研究活動報告2023

立命館大学図書館研究会（りっとけん）りっと犬1

立命館大学図書館研究会について
私たちは立命館大学図書館研究会、通称“りっとけん”です！
りっとけんは文学部の自主ゼミナールとして、図書館就活の応援を目的に立ち上げられました 。活動は週に２回、立命館大学衣笠キャンパスの司書課程共同研究室で行っています。

通常活動として、司書試験や情報技術者検定の勉強会や出題された主題に合わせて分類番号を当て
るりっとけんオリジナルゲーム「分類番号かるた」などを行っています。また特別活動として、図書館見学会や図書館総合展への出展、オープンキャンパスでの企画実施などを行っています。

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活動紹介①〈図書館総合展〉
2022年テーマ～大学図書館とマンガ～
大学図書館におけるマンガの取り扱いを考察◆全国の私立大学図書館のうち、立命館大学図書館を含む図書館費上位８校を対象に①マンガの収集基準②所蔵されているマンガ③所蔵されている資料の特徴④分館、キャンパス、学部の違いに伴う資料の特徴の計4点を比較・考察◆立命館大学図書館職員の方にマンガの取り扱いについての質問を行う

2023年テーマ～小説作品に描かれる図書館～
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活動紹介②〈オープンキャンパス企画〉
8月6日に開催された立命館大学オープンキャンパスにおいて「大学図書館を楽しもう！」と題した企画を実施
高校生の参加者に◆図書館の定義◆衣笠という地名◆中川小十郎について◆葛飾北斎の浮世絵をレファレンス質問として提示し、大学図書館の書架から資料を調査してもらい、得られた情報を共有し合う

4活動紹介③〈第75回近畿地区図書館情報学会〉
9月8日に本学（立命館大学）衣笠キャンパスにて開催された第75回近畿地区図書館情報学会にて、活動報告と運営補佐を行う◆りっとけんの活動報告として、組織概要と図書館総合展に提出する研究の進捗を発表◆会場設営、受付、発表補佐などの運営補佐を担う◆基調講演を中心に図書館情報学における各分野に関して、先生方の貴重なお話をお伺いしました！

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研究テーマ2023

図書館関連要素を題材にした小説作品収集と分析

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研究報告2023

目次

経緯

課題

目的

振り返り方法参考文献一覧

調査

１，作品収集―①収集作品基準

謝辞②作品収集方法③作品収集結果
２、収集作品リストを用いた分析・考察１①出版年別作品数②キーワード別利用対象書数
３，収集作品リストを用いた分析・考察２①内容・使用サイト②事前処理③分析結果・考察7

１， メディア作品に描かれる図書館イメージへの注目
・映画 『図書館戦争』（２０１３）『天使のいる図書館』（２０１７）『耳をすませば』（１９９５）⇒図書館関連施設を題材としたフィクション作品に経緯おける特徴に対する興味・関心

２， 専攻（日本語情報学）における学び
日本語コーパスを活用した授業（cf. 国立国語研究所『現代日本語書き言葉均衡コーパス』）⇒語彙に注目したデータの収集と分析の実践

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１、図書館や図書館関連要素を扱う作品を収集し、リストの作成・整理を行う

目的

２，収集した作品のリストを分析し、図書館や図書館関連要素を扱う作品の特徴やその背景について考察を加える

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方法

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研究方法
１、図書館関連要素が題材として描かれる小説作品の収集【具体策】

国立国会図書館サーチ（NDLサーチ）を活用し、タイトルに・「図書館」

・「図書室」
・「司書」
・「ライブラリー」の４つキーワードが含まれる作品を収集し、作品リストを作成する。
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研究方法
２、作品情報の整理・考察
１で収集した作品リストを活用し、①収集情報別②タイトル・概要（あらすじ）における語句やその共起の２点に注目し、調査・分析・考察を行う。

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調査
作品収集

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１，作品収集①

作品収集基準❶ タイトルに「図書館」「図書室」「司書」「ライブラリー」のいずれかのキーワードを含む※作品内容として図書館関連要素を含まない作品を一部含める❷ 小説作品に限定（随筆・エッセイなどは含めない）❸ 2002～2021年の20年間に出版された（初出）作品に限定❹ 著者は日本人に限定（翻訳書は含めない）❺ 利用対象者は、一般書・児童書⇒ これらの基準をもとに、国立国会図書館サーチ（NDLサーチ）から作品を収集

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②作品収集方法【図１】：作品収集検索画面（国立国会図書館「国立国会図書館サーチ‐詳細検索」より）❶ ⇒ タイトル部分に４つのキーワードを入力❷⇒

分類記号913.6を設定後、検索結果一覧から抽出❸⇒

出版年：2002～2021と入力❹⇒

出版地：日本と入力❺⇒

資料種別：本と児童書に設定
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③作品収集結果

収集条件該当数
図書館

99

作品

図書室

27

作品

司書

18

作品

ライブラリー

9

作品

収集総数：153※

作品

シリーズは一作目のみを代表として収集【表１】キーワード別収集作品数
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【図２】収集作品リスト（一部）⇒ 収集した作品について、Excel（スプレッドシート）を用いて情報を付与・整理【収集作品リスト】（2023. 11. 01時点）
りっとけん作品分析【総合（リスト）】 決定版.xlsx

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調査
分析と考察
１

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２、収集作品リストを用いた分析・考察１
出版年

①

度数
2002
2003
2004
2005
2006
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021

出版年別作品数【特徴】
・2005年に特徴的な増加がみられる

・2013年以降、平均的に二桁数の作品が断続的に出版され、増加傾向にある

・2019年をピークとし、2020年から作品数が減少に転じる

総計2311014435514101191314171611 【表２】出版年別153
作品数
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【図３】出版年別作品数
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作品数増加の背景には？
【資料】
学術的背景＝関連・研究記事数→『雑誌記事索引データベース（ざっさくプラス）』における「図書館」関連記事数21

【図４】簡易検索：「図書館」関連記事数（「ざっさくプラス」より）

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①出版年別作品数【特徴・考察】・【図４】から、2000年以降、その記事数が徐々に増加する
・【図３】における作品数は2013年以降その数が全体的に増加するが、【図４】の雑誌記事は2000～2016年の期間における総対数が多い⇒ 2000年以降より図書館や図書館関連分野についての学術的研究、そして社会的な注目と理解が急速に進展している。その背景としては子どもの読書活動の推進に関する法律、文字・活字文化振興法、学校教育における探究学習の推進、図書館数の増加、新しいスタイルの図書館の登場などがあると思われる。こうしたことが関連作品の増加にも寄与したのではないか。
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２、収集作品リストを用いた分析・考察１②検索キーワード別利用対象書数

図書館
図書室
司書
ライブラリー総計

一般書 児童書6716183104

NDLに記載なし 総計
31199101271869472153【表３】検索キーワード別利用対象書数24

【図５】検索キーワード別利用対象書数25

②検索キーワード別利用対象書数【特徴・考察】・【表３】より、総数に対して「図書館」を冠する作品が７割近くを占める

・【図５】より、児童書に注目すると「図書室」を冠する作品の割合が大きい
・【表３】【図５】より、「司書」を冠する作品には児童書に該当する作品が見受けられない⇒

児童書において、より身近な施設として「図書室」を題材とした作品が描かれやすい傾向がある一方で、児童書の読み手となる世代における「司書」についての認識や理解は停滞しているのではないか
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調査
分析と考察２27３，収集作品リストを用いた分析・考察２①内容・使用サイト【内容】
収集した作品リストにおける「タイトル」と「概要（あらすじ）」を対象として、『AIテキストマイニング』を用いて、語句的分析を行う。
【使用サイト】

ユーザーローカル テキストマイニングツール（ https://textmining.userlocal.jp/ ）による分析

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②事前処理作成した作品リストにおいて「タイトル」と「概要（あらすじ）」のみを抽出したリストを新たに作成※

語としての分析のため、一部図書館関連以外の要素を含む作品も該当※

シリーズはタイトル詳細が異なる場合別記で追加［例］【一冊目のみ】『〇〇の図書館１』『〇〇の図書館２』…（以下、数字のみ変化）【別記で追加】『〇〇の図書館と謎の勇者』『〇〇の図書館と未知なる世界』…

※

調査では、分析時にキーワード（図書館・図書室・司書・ライブラリー）を除外

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【タイトル】

りっとけん作品研究【総合】【KHコーダー用・タイトル】【完全版】.xlsx【概要（あらすじ）】

りっとけん作品研究【総合】【KHコーダー用・概要】【完全版】.xlsx

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③分析結果・考察
収集作品リストにおけるAIテキストマイニングを用いた調査では、・ワードクラウド（［スコア］［出現頻度］別）・単語出現頻度（［名詞］［動詞］［形容詞］［感動詞］別）・共起キーワード・２次元マップ

・係り受け解析・階層的クラスタリングのそれぞれが提示される。今回はその中でも上位４つについて、特に提示する。

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【分析結果】「タイトル」「概要（あらすじ）」におけるAIテキストマイニングを用いた解析
結果の全体は以下ページを参照
・収集作品リストをAIテキストマイニングにて解析「タイトル」〈https://textmining.userlocal.jp/results/b4auuV4NDYxc4QVSDTtSFCZYa2PMaC3G〉「概要（あらすじ）」〈https://textmining.userlocal.jp/results/jn1iXRkkJygxUGQYkQMowQAqZMQcJaa4〉

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１.ワードクラウド
スコア【※】が高い単語を複数選び出し、その値に応じた大きさで図示している。
単語の色は品詞の種類で異なっており、青色が名詞、赤色が動詞、緑色が形容詞、灰色が感動詞を表している。以下では［スコア順］と［出現頻度順］を分けて、その両方を掲載する。
（ユーザーローカルAIテキストマイニング〈https://textmining.userlocal.jp/results/5yEWNe9FXdxm78mhD5pekWZjru5qWkwU〉より説明文を一部編集）【※】「スコア」の詳細については、以下ページ参照

AIテキストマイニング by ユーザーローカル (userlocal.jp)

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収集作品【タイトル】分析［ワードクラウド・スコア順］【図６】「タイトル」におけるスコア順ワードクラウド
34［ワードクラウド・出現頻度順］【図７】「タイトル」における頻出頻度順ワードクラウド

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２.単語出現頻度
文章中に出現する単語の頻出度を表にしている。また、単語ごとに表示されている「スコア」の大きさは、 与えられた文書の中でその単語がどれだけ特徴的であるかを表している。 通常はその単語の出現回数が多いほどスコアが高くなるが、 「言う」や「思う」など、どの文書にもよく現れる単語についてはスコアが低めになる。
（ユーザーローカルAIテキストマイニング〈https://textmining.userlocal.jp/results/5yEWNe9FXdxm78mhD5pekWZjru5qWkwU〉より説明文を一部編集）

結果はそれぞれ［名詞］［動詞］［形容詞］［感動詞］の４種類で提示する。

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【タイトル】［単語出現頻度／名詞］（出現頻度４以上）を抜粋【図８】「タイトル」における名詞単語出現頻度37

［単語出現頻度／動詞］（出現頻度２以上）を抜粋【図９】「タイトル」における動詞単語出現頻度38

［単語出現頻度／形容詞］【図10】「タイトル」における形容詞単語出現頻度［単語出現頻度／感動詞］【図11】「タイトル」における感動詞単語出現頻度39

３. 共起【※】キーワード
文章中に出現する単語の出現パターンが似たものを線で結んだ図である。
出現数が多い語ほど大きく、また共起の程度が強いほど太い線で描画される。
（ユーザーローカルAIテキストマイニング〈https://textmining.userlocal.jp/results/5yEWNe9FXdxm78mhD5pekWZjru5qWkwU〉より説明文を一部編集）【※】「共起」については、以下ページ参照
AIテキストマイニング by ユーザーローカル (userlocal.jp)

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【タイトル】の共起キーワード【図12】「タイトル」における共起キーワード
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４. ２次元マップ
文章中での出現傾向が似た単語ほど近く、似ていない単語ほど遠く配置されている。
距離が近い単語はグループにまとめ、色分けしている。
（ユーザーローカルAIテキストマイニング〈https://textmining.userlocal.jp/results/5yEWNe9FXdxm78mhD5pekWZjru5qWkwU〉より説明文を一部編集）

２次元マップにおけるグラフの詳細は、以下ページ参照
AIテキストマイニング by ユーザーローカル (userlocal.jp)

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【タイトル】の２次元マップ【図13】「タイトル」における２次元マップ43

【考察】：「タイトル」⑴

ワードクラウド・恋愛に関する語彙と結びつきやすい 例：「恋する」「デート」
・ミステリアスな印象の語彙
例：「ひみつ」「秘密」「謎」⑵ 単語出現頻度
・「図書」
ー出現頻度、スコアがともに高い・「戦う司書」ー出現頻度に比べてスコアがかなり高い（「図書」のスコアと近い）⑶ 共起キーワード
・遅い時間帯と結びつきやすい 例：「図書」⇔「放課後」⑷ ２次元マップ・王室制度的な語彙がグループに分散している 例：「王立」「姫君」「王子」※「戦う司書」「library」「世々」：同一作品タイトルの重複している語彙「the fa」「rthest」（共起キーワード）＝the farthest
44収集作品【概要（あらすじ）】分析
１、［ワードクラウド・スコア順］【図14】「概要（あらすじ）」におけるスコア順ワードクラウド

45［ワードクラウド・出現頻度順］【図15】「概要（あらすじ）」における出現頻度順ワードクラウド46

【概要（あらすじ）】
２，［単語出現頻度／名詞］（出現頻度15以上）を抜粋【図15】「あらすじ（概要）」における名詞単語出現頻度47

［単語出現頻度／動詞］（出現頻度10以上）を抜粋【図16】「概要（あらすじ）」における動詞単語出現頻度
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［単語出現頻度／形容詞］（出現頻度３以上）を抜粋【図17】「概要（あらすじ）」における形容詞単語出現頻度［単語出現頻度／感動詞］【図18】「概要（あらすじ）」における感動詞単語出現頻度49

【概要（あらすじ）】の共起キーワード【図19】「概要（あらすじ）」における共起キーワード50

【概要（あらすじ）】の２次元マップ【図20】「概要（あらすじ）」における２次元マップ51

【考察】：「概要（あらすじ）」⑴ ワードクラウド
・「訪れる」「出会う」「現れる」などの特定の空間を内外から出入りするような意味を持つ動詞が見受けられる。

⑵ 単語出現頻度
・「訪れる」「めぐる」「出会う」ー出現頻度、スコアが高い

・「本」ー「図書」の半分のスコアだが、出現頻は「図書」の2倍以上で最高値⑶ 共起キーワード

・出現する語やその共起関係に「タイトル」の分析結果とは異なる多様性が見受けられる。
⑷ ２次元マップ

・「少年」は「魔法」や「事件」と、「少女」は「謎」や「不思議」にグループ分けされている。
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課題

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課題
１，収集作品の漏れ・「タイトル」における検索キーワードの該当が収集基準⇒図書館関連要素を含むが、タイトルに検索キーワードが該当していない作品が収集できていない（【例】「本と鍵の季節」（2018）「おさがしの本は」（2009）など）
・検索キーワードの種類不足や表記のゆれ⇒「としょかん（ひらがな）」や「library（英語）」、「ライブラリ」など設定する検索キーワードにおいて収集不足の作品の存在が想定される・年代⇒2002年以前、2021年以降の作品は今回収集しなかった54

課題
２，シリーズ作品の扱い
・収集作品数の規模⇒153作品に限定される・シリーズ作品では重複した語句が複数回出現⇒AIテキストマイニング解析結果における偏りの原因に

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振り返り

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振り返り（感想） ①
・2013年の図書数が多いのは、恐らく「本好きの下克上」シリーズが始まった年でもあるので恐らくそれによる影響と考察する。「図書館」というテーマ自体よりもヒット作品が出現してから人気が出てきたなかもしれないと考えた。

・概要に含まれる単語を分析したとき、「少女」や「女の子」といった女性を示す言葉が上位にあるの一方、「少年」「男の子」などの男性を示す言葉が少ないことが印象的に思った。図書館職員の男女比率を考えると、図書館は女性と結びつきやすいのかもと思った。タイトルの分析は、同一シリーズの重複している部分が上位になっている可能性もあるため、収集作品を増やす・重複部分を除くなどの作業が必要かもしれないと思った。

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振り返り（感想）②・タイトルについて分析してみると、放課後や秘密、絶望や絶叫と言った単語が登場していることに目を引かれた。朝や昼などの単語がほとんどないことを踏まえると、図書館は放課後や夜に舞台となる、日常生活とは少し区別された世界として描かれる傾向にあるのではないかと思った。
その一方で、平仮名の「としょかん」をキーワードにしてNDLで検索してみると調査できていない本が出てきたことから、漢字だけに捉われるのではなく平仮名と漢字の組み合わせなどキーワード一つ考えるにしても様々な可能性を考慮しなければならないと感じた。また、図書と同じような意味を表す「書籍」という単語は、図書に比べて難しいイメージがあり、書籍をキーワードにしてみるとまた違う結果が出たりして面白いのではないかと思った。

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振り返り（感想）③
・図書館をテーマにした小説を調べるにあたって、まず多くの作品が該当することに驚いた。本を書く人、本を読む人という関係が成立する際に図書館は自然な存在となるのではないかと思った。また調査の際、児童書が多数該当したのはひとつの特徴に感じた。子どもにとって身近で、作品に入り込みやすい存在としての「図書館」「図書室」が書き手に意識されているのだろうと思った。

・図書館を題材にした作品が近年においても多く、児童書から一般書まで幅広いテーマの物語の中に図書館が登場していることは意外だった。データを用いた小説の分析というアプローチは今まで聞いたことも行ったこともなく新鮮だった。

59振り返り（感想）④
・タイトルをKHCoder※で分析すると、「LIBRARY」に「ようこそ」が共起しており、そこから「世界」や「移動」「謎」などの単語へとつながっていくことがわかる。このことから、図書館は「現実世界とは異なる世界への入り口」としての役割を物語上で果たしていると考えられる。
今後の課題としては、2001年以前のデータを収集し、今回の調査結果と比較することが挙げられないだろうか、2000年の「子ども読書年」を契機として、子どもの読書推進活動は盛んになったそうだ。とりわけ児童書に関しては2000年を境に変化が見られるのではないかと考える。
※KHcoderでの分析も一時試みましたが、AIテキストマイニングを採用しました。

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振り返り（感想）⑤・作品を収集し、その「タイトル」や「概要（あらすじ）」を用いたAIテキストマイニ
ング分析の結果を参照して、「優しい」や「不思議」「謎」「ミステリー」「謎」など未知なものと出会う場や日常の中においても穏やかな図書館・図書室イメージが見受けられる一方で、「秘密」や「武装」など一般的なイメージとは対照的なイメージと捉えられるような激しさを背景に想定する語彙やキーワードが出現していた点が特徴的であると感じた。

また、今回の調査ではNDLサーチやブクログなどから引用した各作品の概要（あらすじ）を対象に調査・分析を実施し、その語彙的特徴からイメージなどに言及したが、図書館関連要素が含まれる作品の内容に注目し、そのジャンルなどに焦点を当てることによって「小説」という作品コンテンツの種類を超えた映画やアニメ、マンガなど他のメディア作品についてやそこに発生するメディアミックスにおける比較などを実施することもできるのではないか、と感じた。

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参考文献一覧【閲覧・活用サイト】
言語資源開発センター「現代日本語書き言葉均衡コーパス（BCCWJ）概要」〈https://clrd.ninjal.ac.jp/bccwj/index.html〉（2023／11／09 最終閲覧）
国立国会図書館「国立国会図書館サーチ」〈https://iss.ndl.go.jp/?type=psrch〉（2023／11／01 最終閲覧）
皓星社「雑誌記事索引データベース ざっさくプラス」〈https://zassaku-plus.com/info/index〉（2023／11／01 最終閲覧）
株式会社ユーザーローカル「テキストマイニングツール」〈 https://textmining.userlocal.jp/ 〉（2023／11／06 最終閲覧〉62謝辞
・立命館大学日本語情報学専攻・図書館情報学ゼミ

ゼミ生の皆様（作品収集リスト作成過程において、作品収集と情報入力・確認作業にご協力いただきました。）

63最後までご覧いただき、誠にありがとうございました！
立命館大学図書館研究会（りっとけん）

一同64