2019年11月16日(土)Japan Searchハッカソン in UDC2019 大阪

Japan Searchを用いたデジタルアーカイブの活用方法
国立国会図書館電子情報企画課次世代システム開発研究室
青池亨

(ジャパンサーチの参考資料)1.1

ジャパンサーチの目的と概要

 さまざまな分野のデジタルアーカイブと連携し、我が国が保有する多様なコンテンツのメタデータ*をまとめて検索できる国の分野横断統合ポータル
目指す効果＊メタデータとは：コンテンツの内容や所在等について記述したデータ。図書館の書誌データ、博物館・美術館の収蔵品の目録データなど。

 政府の「知的財産推進計画」等に掲げられている国の取組
運用主体：デジタルアーカイブジャパン推進委員会・実務者検討委員会（事務局：内閣府知的財産戦略推進事務局）
システムの運用担当：国立国会図書館
https://jpsearch.go.jp/
 2019年2月に試験版を公開
2020年の正式版公開に向けて、フィードバックを受付中

1. コンテンツの所在等の明確化
2. 連携機関へのアクセス促進
3. データの利活用の促進
4. 連携機関への支援
5. 新規ビジネス・サービスの創出等(ジャパンサーチの参考資料) 1.2
14連携機関
分野
書籍等
公文書
文化財

美術

50データベース

連携機関
国立国会図書館
国立公文書館
文化庁
国立文化財機構
国立美術館

メディア芸術舞台芸術

日本写真保存センター
映像産業振興機構
早稲田大学坪内博士記念演劇博物館

自然史・理工学

国立科学博物館

人文学
放送番組
データセット

連携状況（2019年11月6日現在）

人間文化研究機構
立命館大学アート・リサーチセンター
放送番組センター
日本放送協会
内閣官房IT総合戦略室・総務省

メタデータ約1,800万件
データベース名「国立国会図書館サーチ」から、3件のデータベース「国立公文書館デジタルアーカイブ」「文化遺産オンライン」から、国指定文化財等データベース「ColBase 国立博物館所蔵品統合検索システム」「国立美術館所蔵作品総合目録検索システム」「アートコモンズ」「写真原板データベース」「Japan Content Catalog」から、2件のデータベース「演劇情報総合データベース」から、2件のデータベース「サイエンスミュージアムネット S-Net」「魚類写真資料データベース」「人間文化研究機構統合検索システム nihuINT」から、30 件のデータベース「ARC浮世絵ポータルデータベース」「ARC古典籍ポータルデータベース」「放送ライブラリー公開番組データベース」※ドラマのデータ「動画で見るニッポンみちしる」「データカタログサイト」

3

(ジャパンサーチの参考資料) 1.3

ジャパンサーチ（試験版）の機能
分野の特性を活かした検索機能

クリックするだけで楽しめる
多様なコンテンツの紹介

横断検索

テーマ別検索 様々なテーマ*に関する「ギャラリー」を提供（*テーマ例：長崎、富士山、刀剣、和食、北斎、伊能忠敬 etc.）

楽しむ探す
活かす

画像検索
※類似の画像が検索可能

利活用促進の基盤となる利活用機能
 ジャパンサーチが集約したメタデータをAPI（外部提供インタフェース）で提供
 お気に入りのメタデータ・検索結果・ギャラリーをマイノートに登録可能 マイノートを外部のWebサイトに貼付できるウェブパーツ機能
マイノート画面4

ジャパンサーチの利活用を支援するリンク集①
技術情報のページ
https://lab.ndl.go.jp/cms/techinfo#c3c2

Webアプリ作成チュートリアル
https://lab.ndl.go.jp/cms/app_tutorial

ジャパンサーチ非公式利活用ページ(神崎正英先生による)
https://www.kanzaki.com/works/ld/jpsearch/

ジャパンサーチ開発者向け情報
https://jpsearch.go.jp/api

5ジャパンサーチの利活用を支援するリンク集②
当館が公開している利活用事例のソースコード• 簡易WebAPIの利用サンプル
https://github.com/ndl-lab/jps-search-api-sample
・国土地理院航空写真とのマッシュアップアプリ

https://github.com/apitemplate/jpsapisample/
GLAMデータハッカソン「地元でサーチ（仮称）」成果物のソースコード• ある地点の周りにあるものを全部リスト表示する(加藤文彦氏作成)
https://github.com/fumi/ndlhackathon2019
サービスはこちらから→https://fumi.github.io/ndlhackathon2019/• 生物と工芸・装飾に限定して地図表示と合わせたもの(大橋正司氏作成)
https://github.com/shosira/ndl-hackathon-20190-html

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JPSで検索できるデータベースについて、こんな感じで紹介してみます！
• サムネイルのあるデータベース①『書籍』を検索できる②『絵画』を検索できる③『写真』を検索できる④『美術品』を検索できる⑤『生き物』を検索できる※複数にまたがるものについては重複して紹介します• サムネイルはないが場所の情報のあるデータベース(メタデータを地図等にマッピング可能)①JPS本体、JPS利活用フォーマットのいずれにもあるもの②JPS利活用フォーマットにしかないもの
7サムネイルのあるデータベース①『書籍』を検索できるデータベース
国立国会図書館デジタルコレクション(https://jpsearch.go.jp/database/dignl)

当館のデジタルコレクション資料。著作権保護期間満了資料についてはIIIFビューワで閲覧可能！
8サムネイルのあるデータベース①『書籍』を検索できるデータベース
ARC古典籍ポータルデータベース(https://jpsearch.go.jp/database/arc_books)

立命館大学アート・リサーチセンターがつなぎ役、大学図書館等の所蔵する古典籍資料

9サムネイルのあるデータベース②『絵画』を検索できるデータベース
ARC浮世絵ポータルデータベース(https://jpsearch.go.jp/database/arc_nishikie)

立命館大学アート・リサーチセンターがつなぎ役、大学図書館等の所蔵する浮世絵の資料
サムネイルの解像度が高いものが多く◎
10サムネイルのあるデータベース②『絵画』を検索できるデータベース
ARC古典籍ポータルデータベース(https://jpsearch.go.jp/database/arc_books)

立命館大学アート・リサーチセンターがつなぎ役、大学図書館等の所蔵する古典籍資料
版画等、絵画も含まれている11サムネイルのあるデータベース②『絵画』を検索できるデータベース
ColBase(https://jpsearch.go.jp/database/cobas)

国立文化財機構の施設の所蔵品データベース。解説が入っているものもある
12サムネイルのあるデータベース②『絵画』を検索できるデータベース
国立国会図書館デジタルコレクション(https://jpsearch.go.jp/database/dignl)

当館のデジタルコレクション資料。著作権保護期間満了資料についてはIIIFビューワで閲覧可能！
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サムネイルのあるデータベース③『写真』を検索できるデータベース
みちしる(https://jpsearch.go.jp/database/michi)

NHKのみちしる(ＮＨＫの番組から厳選した、日本各地の映像を視聴できる動画サイト)のアイテム
電車、お城、銅像、人物、自然風景など、非常にバラエティーに富む。撮影場所情報を持っているのも◎14サムネイルのあるデータベース③『写真』を検索できるデータベース
写真原板データベース(https://jpsearch.go.jp/database/photo)

日本写真保存センター提供の白黒写真のデータベース。戦争や生活や著名人の写真など幅広い。
タイトルが分かりづらいものは、地名で引いたりするとよい。
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サムネイルのあるデータベース④美術品を検索できるデータベース
ColBase(https://jpsearch.go.jp/database/cobas)

Co国立美術館の所蔵資料のアイテムを横断的に検索できるので、海外の陶磁器といったアイテムも見つかる
16サムネイルのあるデータベース⑤生き物を検索できるデータベース
魚類写真資料データベース(https://jpsearch.go.jp/database/FishPix)

神奈川県立生命の星・地球博物館と国立科学博物館による魚類の写真のデータベース
白い背景で撮影された写真のアイテムと、水中で撮影された写真のアイテムがある17

サムネイルのあるデータベース(番外)「何でもあり」なデータベース
国立国会図書館サーチ連携データベース(https://jpsearch.go.jp/database/issnl)※注意：このデータベースのIDは変更する予定があります（2019年11月現在）(デジタルアーカイブシステムADEAC, 慶應義塾大学メディアセンターデジタルコレクション,千葉県デジタルアーカイブ,イーハトーブ岩手電子図書館のサムネイル付きメタデータを提供)

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サムネイルはないが、場所情報を持っていて地図上にマッピング可能なDB①JPS本体にも、利活用フォーマットにも場所情報のあるもの
標本資料• サイエンスミュージアムネット(https://jpsearch.go.jp/database/s_net)
展覧会情報• アートコモンズ(https://jpsearch.go.jp/database/exhib)
書籍• 全国書誌(https://jpsearch.go.jp/database/bibnl)

19サムネイルはないが、場所情報を持っていて地図上にマッピング可能なDB②利活用フォーマットにしか場所情報のないもの
文化遺産

・文化遺産オンライン(https://jpsearch.go.jp/database/bunka)※利活用フォーマットのみ
公文書• 国立公文書館デジタルアーカイブ(https://jpsearch.go.jp/database/najda)※利活用フォーマットのみ
能や雅楽の上演記録• 連歌・演能・雅楽データベース(https://jpsearch.go.jp/database/nij14) ※利活用フォーマットのみ
美術品• 国立美術館所蔵作品総合目録(https://jpsearch.go.jp/database/syozo)※利活用フォーマットのみ

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もっと知りたい方は• 連携データベースのページ(https://jpsearch.go.jp/database?from=0)
から一覧を見られます。

21サムネイルのあるデータベースの注意• 国立民族学博物館の提供データベース(標本資料目録等)はAPI提供されていません

22データベースの情報を把握するための小技①アイテムのjsonを見てみる

例えば、
八劔神社大イチョウ(https://jpsearch.go.jp/item/michi-D0004400354_00000)

json形式を見るには、URLに拡張子.jsonをつけるだけ！(リダイレクトされます)
https://jpsearch.go.jp/item/michi-D0004400354_00000.json
23データベースの情報を把握するための小技①アイテムのjsonを見てみる

https://jpsearch.go.jp/item/michi-D0004400354_00000.json

commonの中に「共通項目」が入る。
common内のcoordinatesとtemporalは、正規化検索用にJPSが追加している情報

JPSが検索用に追加している情報以外はUIから見えるデータベースのID(この場合はmichi)が頭につく項目は、「個別項目」
各DBがもともと持っている項目が入る

24データベースの情報を把握するための小技①アイテムのjsonを見てみる

大体こんな感じの対応関係です25データベースの情報を把握するための小技②Snorql上で確認

利活用フォーマットで提供しているDBについては、Snorql上で、データベース毎の集計クエリを投げると一覧できる

https://jpsearch.go.jp/rdf/sparql/easy/
から、左のキャプチャにある「データセット別件数」を選んで実行

次スライドへ続く・・・

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データベースの情報を把握するための小技②Snorql上で確認

DBに含まれる件数順に並ぶ
DBの中を確かめたいときはDB名をクリック

ARC浮世絵ポータルを選択

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地域情報を検索したい①利活用フォーマットがある場合

神崎先生のジャパンサーチ非公式サポートページのジャパンサーチのアイテム緯度経度マップ
https://www.kanzaki.com/works/ld/jpsearch/jpgeomap
で可視化しながらあたりをつけるのがおすすめ
欲しいtypeを入れて検索すると、地理情報を持つアイテムだけがマッピングされる
例えばtype:建築

type一覧はhttps://jpsearch.go.jp/rdf/sparql/easy/のクエリ例から「クラス(型)別コンテンツ数」を選んで実行

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地域情報を検索したい②利活用フォーマットがないものも含めて検索したい

簡易Web API解説資料の「6.正規化機能を利用した検索」を参照
https://jpsearch.go.jp/api/webapi/#sec6
・現在公式のJPSにUIがないため、APIのみの提供

国立国会図書館東京本館から10km圏内のアイテムを検索
https://jpsearch.go.jp/api/item/search/jps-cross?g-coordinates=35.679813,139.7435848,10km
例：絞り込む場合その1(文化財だけ検索したい)

https://jpsearch.go.jp/api/item/search/jps-cross?g-coordinates=35.679813,139.7435848,10km&f-cm=cultural
または、ファセットによる絞り込み
https://jpsearch.go.jp/api/item/search/jps-cross?g-coordinates=35.679813,139.7435848,10km&fccategory=cultural

例：絞り込む場合その2(標本資料を除いて検索したい)
https://jpsearch.go.jp/api/item/search/jps-cross?g-coordinates=35.679813,139.7435848,10km&fc-category=science29簡易Web APIを利用するときのコツ• UIから検索するときのURLと、パラメータの形は基本的に同じ
https://jpsearch.go.jp/csearch/jps-cross/?csid=jps-cross&from=0&keyword=祭り&fc-rights=-pdm

PDMを除外した慣れるまではUIで検索してみて、URLに注目するとよい

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SPARQLについて• 私のようなSPARQLにあまり詳しくない者が、短い時間でなんとかするなら……
１．SNORQL(https://jpsearch.go.jp/rdf/sparql/easy/)のクエリ例を改造する
2.

EasySPARQLが生成するクエリを改造する (チュートリアルのページに手順を記述)

https://jpsearch.go.jp/rdf/sparql/easy/? where=北海道
生成
PREFIX jps: <https://jpsearch.go.jp/term/property#>
PREFIX schema: <http://schema.org/>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX place: <https://jpsearch.go.jp/entity/place/>
SELECT DISTINCT ?s ?label ?creator ?type ?lat ?long WHERE {?s rdfs:label ?label ; a ?type .
OPTIONAL {?s schema:creator ?creator .}?s jps:spatial ?place . ?place jps:value place:北海道 .
OPTIONAL {?place schema:geo [schema:latitude ?lat; schema:longitude ?long ] }} LIMIT 200
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注意！WebAPIで一度に2000件以上の結果を取得したい場合(全件取得)• 全件取得用のAPIを使ってください！使わないと結果が重複する可能性があります！

初回はhttps://jpsearch.go.jp/api/item/scroll/(クエリ)で取得し、2回目以降は返ってくるscrollIdを使用
https://jpsearch.go.jp/api/item/scroll/jps-cross?scrollId=(上のクエリで取得したscrollId)

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