はじめに#
Odeuropaは、ヨーロッパの香りの歴史を研究するプロジェクトで、絵画、文学、その他の歴史的資料に描かれた香りの表現を収集・分析しています。本記事では、OdeuropaのSPARQLエンドポイントを活用し、SKOS（Simple Knowledge Organization System）語彙体系に基づいた香りデータの可視化Webアプリケーションの実装について紹介します。
https://odeuropa-seven.vercel.app/ja/
プロジェクト概要#
技術スタック#
- フロントエンド : Next.js 15 (App Router)
- UI : Material-UI v5
- 国際化 : next-intl
- データ取得 : SPARQLクエリ (Odeuropa SPARQLエンドポイント)
- 言語 : TypeScript
- ホスティング : 静的サイト生成（SSG）
主な機能#
1. 香り検索 (/odeuropa-sources)#
アプリケーションの中核となる機能で、Odeuropaプロジェクトが収集した香りの知覚イベント（smell perception events）を検索・閲覧できます。
主な特徴：
- 複雑なSPARQLクエリによるデータ取得
- 香り放出イベント（emission）、香りオブジェクト、ソース（絵画・文学作品など）、テキスト断片を結合
- CRMベースのオントロジー（
ecrm:P67_refers_to, od:F1_generatedなど）を活用
- 多軸フィルタリング
- SKOS語彙による香りの源でフィルタ（
?xパラメータ） - ソースタイプフィルタ（視覚的アイテム
E36_Visual_Item / 言語オブジェクト E33_Linguistic_Object）
- リッチな情報表示
- 香りのラベル、ソース情報（タイトル、画像、URI）
- テキスト断片の引用
- 嗅覚体験の質的情報（Olfactory Experience）
- ページネーション - 20件ずつの効率的な表示
SPARQLクエリ例：
2. 香り詳細ページ (/odeuropa-sources/item)#
個別の香りに関する詳細情報を表示するページです。
表示情報：
- 基本情報
- 香りのURI、ラベル
- Wikidataへのリンク（
owl:sameAs） - 香りの源（smell source）
- 関連するソース
- 複数のソース（絵画、文学作品など）を一覧表示
- 各ソースの画像、タイトル、URI
- テキスト断片の引用
- 嗅覚体験の詳細情報
- メタデータ
- 時間情報（
time:hasTime） - 著者、作成日、言語
実装のポイント：
3. コンセプト一覧 (/concepts)#
SKOS Top Conceptsを一覧表示し、香りの語彙体系の全体像を把握できます。
主な特徴：
- SKOS Top Conceptsのみを表示（
skos:topConceptOf） - 画像、代替ラベル、Wikidataリンクなどのメタデータ表示
- 子コンセプト数の表示
- 階層ツリーへの遷移ボタン
- アルファベット順でのソート
4. 階層ツリー (/hierarchy)#
香りの源の階層構造を対話的に探索できます。
主な特徴：
- 動的な階層構造の可視化
- 遅延読み込みによる効率的なデータ取得
?top=URIパラメータによる柔軟なルート指定- レベル別の色分け
- 各ノードから香り検索へのリンク
5. コレクション (/collections)#
SKOS Collectionsを表示し、テーマ別にグループ化された香りの源を閲覧できます。
主な特徴：
- SKOS Collectionsの一覧表示
- メンバー数の表示
- コレクションメンバーの検索
Odeuropaのデータ構造とSPARQL#
データモデルの概要#
Odeuropaプロジェクトは、CIDOC-CRM（Conceptual Reference Model）を拡張した独自のオントロジー（Odeuropa Data Model）を使用しています。主要なエンティティと関係性は以下の通りです：
1. 香りのイベントモデル#
2. ソースとテキスト断片の関係#
3. 嗅覚体験（Olfactory Experience）#
使用している主な語彙とプレフィックス#
主要な語彙の説明：
| プレフィックス | 用途 |
|---|
od: | Odeuropa独自のオントロジー（香り放出、香り生成など） |
ecrm: | CIDOC-CRM（文化遺産のメタデータ標準） |
skos: | SKOS（知識組織システム、香りの源の分類） |
schem: | Schema.org（画像、著者、日付などの基本メタデータ） |
time: | OWL-Time（時間情報） |
owl: | OWL（Wikidataなどへの同一性リンク） |
SPARQLクエリの実装#
1. 香り検索クエリの実装#
香り検索機能では、複数のエンティティを横断する複雑なクエリを実行します。
基本的なクエリ構造#
フィルタリングの実装#
SKOS語彙によるフィルタ（?xパラメータ）：
skos:broader* はプロパティパスで、階層的な関係を再帰的にたどります。これにより「食べ物（Food）」を指定すると、「パン」「肉」などの子孫概念も含めて検索できます。
ソースタイプによるフィルタ：
パフォーマンスの考慮#
初期実装ではGROUP_CONCATを使用してデータを集約していましたが、パフォーマンス問題によりタイムアウトが発生しました。現在はシンプルなクエリを使用し、クライアント側でデータを処理しています：
2. 階層的な関係の取得#
SKOS語彙の階層構造を取得するクエリです。Odeuropaのデータでは、概念間の階層関係が複数の方法で表現されています：
skos:broader - 子から親への参照skos:narrower - 親から子への参照skos:topConceptOf - トップコンセプトの宣言
これらすべてに対応するため、UNIONを使用しています：
0
多言語対応#
SKOSのラベルは言語タグ付きで格納されているため、クライアント側で適切な言語を選択します：
1
パフォーマンス最適化#
1. 語彙プレフィックスによるフィルタリング#
全体のデータセットから必要なデータのみを取得するため、FILTER(STRSTARTS(...))を使用：
2
2. 遅延読み込み（Lazy Loading）#
階層ツリーでは、初回表示時にトップレベルのみを取得し、ユーザーがノードを展開したときに初めて子ノードを取得します：
3
3. クエリの事前表示#
ユーザーがSPARQLクエリを確認できるよう、結果が返る前からクエリを表示します：
4
UIとUX#
Material-UIによるモダンなデザイン#
- カード型レイアウトによる視認性の向上
- ホバーエフェクトとトランジション
- レスポンシブデザイン（Grid / Flexbox）
5
階層構造の可視化#
- 展開/折りたたみ可能なツリー構造
- レベルごとの色分け
- 子コンセプト数の表示
6
国際化（i18n）#
next-intlを使用して英語・日本語に対応：
7
翻訳ファイルの構造：
8
ルーティングとナビゲーション#
動的パラメータによる柔軟な表示#
階層ツリーページでは、URLパラメータで起点となるコンセプトを指定可能：
9
i18nルーティングの考慮#
ロケール対応のルーティングには@/i18n/routingのuseRouterを使用：
0
データモデル#
TypeScript型定義#
1
SPARQLレスポンスの処理#
複数行にわたる同一コンセプトのデータをマージ：
2
今後の展望#
検索機能の拡張
可視化の強化
- ネットワークグラフ
- タイムライン表示
- 地理的分布マップ
データの充実
- 他のSPARQLエンドポイントとの連携
- Linked Open Dataの活用
- ユーザー生成コンテンツ
まとめ#
本プロジェクトでは、SKOS語彙とSPARQLを活用することで、複雑な階層構造を持つ香りのデータを効果的に可視化しました。セマンティックWebの標準技術を採用することで：
- データの相互運用性が向上
- 拡張性の高いアーキテクチャを実現
- 多言語対応が容易に
今後も、ユーザビリティの向上とデータの充実を図りながら、香りの歴史研究に貢献するプラットフォームを目指します。
リンク#
本記事は Claude Code によって生成されました。