
09:32
there's weather data, there's data about events,
195
554000
2000
気象データに、イベントに関するデータ、
09:34
there's data about talks, and there's news and there's all kinds of stuff.
196
556000
4000
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
09:38
I'm just going to mention a few of them
197
560000
3000
皆さんには、ウェブの多様性について理解して頂き、
09:41
so that you get the idea of the diversity of it,
198
563000
2000
さらに解放される可能性を持ったデータの
09:43
so that you also see how much unlocked potential.
199
565000
4000
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
09:47
Let's start with government data.
200
569000
2000
政府のデータから始めましょう
09:49
Barack Obama said in a speech,
201
571000
2000
バラック オバマは、スピーチで、
09:51
that he -- American government data would be available on the Internet
202
573000
5000
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
09:56
in accessible formats.
203
578000
2000
私は政府がLinked Dataとして
09:58
And I hope that they will put it up as linked data.
204
580000
2000
データを公開することを願います
10:00
That's important. Why is it important?
205
582000
2000
それが重要なのです なぜでしょうか
10:02
Not just for transparency, yeah transparency in government is important,
206
584000
3000
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、
10:05
but that data -- this is the data from all the government departments
207
587000
3000
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
10:08
Think about how much of that data is about how life is lived in America.
208
590000
5000
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
10:13
It's actual useful. It's got value.
209
595000
2000
それは実際に役に立ち、価値があります
10:15
I can use it in my company.
210
597000
2000
自分の会社で使うことができます
10:17
I could use it as a kid to do my homework.
211
599000
2000
子供が宿題をするのに使うこともできます
10:19
So we're talking about making the place, making the world run better
212
601000
3000
つまりこのデータが利用できることによって、
10:22
by making this data available.
213
604000
2000
世界をより良くしようという話なのです
10:24
In fact if you're responsible -- if you know about some data
214
606000
4000
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
10:28
in a government department, often you find that
215
610000
2000
彼らはデータを公開せずに
10:30
these people, they're very tempted to keep it --
216
612000
3000
抱え込んでいる傾向が強いのです
10:33
Hans calls it database hugging.
217
615000
3000
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
10:36
You hug your database, you don't want to let it go
218
618000
2000
データベースを抱きかかえ、美しいサイトが
10:38
until you've made a beautiful website for it.
219
620000
2000
完成するまで見せようとしないのです
10:40
Well, I'd like to suggest that rather --
220
622000
2000
私は、それをするよりかは、
10:42
yes, make a beautiful website,
221
624000
2000
ええ、美しいウェブサイトを作ってください
10:44
who am I to say don't make a beautiful website?
222
626000
2000
美しく作るなと言っている訳ではないのです
10:46
Make a beautiful website, but first
223
628000
3000
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、
10:49
give us the unadulterated data,
224
631000
3000
私たちに手が加わっていない生データを下さい
10:52
we want the data.
225
634000
2000
私たちが欲しいのはそのデータなのです
10:54
We want unadulterated data.
226
636000
2000
生のデータを公開して頂きたいのです
10:56
OK, we have to ask for raw data now.
227
638000
3000
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
10:59
And I'm going to ask you to practice that, OK?
228
641000
2000
これからみんなで言う練習をしましょう
11:01
Can you say "raw"?
229
643000
1000
ティム: 「生の」
11:02
Audience: Raw.
230
644000
1000
会場:「生の」
11:03
Tim Berners-Lee: Can you say "data"?
231
645000
1000
ティム: 「データを」
11:04
Audience: Data.
232
646000
1000
会場:「データを」
11:05
TBL: Can you say "now"?
233
647000
1000
ティム: 「今すぐに！」
11:06
Audience: Now!
234
648000
1000
会場:「今すぐに！」
11:07
TBL: Alright, "raw data now"!
235
649000
2000
ティム: そう、「生のデータを、今すぐに！」
11:09
Audience: Raw data now!
236
651000
2000
会場:「生のデータを、今すぐに！」
11:11
Practice that. It's important because you have no idea the number of excuses
237
653000
4000
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
11:15
people come up with to hang onto their data
238
657000
2000
彼らは多くの理由をつけ、データを保管し、
11:17
and not give it to you, even though you've paid for it as a taxpayer.
239
659000
4000
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
11:21
And it's not just America. It's all over the world.
240
663000
2000
そしてこれは世界中で起きていることです
11:23
And it's not just governments, of course -- it's enterprises as well.
241
665000
3000
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
11:26
So I'm just going to mention a few other thoughts on data.
242
668000
3000
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
11:29
Here we are at TED, and all the time we are very conscious
243
671000
5000
ここTEDでは、常に人類社会が現在直面している
11:34
of the huge challenges that human society has right now --
244
676000
5000
大きな課題に対して意識しています
11:39
curing cancer, understanding the brain for Alzheimer's,
245
681000
3000
癌の治療、アルツハイマー治療のための脳の理解
11:42
understanding the economy to make it a little bit more stable,
246
684000
3000
より安定させることを目的とした経済への理解や、
11:45
understanding how the world works.
247
687000
2000
世界の仕組みに対する理解など
11:47
The people who are going to solve those -- the scientists --
248
689000
2000
これらの課題の解決を目指す学者は、
11:49
they have half-formed ideas in their head,
249
691000
2000
アイディアを頭の中に持ちつつ、
11:51
they try to communicate those over the web.
250
693000
3000
ウェブを介して情報を交換し合っています
11:54
But a lot of the state of knowledge of the human race at the moment
251
696000
3000
しかしながら、現在の人類における知識の大半は、
11:57
is on databases, often sitting in their computers,
252
699000
3000
データベースに存在し、大抵コンピューター内に留まり、
12:00
and actually, currently not shared.
253
702000
3000
実際に共有されていません
12:03
In fact, I'll just go into one area --
254
705000
3000
実際、例えば、もしあなたがアルツハイマー病に関する
12:06
if you're looking at Alzheimer's, for example,
255
708000
2000
創薬について情報を探すと、多くの
12:08
drug discovery -- there is a whole lot of linked data which is just coming out
256
710000
3000
Linked Dataが公開されつつあることを知るでしょう
12:11
because scientists in that field realize
257
713000
2000
なぜならその分野の科学者達は
12:13
this is a great way of getting out of those silos,
258
715000
3000
今まで、ゲノムデータを一つのデータベースに格納し、
12:16
because they had their genomics data in one database
259
718000
4000
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、
12:20
in one building, and they had their protein data in another.
260
722000
3000
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
12:23
Now, they are sticking it onto -- linked data --
261
725000
3000
今や彼らはそれをLinked Dataにしており
12:26
and now they can ask the sort of question, that you probably wouldn't ask,
262
728000
3000
今まで問うことのできなかった質問が
12:29
I wouldn't ask -- they would.
263
731000
2000
問えるようになりました
12:31
What proteins are involved in signal transduction
264
733000
2000
「シグナル伝達及び錐体神経に関係する
12:33
and also related to pyramidal neurons?
265
735000
2000
タンパク質は何か」
12:35
Well, you take that mouthful and you put it into Google.
266
737000
3000
この質問をグーグルに投げかけてみましょう
12:38
Of course, there's no page on the web which has answered that question
267
740000
3000
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、
12:41
because nobody has asked that question before.
268
743000
2000
この質問に答えるページは存在しません
12:43
You get 223,000 hits --
269
745000
2000
22万3千ページがヒットしますが、
12:45
no results you can use.
270
747000
2000
参考になるページはありませんでした
12:47
You ask the linked data -- which they've now put together --
271
749000
3000
次にLinked Dataのシステムに質問してみると、
12:50
32 hits, each of which is a protein which has those properties
272
752000
4000
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
12:54
and you can look at.
273
756000
2000
そこから調べることができます
12:56
The power of being able to ask those questions, as a scientist --
274
758000
3000
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
12:59
questions which actually bridge across different disciplines --
275
761000
2000
することが出来るようになったこと、
13:01
is really a complete sea change.
276
763000
3000
これは、大きな変化です
13:04
It's very very important.
277
766000
2000
それはとても重要なことです
13:06
Scientists are totally stymied at the moment --
278
768000
2000
科学者達は、他の科学者達が収集し
13:08
the power of the data that other scientists have collected is locked up
279
770000
5000
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、
13:13
and we need to get it unlocked so we can tackle those huge problems.
280
775000
3000
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
13:16
Now if I go on like this, you'll think that all the data comes from huge institutions
281
778000
4000
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、
13:20
and has nothing to do with you.
282
782000
3000
個人には関係のない話と思っているかもしれません
13:23
But, that's not true.
283
785000
2000
でもそれは違います
13:25
In fact, data is about our lives.
284
787000
2000
データは私たちの生活より生まれるものです
13:27
You just -- you log on to your social networking site,
285
789000
3000
お好きなソーシャルネットワークサイトにアクセスし、
13:30
your favorite one, you say, "This is my friend."
286
792000
2000
「この人は私の友人です」と言えば、
13:32
Bing! Relationship. Data.
287
794000
3000
「チーン！」関係性と共にデータが生まれます
13:35
You say, "This photograph, it's about -- it depicts this person. "
288
797000
3000
「この写真は、この人を撮したものです。」と言えば、
13:38
Bing! That's data. Data, data, data.
289
800000
3000
「チーン！」これもデータです データ、データ、データ
13:41
Every time you do things on the social networking site,
290
803000
2000
ソーシャルネットワークサイトで
13:43
the social networking site is taking data and using it -- re-purposing it --
291
805000
4000
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、
13:47
and using it to make other people's lives more interesting on the site.
292
809000
4000
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
13:51
But, when you go to another linked data site --
293
813000
2000
それでも、別のLinked Dataを
13:53
and let's say this is one about travel,
294
815000
3000
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、
13:56
and you say, "I want to send this photo to all the people in that group,"
295
818000
3000
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
13:59
you can't get over the walls.
296
821000
2000
サイト間で、写真は送れません
14:01
The Economist wrote an article about it, and lots of people have blogged about it --
297
823000
2000
エコノミスト誌や多くのブログで話題になる
14:03
tremendous frustration.
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不満が存在するのです
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The way to break down the silos is to get inter-operability
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この壁を取り払うには、サイト同士の
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between social networking sites.
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相互運用性を持たせることです
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We need to do that with linked data.
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Linked Dataなら可能なのです
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One last type of data I'll talk about, maybe it's the most exciting.
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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
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Before I came down here, I looked it up on OpenStreetMap
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ここに来る前に、私はOpenStreetMapを使いました
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The OpenStreetMap's a map, but it's also a Wiki.
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これは地図であり、Wikiでもあります
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Zoom in and that square thing is a theater -- which we're in right now --
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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、
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The Terrace Theater. It didn't have a name on it.
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テラス劇場です 名前がなかったので、
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So I could go into edit mode, I could select the theater,
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編集モードを使って、この劇場を選択し、
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I could add down at the bottom the name, and I could save it back.
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名前を一番下に追加し、保存しました
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And now if you go back to the OpenStreetMap. org,
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再度このOpenStreetMap.orgに戻ってみると、
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and you find this place, you will find that The Terrace Theater has got a name.
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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
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I did that. Me!
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私がやったんですよ！
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I did that to the map. I just did that!
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僕が地図に名前を付けたんだ！
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I put that up on there. Hey, you know what?
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俺がつけてやったんだよ、どうだい？
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If I -- that street map is all about everybody doing their bit
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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
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and it creates an incredible resource
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手を加える事で、
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because everybody else does theirs.
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途方もない資料を作り出しているのです
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And that is what linked data is all about.
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そしてそれこそがLinked Dataの本質なのです
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It's about people doing their bit
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人々が、幾ばくかの情報を提供し、
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to produce a little bit, and it all connecting.
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それが全て繋がっていくのです
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That's how linked data works.
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そうやってLinked Dataは機能するのです
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You do your bit. Everybody else does theirs.
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あなたも、他の人も、それぞれの情報を提供するのです
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You may not have lots of data which you have yourself to put on there
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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
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but you know to demand it.
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要求することはできます
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And we've practiced that.
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私たちはそれを練習しました
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So, linked data -- it's huge.
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というわけでLinked Dataです これは途方もないものです
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I've only told you a very small number of things
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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
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There are data in every aspect of our lives,
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私たちの生活には仕事や娯楽をはじめ、
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every aspect of work and pleasure,
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あらゆる面にデータが存在し、
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and it's not just about the number of places where data comes,
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ただ、データが生成される拠点の数が課題なのではなく、
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it's about connecting it together.
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それを繋げていくことが重要なのです
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And when you connect data together, you get power
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文書としてのウェブでは得られなかった力が
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in a way that doesn't happen just with the web, with documents.
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データを繋ぎ合せることで得られるのです
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You get this really huge power out of it.
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この中から本当に途方もなく巨大な力が生まれます
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So, we're at the stage now
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今はこれが素晴らしいアイディアだと思う人々が
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where we have to do this -- the people who think it's a great idea.
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行動を起こすべき時です
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And all the people -- and I think there's a lot of people at TED who do things because --
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他のみんなが参加して初めて見返りの得られる
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even though there's not an immediate return on the investment
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投資効果がすぐにはない話であっても
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because it will only really pay off when everybody else has done it --
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それを実行に移す人がTEDにもたくさんいます
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they'll do it because they're the sort of person who just does things
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それは彼らが、それを実行し、周りもそれに倣えば
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which would be good if everybody else did them.
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世の中がより良くなると信じているからです
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OK, so it's called linked data.
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これがLinked Dataです
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I want you to make it.
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皆さんにはこれを作って頂きたいのです
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I want you to demand it.
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皆さんにはこれを要求して頂きたいのです
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And I think it's an idea worth spreading.
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それが、私の世に広めるべきアイディアです
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Thanks.
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1000
ありがとうございました
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(Applause)
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3000
(拍手)
ABOUT THE SPEAKER
Tim Berners-Lee - InventorTim Berners-Lee invented the World Wide Web. He leads the World Wide Web Consortium (W3C), overseeing the Web's standards and development.
Why you should listen
In the 1980s, scientists at CERN were asking themselves how massive, complex, collaborative projects -- like the fledgling LHC -- could be orchestrated and tracked. Tim Berners-Lee, then a contractor, answered by inventing the World Wide Web. This global system of hypertext documents, linked through the Internet, brought about a massive cultural shift ushered in by the new tech and content it made possible: AOL, eBay, Wikipedia, TED.com...
Berners-Lee is now director of the World Wide Web Consortium (W3C), which maintains standards for the Web and continues to refine its design. Recently he has envisioned a "Semantic Web" -- an evolved version of the same system that recognizes the meaning of the information it carries. He's the 3Com Founders Professor of Engineering in the School of Engineering with a joint appointment in the Department of Electrical Engineering and Computer Science at the Laboratory for Computer Science and Artificial Intelligence (CSAIL) at the MIT, where he also heads the Decentralized Information Group (DIG). He is also a Professor in the Electronics and Computer Science Department at the University of Southampton, UK.
Tim Berners-Lee | Speaker | TED.com