畜産産業において餌の成分は，生産量に密接な関連があるため，餌の選択や配合などの関連作業が重要視されている．国内外には様々な餌の成分表があり，それぞれ独自の名称や基準で作成されている．そのため，複数の成分データの利用や餌の管理において一貫性のある管理が困難である．本研究では，ウシ用飼料名のためのオントロジーを構築し，飼料名の標準語彙として可能性を考察する．

感染力の強い感染症に罹患した患者が生じた際，公衆衛生当局は，患者の健康状態や移動等の情報を開示し，社会に注意喚起することがある．著者らは，この患者の移動情報を構造化し，Patient Locational Open Data (PLOD)として公開し，患者との感染リスクの把握に応用することを提案してきた．この移動情報に加えて，移動先となる場所ごとの性質や感染リスクを高める要素について定性的な情報が記述されていれば，感染リスクの自動的な評価が可能となる．しかし，場所ごとにどのような感染リスクがあるかという知識は整理されていない．また，患者側の聞き取り調査で得られる移動に関する用語の統制もされていなかった．そこで本稿では，現在感染拡大している新型コロナウイルス感染症(COVID-19)を対象として，場所に関する潜在的な感染リスクを定義したオントロジーを提案する．まず，これまでのPLODの取り組みを紹介する．その上で，その機能をさらに強化する感染リスクオントロジーを示し，実運用に向けたシナリオの検討と考察を行う．

本研究では、ドメインオントロジーの構築支援を目指して、公共の大規模Linked Open Data(LOD)の１つであるWikidataから、対象となるドメイン概念を抽出する方法論を提案する。 提案手法では、対象ドメインに関する検索エンティティを与えて、共通する上位エンティティの出現回数、及びそれらパス関係の連鎖をもとにしてグラフ解析を行うことで、ドメイン概念のis-a階層を得る。 今回、同手法を応用したWikidataからのクラス階層抽出の事例として、高分子材料に関する新規のドメインオントロジーの構築について概説する。

グラフニューラルネットワークによるリンク予測を用いて、RDFで作成されたナレッジグラフを検索するシステムを提案する。検索言語として、SPARQLのグラフパターンマッチングにリンク予測を用いることができる拡張言語をもちいる。