第23回情報メディア学会研究大会発表資料【予稿集】

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第23回情報メディア学会研究大会発表資料

より DDA（Demand Driven Acquisition）を導入

現在の日本の図書館目録がディスカバリー・ツしており，OPAC 上に図書館が未購入の電子書籍ールとしての役割を充分に果たしているかといえの書誌データが表示される15。これらの図書館目ば，残念ながらそうではない。発表者は，日本の録からは，コレクションのリストという側面が失図書館目録には，3 つ目の側面に限っても，少なわれつつある。

くとも以下 4 点の問題があると考えている。

3 点目は，ディスカバリー・ツールとしての側1 点目に，日本の図書館目録は，件名標目から面である。FRBR より前に言われていた図書館目の網羅的検索が困難である。件名は，情報資源を録の 2 つの機能（識別機能と集中機能）も，FRBR主題から漏れなく「発見」するために必要であり，の 4 つの利用者タスク（発見・識別・選択・入手）

タイトルにも目次にも，時には全文の中にも現れも，この側面の域を出るものではない。ディスカない，主題を表す名辞が，主題分析によって付与

バリー・ツールとしての目録は，利用者が目的とされる。複雑な主題も，複数の件名を一定の規則する情報資源にたどり着くことができることを保に従った順序で結合することによって表現され証する。現代の図書館目録では，この側面が他の（事前結合），分類記号よりも主題の特定性が高い側面よりも圧倒的に重視されている。

主題目録法ということになっている（特定記入のこの側面において，近年では「探索」という利原則）17。特定性の高い件名は，類似の主題を持つ用者タスクも重視されている。FRBR 以降の情報資源同士の「識別」にも役立つはずである。

IFLA の標準類は，図書館の目録データを図書館ところが，複数の細目を事前結合した件名標目外のメタデータと連携させることの重要性を強調

は付与が難しい上，OPAC でうまく検索されないしつつ，一方で，あえて図書館目録の高度化を図という難点がある。さらに，CiNii Books などでってきた。それが「関連」の追加であり，「関連」付与されている件名を見ると，分類が決まれば件なしに「探索」機能は果たせない。
「関連」は，利名が決まるような特定的でない件名が数多く付与

用者に，ある情報資源に関係する別の情報資源，されていると言わざるを得ない。

あるいは，ある著者に関係する別の個人や団体を2 点目に，日本の図書館目録の多くは，件名以示すものであり，利用者の当初の目的を超えた情外の標目のコントロールも不完全であり，このこ報資源を提供する。とが，「発見」のみならず「探索」機能の実現をも版本学者である姚伯岳は，FRBR 以降の西洋の阻害している。少なくとも，FRBR の実体「著作」目録の動きは，実用主義を捨て，「関連」を重視すを「探索」する機能を図書館目録に追加するためることで“辨章学術，考鏡源流”に似てきているには，「著作」の典拠データを新たに構築しなけれと述べた16。ある情報資源を，他の情報資源との関ばならない。

係性の中に置いてみせるという行為は，確かに 1

3 点目に，日本の図書館目録の一部においては，つ目の側面を思わせる。尤も，FRBR や後継の一部の情報資源に対する「識別」機能の実現が危

IFLA LRM には目録全体が知識体系の表現であうくなっている。
FRBR の「識別」機能に求められるのは，情報る，という意識までは見られない。
FRBR 以降推進されてきた，図書館の目録デー資源の性質が理解できるだけのデータ（多くの場タを LOD（Linked Open Data）として公開し，合それは標目ではなく記述部分に現れる）を利用

図書館外の世界に使ってもらおうとする動きは，者に与えることと，類似の情報資源との区別がでデータの外部提供という 4 つ目の側面をもたらしきるようにすることである。
NACSIS-CAT は 2020 年より，外部機関作成書たと言えるかもしれないが，ここでは詳述しない。

誌データの活用を念頭に，
NACSIS-CAT で採用す
3. 日本の図書館目録の現状るものとは異なる目録規則で作成された書誌デー

4第23回情報メディア学会研究大会発表資料

タの存在を許容し，さらに同一の情報資源に対す乏しく，様々な情報資源を調査の上で結論を出する複数の書誌データ（並立書誌）の存在を許容しことになるが，この作業は生成 AI にも難しいはた18。同一の情報資源に対して複数の書誌データずである。生成 AI が判断を下す際，明確な出典が存在するならば，それらが同じ情報資源なのか，を挙げることができるのかどうかも疑問である。

別の情報資源なのかを識別するのは利用者というさらに，生成 AI 等の技術によって，FRBR のことになる。本来，ISBN 等の識別子で一意に識「関連」を自動付与できるかどうかは不明である。

別できない情報資源に対しては，それらを識別で手元の情報源から簡単に見つけられる程度の関連きるだけの詳細な記述を提供すべきであるが，今（翻訳と原著など）であれば可能と思われるが，回の決定がそのような前提に立っているとは思わ

一見してわからない「関連」の付与は，その必要れない。

性の判断も含め，難易度が非常に高い。少なくと4 点目に，以上の問題点に関心のある図書館員も，それぞれのデータベースにおいて，利用者のはおそらくきわめて少数である。組織化を専門と「探索」の助けとなりうる「関連」の種類を決定する研究者も減少の一途を辿っている。

するのは人間であろう。
3 点目に関して，体現形に ISBN 等の識別子が4. 生成 AI はこれらの問題を解決できない

付与されていない場合，あるいは付与されていて前章で述べた 4 つの問題点は，生成 AI 等の技もそれが識別に使えない場合に，識別に足るだけのエレメントを選択し記述することは，生成 AI に術を以て解決することが難しいと考えられる。
1 点目の件名標目について，米国国立医学図書は困難であろう。なぜなら，とりわけ特殊コレク館（NLM）は 2021 年に，MEDLINE に収録されションにおいて，識別に足るエレメントは情報資る書誌データへの医学件名標目表（MeSH）によ源ごとに異なり，マニュアル化できないからである件名標目付与の自動化を発表した19。しかし，主る。例えば古典籍では，記述の一部が異なるだけ題が特定分野に限定されない情報資源への，特定で全く異なる資料であることを意味する場合があ性の高い件名標目の自動付与は，実装レベルではり，類似の資料だからといって，同じように記述実現していない。

すればよいというものではない。

主題分析のプロセスは情報資源ごとに異なる判

定型的な情報源からごく一般的なエレメントを断が求められ，言語化しづらく，こうすれば適切転記するだけであれば，生成 AI にも可能と思わな件名が付与できる，というマニュアルは存在しれるが，「発見」や「識別」のためにどのエレメンない。人間が言語化できない作業を生成 AI に学トを取り出すべきなのかを予め決めておくのは人習させるのは困難である。生成 AI はこれまでの間である。目録規則にはエレメントの膨大なリス実例をもとにそれらしい件名を付与するであろう

トがあるが，その目録規則を策定するのも，それが，その付与が適切であるかどうかは（主題によぞれの図書館やデータベースの実情に合わせて，る探索を重視するのであれば）人間が評価せざるその中から自館に必要なエレメントを選択し，適をえない。また，新しい件名標目や，件名標目付用細則を策定するのも人間である。生成 AI には与のルールは人間が策定することになろう。

目録規則や適用細則の提案はできるかもしれない

2 点目に関して，件名標目以外の典拠コントロが，利用者ニーズをふまえた最終判断は下せまい。

ールとは，新しい典拠データを作成する場合でも，4 点目に関して，発表者が問題点として述べた既存の典拠データにリンクする場合でも，2 つの事柄に（同意してくださるかどうかは別として）実体が同じ実体であるか否かの判断を要する。こ関心を寄せてくださる図書館員は，目録についての判断は容易な場合もあれば難しい場合もある。

一定の知識と経験をお持ちのはずであるが，こう難しい場合は，通常，対象情報資源に手がかりがした図書館員は，目録作業への生成 AI の導入で5

第23回情報メディア学会研究大会発表資料さらに減少する可能性がある。てしまえば，状況はさらに悪化する。
現在の目録が既に十全に機能を果たせていない

5. 目録超高度化時代の到来から，あるいは難しいから，人手が足りないから以上に見てきたように，目録作成作業においてといって，それらの機能を切り捨ててしまえば，生成 AI を活用したとしても，難度の高い作業はやがて図書館目録は「発見」も「識別」も保証で人間の手に残るだろう。一方，情報源から決めらきない代物に成り下がる。質の高い目録のないとれたエレメントを転記するだけの作業は自動化さころでは，質の高いパブリックサービスの提供もれるため，目録担当職員はさらに減るであろう。

不可能である。目録によって利用者と情報資源をわずかに残った職員で，高度な判断を迫られる作結びつけるという最低限のサービスを提供できな業を一手に引き受けなければならない。そのよういならば，図書館は居場所提供以外のどのようなな職員をどのように養成していくのかは，今後の価値を利用者に提供できるというのか。

大きな課題である。目録担当になる可能性が少ないからと，司書課程から組織系の科目が削減され

注・文献

本稿では，OpenAI 社が「ChatGPT (GPT-3.5」を一般向けにリリースした 2022 年 11 月 30 日以降を「生成 AI 時代」と定義する。
2 山田米一. 図書館運営の合理化. 私立大学図書館協會会報. 1952, (2)，p. 3-4.
3 記述ユニット・カード方式の導入は，目録作業の「合理化」のために行われた。森耕一. 標目と記述の分離: 目録作業の合理化のために. 図書館界.
1955, 7(6), p. 195-201.
4 図書館情報学ハンドブック. 丸善，1988. p.471によれば，自動分類は 1960 年代初頭から研究が進められてきた。同 p.574 によれば，自動索引の基本的な概念は 1950 年代後半に確立された。
5 Golub, Koraljka. Automated subject indexi
ng: an overview. Cataloging & Classification
Quarterly. 59(8), 2021, p. 702–719.
6 Kilgour, Frederick G. Computerization: theadvent of humanization in the college library. Library Trends. 18(1), 1969, p. 29-36.
7 Davies, Roy; James, Brian. Towards an ex
pert system for cataloguing: some experimen
ts based on AACR2. Program. 18(4), 1984, p.
283-297.
8 Brzustowicz, Richard. From ChatGPT to C
atGPT: the implications of artificial intellige
nce on library cataloging. Information Technology and Libraries. 2023, 42(3), https://doi.org/10.5860/ital.v42i3.16295.
9 Amram, Tess et al. Response to “From Ch
atGPT to CatGPT”. Information Technologyand Libraries. 42(4), 2023, https://doi.org/10.
5860/ital.v42i4.16983. 同号にほか 2 通の反論が掲載されている。
10 OpenAI が 2023 年 11 月 6 日にリリースした GP
Ts では，ユーザが任意の文書やデータを ChatGPTに学習させることができる（学習の程度は不明であるにしても）。Open AI. “ChatGPT release notes”. https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes, (accessed 2024-05-20).
11 木村麻衣子. “和古書・漢籍”. 図書館情報学事
典. 丸善, 2023, p. 378-379.
12 漢籍の四部分類に関しては，完成された分類表が存在しないため，知識体系の表現となりえたものが目録のみである，とも言えるかもしれない。
13 根本彰. アーカイブの思想. みすず書房, 2021,
p. 189-190.
14 例えば，日本女子大学図書館が提供する電子図書館 JWU LibrariE の書誌データは OPAC に掲載されていない。
15古賀理恵子, 藤本優子. DDA を導入して: 電子資源管理部門での取り組みや変化. MediaNet. 2018, (25), p. 5-8, https://www2.lib.keio.ac.jp/publication/medianet/article/pdf/02500050.pdf.
16 姚伯岳. 我国图书馆古籍编目工作存在的问题及建议. 图书情报工作. 2020, 64(10), p. 28-34.
17 山下栄. 特殊記入の原則と限界: 中小図書館における件名標目の特殊化方式について. 仙田正雄
教授古稀記念図書館資料論集. 天理: 仙田正雄教
授古稀記念会, 1970, p. 211-236.
18 これからの学術システム構築検討委員会. “NACSIS-CAT/ILL の軽量化・合理化について（最終まとめ）”. 2018-10-19. https://repository.nii.ac.jp/records/2000919, (参照 2024-05-20).
19 MEDLINE 2022 Initiative: transition to automated indexing. NLM Technical Bulletin.
2021, (443), https://www.nlm.nih.gov/pubs/tec
hbull/nd21/nd21_medline_2022.html, (accessed 2024-05-20).

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