文献データベース

小野寺夏生

文献デ}タベースとは，学術雑誌や技術雑誌に掲載された論文や解説等の記事をはじめ，かめたと言われるが，雑誌の数が増えるにしたがレポー

い，このようなことは到底不可能になった.二次

ト，会議発表論文，学位論文，特許情報といった資料は，文献調査に関する研究者の負担を少しで文献情報を，コンビュータ可読の形に編集し，公も軽減するために，学術雑誌の主な出版元である

共の利用のために供せられた情報ファイルを指学協会によって，す.この種のデータベースは，少なくとも科学技になったものである.

19世紀後半頃から作られるよう術の分野においては，今日;最も普及しているタイ

当初化学分野の学協会から始まった二次資料のプのものであり，内外のいろいろなサービス機関

刊行は，次第に全分野に拡大し，作成者も学協会

を通して広く利用されている.最近ではその利用のみならず，政府やその関係機関，民間出版社，形態も，利用者がオフィスの机上で，コンピ品ー専門の情報サーピス機関等多様になった.

タと対話しながら必要な文献を探すというオンラに，科学技術雑誌と二次資料の増加の様子を示す

イン検索が主流となっている.

が，いずれも，大体!日年で倍増するというベース

図 i

本稿では，文献データベースがこのように発展の指数関数曲線にしたがう.また，雑誌数が 300した経緯を概観した後，データベースの構成や検を越えた頃にはじめて二次資料が現われている

索の技術面について主に解説することにしたい.

1. 文献データベースの成立

が，この二次資料がやはり 300 程度に達した今世紀半ばに，次に述べるその機械化が始まったことは興味深い.

1.1 二次資料の出版
文献デ}タベースの起源は，ある分野の文献を何らかの分類や主題索引にしたがって配列し，定期的に出版する抄録誌や索引誌(これらの出版物
を二次資料という. )である.

1.
2 二次資料の機械化一一文献データベースの麗生

1960年前後のコンビュータの第 1 次普及期に，折からの文献情報の激増に対処するため，主要な

かつて，質量保存の法則を発見したラヴォアジ

二次資料の編集処理の機械化が進み，その過程で，ェは，その考えが彼の独創であることを，それま印刷物とほぼ同内容の機械可読型のファイル(通でに出版されたすべての学術雑誌に目を通して確

常は磁気テープ)が作られるようになった.機械
可読ファイルは，従来の印刷物にくらべて，情報

おのでら

なつお

2
1
4(
3
6
)

日本科学技術情報センターの検索にきわめて便利な側面をもつため，二次資© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ

に採り入れられ.

雑1-1，∞0 ， 000~t

1970年代にまず米国で，少し遅れて欧州や日本でその普及が進む.今や，印刷体の数の二次資料やパッチ検索に代って，オンライン検100 ，∞o

索が文献データベース流通の主役院なりつつある.オンライン検索の普及の要因としては，次の2 点が最も本質的であろう.
①遠隔の地から即時に情報が入手できること.

②

いったん質問を入れたらあとは機械にまかせっ放しというパッチ検索と異なり，システ
ムからの回答に応じて利用者が質問を修正し得ること.すなわち man.司 machine の会話型検索であること.

パッチ→オンラインという変化とほぼ並行し
2000
司令

図 1

1
t

雑誌数および抄録誌数の成長て，検索のパターンの面からも進歩が見られた.
当初は，コンピ且ータの処理速度や記憶装置の容

出典: D. プライス著島尾永康訳:科学の量の関係から，定期的に最近の文献だけを検索す

科学，科学情報，創元社.

るカレント・アウェアネス調査が主であった.こ

1
9
7
0

料の出版社は，この磁気テーフ。を販売したり，みずからが利用者の質問を受付けて機械検索サーピの種の検索サービスを SDI(Selective D
issemiｭnat
io
nofInformation) サービスという.装置スを行なったりし始めた.このように，当初二次の犬型化により，ずっと背の文献まで一挙にサー

資料編集の副産物として生まれた機械可読ファイ

チする遡及調査が可能となり，現在では，このルが，それ自身有力な情報流通媒体となり，これらに文献データベースの名が与えられるのである.

RS(RetrospectiveSearch) サービスが. SOI サーピスと同じかそれ以上に利用されている.

2. 文献データペースのファイル構成

1
.
3 パ.
.
，チ検索からオンライン検索へ

2.
1 データ項目の種類

文献データベースの当初の流通形態は，そのサ

一般的に機械可読ファイルは，同一型式のデーービス機関(主に二次資料作成機関自身)や，そこ

タ構造をもっ多くの論理単位(これを論理 ν コー

から磁気テープを購入した大企業等におけるコンドあるいは単にレコードという. )の繰返しであピュータ・システムにおいて，利用者から集めらる.文献データベースの論理レコードの l つ 1 つれた質問に対し定期的に検索がなされ，回答リス

は，普通は個々の文献に対応する.したがって，

トが利用者に返送されるというものであった.こレコード中の情報要素(これらはデータ要素とかれをパッチ検索という.

データ項目とか呼ばれる. )は，二次資料の個々の1960年代後半以降，コンビュータと通信技術が記事に含まれるデータ要素とおおむね一致する.

結合し，電話回線を介してコンビュータに直結し文献データベースのファイル・イメージを図 2 にた利用者端末からのオンライン利用が実用化され示した.雑誌記事を対象とする典型的な文献デー

た.この技術はたちまちのうちに文献検索の分野

タベースに含まれるデータ項目には，以下のよう1982 年 4 月号

© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

(
3
7
)2
1
5

文献番号 i タイトル N

ワードと同様，検索の際重要な項

著者 N

N

••
.
•
•
E、、

目である.

1

⑬

文献磐号!タイトル 3

3

文章データ

著者 3

d
) 管理的な項目……データベースへ

文献番号 i タイトル 2
著者 2
2
1
タイトル

抄録……記事の概要を記述するの入力年月日，入力の責任者など，

著者 1

主にデータベース作成側の管理に必要な項目である.

図 2

文献データベースのファイル・イメージ

なものがある. (データベースにより種々の変形が2.
2 データ表配の問題
これらのデータ項目中のデータの具体的表記ある. )は，個々のデータベースにより多様であるが，基a) 基本的な項目

本的な問題を 2 ，①

文献番号……データベース中の個々のレコードを識別する番号で，作成機関の何らかの規則により連続的に与えられる.

システムに文献のタイトル

著者名

目として併置するデータベースもある.

⑥⑦⑧

b) 記述の標準化，コード化

雑誌名

雑誌の発行年，巻数，号数，ページ等

l つのデータベースの中でのデータ記述が不雑誌の発行国名

統ーであると，検索面でも通覧面でもきわめて

記事中の図表や引用文献の数あるいはその不便である.著者名を例にとると， Albert E
in‑stein に対して，

出典のタイプ……出典が雑誌，

レポート，

学位論文，特許等の何に当たるかの指示⑩

タイトルなどでは原文を知りたいとともある.このため，両方のタイトルを別データ項

内容@

原文献に記述されている言語をそのまま用いる

し、ヵ"④著者の所属機関， その住所等⑤

タイトル，著者名，所属機関，雑誌名等は，

う問題がある.検索の観点からは後者が望ましb) 書誌的な項目③

a) データ記述の言語

か，ある言語(たとえば英語)に統一するかといより機械的に付与されることが多い.

②

3 あげてみよう.

Albert E
i
n
s
t
e
i
n
A. E
i
n
s
t
e
i
n

記事のタイプ……原著論文かレビューか解

Einstein , Albert

説記事か等の指示

Einstein , A.

c
) 主題指示のための項目

E
i
n
s
t
e
i
nA

⑪

⑫

キ」ワード……その記事の主題を示す言葉

等々の表記が考えられ，どれかに標準化する必やコードであり，検索で最も重要な役割を果要がある.機関名，雑誌名，園名等にもこの問たす項目である.

題があるが，これらのデータでは，コード表記

分類コード……印刷体の二次資料中の記事でこの問題を解決することがよく行なわれる.

は，伺らかの主題分類体系により配列されてキーワード体系いる場合が多い.この項目はその分類を示す

文献の主題と， それを表わす言葉は千差万別

コードで，文献データベースの中では，

2
16 (38)

キー

なので，キーワードの標準化は， b) で、述べた諸© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オベレーションズ・リサーチ

事項よりもっと厄介である.

文献番号

キーワード

検索の際の用語の見落としゃ

語義の解釈の拡がりによる洩 ￨1lA
れを防止するため，キーワー

234 5 678

A 11

D E
B C

ドとして使用してよい用語を。

1

BIO 1 1

G

D

CIO 1

o

1

o0 0 0。。

l1あらかじめ決めておくやり方
E F

を統制語方式という.これらの用語はリストにまとめら

C D

れ，キーワード付与者(イン

G

F

C

デクサー)と検索者を共通のD言葉で結ぶ橋渡し役となる.
このリストを精密化して，各B

用語の示す意味の範囲(スコ

図 3

。

G

o1

回1

。。

巴o

0 0 1

回。

1

回。。

E

1

。

1

1 000 1o1。。

o0 1 0 1。

1 000'00

リニア・ファイル左)とインパーテッド・ファイル(右)ープ)，用語聞の意味関係(従属や関連) ，使用禁止語から使用語への参照等を明示したものをシソーラスと呼ぶ.多くの文

3.

文献データペースの検索

献データベースで独特のシソーラスが開発さ

3.
1 インパーテ・y ド・ファイル

れ，この特徴が，それぞれのデータベースの評

SDI 検索のように，対象とする文献が少量の価の重要なポイントとなっている[ 1J.

場合は，図 2 に示すような文献ファイルを l 件 1

統制語方式の意図するところは，上述の説明

件サーチしても，コンピュータなら大して時聞はでご理解いただけると思うが，この方式には欠かからない.このサーチ法は，抄録誌を 1 ページ

陥もある.最大の難点は，使える言葉が制限さずつ繰って，要求に適合した記事を探すことに相れるため，ある主題を表現する適切なキーワー

当する.しかし，何十万何百万という文献に対しドがない場合が生ずることである.

これを行なうとすると話はちがってくる.

これは特

そこ

に，新しい概念を含んだ文献の記述の際問題にで，抄録誌の末尾のキーワード索引や著者索引かなる.この他，ある特定的な事柄の索引や検索ら適合文献を見つけ出すのと同様なサーチ・パタに不向き，使いこなすにはある程度の熟練が必ーンが，機械検索でも考え出された.

要，等の短所があげられる.

印刷物での索引に相当するのは，機械検索ではこのような見方から，むしろ統制語を排し，

インパーテッド・ファイル(転置ファイル)と呼ば最も適切なキーワードを自由に付与するやり方

れる. (これとの関係で，もとの文献ファイルをリをフリーターム方式という.この方式は，統制

ニア・ファイルあるいはシリアル・ファイルと呼語方式が意図した検索洩れの防止を，用語の統ぶ. )文献し 2 ，……に付与されたキーワード A ，制によってではなく，検索システムの高性能化

B , C ……に関し，により行なおうという考えに立っている.

テッド・フ 7 イルのイメージを図 3 に示す.

両方式の比較については多くの実験報告があるが，必ずしも一方に軍配があげられる状況ではない.現実のデータベースでも，両方式を併用した検索が行なわれる場合が多い.
1982 年 4 月号

リニア・ファイルとイソパー

3.
2 ブール演算によるインパーテヴド・ファ
イルの検索
インパーテッド・ファイルによって，ある主題に関する文献を即座に探し出すことが可能になっ© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

(
3
9
)2
1
7

表 1

プール演算

論蜘 (OR) I 論理積 (AND)

l後

1+1=1
1x1=1
1+0=1
1xO=O
0+1=1
Ox1=0
0+0=0OxO=O

cむ

OR 演算

AND 演算(Sx+Sy=l)

いずれかが真で l双方とも真である
あれば容は真|時に限り答も真eo
NOT 演算(SxXSy=l)
図 4(Sx‑Sy=l)

プール演算の集合図

たが，このファイル構成がいっそう威力を発揮す

次資料の索引を頼りに行なったり，るのは，いくつかの概念を組み合わせた検索におイルで 1 件 1 件当った場合の手順を想定すれば，いてである.

このことはうなずかれるであろう. (一般に，ある

リニア・ファ

たとえば， r アメリカにおける牛肉とトウモロコ

主題概念がある文献に含まれている確率は小さ

シの需要」に関する文献を探したいとする.このい，すなわち，式(1)の S はほとんどの場合 O で質問は，あることに留意されたい. )r アメリカ j ，r 牛肉 j ，r トウモロコシ j ，「需要」の 4 つの概念の組み合わせであり，これらをそれぞれ A( =America) ,B(=beaf) , C(=

3.
3 検索項目もとのリニア・フ 7 イル中に含まれるいろいろ(=demand) と略記すると，次のようcorn) , Dのデータ項目 (2. I 参照)のうち，検索に使用するなブール代数式で表わすことができる.

ためインパーテッド・ファイルに加工するものをSAX(SB+Sc
)XSO

(
1
)

検索項目(または検索キー)という.何を検索項目

ここで SA ， SB 等は，ある文献が A， B，…につにするかはシステム設計者の自由であるが，一般

き真(それらの概念を含んでいる. )ならし偽(そ的傾向は以下のようである.

れらの概念を含んでいない)なら O という値をと

a) そのまま検索項目となるもの

る.

また，

ブール演算子 +(OR 演算子で論理和

キーワード，分類コード，著者名，文献番号をとる)と X(AND 演算子で論理積をとる)は表

は，まずどんな検索システムでも検索項目にな

l のような意味をもっ.この演算の結果，式(1)る.この他，著者の所属機関，雑誌名，発行国，の値が 1 になった文献が，この質問に適合した文

出典や記事のタイプも，検索項目とされること献ということになる.

が多い.

ブール代数で用いられるもう 1 つの演算子であb) 原データを加工・抽出して検索項目とするもの

る NOT 演算子(論理差をとる)をあわせて，演算最もよく行なわれるのは，タイトルや抄録かで得られる集合図を図 4 に示した.
式(1)における A ，ら意味のある単語やフレーズを抽出し，これをB , C , D が，図 3 のよう1 種のキーワードとすることである.すなわに索引されているとした時，インパーテッド・フち，フリーターム方式のキーワードを機械的に

ァイルを用いてどのように検索が行なわれるか

付与するわけである.

を，図 5 で説明する.プール演算は，コンピュー

キーワード，所属機関名，雑誌名等の原データが最も得意とするピット演算であり，インパー

タがフレーズから成る場合，これらから切り出

テッド・ファイルのアイデアにより，この処理がした単語も索引語とすることがある.こうして文献検索に効果的に適用されたことが，文献デー

おけば，雑誌や機関の正式な名前をおぼえていタベースの発展を支えた技術的ポイントであった

なくても，確実な単語の論理積で検索を行なうといっても過言ではない.同じ検索を，印刷体二ことができる.

2
1
8(40)© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オベレーショ γ ズ・リサーチ

。 srト Sc=l の文裁を求める

iB 10￨ C 100 0 0 0 I~

IB+C I0

.
1
J

0

0

!品 C) I0 0

0

0 0I

し答

0

1 0 0 1 1 0 0I J
文書定番号 2 ， 3 ， 5 ， 6 ， 8 が該当、 'E11

AHv》 agg3'

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一

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田和駅叩噌
噌B

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ハυ 一一・

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μ 叩

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一一一世

一一一

一一一ム

i
l i)の結巣と S" の論理械が 1 の文献を求める

文献番号 3 ， 5 ， 6 が該当iii) íi) の結果と SD の論穣績が 1 の文献を求める

i?込町 is
D

。

1

。

1 1 9

。

1

。

1

。

10

0

1

0 0 011

文献番号 3 と 5 が最終回答である

麹 5

SAX(SB 十 Scl XSD の演算過程

この他，データの特殊性に応じ，検索に便利な形にさまざまの加工を行なうことができる.

悪影響を与える別の要閣が存在ーする.それは，文献データベース中のデータ値の度数分布が，ある

3.
4 文献検索における問問点

共通の，処理しにくい統計的特性を示すことであ

文献検索の主役はキーワードであるから，そのる.たとえば，キーワードの出現度数{つまり付問題点も-設にはキーワードの問題に帰着する.

与された記事数}の高い綴にラングをつけたとす2.2 でも述べたように，

るとある概念を示す用語は何通りもありうるし，概念聞の関係も複雑にからまり合っている.したがって，統領!諸方式にせよブ

r 祷自のキーワードまでの累積出現度数

S(r) は，

S(r) エヱ k ln {l十 ar)(2)

9 ーターム方式にせよ，検索したい主題を的確に?こしたがうことが知られている，この翼採は，雑表現する質問式を作るのは容易なことではない.

誌別の掲載記事数 (Bradford の法制)，著者別の先に述べた例にしてもアメリカ J.

発表記事数 (Lotka の法則) ，用語の出現度数

r 牛肉 J.

「トウモロコシム「需要」を示す概念は，それぞ(Zipf の法則)などについて，それぞれ経験的にれが実は複雑なブール代数式であることが多いの見出されたとおり，それら念統ーして説明するモである.

デルも提案されている [2 ].

r アメリカ j は f 米関 j かも知れないし「アメリヵ合衆国」かも知れない.あるデータベ

なぜ式 (2) の形の分布がとり扱いにくいかといースは統制緩方式なので，ドド肉」は「ウシ」とえば，ラ γ クの低い個体(キーワードなり雑誌な「膏肉 J の論理積で表現しなければならないかも

めからの寄与が，対数依存性のためどこまでも知れない. r欝婆j t;こ関係する用語は. r需給関係 j ，

無視できないためである.つまり，ある主騒を示「消費(量 )j などいくらでも考えられよう.

すキーワードのうち，高頻度のもの数個だけを考このような闘難さに加えて，文献検索の効本に慮すれば，十分高い検索効率が保証されるという1982 年 4 月号

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(
41
)2
1
9

ことがないのである.文献検索のそデルにおいては，このような分布特性を常に頭に入れておくことが必要とされる.

える.

c) 近接議サーチ
タイトノレや抄録に“operations

r
e
s
e
a
r
c
h
"

3
.
5 検索性能の向上のための手法とし、う請を含む文献を検索したい時，インパー

上記のような，文献検索の問閥点を克服するたテッド・ファイルが単語単位に作られていれ

め，検索システムではさまざまの工夫がこらされば，るが，代表的なもの宏 2 ，とることになるが，これでは，この 2 つの単語

3 あげてみよう.

“operations" と“research" の論理積をがまったく違った位置にたまたまあったものもa) 用語の統制
これについてはずでに 2.2 で述べた.統1!ifl語

適合として検索することになる.これを訪ぐたに頼る方式tこ欠絡があることは統述のとおりでめ，この 2 語が隣接して{あるいはある指定語

あるが，検索上での長所としては，シソーラス

数以内の範聞で)出現するものだけをとり出す

で欝連づけられている他の用語まで糞鰐式に組とし、う機能を近接語サーチと呼ぶ.

み入れることが容易になることである.たとえd) 用諮問の統計的関連の利用

ばJ トウモロコシ J で検索する際，その上位概

ブール演算は，ある文献がある質問に対して:念の用語である f穀類j で索引されている文献

糞{適合している)か偽{適合していない)である

まで一緒に検索すれば，必要な文献が洩れてしという単純な二分法に立っている.しかし実際まう恐れは減らせるであろう.このような処理は，料用者が考えている主題概念と，鍛々の文を機械的に行なわ殺ることも可能である.

献の鴇の関連震はから O の掲の連続スベクh) 部分一致トルになるであろう.このことな考慮に入れた

たとえば，とにかくコ γ ピ且ータに関する文検索法が，質問に対する各キーワードの関連の獄を探したいという時， r コンビュータ J を語中

強さに応じて，キ…ワードに重み( 1 から O のに含んだキーワードをすべて適合とするという聞の f直言どとる)をつけるやり方である.関連強

検索安部分一致検索という. r コンビ品…タ・グ

度は，キーワードの出現に関する何らかの統計

ラフィックス J.

量によって与えられることが多い.たとえば，r コンビ品ータ・システム J ，「コンビ z ータ犯罪 j 等をともに適合とするのキーワード間の共出現確率(同じ文献に両方のを前方一致， r マイクロコンピ品ータム

f第五世

キーワードが付与されている割合)を持者の掲

代コンビュータ j 号事を適合とするのを後方一の関連強度としたり，最初の費問式で得られた

致，これら両方とさらに h 品コンビ品ータ・

回答文献の中のキーワードの出現確率を計算システム j をも適合とするの安中額一致といし，それにもとづいた重みづけによって紫賂式

う.インパーテッド・ブァイルによる検索では，を修正して再び検索を行なう，といった手法が前方…致は容易なので，多くのシステムで実現

提案されている.これらの方法は，未だ大規模されているが，後方一致やや鰐一致を短時間でシステムで実罵化されていないが，将来有議な処理するには特別の工夫を必饗とする.

方法であろう.

やみくもに部分一致検索をするのではなく，
まず部分一致キーワードのザストを表示させ，

4. おわりにそのやから適切なものだけを潜んで検索すると

現在文献データベ…スは，その作成機関だけでいう手法もある.これなどは，会話型というオなく，専門のサービス業者により盛んに提供されンライ γ 検索の特徴をうまく科F脅した機能といている，データベース・ディスト習ど，..ーターと

2
2
0(42)

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オベレーショ γ ズ・リサーや「

一一一一一一一一一一.町……….山一一圃山一.山.一一……嗣一一一圃一一一山…一.一一一.一一…一一一一.山………一一.町…一…….山……….山一…圃山一岨山.

!

特集に当つて長田洋

i コンピュータで検索や処理が可能なデータの集合体

まず「データベース・サービスの現状 j ではデータ

i あるデータベース (Database) は抄録紙など印刷物
i 副産物として生まれ，あるいは統計処理をはじめとベースに関する概説と現在日本で利用可能なデータベ

Eる大量データの解析のために作成された.今から約ース・サービスが紹介されており，広範な情報収集を行なう擦のガイドプッグとしても有用であろう.

20年前のことである.データベースとして新しい形態「経済デ}タベース j では数値データベースの代表をとった情報は，その後コンピュータ技術と通信技術であるマクロ経済データベースとその高度な計量分析の発達さらに情報産業の振興にともない米闘を中心にモデルと産業連関表の利用などが述べられている.

発展をとげた.特に 70年代に，オンライン検索が可能になると急激な利用増加がもたらされた.
日本では海外の先進国に遅れること 10年，「エネルギー経済のためのデータベース j ではエネ

ノレギー経済の諸問題を研究するために必要な各種デー
1980年にタベースが解説されている.

ICAS と呼ばれる国際コンピュータ通信サービスの

次に企業の財務分析や経営診断に用いられるミクロ開始により，ょうやくデータベースの本格的な利用の経済データベースの例を「財務データベース j でとり時代に突入したといえる.

あげている‘

これらのデータベースには文献抄録を中心とした文以上は OR ワーカーにも比較的なじみやすいデータ

献データベースと統計データなど数値データを主とす

ベースであるが，最近急速な利用増大をみている文献

るファフト・データベースの 2 種類がある.それぞれ

データベースについてその発展の経絡とデータベース

データベースの性格，特質が異なりそれに適した活用の構成，検索方法などを[文献データベース」にてわを心がけねばならない.

かりやすく解説していただいた.

本学会員からも日常の情報収集や分析にデータベー

今後，研究者，企画・調査担当者，管理部門，営業

ス利用の必要性が聞かれ，その効果的な活用法につい部門のスタッフなど職種を問わず，データペースの利ての解説が望まれていた.そのようなニーズに応える

用層も広がるであろう.そして迅速かつ的確な情報収ために本特集は企画された.

集にデータベースを大いに活用すべきであろう.そのために本号が一助となれば幸いである.
おきだひろし旭リサーチセンター面......・・・・・H・H・....・・・・・・・・岨・....・H・ H・-・・・_....・・...回・・・....・M・....田園田園醐......四・...園田園田園掴目輔副・・・・・・園田酬園田醐H・H・星回圃圃醐圃掴・園田園岨岨H・・・・・・・・・圃個目圃・圃園田園」呼ばれるこれら提供業者は，多くのデータベース

表的なシソーラスの各論.

を買い集め，大規模オンライン・システムにより験例を含めた考察)

高度な検索手段を提供している.このような姿に[2J 小野寺夏生:“ Bib 1iostatistics"一情報現象の統計学的説明情報管理

ついては，本特集中の長田氏の論文にゆずりた
い.一般に利用可能な文献データベースは世界に

1982 Edition. Knowledge Industry Publicaｭ
tions , Inc. , 1
9
8
2
[4J E
usidicDatabaseGuide. Learned Informaｭ

献データベースについては，他にくわしい解説がtion , Oxford , 1
9
8
0
[5J

中井浩ほか:講座:データベース，情報管理

Vo 1. 23 , No.I‑12(1980‑81)

参芳文献[1] 稲葉安養子ほか:講座:シソーラス，情報管理

Vo 1. 20, No.I-12(1977-78)(12 回の連載もの.第 1 回は総論，

1982 年 4 月号

10(1979) , 782‑802

DataBases:A D
i
r
e
c
t
o
r
yandDataS
o
u
r
c
e
b
o
o
k
.

で権威あるディレグトリーも出版されている[ 3Jあるので参考にされたい[ラ].

21 ，[3J Williams , M. E
.
(
e
d
.
):Computer‑Readable

1000 のオーダーで存在すると思われ，米国や欧州[4].また，特に著名でわが国で利用度の高い文

11 , 12 回は種々の利用実

2-10 図は代(12 回の連載もの.第 1 回は総論 .2-11 聞は代表的な文献データベースの各論.第 12 回はオ γ ヲイ γ

検索の展望.)© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

(
4
3
)2
2
1