講演 ２「カーリルの図書館 API やシステム連携で広がる可能性」
吉本龍司

氏（株式会社カーリル代表取締役）【講師紹介】
委員長：株式会社カーリルの代表取締役であります
吉本様は、昭和 57 年に岐阜県今の中津川の市生まれで、慶応義塾大学の環境情報学部卒業です。小学生の頃からプログラミングを始め、高校時代の平成
12 年 8 月に有限会社アール・ワイ・システムを設立し、代表取締役を務めるということです。平成24 年 6 月からは日本最大の図書館蔵書検索サイト「カーリル」を運営する株式会社カーリルの代表取締役ということで現在にいたっているという御経歴をお持ちです。今日は、「カーリルの図書館 API
やシステム連携で広がる可能性」ということで御講演をお願いしています。それでは、よろしくお願いします。
講師：カーリルの吉本と申します。最近ですね、図書館で話をさせていただく
ことが増えているのですけど、今日は大変マニアックな話で、自分は非常にわ
くわくして聞いておりました。僕の興味とピッタシで、僕のための会じゃないのかなと思っております。今日は本当に勉強させていただいてありがとうござ
います、という状況です。
カーリルというサービスを運営しております。カーリルとは、いくつかの図
書館をまとめて検索することができるサービスで、全国 6,700 館以上の図書館に対応しています。公共図書館、図書館法に基づく図書館で計算すると 93 パー
セントくらいの図書館に対応しているサービスです。民間企業である株式会社
カーリルという組織で運営をさせていただいています。今から約 5 年前、2010
年 3 月にサービスを開始しました。なので、もうそろそろ 5 年になります。
最初からのコンセプトとして、全ての図書館をつなぐということを考えていました。とにかく、ウェブサービスということなので、日本の図書館が全部探せなかったらサービスとして成立しないというところからスタートいたしました。本を検索して、都道府県ごとのベースラインをこうまとめて簡単に、各図13

書館でどういう貸出状況なのかっていうことをまとめて検索できます。もちろんそのまま OPAC に飛ぶこともできます。
カーリルのウェブサービスは月に 50 万人ぐらいの方にユニークとして使っていただいています。実際 API というもので、いろいろなアプリでもカーリルのデータを使っていただいています。単純にカーリルのウェブサービスっていう
ところで見るとこのくらいの人が使っていただいているというサービスです。
そもそも 2010 年の 1 月、最初にリリースする二か月前になるんですけど、新しいウェブサービスをやりたいねと言う話をしていまして、どんなサービスをこれから作っていこうかというアイディアを出した中に「図書館」というものがありました。それからいろいろ考えまして、2010 年 3 月にカーリルというサービスを開始したわけです。大体 2 か月くらいの期間で、始めた当時が全国の、
特に公共図書館中心に 4,300 館だと思うんですけど、これでもかなりの率を対応した、僕たちの出来るところの限界を対応したというのが 4,300 館でした。
とにかくすべての図書館に対応したいというふうに考えたわけです。実は、これをこれからがっつりやっていくんだって話ではなくて、みんなどうやってこれを使ってくれるんだろうなとか、こういうのが要るとか要らないとかわからないので、まずは出してみようというところからスタートしたわけです。
そうしたところ、実は一番最初に僕たちが感じたのは、IT 関係者の人からす
ごく大きな反響をいただいたということでした。何が反響だったかというのはすごくはっきりしていて、「図書館ってこんなに新しい本があるんだ」って話なわけですね。
幸いウェブとか IT とかやってる方たちは知識を仕事にしていて、本っていうもの自体は比較的親しみはある。ただなかなかアマゾンで本を買っていて図書館に行くことはないですという人が多い中で、「カーリルというサービスを試してみるか。やってみると意外と出てくるね」っていうところがすごく反響を呼びました。正直予想外で、なんとなくこう図書館と IT って、僕たちとしても面白いものをやっているんですけど、こんなに食い付きがいいんだっていうのが最初の印象だったわけです。
その 2010 年の 4 月、API という形でカーリル自体、全国の図書館 OPAC から本の情報、所蔵データを集めて統合的に情報提供していくという仕組みを作ったのですけど、このカーリルの後ろの仕組み、からくりの部分を全て無償で提供しますということを開始しました。カーリルをやっているだけじゃ面白くないと、もっと面白いことをみんなやってよというサービスを開始したわけです。
現在スマートフォンのアプリを「図書館の検索」といった言葉で検索するとたくさん出てきます。図書館の本を検索しますみたいなアプリがいっぱい出てきて、カーリル以外もたくさんあるんですけど、こういったアプリのほとんどが
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カーリルの API を使って図書館の本の情報を提供しているという形になっています。
その 2 年後ですね、2012 年の 6 月に株式会社カーリルを設立しました。実はそれまでも別の会社の一事業、実験的プロジェクトとして取り組んでいたわけ
なんですけど、ウェブサイトをやる会社ではなくて図書館に取り組んでいく会
社というのをとにかく作ろうということで、関わっていたメンバー全員で株式
会社カーリルを設立しました。
【図書館 API の提供】
今日はこれから、図書館 API から共同保存みたいなところで今カーリルが取り組んでいる話、先ほどいろいろと勉強させていただいた総合目録の話に繋がる話、カーリルが何かできることはないだろうかということをお話しさせていただきます。実は答えがあるわけではないですが、こんな技術、ネタがありますという話をいろいろさせていただいて、一緒に考えていくきっかけになればいいなと、逆に思っていることがあれば教えていただけたら、もっと面白いことをいろいろできるのではないかと思います。
これも先ほど説明がありましたが僕自身は岐阜県の中津川市というところに住んでいて、会社も岐阜県中津川市にあります。コンピュータと出会ってかれ
これ 20 年以上経つわけですけれども、図書館という分野においては 5 年生になったので、そろそろだいぶベテランになってきたと僕自身は勝手に思っています。初心者ですとは言えないだろうと、結構詳しいぞと思って、「除籍」とか言えるし、そんな感じです(笑)。
図書館ネットワークの話をどうやっていこうかなといろいろと思い起こして
いくと、最初にカーリルのサービスを始めた時、僕自身「相互貸借」という言
葉を知りませんでした。言葉を知らなかったというだけではなくて、そもそも中津川の図書館に行ったら県立図書館の本が借りられるなんていうことは夢にも思わないわけです。何となくそういうサービスがあることは認識していて、それは県立図書館が本を送ってくれるサービスなんだという認識でした。図書館同士が繋がっているということはそもそもわかってなかった。そういう中でカーリルというサービスを作ったというところが正直なところです。ただです
ね、中津川、車があればどこにでも行けるということなんですね。実際、周りの人にいろいろ聞いてみると、中津川の図書館は本がないので隣の恵那市まで行っていますよ、僕は名古屋市まで行っているんです、みたいな人が結構いる。
車があればどこにでも行けるのだから、自分でどこに本があるか調べることがもっと便利になれば、図書館って活用の幅がもっと広がるんじゃないのかと、
15そんなことを考えながらカーリルというサービスを作りました。だからカーリルというサービスで、「これは横断検索するサービスです」とは実はどこにも言っていません。図書館の本を探すということは、そもそも自分が使える図書館がいっぱいあって、それをまとめて探すということが図書館の本を探すということですよ、というようなそんな思いでサービスの設計をしたということです。
実際、カーリルを最初に作るときにみんながどうやって図書館の本を探しているんだろうかと考えました。本をどこかのウェブサイトで探してきて、ISBNとか本の書名とかを図書館のページにコピペしているという作業を、図書館の利用者もかなりやっているということがわかりました。自分の使える図書館がいっぱいあるとしたら、そこに順番に張り付けていって、ここにあったということを調べる。これを一発で出来たらいいというのが本当に最初の、非常にシンプルなアイディアだったわけです。そういう意味では、自分たちがどんなウェブサービスがあったら図書館をもっと使えるだろうかというところからカーリルが出来てきたということになります。ただ、使い方とか言葉とか画面とかもばらばらで、図書館ごとに使い方を覚えないといけない。これが結構ストレスだなと、利用者目線で作られてないなっていうことを僕は感じたわけですね。
図書館では Web-OPAC に所蔵の有無、もしくは貸出中といった情報を公開していますので、もうデータはウェブに上がっている。だったらそのデータを解析
して、統一的に、もうすべて同じように扱えるような後ろの仕組みがうまく作られれば、新しいウェブサービスでどう料理するかということだけだと考えております。カーリルを始めた当初はアマゾンの本のデータとリアルタイムに各図書館の Web-OPAC から集めた所蔵情報、これを組み合わせるというモデルでサービスをスタートしました。実は図書館の書誌は全く使っていなくて、アマゾンの書誌を使ってそれにその ISBN があるか無いかということを紐づけることで、全体的には速く便利に見える仕掛けが作れているのではないかと考えました。
実はカーリルを始めて最初に「TRC-MARC が」と言われて、MARC ってなんですか、
MARC を買っているとかよくわからない、アマゾンでただで取れるじゃんみたいな話だったわけですが、そういうことをいろいろと図書館の人に勉強させていただきました。そういう中で、今ではアマゾンだけではなくて国立国会図書館
とか、NACSIS とか、洋書で言うと WorldCat、TRC-MARC もブックポータルのデー
タという形で借りていますので、アマゾンにない本を検索してもだいたい出てくるようになりました。これについてはまだまだカーリルにはやることがいっぱいあるのですが、一歩ずつ一歩ずつ進んでいるところになります。
各図書館、今日現在で 2200 の図書館システムが動いていて、そのうえでカーリルに対応しているもので 6700 の図書館の所蔵が管理されていると、これを「スクレイピング」と呼びますが、各図書館がそれぞれに作っているウェブページ
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のデータを解析して同じ形に変換して持ってくる、こういう仕組みを作っています。これをカーリルではカーリルの図書館 API と呼んでいるのですけど、仕組み自体はカーリルで使うのと同時に、無償で誰でも使えるように開放しているというサービスになっています。
【見えてきた次のステップ】
サービスの設計というところを説明していきたいのですけど、大きく、カーリルを始めた時に目指したところとしては、「本を借りるためのパーマリンク」を目指したいと考えました。パーマリンクという言葉にはあまり馴染みがない
かもしれませんが、固有の URL、アドレスのことです。一番イメージをしていた
だき易いのが、本を買うならアマゾンの URL を貼り付けてこの本だよと紹介す
ればいいじゃないですか。ただ、図書館の本を借りるときにこのアドレスを誰かに渡して、ここから本を借りたらとは言いにくい。それは利用者によって、使っている図書館が違うので、図書館によってアドレスが違ってしまうからです。ということで、本を買うならアマゾンなのだけど、借りるならどこっていうところは、サービスとして面白いのではと考えました。紀伊國屋とか hon.jp
とかじゃないんですよ、世の中的には。いくらがんばったって、現状ではアマ
ゾンにリンクするんです。それは今後入れ替わる可能性はあるんですけれど、同じメタに関してパーマリンクって複数いらないわけです。この検索結果見てよってことならグーグルでいいって話です。そのパーマリンクってすごく重要なことだと思います。ここについて、別にカーリルがなにか図書館のなかです
ごく主張していくっていうことではなくて、たとえば NDL がそれに成り得る可能性もあると思いますけども、今、現実的にはかなりそこになっているのかなと思っています。
例えばブクログのほうで下にいくと、カーリルで図書館の貸出状況を見る、みたいなリンクがついていたりとか、その下、国立情報学研究所で図書情報をみるということで、大学と公共みたいな形でも使ってもらっています。メディ
アマーカーという、これも本棚サービスなんですけども、アマゾンでみる楽天
で買う、カーリルで借りる、古書を見る、のように、こういう感じで図書館っていうものをいかにいろんなサービスの中に入れていくかということにカーリ
ルでは取り組んできました。これも TRC ブックポータルなんかでいうと、右下に“図書館で検索”ボタンがもう付いていて、ここに本の情報がでます。これもカーリルの API を使って実現されています。これは本屋さんと言っていいかわからないですけど、一応本屋さんが図書館の本を紹介するっていう、TRC だか
らできるというところもありますけど、こういうこともできるんだというふう
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になります。例えば、CiNii が大学図書館の本を紹介したあとに、下で公共図書館ならカーリルっていう形でリンクをしたり。実際に今、大学の図書館からカーリルに連携する事例っていうのはかなり増えてきています。
この辺をまとめていくと、カーリルのやりたいことというのは、そんなに大きなことは目指していなくて、図書館を使うきっかけを作りたいなと考えているわけです。だいたいの人はグーグルで検索していて、グーグルで検索する時に、何々図書館で検索する人はいないと、通常、何々に調べたいとか、この本っていうのをテレビでやっていたから読みたいとか。そういった検索をしているわけですけれども、それだけではなくて、いろんなサービスだとか、ブログの記事でカーリルを、本を見つけたときに、アマゾンっていうのはだいたいリンク貼られていると思うんですが、ユーザーにとっても便利だから、それ読みたかったから買えるよねって。ただ、それを借りれるよというところとして図書館というところもひとつあるよということで、その本が、近くにあるよということをどう知ることができるのか、図書館というものをまずは発見してもらおうと考えていると、こういうことを目指していきたいなと思っています。
【図書館 API】
それで、カーリルの図書館 API っていうところに、もう一回戻って、いろん
なデータをカーリルは提供しています。１つは、図書館の基本情報。どんな図書館が全国にあって、その図書館がどういう経度・緯度でどういう住所でどういう電話番号でホームページのアドレスどれですかという情報。それと、所蔵データですね。ISBN ごとの、これも実は ISBN しか対応してないわけなんですけ
ども、所蔵データというものを提供しています。これは、全国の 6000 館以上、6700 館の本の所蔵データがすべて同じフォーマットで入手することができるという形になっています。実際 API を呼び出してみると、図書館のデータが APIの形で要は機械可読なのでいろいろ処理できる形で入手できるという形になっています。これと同じように図書館の所蔵データも簡単に手に入るという仕組みになっています。大きい話は、実はここに書誌が含まれていない、ということなんですね。カーリルの API というのは、書誌を提供していないということになります。実際、この API を使っていろんなアプリが出ています。これは本当にごく一部いろんなアプリ、例えば国立国会図書館サーチとかもカーリル API
を使ってもらっていて、ほとんど気づかれないですけど、右上に図書館の設定っていうのがあって、実は公共図書館を選択できます。これはカーリルの API
が後ろで動いていて、実は所蔵データも公共図書館のデータにあわせてだせるという機能が、「ゆにか」に入っていなくても出せる、そういう機能が付いてい18

ます。このブログ記事とかを見ると、「本好き必見！図書館を利用する際に使える６つのアプリ！」とでていて、もはや図書館アプリは競争の時代を迎えていると言えます。カーリルがタダでデータをどんどん提供するので、100 以上の、
実際動いて提供されているアプリができています。これはスマホアプリだけに関してなので、Web サービスだとか、いろんな分野で 1,000 人以上のひとに開発者の登録をして、カーリルのデータを使っていただいています。勝手な自画自賛ですけど、たぶん国立国会図書館よりよっぽど使われている API を提供していると考えています。こんなカーリル API をどうやって提供しているかということを、ちらっと見せてみます。これがカーリルのバックエンドで僕たちが普段カーリルの為に使っている画面です。どういうことを僕たちがやっているかというと、１つは、全国 2,200 のシステムが毎日メンテナンスをされていて、切り替わり、その切り替わった度にプログラムを書き直したりとか、データを修正したりとか、あるいはホームページのアドレスも毎日どんどん変わる。これを図書館からの申請とか通知とか一切なく、いかに正確な情報を提供できる
かということに日々努力している状況です。もう１つはですね、ここで例えばレファ協のデータと郵便番号が違うとか、国立国会図書館が作っている ISIL（アイシル）のデータで廃番扱いになっていますよとかでているんですが、こうやっていろんな機関が作っている他の図書館のデータベースと自動的にマッチン
グして、例えば、閉館したよとか移転したよとか、住所が違うよっていうことを自動的に検出するといったこともやっています。実際それだけではなくて、カーリルを使っていると「エラー」ってでることがあると思うのですが、このエラーの率が異常だっていうケースを検出して、何かシステムが変わったんじ
ゃないかということも自動的に認知できて管理できるという仕組みを作っています。ここで、所蔵場所というものが図書館システムによって分館扱いだった
りＢＭだったりいろいろと登録していると思うのですが、こういったものが日々登録名称を変えたり、短縮名だとわかりにくいので長くしようといって変わるわけですけども、変えた瞬間に、たぶん数分後にはこの画面に拾います。
そうすると、うちのほうで、この何々分館っていうのはこの図書館 ID でこの ISILの番号を持っていてということをもう一度紐付けし直す、という作業を裏で行っているという仕組みになっています。これによって、検索してカーリルで検索したときに、ちゃんと図書館の情報に繋がって所蔵をみることができるということになっています。こういったいろんな管理をしているのですけど、こういったものも、今全部 API で結果提供されているというサービスです。
ここから先はですね、勝手に想い描いていることなんですけれど、カーリルの所蔵データというのは ISBN に紐付いた所蔵がある・ないだけでなくて、貸出中とか予約中とか、Web-OPAC に載っているデータになります。これも全部同じ
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形にしています。例えば図書館によって予約中の表現はみんな違います。あと、在庫ありという状況も「在庫あり」って書いてあったり、「在」であったりと、配架中の文字の標記すら５種類くらいある。そういったものをカーリルのなか
では、貸出中、予約中とか貸出可というように、同じ表現に全部変換をしています。こういったことによって、全国の貸出率を見るとかいうことが簡単にできるようになってきました。例えば出版社が、全国でどういうふうに自分たちの本が読まれているんだろうかということを確認するために使っていると聞きました。それによって全国で自社の本がどれくらい売れるのかであったりとか、こういうジャンルの本を出すとどれくらい売れるのかみたいなことを予測した
りとか、あるいは、それをもって営業に行っているという話でした。こういったところに使うといいのではないかという話もしています。
もう１つはですね、図書館で使えないかということにもカーリル積極的に取り組んでいきたいと思っているわけです。これまでも、図書館システムの会社はたくさんあったと思うのですが、彼らは図書館を客として、基本的には図書館に向けてシステムを売る商売をしていたかと思います。ですが、少なくともカーリルにはそのつもりはさらさらないと考えています。図書館にシステムを売ることにはそんなに興味はなくて、カーリルというのは図書館サービスをやっているのだということを社内でもよく聞きます。本が見つかるということは図書館サービスの一部であって、本来もしかしたら図書館がやる仕事かもしれませんが、これは私たちが責任を持ってやっていこうじゃないかと、それぐらいの責任を持ってやっていきたいよねという話は常々社内でしているところです。なので、図書館はたぶんパートナーであって、図書館サービスを共にやっていく立場で、そのように考えると、例えば除籍の支援や、先程の共同保存のような話は実はカーリルにとってすごくメリットがある話なんですね。つまり、カーリルを使って見つかる可能性が上がるということは、図書館サービスそのものがとても良くなって、やはりユーザーが図書館を信頼してくれるひとつの大きなきっかけになるのではないかと期待をしているというところです。実際、出版社などでカーリルをどのように使えるかということで、今試作のシステム
をいろいろと作っています。カーリルだと、今は都道府県ごとでしか見えないのですけど、全国ではどうなっているのかという情報が約１～２分で見られるというところまでできています。例えば『1Q84』が全国で 25,000 冊あって、そのタイミングで 58％が貸出中です、というような、いわゆる資料の状態を含めたものが見えるようになってきています。そして、どんなところに買われているのかということも、実はここを見ると、公民館図書室がかなり買っている、
こういうことがわかってきます。これも勝手に言っているという段階ですが、選書づくり、分類みたいなところにも興味があります。今、多摩地区で除籍を20

最適化できないかというところも共同研究していますので、今から少し見てみたいと思います。データ分析で除籍を支援したいと考えています。これはまさに今話があった大先輩の埼玉の ISBN 総合目録などもかなり見させていただいている訳ですが、東京都においても 10 年ぐらい前までは東京都の目録をやっていたと伺っています。ただそれが無くなってから、基本的にはみんな勝手に本を捨てていて、実際には、やっているところはちゃんと周りの所蔵を見たりとか、
都立図書館の所蔵を見て捨てているところもあれば、何もせずに捨てているところもありますというようなことが、いろいろアンケートなどでわかってきた
りしています。
そういうなかで、なかなか前に進んでいかないと相談を受けまして、カーリ
ルの技術を使ったら出来るのではないかということもやってみました。やった
ことはすごく単純です。国立国会図書館と NII の和書、これを合計すると 180
万冊ぐらいになるようなのですが、それを多摩地区のすべての図書館 30 館、30
自治体ぐらいあると思うのですが、総当たりしようということを今進めています。これができると、1990 年に出版された本のラスト１，２になっている割合
はどれくらいなのかみたいなことがわかるようになりました。これがひとつ特徴的なのは、図書館から一切データ提供を受けていないという点です。図書館はノータッチ、図書館は一切作業をしていない。カーリルをぽちっとやっただ
けで出来たという状況です。こういうことができると、データを自分たちで集めて図書館は公開だけをすればいいということになります。使う人は自由ということで、例えば、別の自治体の情報はいくらでも引っ張って来られる訳ですね。埼玉じゃない自治体の情報でも使うことができます。
これからどうやって自分たちで考えていくかということと、図書館がどれだ
けオープンに開放していくんだというところを考えていくか次第でもありますが、今まで大きいところにまかせておけばいいという仕組みがいろいろあったのだと僕自身は感じているわけなのですが、ここまで来ると、もはや誰でもできるようになっていく。みんなで寄らなくても、１館がやりたいと思えばできるぐらいのレベルの話になるんじゃないかと期待しています。
先程のツールのところで今議論を進めていて、例えばバーコードを読んで除籍のただラスト１，２を見る目的で話をしているんですけど、バーコードを読んで調べたいとか、除籍候補のエクセルデータに他館の所蔵数を追加したようなデータに変換してくれないかとか、システム会社とデータ形式について調整したくないとか、こういう話をいろいろと議論しています。そういうなかで、多摩地区のトライアルというか共同研究のなかで図書館に提供していこうというところで取り組んでいるのは、とにかく、どんなデータ形式でも Web でアップロードすれば他館でこれを何冊持っているのかというのがついて返ってくる
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みたいなことができないかというような話をしています。
この辺はまとめになるのかもしれませんが、オープンデータというのは結構重要と考えていて、今まで共同利用していきましょうという話はいろいろあったのですが、なかなか進みませんでした。ニーズもそれぞれで、足並み揃えるのもなかなか難しいということでした。ただ、もう図書館では Web-OPAC でデータを公開しているので、オープンにするということは実はやっているというところで、みんなでいろいろ考えていこうよというのは、みんなでもできるし、ひとりでもできるし、どんな組み合わせでもできるのではないか、そんなことを考えていったりするわけです。
【ビッグデータ】
こういう話の基盤になる部分というのが、最近よく聞くかと思いますが、ビッグデータという話があります。例えば、カーリルが提供する所蔵情報、本があるかないかという情報は、１分間に約 1000 冊分カーリルを通過しています。
これは、図書館に取りに行って、ユーザーに渡している、あり、ない、ないっ
ていう情報を冊数でみていると、１分間に 1000 冊流れてきます。この 1000 冊のうちの、実は７割ぐらいがカーリルの Web からの利用、残りの３割ぐらいがユーザーの作ったアプリの利用です。いろいろな使われ方をしていることを考えると、１日に 150 万冊ぐらいのデータが動いています。年間にすると 5 億冊ぐらいのデータが動いていると。これがデイリーの規模です。それに比べて、日本の公共図書館の蔵書っていうのは、日図協のデータを見ると 4 億冊ぐらいあるらしいです。一方で、カーリルの通過している 150 万冊のデータをユニー
クの ISBN にすると何冊ぐらいあるのだろうというのを調べてみました。そうしたら、ニーズがあった本というのは 10 万冊ぐらい。一方で、世の中にある本っていうのが和書だけで、180 万冊。何となくデータ的にいろいろ見えてきたぞと、
こういう状況があります。カーリル対応システムが 2000 あると仮定して、180
万冊とると、36 億件。あるいはこれを図書館の数になおして、6700 館の 180 万冊分、あるない、総組み合わせ、総当たりの情報ですので 120 億件のデータをもってくれば、ざっくり日本の全国の総合目録ができるということになります。
今まで、こういう大規模なデータを処理するためには、それを処理するだけのコンピュータが必要でした。それが、なかなか始められない要因だったわけなのですけど、いろいろ技術が進歩して、みんながクラウドに載るようになったことで、例えば、3000 台のコンピュータを 10 秒借りるみたいなレンタルが今可能になってきました。この技術を使うと、単純に 1 台だと 24 時間かかる処理っていうのを 10 秒でできるようになって、何かできることが広がったぞという
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のが今のビッグデータの基本的な議論です。ではこれにどれくらいお金がかかるのというと、１台のコンピュータを 8 時間借りるのと同じなんですね。秒数に直して考えると、正しいかわかりませんが、3000 台のコンピュータを 10 秒借
りるってことと 1 台のコンピュータを 8 時間借りるのは一緒なので、サーバを一か月借りると 1,000 円とかいっているので、だいたいこれにかかるコストが見えてきて、基本的にはとても安いという訳です。こういうことができるようになったことで、この 3000 台を 3 万台にしようがコストは変わらない状況になりました。
今どのようなビッグデータの技術になっているかというと、やる処理の量に合わせて台数が決まって、秒数は一緒という合わせ方がされているシステムが増えてきています。どんな難しいことをいっても、とにかく 2 秒で終わると。
ただ、コストが違うだけだよと。というのは、台数が変わるので、大変処理量の多いことをやるために 10 万台のコンピュータを 3 秒借りると、そういうことができるようになってきたということです。今はこういうところで、カーリルのデータをいろいろと解析で使っています。
まだまだこういったものは始まったばかりでごくごく一部ですが、この多摩地区のデータ収集というのが入っているので、さっき言ったようにかなり量が多いです。昨日 1 日でカーリルを流れた冊数っていうのが 470 万件。その前の日が 390 万件というような形で、このデータがずっと整理されて、蓄積されるっていうことが技術的に可能になってきました。これの活用はカーリルのサー
ビス上では全然できていません。唯一使っているのは運用の管理のためです。
過去にどういう所蔵があったのかというところの変化を見ることで、そのデー
タがちゃんと出なくなったとか、例えば、ここで佐用町三日月文化センター図
書室が 30 日で 232 冊あったのに過去 5 日間で 1 冊もないといったことを検出して、これはおかしい、この図書館は閉館になっているのではないかといったことを検出したりと、このレベルですが、今活用が始まっています。こういった
ちょっとしたことですけど、いままでこういうことをやろうとすると結構大変でした。データ量が多すぎて、その中から、こういう小さな話を見つけ出すのがなかなか大変でした。こういった処理をするために、1 回あたり 2 円とか 3 円
とか払えばいいという話になったので、全然問題なく使えてしまう。そういう時代になってきました。ちなみに、グーグルのこういった分析サービスの値段
が 1 テラバイトで 5 ドルという単価になっていて、NDL のデータは 2 ギガにもならないので、0.0003 円くらいで処理できるということですね。そもそも図書館のデータなんてビッグデータではないということになってきているという現状があります。ちょっとこういろいろとサーチをしながら、妄想していたということになります。
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今ある、総合目録、ISBN 総合目録とカーリルの API を組み合わせたら何ができるんだろうかというのは、そこで書いていたのでは十分ではないかもしれな
いですけども、何となく流れが作られていたような気がするので、こう考えてみました。１つはですね、先程紹介のあった総合目録のデメリットが解決できるということです。さっきの総当たりのときに実はすごく有効だなと感じました。実は総合目録があれば本当にすべてを総当たりする必要がなくて、まず、
どんなデータでもあるものだけ総当たりすることができます。これによって、最新の状態っていうのに塗り替えることができるということが、実はかなりリ
アルタイムにできるのではないかということを考え、感じました。そういう意
味では、事前作業というのを無くすというところまではいかなくても、最小限にする、もしくは２年に１回データが来ればよいといったことができる可能性もあるかもしれません。なぜかというと、１回動き始めたらかなり自動化できるということです。例えば、所蔵が少なくなっているものに関しては、一か月に 1 回 OPAC の上で見ましょう、あるいは、潤沢にあるものに関しては、そんなに重要ではないので、三か月に 1 回見ましょうといったことで、図書館にデー
タを見に行く回数を戦略的に減らすことによって、どんどんコストダウンすることが出来そうだと考えられます。
いろいろ出来そうなことはありますが、一番いいのは、総当たりしなくていいということで、その後の差分というのは実は簡単なんですね。新しい本のデータを年間に出ている本の数 8 万冊とか多くて 10 万冊なので、それをもう 1 回
入れなおせばいいだけで、実は最初の 200 万冊を作るのがなかなか大変なんだ
けど、そこは実はすぐできてしまうのではないかと考えられるのです。ということで、組み合わせて適度に ISBN もちゃんと集める仕組みができると相乗効果
でコストダウンできて最新でという、ある程度制約はあるんですけども、そのなかでどうしたらベターかという話がいろいろ考えられるんじゃないかということを思ったりしました。
ただ、問題になっているのは、ISBN が無い本への対応だろうなということを思っています。実はカーリルも始めた当初から ISBN の無い本が探せないということを常に言われていて、いろいろ努力はして、カーリルローカルみたいな仕組みも作ったりはしているのですが、まだ探せていないものがあり、実は全然満足していない訳です。そこに横断検索モデルの限界というものがかなりある
んだろうなと感じます。
一方で、大半のものは ISBN があってみんなが探したい情報というのは完結してしまっているというところもあるとも感じます。それで、なかなか進まないというところがあります。ここに関して、いろいろな方向からアプローチはしているのですが、最近始めた別のプロジェクトでちょっと近いものがありまし24

た。それは電子書籍に関してで、最近全国的にいろいろなところで図書館が電子書籍サービスというのを始めていますけれども、このサービスは書誌データ
がばらばらになってしまっていて、底本の情報がちゃんと無かったり、あるいは、図書館の検索とうまく連動できていなかったりと、いろいろな問題があります。カーリルで検索したときにも、紙の本はちゃんと出るんだけど、電子書籍については ISBN もなく、なかなかうまく探せないという状況があります。ですので、まだ正直数が少ないこともあって、すべての書誌をカーリルで解析して同定をするという作業を今やっています。どういう仕組みになっているかというと、ここに、各図書館の電子書籍サービスごとの所蔵数と種類っていうのがでています。副産物としてどういう出版社が入っているかとか、そういったデータも明らかになってきたわけなんですけども、同定作業というのをしますと、上にある書名に対してこれが ISBN じゃないのかという候補を出して、紐付けていくという作業になってきます。実はこの仕組みも一切図書館とのやりとりはしていなくて、僕たちが勝手に図書館の作った書誌の上に目録をさらに作っているという状況です。こういった仕組み、ISBN の無い各図書館の書誌をやっていく仕組みというのが出来ると ISBN の無い本についても割と正確な同定が行えるのではないかと思います。
こういったものを進めていく、こういった作業を図書館でやるというのはたぶん困難だろうなというふうに感じる訳ですが、こういったところを、例えば図書館の経験がある方など、いろんな立場の人で分担してやっていくことで、面白い仕組みってできるんじゃないかなと感じます。この紐付先って例えば国立国会図書館の書誌であったり、そういうものに張り付けていけば、おのずと
国会図書館に無い本っていうものが見えてくる。そういったものを、図書館の外側、図書館システムと離れたところで作っていくことで、図書館にとってもシステム更新をしたりとか、そういったときもあまり考えなくてよくなると思います。いろいろ難しい仕組みを作ってしまうと、システムリニューアルなどのときに、どんどん大変になってしまうと。そういうのを、なるべく粗い結合をしながら作っていく、つながっていく仕組みというのが、これから求められていくんじゃないかなということを感じています。この辺をカーリルとしては
是非全国のユニークな本、ここにしかない本っていうのがちゃんと検索で引っかかるようにしたいというところを考えていまして、このあたりについては、
図書館と一緒にやっていくということが必要不可欠なんだろうとも感じています。ただ、図書館に一方的に負担を求めるという話ではなくて、みんなで分担しながらいい方向に、ベストな方向に、ベターな方向に行けるやり方があるのではないかなということを感じています。

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【カーリルの目指すもの】
カーリルのやりたいこととはどういうものかというところで、決してですね、
便利にしたいと思っていない、むしろ図書館をもっともっと面倒なものにしていきたいと思っています。これはなぜかというと、先程のビッグデータの話というところとすごく関連していて、実はもうある意味では、カーリルが今持っているデータ、入手できるデータ、もしくはカーリルでなくてもカーリルの APIを使った誰かが頑張れば、いい図書館を作ることができるようになっているというところが思い至るわけです。どういうことかというと、例えば、本の回転率が高いとか、貸出率が多いとかいうところを目標に設定してあげれば、たぶんコンピュータが自動的に今日朝から並べるべき本とか買うべき本とかは全自動でやっていけます。その図書館がいいかどうかは別として、確実に数字が伸びることは自動化できるということは解ってきたと。じゃあ、それでいいのと言われたときに、カーリルとしては、そんなのはもう当たり前と言って、その先に行くことを考えているということです。それは何かというと、正にこういった目録みたいなものを多分図書館が積極的に活用して使っていくというところができないとコンピュータの方がいいという話になる。どうやって運用していくかということについて、多分図書館と一緒にできることがたくさんあるのではないかということを考えています。そういう意味でも図書館をもっともっと面倒なものにして、何か図書館をやるということはいろいろ考えなきゃいけないと、本を一つ買うにも本を一つ捨てるにもいろいろ考えなきゃいけないというところを理解し、それを図書館それぞれで考えるのではなくて、こういったデータを使うことで、他の図書館がどう考えたのかとか、他の図書館の利用者はどういう傾向なのかということを小さい図書館でも分析ができるようになる、つまり、大きな図書館と同じ知見を持てるようになるんじゃないかなと考えています。こういうところにカーリルの API を使ったデータというのがうまく使われる仕組みというのを目指していきたいなと思っています。
カーリルは、「図書館をもっと楽しく」っていうことを、今まで会社設立以来
テーマに掲げてきました。カーリルを最初に始めたときに、第一印象ですね、
案外図書館の人が暗いと感じました。何かこういろいろ出来ないということを言うので、カーリルとしては、出来るんじゃないかということを、ちょっとず
つちょっとずつやってきたと考えています。ただ、まだ出来ていないことがいっぱいあります。実際、ISBN を持っていない地域資料はカーリルはちゃんと探せないし、そんな当たり前のことがまだ 5 年経っても出来ていないということがあります。ただ、元々僕自身も Web の技術、新しいそのベンチャーを立ち上げるみたいな仕事をやってきたので、そういったところ生かしながらですね、
26そういうことをやっていきたいなと思っています。そういう意味では、多分これから図書館といっしょにやっていくことがいっぱいあるなということを考えています。用意してきた話はここまでで、時間的にもいい時間になったと思いますので、一回話を締めたいと思います。

≪質疑≫
講師：図書館でデータ活用していきたいなと思う人はどれくらいいますか？
・・・会場参加者の挙手・・・
講師：半分ぐらい。カーリル、正直この先、どういうビジネスになるかなんて
ほとんど考えていなくて、とにかく図書館が 10 倍、100 倍使われるようになってほしいと思っているのですが、うちは実際の現場を持っていなくてですね、
こんなこと出来るんじゃないかと言っているだけになってしまうので、是非フィールドがあるよという方は声を掛けていただければ、どんどん一緒にやっていきたいなと思っていますので、よろしくお願いします。
質問：鶴ヶ島市の中央図書館藤田と申します。質問なのですが、前半の ISBN 総合目録の間部さんと Web の方の ISBN 総合目録の話を聞いていただいた上で、現在のカーリルで総合目録に替えちゃえばいいのではという感じには思われませんでしたか。
講師：総合目録に替えるというか、何となくですが、カーリルもいろいろやっている結果からそういう総合目録になってきている部分はあるんだろうなと感じています。ただ、たぶんデータをどう使っていくかという切り口によって、たぶん求められるところの思いが違うんだろうなというのがあって、元のデー
タは一緒でいいのかもしれないと考えています。
うちは外に総合目録があるからそのデータ引っ張ってきて使いましょうと考えていますし、逆にそれがないならうちのデータをどうぞといったところがあって、分散的に管理される状況というのがカーリルとしてはすごく望ましいと思っています。
というのは、国立国会図書館が大きい何かを作って運用するモデルというのは有り得ないというふうに思うわけですね。たぶんそれって運用されないし、進化が止まると考えています。カーリルなんかいらないじゃんといって、新しいものが生まれる余地も残したいっていうところがあって、大きな 1 個になるというよりは、カーリルというのは、カーリル自体をどんどん使ってもらうと27

いうことと同時に、要は巨大なものになるというよりは小さなものがいっぱいできるというモデルが私としては面白いなと思っています。そういう中でたぶん被る部分もいろいろあって、共通化して効率化できる部分もたくさんあると思うのですけれど、いろんな組織でいろいろなものが運用されて、それぞれにいろいろなトライアルができるっていう状況をどうやって担保していくかというところが私としてはすごく興味があるところかなと思っています。
カーリルとしては全てオープンでやりたいし、どんな使い方をされてもいいと思っているわけですけども、いろいろな思いがあるところがあって、いろい
ろな運用があっていいのではないかなというところは感じています。ちょっと曖昧な答えにはなってしまうのですけども、いろんな取り組みがされるっていうことがすごく重要で、たぶんすごくいいものがあるので、みんなそれに乗ってしまって考えないというモデルは、私としてはあまり面白くないなと考えます。いろいろな挑戦をする人が出ていける仕組みを作っていきたいなと思っています。
これはどういうことを意味するかというと、是非ですね、埼玉県の ISBN 総合
目録がオープンなデータになってくると全然意味合いが違うと、カーリルはこのデータを使って全国の図書館の本の検索の精度を上げるためにもしかしたら使えるかもしれないということになってくるかなと思っています。そういう意
味では、すごく期待をしています。なんとなくカーリルとの間でそのデータがただ融通されて、馴れ合い的に使われるのは面白くないじゃないかと。これは、カーリルと同じような第三者機関が何か新しいことをしようとしたときに、阻害要因になるというところを僕自身は思っています。なんとなく公共とカーリ
ルとの関係性というのは常にオープンなものとしてやっていきたいなとそうい
うふうに思っています。
質問：埼玉県立浦和図書館の湯川と申します。今日はありがとうございました。
今日のお話とは直接関係ないかもしれないのですが、いただいた資料の中にあるハイカのプロジェクトについて、お伺いしたいのですが、現在の進捗状況と我々が日夜カウンターをやっていて困ってしまう、お客様は検索機に行って自分で調べて自分で資料の位置にたどり着こうと努力をされているんですが、あちこち探して、結局わからなくて、最初から聞けばよかったよねと言いながらカウンターに来て下さる。あちこち回ってしまっているから検索機から見た位置がここだって表示されても、もうわからなくなってしまっていて、自分がいる位置と資料の位置関係っていうのが常に把握できれば最初からあちこちうろ
うろする必要もないというのが、こういったシステムのいいところかなと思っているのですけども。現在のそういった取り組みの状況とかについて教えてい28

ただければと思います。
講師：大変するどい突っ込みありがとうございます。まさにいい質問で、カーリルでやっぱり問い合わせの多いことの一つとして、図書館に行ったけど無かったという話があるんです。図書館に聞いてほしい話なのですけれど、なぜかカーリルに問い合わせが来ることってよくあって、カーリルの情報が間違っているのではないかという問い合わせがあるわけです。意外と聞けないんだなというところと、丁度このハイカは、大学と一緒にやらせていただいているのですが、大学はいろいろ切実みたいで、カウンターでここにあるよと言っても、辿りつけない状況が多いという話をよく聞きます。それは図書館にとって楽というのもあるのですが、案外、利用者にとっては、探しても見つからないから行くのがいやだという話になってくることが多いそうです。グーグルで検索するとそれで Web に出てくるんですけど、図書館に行くと Web では出ていたにも関わらず無くって、期待を裏切られるというところにめげてしまう。そういうのがあって、なんとかしていきたいなということを取り組んでいます。それをやる為にですね、今もたぶん OPAC で配架図を出したりする機能はいろいろあるとは思いますが、カーリルが今取り組んでいるのは、とにかく図書館の配架図のデータを抽象化して全国で同じようなデータ形式で扱えるようにしていきた
いなということをやっています。さらには、それをいわゆる通常のアプリのマップの中で工夫していけば、図書館の配架図が出るという状況をなんとか実現していきたいということで、いろいろなところといま話を進めています。
今の進捗ですが、技術的にはですね、図書館の中で自分の位置がわかる技術というのをかなり進んできていて、この領域はもうアップルやグーグルが最先端で研究を進めている分野になります。こういう技術を使って実証実験を、名古屋大学で進めていまして、今カーリルがやっているのは、いかに図書館で管理が楽になるかということで、一回こうマップを作るのは簡単でいいんですね。
現状図書館では、例えば配架図をエクセルで作ってエクセル配架図で管理されているのがすごく多いと思うのですが、それを Web に飛ばしたりとか Web-OPAC
で見たりとか、PDF にしたりということをいかに効率化できるかという、エディ
タの開発を進めています。
これは、いちおう今名古屋大学では動いているのですが、このモデルはまだ非常に手のかかるレベルで、今もう何館か公共図書館で実証実験をやらせていただく予定ですが、そこでの一番メインの取り組みというのは、いかにデータの管理が継続して図書館に負担なくできるかということです。それがそこで配架を変えた時にちゃんと地図会社のサーバとかに同期されて、当たり前に図書館の本をスマホで探せるという状況を作っていくというところを目指しています。今年、来年ぐらいには自信を持ってこれ使ってみてくださいと言えるとこ29ろまでもっていきたいと思っています。
実はこの配架図に関しては、なるべくタダに近い、もしくはタダで提供した
いと考えています。つまりカーリルのなかで、本の場所まで案内するというところを、図書館の人がちゃんと協力してくれたら、Web-OPAC とか、そういうところでもカーリルの開発した技術をどんどん使ってくださいねというところを進めていきたいと思っていますので、その辺を是非、また 1,2 年後になるかもしれませんが、協力いただけると幸いです。もしくはもっと、早い段階で手間がかかってもいいけどやってみたいというところがあれば、お声掛けいただけ
るととても助かります。がんばっていきたいと思います。
講師：もう一点だけいいですか。補足なのですが、さっきの配架のところで実は一番注目しているのが NDC です。図書館では
NDC の分類で本が置かれていて、この NDCの情報と位置情報がちゃんと紐付くことができると、例えば本屋さんがアプリをもって図書館に行けば、その図書館、本屋さんアプリで本が買うことなどできるようにもなる。つまり利用者は NDC、自分がいる棚がどういうところかという情報がオープンになっていれば、それをどう使うかは自由で、いろんな使い方ができるんじゃないかなと考えています。これによって、図書館という空間自体は、たぶんビジネスという形でも、ユーザー側がなにかしようという形が実現できるのではないかなと感じます。電子書籍も全く一緒ですね。ここに関連した電子書籍がありますという話も NDC というところにどうやって落とし込んでいくか。これができると、世の中のいろんな情報、売っている本もそうですし、電子書籍もそうなんですけども、こういったものを NDC に分類したら便利だよというところの動機付けができるというところで、NDC は今度版が変わるんですが、是非、版が変わったらオープン化してほしいと思っています。今の NDC はライ
センスが明確ではなくて、自由に使えるのかよくわからないので、これ是非オープンにしていきましょうという話をしています。こういうちょっとの広がりというのも、カーリルでやっていきたいことのひとつにあるところです。
質問（司会者）：私から質問なのですが、図書館によって特殊な配架というか、
NDC だけじゃない配架があると思うのですが、そういったものは、図書館ひとつ
ひとつにあって量がものすごいことになっていると思いますが、それにはどう対処しているんでしょうか。
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講師：まさにですね、もう 6 館ぐらい、試しにデータを作ったりしているのですが、いろいろありますね。例えば、上が大人で下が子どもとか、ここは別分類ですとか、いろいろあるので、そういったものをいろいろやらせていただいて、要は毎回壊しながらモデル化しているという状況です。それで、もう一つ重要なのは、今を吸収するだけではなくて、未来にどう変化していくかということをデータ形式に盛り込んでいきたいなと考えて進めています。この次のス
テップというのは、そもそも配架図ってどういうものなのか、ちゃんとみんなで議論しながら共通の形式作っていこうというものだと考えます。多分、図書館においてこれはなかなか難しいのだと思いますが、とりあえずカーリルがこんな形でやっていきませんかというのは提示するので、そこから先は一緒にいろいろやっていきたいなと思っています。まさにその多様性というところがカギになるなと思っています。
カーリルとしては、システムがこうなっているからこういう配架できませんとは絶対言わせたくないと思っています。どういう配架にも、逆に変な配架に挑戦するときにも、挑戦するっておかしいかもしれませんが、うちは NDC やめるんだという時に、多分ハイカみたいな技術がより重要になるだろうなと考えています。それが NDC の分類だとこうだと、ちゃんと別の代替手段が提示できますみたいなことができるのではないかと思っています。
質問（講師・間部氏）：すみません、間部です。いまの配架の話、面白かったのですが、つまり、図書館側が配架のルール、配列規則というかどういう順序で流れているのかということをもしかしたら完全には承知していない図書館もあるかもしれないのですけど、どのように別置をして、どのように並べているのかというルールがカーリル側に伝われば、その完全な配架情報をコンピュータ
上で再現できるということでよろしいのでしょうか。
講師：そういうことです。やっぱり面白くって、名古屋大学で実際やって動かしてみると、案外できないものが出てくる訳ですね。OPAC のデータから場所がわからないってケースがやっぱりかなり出てくる。これがいままで図書館側が聞いてほしいと言っていた部分なんです。これをいかに聞けという部分を無くすかということがカーリルとしてはすごく重要なんだろうなと感じています。
それが図書館としては世の中のデータ、資料というものをちゃんと体系化して整理していくことがミッションだとすると、聞けということをいかに無くすかということがすごく重要なテーマにあるのだろうなということはやってみて思ったところです。
質問（講師・間部氏）：もう一点いいですか。そこまでデータを持てば、例えば、
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本の並び順が再現できるわけですから、例えば画像的な電子図書館のような書架を再現して表示するような、そんなシステムを作れるのではないでしょうか。
講師：面白い話を、そうだと思います。これもまだちょっと実現していないのですが、社内のプロジェクトとしてあるのは、背をスキャンしたいという話があって、背が本を同定するための最低限の情報なんですね。さっきのこの ISBNの無い本の同定についても書影、実際にまあ 3 面ですね、3 面のデータを各図書
館がユニークなものだけ、うまく撮ってもらえると同定もできるし、多分利用も伸びるし、特に閉架にあるものがなかなか動かないところに関して、書影だ
けあるだけでも違ってくるのではないかということをすごく感じている訳です。
これがやはり面倒なので、これを自動化できる機械を作りたいなと思っていて、
是非そんな研究なら一緒にやってもいいという図書館があるととてもうれしいと考えています。もう一個は、たぶんこういう話はカーリルがやるのではなくて、カーリルはこうやってフォーマットなど地味なことをやるので、その華々しい部分は、それが得意なエンジニアが行ってくれればと思っています。そういう人は世の中にはいっぱいいて、使えるデータをちゃんと提供してあげれば絶対取り組んでくれる人たちです。それは、カーリルのアプリでもいろんなエ
ンジニアが関わって作ってくれていますけども、それはデータが、使えるデー
タがあるからであって、そこを整理していくことが重要なんだと思っています。

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