MediaNet No.15（2008.10）

図書館リソースのリワイヤリングによるセマンティックなサービスの創出―フィードとデータマイニングの活用―
たなべみのる田邊稔（メディアセンター本部課長代理）

1 はじめにスのヒントとなる。学習行動に合わせたデータ提供

Web2.0 の構成要素であるロングテールやフォーとは，例えば「授業の年間カリキュラムに沿って入クソノミーといった概念は，とりわけビジネス社会門的な情報から専門的情報へとレベルアップする」に，顧客のニーズや多様性に目を向け，受け入れるとか「テストやレポート期に課題やテーマに即したことの重要性やきっかけを与えた。その結果，近年，関連図書やネット情報をサマリー提供する」などの企業ではクレームデータやサービス後のフォローアしくみが想定される。これを実現するには，図書館ンケートなど「顧客の声」を活用した顧客重視型サーと資料，資料と利用者，資料と著者，著者と利用者，ビスにウエイトが置かれるようになった。大学図書といった関係性を見出し，最適なサービスを提供す館でも，Library2.0 や OPAC2.0 といった言葉を使っる必要がある。いわば，コレクション（コンテンツ）て，利用者指向型の図書館へと変貌すべく，利用者からサービス（コンテクスト）へのパラダイムシフの声に真剣に耳を傾けるようになった。しかし，利トであり，図書館員の「編集力」が問われる。それ用者の声をリアルタイムに収集・分析し，経営トッには，まず図書館に蓄積された膨大な事例やノウハプ層が俯瞰できる形で共有され，そこから新しいウを生かした分析パターン・ルールを生成する。こサービスを創出し，利用者満足度（以下，CS）向上

れを「セマンティック・フィルター（文脈を意識しに直結できている図書館はどのくらいあるか。

た高度なふるい）」として分析システムに設定し，ノ慶應義塾大学メディアセンター（以下，慶應 MC）

イズの少ない洗練された情報を導き出せるようにすでは，昨年度に本格的な利用者調査の取り組みを始る。編集力とは，「図書館員の匠の技」ともいえる。

めた。本稿では，膨大な情報から利用者の心を読み実際，数名の卒業生に個別ヒアリングしたところ，解き，図書館内外のリソースを効果的に組み替え（リ「大学生活における，ゆりかご（入学時）から墓場ワイヤリング），クールでセマンティックなサービス（卒業後）までの情報をタイムラインでスパッと見通を創出するための，様々な視点や方法を模索する。

したい」という意見が出された。この類の欲求は，図書館という枠の中で情報収集するだけでは到底満

2 利用者ニーズ分析たせるものではない。部署内外を縦横無尽に飛び回

慶應 MC 利用者調査ワーキンググループによりり，利用者が「今」必要としている情報をかき集め，

2007 年 7 月に実施されたフォーカス・グループ・利用者が使いやすい形に最適化（編集）し，コンパ

インタビュー調査＆分析の結果，現状サービスに対クトに提供できるしくみが必要だ。ここで，RSS（Re-するニーズが，（1）ストレスのない手続き，（2）一目

ally Simple Syndication）フィードと呼ばれるオープでわかるナビゲーション，（3）安心・快適さの提供，ンな XML（Extensible Markup Language）とそれを（4）利用者の文脈の中での提供，（5）利用者との信頼効果的にハンドリングするしくみが効果を発揮する。

関係づくり，の 5 つに大別された。ここでは，「（4）
利用者の文脈の中での提供」に注目する。掘り下げる

3 RSS フィードの特性と期待と，「授業内容と課題にマッチしたもの」「，必要な時RSS フィード（以下，フィード）について，ここにタイミングよく提供されるもの」などが要望されで詳細には触れないが，これまでニュースサイトやていることがわかる。これらが次の学習支援サービ

ブログの更新情報として普及してきたフィードは，

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今や「広告メディア」や「マーケティングツール」とである。Google のおかげで，有用な情報が上位にラしての役割を担う。フィードは，セマンティックンキングされるため，1 ページ目か 2 ページ目を見Web の架け橋と期待の高い「マイクロフォーマッれば大半事足りる状況が実現された。但し，必ずしト」というコンパクトな XML で記述される。フィーも万人にとって有用なランク付けとは言えない。

ドは一般的に裏側で自動生成されるため，ユーザーネットワークの高速化やインターネットテクノロがフォーマットを意識することは少ない。さらに，ジーの進化は目覚しく，情報収集経路は多岐に渡り，フィードアグリゲータや SaaS（Software as a Serv-

膨大なデータを蓄積するハードコストや，データ処ice）型の RSS リーダーの出現により， フィードは，理コストも低格化してきた。そのため，利用者からより一層ブラックボックス化している。

せっかく「声」情報を集めても，使うかどうかわかWeb2.0 のバイブル「Web2.0 BOOK」の著者で株式らないデータや使い終わったデータを即座に捨てる会社 Modiphi 代表の小川浩氏は，フィードを「イン必要がなくなった。数年間アーカイブしておき，経ターネット上を駆け巡る血液」と定義し，「ウェブサ年変化や推移を追いかけることもできる。また，コイトは星，RSS フィードは光」と表現する。従来

ンピュータの性能も向上し，PC クラスのマシンでフィードの役割は，ウェブサイトに来てもらうためも十分に分析処理できるレベルに達している。の「釣り餌」に過ぎなかったが，タイトル以外にもDM とは，蓄積された膨大な量のデータから，意味

画像付きの本文などが生成され，RSS リーダーで受のあるパターンやルールを発見すること。中でも，信できるようになると，フィードだけで事足りるた

テキストマイニングは，大量のテキスト（文字）デーめ，わざわざウェブサイトを訪問する必要はない。

タを対象とし，文字情報から新たな事実や傾向を発図書館でも，フィードの特性を生かし，ニュース見することを支援する技術である。いずれも，コンや新着資料の配信だけでなく，フィード情報を使っピュータが意味のあるパターンやルールを勝手に解た検索・収集・発信・共有ができるフロントエンド釈して自動的に見つけてくれるわけではない。分析のコミュニティ・プラットフォームを提供し，そこ者である図書館員が，その蓄積されたデータから何で語られる話題や論文の評価，書評レビュー等を効を見出したいか考えた上で分析パターンやルール果的に配信し，利用者からリアルタイムにフィード（セマンティック・フィルター）を設定する必要があバックを得るといったモデルも考えられる。利用者

る。このフィルターは一定ではなく，様々な切り口とのコミュニケーションが活性化すれば，膨大なテを用意しておき，その都度設定を変更する。これにキスト情報が集まり，それらを図書館が保有する情より，有用な情報が得られる。DM において重要なこ報と組み合わせて効果的にマイニングすることで，とは，膨大な情報を効率良くデータベースに蓄積す次のサービス戦略も立てやすくなる。

ることと，蓄積された膨大な量のデータをいかに高速に処理するかということ。情報を蓄積するにあた

4 データマイニングの必要性
図書館では，従来から様々な統計手法によるデーり，必要な情報は全て記録しておくことが分析を行うためにも重要である。

タの収集や分析が行われてきた。しかし，ユーザー数や質問事項が限られたアンケートデータや年次統

5 データマイニングの参考事例

計などであれば，腰を据えてデータを集計すればよ

ここで，独自のデータマイング手法を使い，利用いが，利用者の声をリアルタイムに集め，分析し，者の声を効果的に分析・可視化し，企業などに提供即座にサービス改善につなげて行くためには，デーしてサービス効果分析や新商品の企画支援などを実タマイニング（以下，DM）が必要となる。

践しているホットなベンチャーを 3 社紹介する。

いうまでもなく，インターネット上の情報は玉石（1）関心空間混交である。企業のマーケティングであれ，個人的「関心空間」はユーザーがホスト役をつとめる「空な情報収集であれ，膨大なデータから「石（ノイズ）」間」をベースしたコミュニティサイト。ひとりひとを排除し，「玉」のみ拾う方法やしくみ（DM）を模索りの関心事がキーワードとして登録され，他のユーしている。Google の「ページランク」は DM の好例

ザーの共感を得て自由につながりあい，話題の59

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図 1．kizasi.
jpにて「慶応大学―（病院以外）」の条件で調査広がりと意外な発見の連続を楽しむことができる。

積したデータベースを元に，有効なアウトプットをコンテンツ価値と異なり，コンテクストの価値は相導いている。代表的なサービスに「コスメテスター」対的で，瞬時に変化しやすい。そこで個別適合性のがある。

高いコンテクストとコンテンツを抽出するためのデータマイニングのアプローチを行っている。

6 リワイアリングとは？

（2）きざしカンパニー「今後社会のありとあらゆる企業のシステム，経済１）

きざしカンパニーは，CGM!
UGM 領域におけるのシステムが 1 つにつながっていく」とマイクロソ「話題」を切り口にした検索エンジン事業の開発をフトのビルゲイツ氏は主張する。例えば，POS シス行っている。
「kizasi サーチエンジン」
は，ブログは多テムや GPS，Suica 定期券，Ferica などを駆使すれ数の人が世の中の変化に応じて，一斉に情報発信をば，どの地域でどの商品が売れているのかがリアル行うという即時性を特徴とする。このサーチエンジ

タイムで把握でき，ユーザーの位置情報を集めるこンの基本コンセプトは，ブログを「時間」と「人」のとができ，電子マネーでどんな商品を買ったかとい2 軸に沿って言葉を解析すること。具体的には，話題う記録も収集可能である。あらゆるデータをコンを質と量の両面からとらえ，その変化をしめすことピュータが自動的に分析し，消費者一人一人に合っが可能。話題の量がどのように時間推移していくのた広告や情報を配信していく時代になる。
「広告といか，また，コトバが表現する話題内容の推移を，共う概念を超えたコミュニケーションがあらゆる電子起語の推移から捉える。代表的なサービスに「kizasi.

機器を通じて，企業と消費者との間で始まろうとしjp」がある（図 1 のサンプルを参照）。ている。そうしたコミュニケーションを通じて消費（3）グランドデザイン＆カンパニー者の信頼や愛着を勝ち取った企業が，21 世紀の成長

グランドデザイン＆カンパニーは，モバイルを中企業となるであろう。
」と湯川鶴章氏（時事通信社）

心としたソリューションの企画・開発・運営を行っは予測する２）。広告から販売まで 1 つの配線でつなている。独自のモバイル解析ツールを元に，ユーザーがっていた時代から，無数の機器が複雑につながるの行動分析等を行い，サイト内でのコンバージョン時代へ。ビルゲイツ氏は「今，経済のリワイヤリンアップ策などを編出する。要素としては，ユーザーグ（配線組み換え）が行われている」と表現してい属性に基づく行動分析や，アクセス解析はもとよりる。

「配信したメールの内容に対する反響反応」
をマイニ

また，ダンカン・ワッツらが提唱した「スモールングしていく手法など，複合的な分析・解析を行う。

は，一見，全然つながっワールド・ネットワーク３）」

これらの解析ツールと多数のサイト運営を通じて蓄ていない人同士でも，大体 5 人を介すると必ずつな60

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図 2. 図書館におけるデータマイニングのしくみがっているという理論であり，ランダムなネットを借りた人はこんな本も借りています」「，この雑誌ワークに，人間の特徴である同類志向（つまり好きは高いお金を出して購入した割に利用されていななもの同士が結びつく傾向）を追加し，つなぎ直しい」「，粘着質な利用者が発するコメントには共通性（リワイヤリング）をすることによって，世界を小さが多い」など面白い分析結果が得られると予測されくすることが可能になると説いている。

る。これらのデータと連携する形で，問い合わせ，西口敏宏氏（一橋大学教授）の『遠距離交際と近所づきあい

４）によ成功する組織ネットワーク戦略 』

ると，遠距離交際要望・クレーム，サービス評価，書評レビュー，口コミなど利用者の生の声をデータベースに蓄積すとは「偶然に起こるリワイヤリる。また，書店，代理店，出版社，データベースベング（情報伝達経路のつなぎ直し）によって，普段ンダーなど図書館関連機関の情報やインターネットは地理的な距離が離れているために入りにくい情報上の関連情報を RSS リーダー経由で日々収集してがダイレクトに入ってくること」，また，近所づきあおく。

い（2）システムとは，「自分を取り巻く近隣の人たちとの日々の規則正しい密接な関係のこと」をさしている。この

上記それぞれ蓄積されたデータ群をコンピュータバランスを取ることが，組織の成功の鍵となる。

処理に掛けてホットワードや関心テーマ，関連文献等を抽出する訳だが，より効果的に分析するために

7 図書館を支える 3 つのマネジメント
リソースは，前述した「セマンティック・フィルター」を設定する。ここで図書館員の経験と勘が必要となる。

図書館におけるデータマイニングの 1 モデルを図何を見出したいか考え，分析パターンやルールを決示（図 2）し，「利用者の声マネジメント」の実現に必める。授業のカリキュラム（シラバス情報）と受講要となるリソースを 3 つに分けて概説する。

者情報を登録しておき，情報リテラシーテストなど（1）データを通じて受講者の習熟度をフィルター情報に加味す

図書館が日々管理している情報には，書誌情報れば，レベルに応じた情報の提供が可能となる。ま（MARC）・所 蔵 情 報・予 算 契 約 情 報・利 用 者 情

た，授業後に実施するフィードバックアンケートの報・貸出履歴・OPAC 検索ログ等がある。これだけ結果と連動して「受講者がわかりにくい所ランキンを取り上げても，十分マイニングができる。
「この本グ」等を教員側に提供することで，次の授業や教材

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作成に役立てることもできる。スモールスタートで「脱！図書館宣言」をするとき，夢に一歩近づくので構わないので，目に見える形で現場や経営トップへはないだろうか。

プロトタイプを示すことが重要だ。
（3）組織謝辞

慶應 MC では，利用者調査 WG というキャンパス

原稿執筆にあたっては，株式会社関心空間・代表取締横断の組織体を設けているが，利用者調査専門の担役社長の前田邦宏氏，株式会社きざしカンパニー・代表

当ではなく，メンバーは全員兼担（いわば片手間）で取締役専務テクノロジー統括の稲垣陽一氏，グランドデある。可能であれば「CS 推進部」や「戦略企画室」といった専門部署を設け，「情報流通のハブ」としての役割を担い，カウンタースタッフや IT 部門，経営ザイン＆カンパニー株式会社・代表取締役社長の小川和也氏に御協力を頂いた。この場を借りて感謝を申し上げたい。

トップそれぞれに対し，有用な情報をリアルタイムに提供することで活性化を計るといった体制を確保することが理想であろう。また，分析者としてのセンスを養うために人材の育成が急務である。そのためにも，知識とスキルの蓄積・継承が期待される。
理想的な「セマンティック・フィルター」の実現を目指すためにも，全社の意識を「利用者の声」に傾ける努力が必要となる。

参考文献・注
1） CGM!UGM（Consumer Generated Media!User Generated Media）とは，インターネットなどを活用して消費者やユーザーが内容を生成していくメディア。個人の情報発信をデータベース化，メディア化した Web サイトで，Web 2.0 的なもののひとつとされる。クチコミサイト，Q&A コミュニティ，ソーシャルネットワーキングサー

8 おわりに図書館などの情報サービス機関においては「利用者の声をマネジメントする」ことがこれからの使命の 1 つであり，勝ち残り戦略になるといっても過言ではない。利用者の「今」を知り，「今」にリーチするためには，利用者の多様性を受け入れるしくみや体制が必要となる。図書館と利用者の叡智を結集し，効果的にデータマイニングを行い，有用なサービスをマッシュアップしていくことが CS に直結する。
それは，利用者に迎合することでは決してない。あくまで，利用者の声を積極的に活用して，見通しのビス（SNS），ブログ，COI（Community Of Interest）サイトなどがこれにあたる。
2） 湯川鶴章の IT 潮流．経済リワイヤリング―ボツにした未完成原稿 vol.0 ．
（オンライン），入手先＜http:!
!
it.blogjiji.com!
0001!
2008!
04!vol0̲86e3.html#more＞ ，（参照2008-07-30）．
3） ダンカンワッツ．スモールワールド・ネットワーク―世界を知るための新科学的思考法．東京，阪急コミュニ
ケーションズ，2004. 389p.
4） 西口敏宏．遠距離交際と近所づきあい成功する組織

ネットワーク戦略．東京，NTT 出版，2007. 486p.

よいサービスを提供し，利用者と良い関係を築くことが目的である。利用者自身が，膨大な情報から「玉」得て，オリジナリティを創造し発信できる環境を整えることができれば社会貢献にもつながる。
これらのしくみや体制づくりは，図書館だけの力だけでは実現し得ない。できるだけ情報をオープンにして周囲を巻き込み，外部から斬新な発想や優秀なリソースを取り入れて，内部リソースとうまくリワイヤリングさせ，サービスの活性化を図る必要がある。
「夢は宣言すると叶う」というが，図書館が62

・三室克哉，鈴村賢治，神田晴彦．顧客の声マネジメント：
テキストマイニングで本音を「見る」． 東京， オーム社，
2007, 232p.
・岡嶋裕史．数式を使わないデータマイング入門：隠れた法則を発見する．東京，光文社，2006, 211p.
・浅尾千夏子，藤本優子．利用者調査 WG 活動報告 ．
第5回メディアセンター研究発表（．オンライン），
入 手 先＜http:!
!www.lib.keio.ac.jp!kenshu!
pdf!2007!3riyoshawg.pdf＞，（参照 2008-05-09）．