音楽資料に特化した MARC データを対象とした「著作」および「表現形」の人手による同定：
OPAC の FRBR 化のための機械的同定に向けて
金井喜一郎（昭和音楽大学短期大学部）
k-kanai@tosei-showa-music.ac.jp
1.

本稿の目的

現形の同定は著作同定に比べて副次的な扱いと本稿1)では，音楽資料に特化した MARC を対なっている。音楽分野においても FRBR 化の例

象 と し て ，「 著 作 」 (Work) お よ び 「 表 現 形 」

は見られるが，状況は同様である8)。先行事例の(Expression)を人手により同定し，その結果を分主な手法はデータ項目間の対応づけ(マッピン析する。これによって，機械的同定の可能性とグ)であるため，既存のデータ中に関連する項目問題点を探ることが，本稿の目的である。ここが少ない表現形については，不十分な結果とで言う著作および表現形の機械的同定は，OPACなっている。の FRBR 化(詳細は後述)を目的として行うものである。調査対象には，後述するようにデータ3.

作成の水準が高い Toccata MARC を選んだ。

標本データの抽出
調査対象となる Toccata MARC は，株式会社

トッカータ(1999 年 12 月創業)が作成する，日本2.

で発売された音楽資料に特化した MARC であり，研究の背景
音楽資料には図書資料とは異なる特徴があ

米国議会図書館や世界最大の書誌ユーティリり2)，利用者はこの特徴に関連した検索要求をティである OCLC などと同じ水準で目録が作持っているが，音楽図書館の OPAC でさえ，こ成されている9)。さらに，音楽資料(特に日本国内の要求を満足に満たすことはできていない3)。しで発行された日本語表記の資料)の特徴に十分対

かしこの問題は，OPAC の FRBR 化によってあ応した国内唯一の MARC である。
本調査では 2000 年から 2013 年に作成されたる程度改善される可能性がある。
for

CD のデータを調査の対象とする。これに該当す

Records) 4)で示された概念モデルるデータは 54,155 件である。これを音楽ジャンFRBR(FunctionalBibliographicRequirementsを OPAC に実装する試みである OPAC の FRBR

ルで分けると，最も多いのがジャズ・ポピュ化(FRBRization)は，具体的には，FRBR の第 1

ラー音楽の 33,944 件，次いでクラシック音楽のグループの実体（著作，表現形，体現形，個別15,771 件となる。そこで，今回はこの 2 ジャン

資料）に基づく検索や表示を可能とする。これ

ルに絞って調査を行うこととした。これを今回により，これまでの体現形中心の OPAC では不の調査の母集団とし，ここから各ジャンル 300十分であった著作および表現形の集中機能件を，乱数を使って無作為に抽出する。

(collocation)が実現される。この機能は，音楽分野では利用者の情報要求に照らして特に重要な4.

各著作および表現形への番号付与抽出した標本データ合計 600 件に対して，筆ものである。
OPAC の FRBR 化を実現する現在の主な方法

者の手作業により，著作および表現形を同定し，は，既存のレコードに FRBR のモデルを適用すそれぞれに著作番号，表現形番号を付与する。

るものであり，著作や表現形を機械的に同定す具体的には，著作を表す「W」に続けて一連番る 方 法が 用い ら れて いる。 例 えば OCLC の号を付与し，例えば「W24」のようにする。まWork-set Algorithm5)や，米国議会図書館（LC)た音楽資料の特徴の一つ「作品の断片化」2)に対の FRBR Display Tool6)など，主に著作同定に関応するため，著作の一部分であることを表す「P」わるいくつかの先行事例がある。また表現形のを一連番号とともに著作番号に加える。全体と同定については Gatenby

部分の関係が 3 階層以上になることもあり得る

ら7)などがあるが，表ため，その場合は部分を表す記号を連続して用報を収集して判断した。例えば，「ゼア・ウィル・いる。その結果，著作番号は例えば「W24P1P2」

ネヴァー・ビー・アナザー・ユー」は 2 録音あのようになる。一方，表現形（演奏）番号は著るが，ともに演奏時間が 2 分 58 秒である。さら作番号に枝番（一連番号）を付与する形で表現に演奏者も「チェット・ベイカー，することとし，「W24-1」や「W24-2」，「W24P1-1」

ペット， ヴォーカル ； ラス・フリーマン，のようにする。また，編曲については小文字の

ピアノ ； 他」と「Chet Baker, vocal, trumpet ;アルファベットで表す。例えばある交響曲の 2

other players」であり，両者が同一録音（表現台のピアノ用編曲は「W24-a1」となり，吹奏楽形）である可能性は高いと判断した。

用編曲は「W24-b1」となる。ジャズ・ポピュ

トラン

また，レミオロメンの「スタンドバイミー」

ラー音楽に関しては，一部を変更した上でこのはベン・Ｅ・キングの同名曲とは異なるが，方式を適用する。

データ上作曲者が示されていないので，区別がジャズ・ポピュラー音楽のうちポピュラー音つかない。このような場合，著作権情報（作曲楽のアレンジは，クラシック音楽の編曲とは意者情報）を別途調査することで，両者の違いが味合いが違う。ポピュラー音楽は，そもそも原明らかになった。著作権情報が入手できない場

曲の段階で編曲者が介在することが少なくない。

合は，実際に聴いて判断した10)。このような調査

また，演奏の自由度も高い。ジャズにおける演を行った作品は 50 組近くに上った。

奏の自由度は，ポピュラー音楽以上である。

さらに，海外の作品の日本語訳タイトルが原以上より，ジャズ・ポピュラー音楽（歌謡曲タイトルと全く異なる場合や，逆に原タイトルなども含めて）に関しては，「編曲」の区別はあは異なるが日本訳タイトルが同一になってしままり意味がないので行わない。

う場合がある。前者では例えば，カルチャークラブの「Do you really want to hurt me」が「君5.

同定結果の分析は完璧さ」となる。一方後者に関しては，前章の基準に沿って著作および表現形を同定

ディープ・パープルの「you keep on moving」

したが，ジャズ・ポピュラー音楽（特にポピュとボブ・マーリーの「keep on moving」が，日ラー音楽）に関しては，同定の過程でいくつか

本語訳ではともに「キープ・オン・ムーヴィンの大きな問題点が浮かび上がった。本章ではまグ」となる。以上 3 作品の原題は標本データにずこの問題点を論じ，それに次いで同定結果を記述されていなかったため，別途調査が必要で分析する。

あった。
その他，タイトル表記を意図的に使い分ける

5.1

ジャズ・ポピュラー音楽の問題点場合がある。例えば標本データ中には，桜を表後述するように，ジャズ・ポピュラー音楽はすタイトルとして，「桜」，「さくら」，「サクラ」，作曲者が記述されていないことが非常に多い。

「Sakura」の 4 種がある。レコード上にはタイ

また，責任表示は作曲者ではなく演奏者である

トルの読み方が記述されており，これら 4 種のことが多く，演奏者注記が存在しないデータもタイトルの読み方はすべて「サクラ」であるた散見される。さらに，ほとんどのレコードに演め，人手による同定上の問題は無いが，読み方奏日時の記述が無い（ジャズを除く）。このため，に基づいて機械的同定を行った場合，誤同定が著作や表現形の特定が困難である。たとえ作曲起こる可能性がある。

者の記述が無くとも，典拠管理がなされていれば著作の同定は可能であるが，Toccata MARC
ではジャズ・ポピュラー音楽に関しては典拠管理がほぼなされていない。

5.2

同定結果の特徴：著作次に同定結果を分析する。まず著作について，標本データ 300 件に対する著作数は，クラシッ

このような状況であるため，著作や表現形のク音楽が 1,627，ジャズ・ポピュラー音楽が 3,945

同定にあたっては，タイトルや作曲者，演奏者であった。この数は，著作の全体と部分を区別以外の情報から推測したり，書誌情報以外の情しない数，つまり著作番号 W の最終番号の数で楽は 3751 件で 95.01%であった。これらの結果から，ジャズ・ポピュラー音楽はクラシック音楽に比べて同一著作を集中させる必要性が低いことが分かる。
5.3

同定結果の特徴：表現形

続いて表現形の集計結果は第 2 表に示したとおりである。標本データ中の表現形数は，クラシック音楽が 2,267 であるのに対し，ジャズ・ポピュラー音楽は 4,198 であった。１レコードあたりの平均は，クラシック音楽が 7.6，ジャある。一方，全体と部分を異なる著作と捉えた

ズ・ポピュラー音楽が 14.0，また 1 著作あたり場合の数は，クラシック音楽が 1,866，ジャズ・の平均は，クラシック音楽が 1.4，ジャズ・ポポピュラー音楽が 3,948 となる。ここから，ピュラー音楽が 1.1 であった。このように，1 レ

ジャズ・ポピュラー音楽の場合，著作の一部分コードあたりの平均表現形数はジャズ・ポのみが演奏（録音）されることが非常に少ない

ピュラー音楽よりクラシック音楽の方が少ないことが分かる。また，1 レコードあたりの著作数が，1 著作あたりの平均数になると逆にクラシッ

平均を見ると，クラシック音楽が 5.2（6.2）11)，

ク音楽の方が多くなる。これはつまり，クラジャズ・ポピュラー音楽が 13.2（13.2）であり，シック音楽は複数の表現形を持つ著作が少なく音楽資料の特徴の一つである「一媒体多作品」2)

ないのに対し，ジャズ・ポピュラー音楽は著作が表れているとともに，ジャズ・ポピュラー音と表現形がほぼ一対一であるため，表現形を集楽がクラシック音楽の約 2.5 倍の著作を収録し中させる必要性が非常に低いということである。ていることが読み取れる。

次に各種内訳を見ると，クラシック音楽では，次に，標本データ内における同一著作の出現部分著作（著作番号に P が付されたもの）が 738

回数を集計した結果が第 1 表である。出現回数件（32.6%）あるのに対し，ジャズ・ポピュラー

上位を見ると，クラシック音楽では 8 回および 7音楽ではほとんど無い（13 件，0.3%）。また，回出現した著作がそれぞれ 1 件（合計 2 件，全編曲（著作番号の枝番に小文字のアルファベッ体の 0.1%）あった。一方，ジャズ・ポピュラー

トが付されたもの）が 404 件（17.8%）ある。

音楽で最も出現回数が多かったのは 6 回で 2 件

ジャズ・ポピュラー音楽については，前述のとが該当し，続く 5 回出現が 2 件であった（合計 4

おり編曲の有無を区別していないため，集計し件，全体の 0.1%）。逆に出現回数が１回のみをていない。この結果を見る限り，クラシック音

見ると，クラシック音楽は 1606 件で全体の楽には音楽資料の特徴の一つである「作品の可86.07%であるのに対し，ジャズ・ポピュラー音

塑と断片化」2)が明確に表れている。これに対し，ジャズ・ポピュ
ラー音楽には，ほぼ全く表れていない。言い換えれば，ジャズ・ポピュラー音楽は部分著作や編曲を集中させる必要性は無い。
その他の部分を見ると，まず作曲者の記述が無い表現形は，クラシック音楽でズ・ポピュラー音楽に関しては，現時点で著作は 253 件（11.2%）に留まるのに対し，ジャズ・や表現形の機械的同定を行う意義は感じられなポピュラー音楽では 3,579 件（85.3%）にも上る。

い。一方で，クラシック音楽についてはその意

これは前述したとおりで，ジャズ・ポピュラー義が認められるので，今後はその調査を進めた

音楽において「作曲者+タイトル」の形で機械的い。に著作を同定することが困難なことを示している。次に演奏者について「さまざまな演奏者」

注・引用文献に類する記述がある（演奏者の記述が無い場合を含む）表現形は，ジャズ・ポピュラー音楽では 224 件（5.3%）しかない。割合だけを見るとクラシック音楽（18.0%）の三分の一以下である。
ジャズ・ポピュラー音楽では，作曲者の記述がほとんど無いのとは反対に，演奏者の記述はほぼなされている。これは作曲者よりも演奏者の重要性が遥かに高いことを物語っている。最後に演奏情報が記述されていない割合を見ると，クラシック音楽が 34.2%（776 件）であるのに対し，ジャズ・ポピュラー音楽では 87.1%（3,658件）にも及ぶ。ジャズ・ポピュラー音楽であっても，ライブ録音であれば，演奏情報が記述される割合は高いと思われるが，スタジオ録音の場合はクラシック音楽と異なり，演奏パートごとに録音（作成）し，それらをミキシング作業によって完成させる。そのためクラシック音楽とは演奏情報の意味合いが違うことが，演奏情報の記述が少ない要因であると思われる。
6.

まとめ本 稿 で は ， 音 楽 資 料 に 特 化 し た MARC

（Toccata MARC）から抽出した標本データに対して，人手により著作および表現形を同定した。
また，その結果を分析することによって，OPACの FRBR 化を目指した機械的同定の可能性や問題点を探った。その結果，同定結果には「一媒体多作品」（クラシック音楽，ジャズ・ポピュラー音楽ともに）や「作品の可塑と断片化」（クラシック音楽のみ）といった音楽資料の特徴が認められた。一方で，ジャズ・ポピュラー音楽
では，作曲者の記述が非常に少ないなどの問題があり，同定に困難が伴った。また，ジャズ・ポピュラー音楽はクラシック音楽と異なり「作品の可塑と断片化」がほとんど認められず，さらに同一の著作や表現形を集中させる必要性もかなり低いことが分かった。以上により，ジャ1)

本稿は，以下の研究成果に基づいている。

Kiichiro Kanai . Manually identifying theentities of work and expression based onmusic MARC data: Towards automatic
identification for FRBRizing OPACs. Fontes
Artis Musicae. 2015, vol. 62, no. 2, p. 118-128.
2) 松下鈞. 音楽メディアのドキュメンテーショ
ンにおける問題点. 情報の科学と技術. 1999,
vol. 49, no. 3, p. 100-105.
3) 金井喜一郎. 音楽資料に関する OPAC 検索機
能要件: レファレンス記録の分析を通じて. 日
本図書館情報学会誌. 2010, vol. 56, no. 4, p.
190-208.
4) IFLA. Functional Requirements for
Bibliographic Records: Final Report. K. G.
Saur, 1998, 136p. (日本語訳: 国際図書館連盟.
書誌レコードの機能要件. 和中幹雄ほか訳. 日本図書館協会，2004，121p．)
5) Hickey, Thomas B. ; Toves, Jenny. FRBR
Work-Set Algorithm: Version 2.0. OCLC,
2009, 9p. http://www.oclc.org/ content/
dam/research/ activities/frbralgorithm/
2009-08.pdf, (accessed 2015-1-11).
6) Library of Congress. FRBR Display Tool:
Version2.0. http://www.loc.gov/marc/marc-functional-analysis/tool.html, (accessed2015-1-11).
7) Gatenby, Janifer, et al. GLIMIR:
Manifestation and content clustering within
WorldCat. Code4Lib Journal. 2012, issue 17.
http://journal.code4lib.org/articles/6812,(accessed 2015-1-11).
8) Riley, Jenn, et al. Automatically batchloading metadata from MARC into awork-based metadata model for music.
Cataloging & Classification Quarterly. 2009,
vol. 47, no. 6, p. 519-543.
9) Toriumi, Keiji. Toccata MARC user's manual
2005: Version 1.1. トッカータ, 2005, 126p.
http://www.toccata.co.jp/distribution/usersma
nual/users_manual.pdf, (入手 2015-1-11).
10) インターネット上の販売サイトの試聴を利用した。
11) 括弧内の数は，全体と部分を異なる著作と捉えた場合の数。ジャズ・ポピュラー音楽も同様。