貸出記録を用いた図書推薦システムにおける重みづけの変更
A trial approach of weighting for library loan records fordeveloping a book recommendation system
原田隆史，増田浩佑
慶應義塾大学文学部〒108-8345 東京都港区三田 2-15-45
E-mail：ushi@slis.keio.ac.jp
図書館で貸出記録を用いて適切な図書の推薦を行うために，貸出データをどのように取り扱うことが有効なのかを検討した。具体的には，大学図書館の貸出記録 272,751 件および推薦図書を評価する被験者 10 名の貸出記録に対し，「図書の分野」や「時間（貸出日付）」といった基準から全
5 パターンの重みづけを行い，これと協調フィルタリングにより図書の推薦実験を行った。実験の結果，貸出記録をそのまま用いた推薦では有用と評価された図書が平均 45.5%であったのに対し，重みづけを行ったパターンによる推薦図書はいずれも平均で 65%以上が高い評価を得られた。
特に，重みづけに加えて貸出記録をさらに複数に分割して用いたときに，利用者にとって関心のある図書をより多く推薦できることが明らかとなった。
For the purpose of developing the book recommendation system, we have explored how toutilize library loan records effectively. 5 patterns of weighting were given based on theattributes such as "classification of books" or "checkout dates" to 272,751 loan records of theacademic library and the loan records of 10 test subjects who evaluated the recommended
books. The experiment was then conducted using these records and collaborative filtering.
The result showed that more than 65% of the recommended books of every pattern ofweighting obtained favorable evaluations, compared to 45.5% of those without weighting.
Especially, the system was more effective to recommend appropriate books for users in casethe loan records were categorized into several groups in addition to weighting the records.
1．図書の推薦システムへの期待と貸出記録

行動履歴や情報への評価などにもとづいて各利

現在，インターネットは国内における利用者

用者の嗜好を推測し，個人に適合した推薦を行が 9000 万人を超えたといわれており 1），いまうことができるサービスである。様々な性質のや日常生活に密着した主要な情報源として定着

情報に対応するため，これまでに数多くの手法している。しかし，インターネットの普及やによる推薦システムが提案され，オンライン書

Web の発達は，一方であまりにも情報が増えす

店の Amazon をはじめ多くの電子商取引や情ぎるという「情報過多」を深刻化させ，人が自報提供サービスにおいて実用化されている。そ分の望んでいる情報を自力で見つけることをまして，効率的な情報の獲得やサービスの活性化

すます困難にしている。

といった利点から，情報の利用者，提供者双方

このような問題への対策として，近年，膨大にとって非常に有益な役割を果たしている。

な情報の中から利用者のニーズに適したものだ

そうしたレコメンドサービスの利点から，図けを選出し，利用者へ推薦するレコメンドサー

書館においても，推薦システムを用いて積極的ビスが注目されている。
レコメンドサービスは，に利用者へ図書を推薦できないかという期待が高まっている 2）3）。その契機となったのは，

しかし現状では，貸出記録をレコメンドサー

OPAC の機能や操作性への見直しである。図書

ビスのような積極的な目的で収集・活用するこ館にとって OPAC は，利用者と蔵書とをつなぐとには消極的な図書館も尐なくない。これは，重要なツールであるが，複雑な検索ロジックを貸出記録には利用者が何を読み，興味を持って理解しなければ使いこなせない点や，自由なキ

きたのかを示す個人情報としての側面もあり，ーワードによる検索が難しい点などが欠点としその保存自体が利用者のプライバシーを侵害すて指摘され 4)，Google や Amazon などの優れることにつながりかねないという懸念に基づくた Web サービスに比べて後れをとっているこものである。そのため，公共図書館を中心としとが問題点として指摘されてきた。近年，このた多くの図書館では，資料の返却後には貸出記ような問題点に対する解決策として，利用者志録を消去している 8)。

向の次世代 OPAC の検討も急速に進められてこのような貸出記録を保存しないという態度きている。レコメンドサービスも，その機能のに対しては，疑義を表明する意見も近年になっ一つとして注目されている。

て多く聞かれるようになっている。たとえば，

図書館でレコメンドサービスを展開できるか

渡邉斉志は，Amazon の「おすすめ商品」機能ということについては，岡本真がその可能性をを例として，利用者の行動履歴を蓄積・活用し論じている 5)。岡本は，Amazon での推薦に用たサービスが多くの顧客に受け入れられている

いられる購入記録に相当するものとして図書ののにもかかわらず，図書館は「利用情報を保持

貸出記録を挙げており，これを活用することがしない」という行動準則により，新たなサービ

できれば，図書館は Amazon と同等以上のレコスの開発・普及を停滞させてしまったと考察しメンドサービスを実現できると主張している。

ている 8)。また，安東奈穂子らは，図書館利用その根拠として，2005 年の取次ルートによる書者の信頼がプライバシー保護の遵守のみでは十籍の販売点数が約 7 億 4000 万冊 6)であるのに分に得られるものではないとし，利用情報を活対し，同年の公共図書館の貸出点数は合計で約用したサービスが利用者の真の利益につながる

6 億 1000 万冊 7)であることを引き合いに出し，とまで主張している 9)。

両者が規模の上でも大差がなく，利用者の行動

さらに，現在でも貸出記録を実際に活用して履歴というデータとして利用可能ではないかといる例がある。いくつかの大学図書館では貸出いう指摘を行っている。Amazon が書籍の販売記録を収集しており，これを分析することによのためにレコメンドサービスを非常に効果的にって図書館における一定の利用動向を把握し，活用していることを踏まえれば，図書館におい図書館の経営やサービスの方針を決定するのにても，貸出記録を用いたレコメンドサービスを役立てている。たとえば，星野雅秀ら 10)は，東検討することは自然な流れといえよう。

京大学総合図書館の一年間の貸出記録を分析し，学生の専攻と利用図書との間に関連性があることを明らかにしている。また，衛藤広隆ら 11)
は，岡山理科大学図書館の貸出統計データの分
析から年間や学年別の図書の利用傾向を明らかにし，選書方針などを打ち立てている。
以上の例にみられるように，一見多様な目的をもって利用されると考えられがちな図書館にあっても，貸出記録を収集して活用すれば，利用行動に一定の傾向を見出すことができると考第 1 図 Amazon の「おすすめ商品」サービスえられる。これは，貸出記録が図書館利用者の行動や興味を把握するために確かに有用であり，

これが資料の管理という目的以上の価値を持つもプライバシーの遵守やサービス利用の自由なということを示しているといえよう。このようどといった条件を求めてはいるものの，個人情な点からも，貸出記録を消去することは，利用報を提供するリスクを許容し，新しいサービス者の潜在的な情報ニーズを示唆する貴重なデーを享受できることを期待しているのである。佐タを放棄するということにつながりかねないと

浦の調査は，図書館におけるレコメンドサービ

いえよう。

スへの潜在的な利用者が存在することを明らか

また，貸出記録を用いてレコメンドサービスにしていると同時に，図書館側が貸出記録へのを行うことの是非については，佐浦敬之が図書認識を改め，新しいサービスへの活用も視野に館利用者400 名に対して意識調査を行っている

入れた，貸出記録の取り扱い環境を整えていく12)。佐浦の調査によると，まず，新しいサービことが必要であるということを示しているといスのために貸出記録を保存することについては，

えよう。

利用者全体の約 8 割が容認できると回答し，貸本論では，従来行われてこなかった貸出記録

出記録を用いたレコメンドサービスを使ってみを用いたサービスの展開を視野に，情報推薦のたいかという質問に対しては，過半数の利用者

手法のひとつである協調フィルタリングの手法が使ってみたいと回答したことが明らかとなっを用いて図書館という条件下で Amazon のよている（第 2 図，第 1 表）

うなレコメンドサービスを行うことの有効性について考察を行うものである。特に，図書館に

3.5%
19.0%

18.0%

適応した推薦システムを実現するには，システ
ムとしてどのような性質のものを用いればよい
か，また，貸出記録をどのように扱えばよいか，
検証することを目的としている。

59.5%
容認できる

どちらかといえば容認できるどちらかといえば容認できない

容認できない2．情報推薦システムの手法と図書館への適応
2.1 情報フィルタリング

第 2 図 新しいサービスのために貸出記録を保多くの情報推薦システムで用いられているの存することの是非（n=400）

が，情報フィルタリングと呼ばれる技術である。
情報フィルタリングとは，利用者の興味や関心

第 1 表 他人の貸出記録を使ったレコメンドサを記したプロファイルを参照して，情報源からービスに対する意向調査（図書館利用頻度別）

次々と流れてくる情報のうち利用者の関心があどちらかといえどちらかといえ全く使いたいと全体
とても使いたいば使いたいとは
ば使いたい
は思わない
思わない
400
47
164
128
61
100.0
11.8
41.0
32.0
15.3
100
17
40
28
15
100.0
17.0
40.0
28.0
15.0
80
14
35
25
6
100.0
17.5
43.8
31.3
7.5
70
10
29
24
7
100.0
14.3
41.4
34.3
10.0
150
6
60
51
33
100.0
4.0
40.0
34.0
22.0

るものだけを取り出すことをいう 13)。プロファ

全体
週に1回以上
月に1～3回
年に数回全く利用しない

イルは，利用者の直接入力した嗜好情報，過去の行動履歴，
あるいは対象とする情報や商品（以下，アイテム）の内容情報などのあらゆる情報をもとに作成され，これをもとに，利用者同士
や，利用者の興味のあるアイテムと他のアイテ

第 2 図および第 1 表に見られるように，図書館利用者の多くは，図書館側が懸念しているよムとの関連性の高さを予測し，個人に特化した推薦を行うことが可能である。

りも貸出記録を保存・活用することに寛容であ情報フィルタリングで用いられるアルゴリズ

り，従来の図書館の貸出記録を返却と同時に削

ムは，プロファイルの作成や推薦スコアを推測除すべきという意識と，利用者の意識との間にする時に利用する情報によって，内容ベースフ

は隔たりがあることがわかる。利用者らは図書ィルタリング，協調フィルタリング，およびハ

館が貸出記録を収集・保存する際に，あくもでイブリッド型フィルタリングに大別される。以下では各方式の概要を述べ，図書館での事例を手法である 14)。アイテムに関して必要な情報は中心に，それらを用いて書籍の推薦を行ういく

その識別番号のみであり，利用者同士の関係につかの試みについて考察する。

よって推薦対象を決める点にその大きな特徴が

2.2 内容ベースフィルタリングあるといえる。そのため，推薦アイテムがその内容ベースフィルタリングは，利用者のプロ

内容による制約を受けず，思いがけないアイテ

ファイルにみられる興味表現と，アイテムの持ムを推薦することも可能である。ただし，これつ内容情報とを比較することによって推薦情報までに利用されず，評価もされていないようなを決定する手法である 14)。すなわち，システム

アイテムは推薦対象とはならず，特に新着アイ

は利用者が高い評価を与えたアイテムの内容とテムは対象外となりやすい。また，この方式を類似した内容を持つ他のアイテムを選出し，利有効に機能させるためには，アイテムに対して用者に提示する。この方式では，推薦対象の内十分な利用者の嗜好データが必要である。協調容自体を参照するため，アイテムや利用者の特フィルタリングは Amazon においても採用さ徴表現が得やすく，蓄積された利用者やアイテれており 16)，数千万規模の利用者と商品数を持

ムに関するデータが尐ない場合でも，比較的適

つ Amazon は，この手法を最大限活用できる環切な推薦を行うことができる。一方，特徴表現

境を有していると考えられる。

の記述はキーワードなどのテキスト情報に限定

図書の推薦システムとして協調フィルタリン

されるため，内容的に類似したアイテムばかり

グの使用を検討している例としては，原田隆史が推薦されやすく，意外性のあるアイテムを提の研究が挙げられる 17)。この研究では，図書の示することは難しい。

推薦を受ける被験者の貸出記録，および大学図廣岡康雄らは，購買履歴と書籍情報を用いて書館に蓄積された貸出記録をもとに協調フィル

顧客ごとに適切な推薦情報を自動生成する内容

タリングの手法で推薦図書を選出し，それを各ベース方式の書籍推薦システムを提案し，オン

被験者に提示した結果，一定の評価を得られてライン書店へ適用する実験を行っている 15)。こいる。ただし実験では，推薦図書の中に被験者

れは「顧客情報を表す顧客プロファイル」と「書の貸出と関連のあるものだけでなく，全く関連

籍の特徴」をそれぞれキーワード・ベクトルに性の見出せないような図書の推薦も目立つといよって表現し，それらの間の類似度を計算するう現象が指摘された。
その原因として，
原田は，ことで書籍を推薦する。また，顧客のキーワー

大学図書館ではレポート作成などの一時的な理

ド・ベクトルは書籍のカテゴリごとに別々に生由で図書が利用される場合があり，そのような成し，それらと書籍情報との間できめ細かに比図書が影響して利用者の関心にそぐわない図書

較を行うことで，意外性のある書籍を推薦できが推薦されてしまったのではないかと述べ，重るような工夫も凝らされている。このシステム

みづけなどの工夫によりこれらを貸出記録からは図書館での導入を前提としたものではないが，取り除くことが必要ではないかと考察している。

語の出現頻度にもとづいた手法という点では書

この研究から，協調フィルタリングの手法を図籍一般に適用し得るものであり，図書館におい書館に適応させるためには，図書館特有の貸出ても書誌情報を用いれば同様な推薦が行える可傾向を把握した上で，貸出データの取り扱い方能性がある。

を十分工夫しなければならないことがわかる。

2.3 協調フィルタリング

2.4 ハイブリッド型フィルタリング

協調フィルタリングは，アイテムへの評価やハイブリッド型フィルタリングは，内容ベー

購買記録から得られる利用者の嗜好情報をもとスフィルタリングと協調フィルタリング両方式に類似した嗜好を持つ利用者をグループ化し，の短所を補いかつ長所を活かす目的で，両方式

対象利用者がまだ知らず，グループの他の利用を結合した方式である 18)。組合せの方式は多様者が高く評価しているアイテムを推薦していくに存在するが，推薦アイテムの性質によって両方式を適切に使い分けることで，内容的関連の高いアイテムと，意外性のあるアイテムをバランスよく推薦できると考えられる。

書が推薦されたことが明らかにされている。
カールスルーエ大学図書館の図書推薦システ
ムは，貸出記録ではなく，利用者の OPAC の検Zan Huang らは，
内容ベースフィルタリング

索ログを収集・活用することにより推薦を実現と協調フィルタリングをグラフモデル上で統合している 22)。このシステムでは，同一の検索セしたハイブリッド型図書推薦システムを考案しッション内において利用者から同時に 2 点以上ている 19)。このシステムでは，主にキーワードの資料の詳細画面が閲覧されたとき，それらをによる書籍の内容情報や顧客の個人情報をもと共起情報として記録し，一つの共起関係マトリに顧客と書籍を特徴ベクトルで表し，顧客間のクスへと集約する。そして，マトリクスのデー

類似度および書籍間の類似度をそれぞれ計算す

タの解析により，関連度の高い資料のペア群をる。そして，顧客情報・書籍情報をノード，類抽出して利用者に推薦していく。また，San-Yih

似度をリンクとして，別々のグラフ上でそれぞHwang らは利用者の目録検索ログに加えて，れモデル化し，さらに顧客ノードと書籍ノード

タイトルやキーワードなど資料の内容情報も併との間を購入履歴を表すリンクでつなぎ，2 層

用した文献推薦システムを考案している 23)。シ

グラフ上の探索から推薦すべき書籍を選出してステムは，検索ログと内容情報を併せて参照しいる。この手法は，図書館で個人化した推薦をながら類似する文献のクラスター群を形成し，行うことのできるハイブリッドシステムの試み

現在の利用者の検索行動との類似性から推薦すとして注目されるが，実験自体がオンライン書べき文献を選出している。検索ログは利用者の店上で行われ，購入履歴を図書館での利用記録

行動履歴という点では貸出記録と同等のものでと同等のものとしてシステムを構築しているたあると考えられ，Hwang の推薦システム，おめ，図書館特有の利用傾向を十分反映していな

よびカールスルーエ大学図書館の推薦システム

いという点が惜しまれる。

は，貸出記録によらずにレコメンドサービスを

2.5 その他の図書推薦システム

行うことの可能性を示しているといえよう。

そのほか，図書館の推薦システムとして，一般的な内容ベースフィルタリングや協調フィル
タリングを用いない事例もみられる。
ハダースフィールド大学図書館の推薦システ
ム 20)，およびカリフォルニア大学電子図書館プ
ロジェクトで構築された推薦システム 21)では，ともに貸出記録を用いているが，推薦手法としては，各図書に関して同時に貸し出された図書を共起情報として記録し，共起頻度の高いもの

第 3 図 カールスルーエ大学図書館の用いる推薦システム（BibTip）

から順に，その図書の利用者へ提示するというより単純なアプローチをとっている。
そのため，

2.6 図書の推薦のためのシステムの改善点

上記のフィルタリング手法のように個々の利用

前節に示す例から，図書館において貸出記録者へ対応した推薦は行えないと考えられるが，を用いて推薦を行うためには，図書の購入とは利用者個人のプロファイルを作成する必要がな

異なる図書館での利用の特徴に対応する必要がいことから，厳密な個人情報を要求せずに推薦あることがわかる。

を実現できる。なお，カリフォルニア大学の実

たとえば，貸出記録には利用者にとってそれ験では，前出の原田の研究と同じく，学生の専ほど興味のない図書も含まれるというのは，そ門に関係なく利用が集中するような図書などのの問題のひとつである。書店においては，書籍

影響で，やはり貸出記録と全く関連性のない図

は有料の商品であることから利用者の購買が厳選され，その購入記録も利用者の嗜好を強く反21 冊以上ある計 10 名とした。被験者自身が貸映している可能性が高い。
一方，図書館の場合，出記録を入手し，その中から公開することを許貸出行為と貸出図書の有用性とは必ずしもイコ

諾した図書のリストをもとにして図書の推薦をールではないため，貸出記録の中に利用者にと行った。利用者の専攻分野および過去の貸出件って重要なものとそうでないものが混在する可数は第 2 表に示すとおりである。図書推薦のも能性があると考えられる。

ととなる貸出記録を提供いただいた大学とは別

前節で示す研究の多くでは，図書の貸出行為の大学に所属する被験者も含まれている。その自体が推薦の基準と捉えられており，貸出記録

被験者については，貸出記録中の図書と ISBNに含まれる図書自体の差別化が十分行われていが一致する図書のみを対象とした。

るとはいえない。
しかし上記のような理由から，図書館において有益な推薦を行うためには，貸第 2 表 被験者の専攻分野および貸出件数出記録をそのまま用いるのではなく，図書の重利用者

みまで考慮して全ての貸出記録から無用な図書

Ⅰ

理工学

67

を除外しなければならないだろう。

Ⅱ

法律学

118

Ⅲ

英米文学

22

Ⅳ

政治学

34

Ⅴ

政治学

94

Ⅵ

英米文学

90

Ⅶ

図書館・情報学

28

Ⅷ

図書館・情報学51

本実験では，ある私立大学図書館の実際の貸

Ⅸ

英米文学

116

出記録約 90 万件を用いて，協調フィルタリン

Ⅹ

経済学

65

本研究では，貸出記録から利用者にとって重要性の低い図書を取り除くことに主眼を置き，従来の研究ではほとんど行われていなかった図書データへの重みづけの変更を試みた。
3．貸出記録を用いた図書の推薦実験
3.1 実験に用いたデータおよびシステム

専攻分野

貸出件数

グの手法で図書の推薦を行う。その際，貸出図書の属性，貸出時期によって，利用者と図書と図書の推薦に用いたシステムは，2005 年にのつながりに重みを設定できるものとした。

Stéphane Droux により開発・公開された，Web

本研究で貸出記録を推薦データの決定に用いサイト上で協調フィルタリングによる推薦を可

た大学図書館では，奉仕対象となる学生数が約能にするシステムである Vogoo PHP Pro

3000 名，学生の専攻する分野は人文科学，社会v2.224)をもとにし，利用データにあわせたカス

科学，自然科学と多岐に渡っている。蔵書規模

タマイズや処理速度の向上などのための修正をは，和洋図書あわせて約 65 万冊，年間入館者

行って使用した 24)。

数は約 30 万人である。本実験では 1991 年から

このシステムでは，利用者と貸出される図書2007 年までの期間の貸出記録からリザーブブの関係の強さを 0 から 1 までの重みとして付与

ック，雑誌，また延長手続きによる貸出し，長することができる。図書での利用においては，

期貸出，図書以外の貸出などを除外した学部生

利用者による図書の興味についての評価ともと及び大学院生の貸出記録のうち，在学中の貸出らえることができる。ただし，一般的な貸出記

冊数が200 冊以上500 冊未満である学生および録においては，重みとして使うことができるよ

大学院生の貸出記録，
計 272,751 件を使用した。

うな，図書に対する直接的な評価値は存在しな

また，貸出記録をもとにした図書の推薦の判い。本実験では，このような重みについて，「図定を行う被験者としては，利用者本人に貸出記

書の分野」，「時間（貸出日付）」という属性を設録の提供を行うサービスがある大学に在籍する

定して実験を行った。

東京都内の大学生で，公開できる貸出図書数が

3.2 貸出データへの重みづけ「図書の分野」については，学生が，専攻に野の図書には 1.0，次に多いものには 0.5，三番目に多いものには 0.25...というような重みを与よって集中して利用する図書の分野（NDC のえる。

10 区分を用いる）が異なるという星野らの分析

3) パターン B

結果 10)をもとに重みを設定した。すなわち，貸「時間」を考慮した重み付け。各利用者の貸出記録に占める分野的比率の高い図書ほど，学出記録をひと月単位で分割し，別の利用者番号

生にとって関心の高い図書であると考え，重みを付与することで，別々の貸出記録として扱う。

を大きくした。

たとえば，1 年間で 12 カ月全ての月に図書を利「時間（貸出日付）」については，学生の興味用した学生の貸出記録は，12 の別々の貸出記録

が学年や時期によって変化することに着目してへと分けられる。このパターンでは貸出記録を重みを設定した。たとえば，衛藤らは，学生は分割することによる効果を検証するために，貸

学年が上がるにつれより専門的な内容の図書を

出記録の重みは全て 1.0 とした。

求めるようになることに言及しており 11)，また，

4) パターン C

原田の推薦実験から，学生が一時的な目的で図「時間」を考慮し，パターン B と同じく貸出書を利用する可能性があることも明らかとなっ記録をひと月単位で分割するが，同時に被験者ている 17)。このような傾向を踏まえ，被験者がが最近借りた図書ほど重みを大きくするという

最近利用している図書には興味を持っている可重み付け。すなわち，興味の変化を考慮すると能性が高いことから，貸出日付のより新しい図

ともに，被験者が過去に借りた図書は興味を失書ほど重みを大きくするものとした。

ったものとみなし重視しないというものである。

また，レポートの執筆などのための利用を中

具体的には，まず，被験者の記録のうち貸出日

心に，学生の興味は貸出時期によって大きく変付に着目し，一番最近図書を借りた月の図書に化することが予想される。その場合，同じ学生

対して 1.0 の重みを付与し，二番目に新しい貸であっても貸出時期が異なれば，別の利用者と出月に含まれる図書に 0.5，三番目以降の貸出

とらえることができるほどの相違とも考えられ

月の図書には 0.25，0.125...のように漸次重みをる。そこで，「時間（貸出日付）」を基準として小さくして与えた。なお，貸出記録中の図書の重みを付与する手法として，学生の興味が大き重みは全て 1.0 とした。

く変化した場合には別の学生の利用とみなすも

5) パターン Dのとし，各利用者の貸出記録を分割し，利用時「図書の分野」と「時間」の両方を踏まえた

期ごとに別の利用者番号を付与して同様の実験重みづけ。すなわち，貸出記録はひと月単位でも行った。

分割し，被験者の貸出記録については，パター

この「図書の分野」と「時間」に着目した貸ンAと同様に貸出の多い分野の図書ほど大きな出記録の取り扱いの組み合わせとして，以下に重みを与える。なお，貸出記録中の図書の重み示す 5 つのパターンを設定して推薦実験を行っは全て 1.0 とした。

た。
各パターンから選出した推薦図書上位 20 冊
1) パターン Oずつを各被験者へ提示し，評価の高い方から順先行研究と同じく貸出データ全てに一律の重に「強い興味」，「読みたい」，「興味なし」の 3

み 1.0 を与える方法で，重みを変更する他のパ件法による評価を求めた。利用者に評価を求め

ターンによる推薦との比較のために行う。

る際には，図書の情報として，「タイトル」「著

2) パターン A

者名」「出版者名」「出版年」の 4 項目を提示し「図書の分野」を考慮した重みづけ。各利用者の貸出記録について，最も多く借りられた分た。内容の判断ができないなどの理由で評価できなかった図書は「評価不能」とした。

また，利用者にはレコメンドサービスや推薦

ターン B，C，D は，好意的な評価を受けた推結果に関して評価実験後にインタビューを行っ

薦図書の割合がいずれもパターンAよりさらにた。インタビューと推薦図書への評価，および

1.2～3.4 ポイント高くなっていた。
なお，パターン O の結果は，第２章に示す原推薦図書と貸出記録との関連性といった観点から，推薦パターンの有効性を検証した。

田が約 90 万冊の図書をもとに行った同様の実

3.3 推薦結果と利用者の評価

験結果 17)と比較して，評価不能と判定された図

実験パターンごとに得られた推薦図書に対す書の数が多く，また，「強い興味」「読みたい」

る被験者全体の評価結果を第 3 表および第 4 図と判定された図書の比率が低い結果となった。

に示す。

このことは，貸出記録を用いた図書の推薦を行う際には推薦結果の判定のもととなる貸出記録

第 3 表 各パターンの推薦結果の利用者の評価の数が多い方が有効であることを示しているともいえよう。
3.4 分野別の図書の推薦結果

Pat

強い興味

読みたい

興味なし

評価不能

O

17(12.7%)

44(32.8%)73(54.5%)66

パターン A,およびパターン D の場合の各被A

47(24.0%)82(41.8%)

67(34.2%)

3

験者の分野別の貸出冊数と推薦結果との対応を，B

67(33.5%)

67(33.5%)

66(33.0%)0

それぞれ第 4 表および第 5 表に示す。

C

73(36.9%)64(32.3%)

61(30.8%)

2

D

87(44.2%)

49(24.9%)61(31.0%)

3

第 4 表に示すように，パターン A の推薦結果
では，被験者が利用した図書の分野が集中しているほど重みを高く設定したが，推薦される図書の分野は，被験者によってはそれほど集中しない傾向が見られた。特に，専攻分野が社会科O学系である被験者（Ⅱ，Ⅳ，Ⅴ，Ⅹ）について，

A
B
C

強い興味

貸出内容に一致した 3 類図書が多く推薦された

読みたいが，その他の被験者に対しては，利用した図書

興味なしの分野よりも 1 類と 3 類の図書が多く推薦される傾向が見られた。これは，多くの学生が履修

D

0%

20%

40%

60%

80%

100%

第 4 図 各パターンの推薦図書に対する利用者
全体の評価（評価可能図書についての比率）
第 3 票および第 4 図に示すように，
「強い興
味」
，
「読みたい」を好意的な評価であると考えると，全ての図書に同じ重みづけを行ったパターン O を除くすべてのパターンにおいて，評価可能な図書のうちの 65%以上が好意的な評価を得られた。パターン O の推薦図書に対する好意的評価が平均 45.5%にとどまったことと比較すれば，図書データの重みづけなどを工夫する
ことによって，利用者のニーズにより適合した推薦を行えるということが示されたといえる。
特に，貸出記録を月単位で分割して使用したパする科目のレポートなどで，同じ図書が多くの人々に利用されたため，どのような図書を利用している人にとっても同じ図書が推薦される結果となってしまったと考えられる。
一方，貸出記録を分割して用いたパターン D
では，利用者平均で 4.3 分野にわたる図書が推薦され，幅広い分野にわたる推薦結果がみられた。また，パターン A と比較してパターン Dの方が高い評価が得られた。このように，貸出記録を分割して用いることは，一時的な目的や関心から利用された図書を取り除くだけでなく，一部の利用者の貸出による偏りを尐なくするためにも非常に有効であるということが考えられる。そしてその結果として，推薦に不要な図書を減らし，被験者の評価向上につながったものと考えられよう。

第 4 表 利用者の分野別貸出冊数とパターン A による分野別推薦図書

第 5 表 利用者の分野別貸出冊数とパターン D による分野別推薦図書

3.5 レコメンドに関する利用者の評価して，利用者の関心をひく図書とそうでない図

さらに，各パターンの推薦結果を見た上で，書が混在してしまったと考えられる。

被験者に「好みにかかわらず自分の貸出記録とさらに，パターン C およびパターン D のい

特に関連があると考えられたパターン」，
およびずれかのみを評価した被験者に対して理由を聞「貸出記録との関連性の高さにかかわらず自分いた。その結果，パターン C のみを評価する被が興味深いと思えたパターン」をそれぞれ２つ験者からは，過去の貸出に関連があるものの，ずつ回答してもらった。

レポート作成などのやむを得ない事情から利用

その回答の対応を第 6 表に示す。表にみられした図書に関する推薦が多かったため興味を持るように，全ての被験者が，関連性の高さと興てなかったとする意見が挙げられた。パターン

味の一致したパターンを１つは挙げており，2C は本実験において，好みにかかわらず最近のつとも一致していた被験者は半数を占めた。さ

貸出図書との関連が強い推薦が多かったというらに，パターン C，D のいずれかまたは両方に意見が多数聞かれており，このパターンに興味

ついて興味があるという被験者が多かった。具を示した被験者の多くは自身の最近の興味に適

体的には，パターン C を関連性があると判断しした推薦を望んでいた。

た被験者が 6 名，そのうち 5 名がこのパターン

一方，パターン D のみを評価する被験者からに興味があると回答し，パターン D を関連性がは，継続的な興味関心に沿って一定の分野の図あるとした被験者は 9 名，そのうち 6 名がこの書をこれまで利用してきており，それに関連すパターンに興味があると回答した。

る推薦の多いパターン D に必然的に良い評価を与えている場合が多かった。

第 6 表 利用者の選択した，貸出と関連性の強このように，図書館を利用する利用者には，いパターンおよび興味深い推薦パターン

1) 興味の対象が変化しており，過去よりも最近

関連がある
利用者

O

A

Ⅰ

B

C

○

Ⅱ
Ⅲ

D

○

○

Ⅴ

○

○

○
○

○
○

○

Ⅸ

○

○

○

○

○

C

○

○
○

○

○

○
○
○

2) 長期間にわたって一貫した興味関心から図書館を利用している利用者，の両者が存在すると考えられる。それぞれがパターン C およびパ
ターン D の推薦への評価につながっている。さらに，パターン D を好意的に評価する被験者であっても，現在の興味に近い図書を推薦してほ

○
○

○

D
○

○

○

Ⅷ

Ⅹ

B

○
○

Ⅶ

A

○

○

Ⅳ

Ⅵ

O

○
○

の図書館利用を反映した推薦を好む利用者と，興味があるしいという意見を持つ人も存在していた。この○ように，図書の推薦の際には，ひとつのパター○ンだけでの推薦ではなく，いくつかの選択肢を○用意することの必要性も示していると思われる。

○

3.6 レコメンドサービスそのものに関するイ○ンタビュー調査
図書館において Amazon のようなレコメン

貸出記録を同じように分割した手法でありな

ドサービスを行うことへの賛否について尋ねたがらも，パターン B による推薦は，関連性や興ところ，多数の利用者からレコメンドサービス

味の度合いに関してパターン C，D よりも評価の導入に賛成する，または興味があるという肯が低かった。この理由としては，パターン B で定的な意見を得られた。その理由としては，効は貸出時期が異なるが利用者が共通であるとい率的よく図書を探すことができる点や，自分がう図書が推薦される可能性が高く，その結果と探している図書に関連した推薦があると嬉しいという点のほか，興味のあるテーマについて違った切り口から図書を探すことができる点，興る図書をより厳選するような重みづけなどの工味深い図書を発見するきっかけが得られる点も夫や，内容ベースフィルタリングを用いて新し挙げられた。つまり，レコメンドサービスを実

い図書を推薦できるようにすることも検討して現することによって，利用者の求める図書を積いく必要があろう。

極的に提供できるとともに，ときに資料のブラ
ウジングのような効果を発揮することも期待できよう。

4．貸出記録を用いた推薦システムの可能性
本研究では，協調フィルタリングと貸出記録

逆に，レコメンドサービスは図書館をあまりを用いながら大学図書館での図書の推薦実験を利用しない人にとって煩わしいのではないかと行った。特に，利用者にとって不要な図書が推いう消極的な意見や，必ずしも必要というわけ

薦されることを防ぐ目的で，貸出記録に含まれではないという中立的な意見なども存在した。

るノイズの原因となる図書を取り除くことに焦このような利用者の意見も尊重し，事前に利用点を当てた。そのために利用者の図書館利用動者に許可を求めたり，強制的なサービスとしな向に着目し，利用される図書の分野の比率や貸いといった配慮をすべきであろう。

出日付の新しさによって貸出データの重みづけ

そのほかの意見としては，レコメンドサービを行い，貸出データの間に差別化を図った。さスに対する要望として，本実験で提示した推薦らに，利用者の興味の変化を考慮した手法とし図書の情報だけでなく，図書の表紙画像，著者て，同一人の貸出記録を分割して用いることものプロフィール，あらすじや要約，利用者から提案した。

のレビューがあれば評価の参考になったという実験の結果，新しい手法による推薦図書は，意見も挙げられた。確かに，利用者が推薦図書

重みが全て一律である貸出記録を用いた推薦図に対して適切な判断を下すためには，本実験で書よりも利用者から総じて高い評価が得られ，提示した 4 項目だけでは不十分であり，利用者

貸出記録の取り扱いを工夫することで不要な図に親切なレコメンドサービスを行うためには，書を除き，利用者にとってより適切な推薦を行このような情報を提供することも不可欠となっえることが明らかとなった。特に，貸出記録をてくるだろう。

分割することは，一部の利用者の貸出記録に推

さらに，推薦図書のリストを，テーマや出版

薦結果が極端に影響されることを防ぐためにも年や専攻との関連性などによってソートできる

有効であることが考えられた。そして，図書のようにしてほしいという意見も挙げられた。専重みづけと分割手法を組み合わせることで，分攻との関連性によるソートを実現するためには，野を重視した推薦や時間軸を重視した推薦のよ

何を基準にして優先する推薦図書を決定するかうな，特定の意図に沿った図書の推薦が可能で検討していかなければならないが，テーマや出あることも示すことができた。

版年などによるソートは現状でも十分可能であ

ただし，利用者からの評価やインタビュー回

ろう。本実験では利用者に提示した図書以外に答から，推薦図書の中には未だに利用者の興味も多くの推薦図書が選出されており，ソート機をひかない図書が含まれている点や，研究に直能による推薦結果の調整により，当初推薦され接役立つ図書があまり推薦されていなかったとなかった図書から適切な図書を発見することもいう点が指摘されていた。貸出記録を用いてさ考えられる。

らに有効な図書の推薦を行っていくためには，また，本実験の推薦結果は娯楽性を持つ推薦

本実験よりも一層綿密に貸出データの取り扱いとしては評価できるが，本格的な学問や研究にについて検討していく必要があろう。
たとえば，用いる推薦としては不十分であるという指摘を分割した貸出記録にもさらに重みづけを行うこする被験者も存在した。このようなニーズに対とや，時期によって分割する範囲を変えるといして有効な図書の推薦を行うためには，推薦すった手法などが考えられよう。

また，本研究では不要な図書を除外すること

Blog.RSS.SNS.CGM．情報の科学と技術．

に焦点を当てたが，今後は利用者によって異なvol.56，no.11，2006，p.502-508．

る情報ニーズを考慮したシステムを検討してい6）出版月報 1 月号．東京，出版科学研究所，

くことも重要である。本実験においても推薦図書に対して様々なニーズや好みがみられたが，2006．月刊
7）日本図書館協会．日本の図書館統計．

利用者の希望をどこまで尊重するかによって，[2007-12-12]

貸出データの取り扱い方は変わってくる。多様<http://www.jla.or.jp/statistics/>，

な目的を持つ図書館利用者に対して柔軟にレコ

8）渡邉斉志．知的自由の陥穽 : 利用情報保護

メンドサービスを行っていくためにも，専攻や思想が公立図書館に及ぼす影響の分析．

図書館利用目的などによって推薦対象を変化さ

Library and information science. no.58,

せることや，推薦結果に絞り込みやソートをか

2007, p.103-115.

けるといった機能の充実が求められよう。

9）安東奈穂子，池田大輔，田中省作．電子図

Amazon や Google のような利用者志向のサ書館と利用者のプライバシー:履歴・個人情ービスが当たり前となる流れを受けて，OPAC

報の保護と利用の両立を目指して．
ディジタ

もようやく他の Web サービスのように便利で

ル図書館. no.30, 2006, p.62-71

親しみやすい機能やデザインを実現しつつある。

10）星野雅英, 渡邉真由美, 風巻利夫, 原香寿子.

レコメンドサービスはそのようなサービスの一

図書館の統計 東京大学総合図書館におけつとして，図書館へのナビゲートとして有効にる入館・貸出統計データ分析の試み--中央

働くであろうし，利用者を図書館の未知の領域

図書館としての役割を考えるために. 大学へ導くことのできる手段ともなり得るだろう。

図書館研究. no.82, 2008, p.1-11.

本研究は，特に貸出記録の取り扱いという点

11）衛藤広隆, 吉田美紀子.大学図書館と貸出--から，図書館にふさわしい推薦システムの可能

中規模私立大学図書館の立場からの分析.

性を示すことができたと確信している。

私立大学図書館協会会報. no.96, 1991,
p.114-124.

5．謝辞
本研究の実験に際して貸出記録の利用をご許

12）佐浦敬之.貸出履歴の活用に関する意識について.図書館の自由 別冊.[2009-10-12],

可いただいた大学図書館の関係者諸氏，被験者<http://www.jla.or.jp/jiyu/taikai2008kirok

として貸出記録を提供いただき，評価に協力しu.pdf>て下さった方々に深く感謝いたします。

13）徳永健伸. 情報検索と言語処理.東京, 東京
大学出版会, 1999, 234p.

6．注・引用文献
1）日本情報処理開発協会．情報化白書 2009．
東京，日本情報処理開発協会，2009，353p．

14）寺野隆雄.情報推薦システム. e ビジネスの理論と応用.東京,東京電気大学出版局,
2003,p.59-87.

2）久保山健．次世代 OPAC を巡る動向：その15）廣岡康雄, 寺野隆雄, 大塚雄吉.意外性の高機能と日本での展開．情報の科学と技術．

い情報を提供するレコメンダー・システム.

vol.58，no.12，2008，p.602-609．

知識ベースシステム研究会.no.47, 2000,

3） 林賢紀．次世代の図書館システムと OPAC．

p.61-66.

医学図書館．
vol.55，no.1，
2008，
p.121-126．

16）Greg Linden. ; Brent Smith. ; Jeremy4）岡本真．利用者の目からみた図書館の目録

York.Amazon.com Recommendations :――評価する点,改善すべき点,期待する点．

Item-to-Item

現代の図書館．
vol.41，
no.4，
2003，
p.217-221．

February 2003 issue of IEEE Internet5 ） 岡 本 真 ． Web2.0 時 代 の 図 書 館 ―Collaborative

Computing. 2003, p.76-79.

Filtering.

17）原田隆史.図書館の貸出履歴を用いた図書の推薦システム.ディジタル図書館. no.36,
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itney/12whitney.html>
22）Michael Mönnich. ; Marcus Spiering.
Adding value to the library catalog by18）石川徹也, 宇田隆幸.情報フィルタリングの

implementing a recommendation

利用システム：情報推薦システム. 情報のsystem.D-Lib Magagine.vol.14, no, 5/6,

科 学 と 技 術 . vol.56, No.10, 2006,

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A graph-based recommender system for
digitallibrary.

ACM/IEEE-CS Jointh/05monnich.html>
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Combining article content and Web

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20）Dave Pattern. using “circ_tran"to show

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lib.keio.ac.jp:2048/Insight/viewPDF.jsp?

49>.

contentType=Article&Filename=html/O21）Collen Whitney.;Lisa Schiff.The Melvyl
Recommender Project: developting
library recommendation services.

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e/Pdf/2640280402.pdf>24）Stéphane Droux.Vogoo -Recommendation

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Engine &Collaborative Filtering.

[2009-11-04],[2009-12-18],<http://www.dlib.org/dlib/december06/wh<http://www.vogoo-api.com/index.php>