RDF: Resource Description Framework
RDF は「モノとモノの関係」を記述するための W3C 標準です。JSON-LD の基礎となる概念であり、Verifiable Credentials の正規化にも使われています。
RDF とは
RDF（Resource Description Framework）は、「何が」「どうである」「何と」という関係を記述するためのデータモデルです。
RDF の基本アイデア:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ 世界のすべてを「トリプル」で表現する │
│ │
│ トリプル = 主語 + 述語 + 目的語 │
│ Subject + Predicate + Object │
│ │
│ 例: │
│ 「山田太郎」は「名前を持つ」「太郎」 │
│ 「山田太郎」は「年齢である」「30」 │
│ 「山田太郎」は「勤務先である」「株式会社Example」 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
なぜ RDF が必要か
問題: データベースごとに構造が違う
システム A:
users テーブル
├── name: "山田太郎"
└── company_id: 123
システム B:
persons テーブル
├── full_name: "山田太郎"
└── employer: "Example Inc."
→ 統合するには変換が必要
→ スキーマが違うと相互運用が困難
RDF の解決策:
すべてを「トリプル」という共通形式で表現
<person:yamada> <schema:name> "山田太郎" .
<person:yamada> <schema:worksFor> <company:example> .
→ どのシステムでも同じ形式
→ URI で意味が明確
トリプルとグラフ
トリプルの構造
トリプル（Triple）:
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ 主語 │───►│ 述語 │───►│ 目的語 │
│ Subject │ │ Predicate│ │ Object │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
URI URI URI または
(リソース) (プロパティ) リテラル値
例: 「山田太郎の年齢は30歳」
主語: <https://example.com/person/yamada>
述語: <http://schema.org/age>
目的語: "30"^^<xsd:integer>
N-Triples 表記:
<https://example.com/person/yamada> <http://schema.org/age> "30"^^<xsd:integer> .
グラフの形成
複数のトリプルでグラフを形成:
トリプル 1: 山田太郎 → 名前 → "太郎"
トリプル 2: 山田太郎 → 年齢 → 30
トリプル 3: 山田太郎 → 勤務先 → Example社
トリプル 4: Example社 → 名前 → "株式会社Example"
トリプル 5: Example社 → 所在地 → 東京
グラ フ表現:
"太郎"
▲
│ name
│
"株式会社Example" ◄──┼── Example社 ◄─── 山田太郎 ──► 30
│ │ │ age
│ name │ location │
▼ ▼ │
"東京" ▼
勤務先
URI の役割
なぜ URI を使うか
問題: 「name」の意味が曖昧
{ "name": "John" }
→ 人の名前？会社名？製品名？
解決: URI で一意に識別
<http://schema.org/name> → schema.org で定義された「名前」
<http://xmlns.com/foaf/0.1/name> → FOAF で定義された「名前」
<http://example.com/vocab#name> → 独自定義の「名前」
URI を見れば定義を確認できる
名前空間（Namespace）
URI は長いので、プレフィックス で短縮:
完全な URI:
<http://schema.org/name>
<http://schema.org/age>
<http://schema.org/worksFor>
プレフィックス定義:
@prefix schema: <http://schema.org/> .
短縮形:
schema:name
schema:age
schema:worksFor
よく使われる名前空間:
rdf: → http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
rdfs: → http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
xsd: → http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
schema: → http://schema.org/
foaf: → http://xmlns.com/foaf/0.1/
RDF のシリアライゼーション形式
RDF は抽象的なデータモデルであり、複数の形式で表現できます。
主な形式
| 形式 | 特徴 | 用途 |
|---|---|---|
| N-Triples | 最もシンプル、1行1トリプル | デバッグ、処理 |
| Turtle | 人間が読みやすい | 手書き、ドキュメント |
| RDF/XML | XML 形式 | 歴史的、レガシー |
| JSON-LD | JSON 形式 | Web API、VC |
| N-Quads | N-Triples + グラフ名 | 複数グラフ |
N-Triples
最もシンプルな形式（1行1トリプル）:
<https://example.com/person/yamada> <http://schema.org/name> "山田太郎" .
<https://example.com/person/yamada> <http://schema.org/age> "30"^^<http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer> .
<https://example.com/person/yamada> <http://schema.org/worksFor> <https://example.com/company/abc> .
特徴:
- 完全な URI を使用
- 1行に1つのトリプル
- ピリオドで終了
- 正規化に適している
Turtle
人間が読みやすい形式:
@prefix schema: <http://schema.org/> .
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .
@prefix ex: <https://example.com/> .
ex:person/yamada
schema:name "山田太郎" ;
schema:age "30"^^xsd:integer ;
schema:worksFor ex:company/abc .
特徴:
- プレフィックスで URI を短縮
- セミコロンで同じ主語を継続
- より読みやすい
JSON-LD
{
"@context": {
"schema": "http://schema.org/",
"name": "schema:name",
"age": "schema:age",
"worksFor": { "@id": "schema:worksFor", "@type": "@id" }
},
"@id": "https://example.com/person/yamada",
"name": "山田太郎",
"age": 30,
"worksFor": "https://example.com/company/abc"
}
JSON-LD の特徴:
- JSON 形式で RDF を表現
- Web 開発者に馴染みやすい
- @context で URI マッピングを定義
- Verifiable Credentials で採用
RDF と JSON-LD の関係
JSON-LD は RDF のシリアライゼーション形式:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ RDF（抽象モデル） │
│ │ │
│ ├── N-Triples（テキスト形式） │
│ ├── Turtle（テキスト形式） │
│ ├── RDF/XML（XML 形式） │
│ └── JSON-LD（JSON 形式） ← Web で使いやすい │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
JSON-LD の利点:
- JSON なので Web API と親和性が高い
- 既存の JSON データに @context を追加するだけで RDF 化
- JavaScript で直接処理可能
JSON-LD から RDF への変換
JSON-LD:
{
"@context": "http://schema.org/",
"@id": "https://example.com/person/1",
"name": "John"
}
↓ 展開（Expansion）
RDF トリプル:
<https://example.com/person/1> <http://schema.org/name> "John" .
Verifiable Credentials での RDF
なぜ VC は RDF/JSON-LD を使うか
理由 1: 相互運用性
異なる発行者が異なるスキーマを使っても
RDF に変換すれば統一的に処理できる
発行者 A: { "fullName": "山田太郎" }
発行者 B: { "name": "山田 太郎" }
両方が schema:name にマッピングされていれば
→ 同じ意味として処理可能
理由 2: 署名の正規化
JSON の書き方は様々（プロパティ順序など）
RDF に変換して正規化すれば一意の形式になる
→ 署名が安定する
理由 3: 拡張性
新しい属性を追加する場合
独自の名前空間を定義すればよい
既存のシステムとの互換性を保てる
VC の正規化プロセス
VC Data Integrity での署名:
1. VC（JSON-LD）
↓
2. JSON-LD を RDF トリプルに変換
↓
3. RDFC-1.0 で正規化
↓
4. 正規化されたトリプルをハッシュ
↓
5. ハッシュに署名
正規化により:
{ "name": "John", "age": 30 }
{ "age": 30, "name": "John" }
→ 両方とも同じ正規化結果
→ 同じハッシュ
→ 同じ署名で検証可能
正規化アルゴリズム
RDFC-1.0（RDF Dataset Canonicalization）
正規化の目的:
同じ意味の RDF グラフを
同じバイト列に変換する
手順（概要）:
1. すべてのトリプルを N-Quads 形式に変換
2. 空白ノード（無名ノード）に一意の識別子を付与
_:b0, _:b1, _:b2, ...
3. トリプルを辞書順でソート
4. 結果を連結
例:
入力（順序バラバラ）:
<ex:b> <schema:name> "Bob" .
<ex:a> <schema:name> "Alice" .
正規化後（ソート済み）:
<ex:a> <schema:name> "Alice" .
<ex:b> <schema:name> "Bob" .
空白ノードの処理
空白ノード（Blank Node）とは:
URI を持たない匿名のノード
JSON-LD:
{
"name": "John",
"address": { ← この address オブジェクトは URI がない
"city": "Tokyo",
"country": "Japan"
}
}
RDF:
<person:john> <schema:name> "John" .
<person:john> <schema:address> _:b0 . ← _:b0 = 空白ノード
_:b0 <schema:city> "Tokyo" .
_:b0 <schema:country> "Japan" .
正規化での問題:
空白ノードの識別子（_:b0）は一時的なもの
異なる処理系で異なる識別子になる可能性
→ RDFC-1.0 は空白ノードに一意の識別子を付与するアルゴリズムを含む
RDF の語彙（Vocabulary）
よく使われる語彙
| 語彙 | 用途 | 例 |
|---|---|---|
| Schema.org | 汎用（Google 推奨） | schema:name, schema:Person |
| FOAF | 人物関係 | foaf:name, foaf:knows |
| Dublin Core | メタデータ | dc:title, dc:creator |
| SKOS | 分類・シソーラス | skos:Concept, skos:broader |
| VC | Verifiable Credentials | cred:issuer, cred:credentialSubject |
Schema.org の例
Schema.org は Google が推進する汎用語彙:
{
"@context": "https://schema.org/",
"@type": "Person",
"name": "山田太郎",
"jobTitle": "エンジニア",
"worksFor": {
"@type": "Organization",
"name": "株式会社Example"
}
}
よく使われるプロパティ:
schema:name → 名前
schema:description → 説明
schema:url → URL
schema:image → 画像
schema:Person → 人物（型）
schema:Organization → 組織（型）
RDF のクエリ言語: SPARQL
SPARQL は RDF データを検索するクエリ言語:
例: 30歳以上の人を検索
SELECT ?person ?name
WHERE {
?person schema:name ?name .
?person schema:age ?age .
FILTER (?age >= 30)
}
結果:
| person | name |
|----------------|----------|
| ex:person/yamada | 山田太郎 |
| ex:person/tanaka | 田中花子 |
※ VC では SPARQL は直接使わないが
RDF の概念を理解する上で有用
デバッグツール
オンラインツール
RDF Playground:
https://rdfplayground.dcc.uchile.cl/
機能:
- 各形式間の変換
- SPARQL クエリ実行
- グラフ可視化
JSON-LD Playground:
https://json-ld.org/playground/
機能:
- JSON-LD の展開（Expansion）
- JSON-LD の圧縮（Compaction）
- RDF への変換
- 正規化（Normalization）
コマンドラインツール
# Python (rdflib)
pip install rdflib
python -c "
from rdflib import Graph
# JSON-LD を読み込み
g = Graph()
g.parse(data='''
{
\"@context\": \"http://schema.org/\",
\"@id\": \"http://example.com/person/1\",
\"name\": \"John\"
}
''', format='json-ld')
# N-Triples で出力
print(g.serialize(format='nt'))
"
# 出力:
# <http://example.com/person/1> <http://schema.org/name> "John" .
まとめ
RDF の特徴:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ 何者か: │
│ 「モノとモノの関係」を記述するデータモデル │
│ トリプル（主語-述語-目的語）の集合 │
│ │
│ 核心的な概念: │
│ - トリプル: 関係を表す最小単位 │
│ - URI: リソースと関係を一意に識別 │
│ - グラフ: トリプルの集合 │
│ │
│ シリアライゼーション形式: │
│ - N-Triples: シンプル、正規化向き │
│ - Turtle: 人間が読みやすい │
│ - JSON-LD: Web 開発者向け、VC で採用 │
│ │
│ VC での役割: │
│ - JSON-LD の基礎となるモデル │
│ - 相互運用性の確保 │
│ - 署名のための正規化（RDFC-1.0） │
│ │
│ 学習のポイント: │
│ - まずトリプルの概念を理解 │
│ - URI の役割を理解 │
│ - JSON-LD が RDF の JSON 表現であることを理解 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘