GUIDE(ARG)は、1998年に創刊されたインターネットの学術利用をテーマにしたメールマガジンです。(ARG)の630号(2017-02-27、4549部)を発行しました。新刊!『未来の図書館、はじめませんか。代表取締役・エンジニア)現在、書籍の情報を示す書誌データが様々な機関によって作成・運営されることにより統一されていないことから、書籍の流通や長期的な管理の阻害要因になっている。API(カーリル・ユニトラッド・エーピーアイ)」を採用した。これによって府内の横断検索が飛躍的に高速化し、京都府立図書館は公立図書館の図書館システムに対する考え方を大きく変えるインパクトを与えた。反面、書誌割れの状況が非常にわかりやすく提示されるという事態も発生した。/アカデミック・リンク・センター及び国立国会図書館の参加を得て、2016年11月から開始された。書館ボランティアが活動を行う場であるL-Crowd[1]を利用し、クラウドソーシングによって大勢の人々の手により確認することで解決を図る。確認の1回1回はタスクと呼ばれる単位で配信され、ごく短時間で行うことができる。タスク配信開始から10日経った2017年2月26日現在で24時間に2,426タスクが実施され、累計タスク数は29,182、ユーザ登録済の貢献者数は57人を数える[2]。像についてそれぞれの立場からまとめたものである。●研究者としての視点から研究は基礎研究と応用研究に大別することができる。将来像に関する研究プロジェクト」は確固たる理論に基づきつつも、図書館界に長年存在した書誌に関する問題の解決を図る、非常に実践的な取り組みだと捉えることができる。一研究者としての視点から見ると、本プロジェクトには3つのチャレンジがあると考えている。第一は、かつて無いほど大規模かつ長期的なマイクロタスク型クラウドソーシングにおける、タスク効率やUI/UXの最適化である。反面、タスク効率やタスク結果の信頼性はタスクの粒度等の設計に強く依存する。本プロジェクトは「インターネットでできる図書館ボランティア」という標語を掲げた場であるL-Crowdを利用しており、またL-CrowdはCrowd4Uというマイクロタスク型クラウドソーシングプラットフォームを採用しているが、その開発・運用者としての立場を生かし、タスクの実施者(ワーカ)からのフィードバックを元に最適化を行っていきたい。第二は、本プロジェクトの協力機関間における確固たる協力体制の構築である。本プロジェクトは産官学連携として多くの機関が協力し合って運営しているが、産官学はそれぞれ異なる目的や長所、短所を持ち合わせている。欠だが、どのように連携を図ればよいかは必ずしも自明でない。第三は、プロジェクト成果のワーカ、図書館界に対する還元である。研究には理論止まりであり実社会への成果還元に非常に時間がかかるものや、「やってみた」と揶揄されるように実践的に面白くはあっても研究的には価値がないというものも数多い。一方で、本プロジェクトでは書誌割れや書誌誤同定に関する非常に有益なデータが得られると考えられるが、得られたデータを図書館システムに適用し、ワーカを含む利用者に遍く還元することは我々プロジェクト実施者の責務だと考えている。研究者としては駆け出しの身分であるが、このようなプロジェクトに参加できたことを関係者各位に深く感謝しつつ、全力を持って本プロジェクトを成功に導く所存である。館が提供する全国書誌の図書のデータ約300万件、合計553万件の機械的クラスタリング(同定処理)を行った。算(どれくらい2つの書誌が近いかを指標化すること)が必要となる。干遠くなる傾向がある。条件が導入されたりする。このようなアプローチは、同定された書誌の精度は高まる一方で大量の同定漏れ・つまり書誌割れを引き起こしてきた。書誌割れは検索結果に表示される面積が大きく目立つため、検索結果の心理的信頼性を大きく損ねる結果となる。的に人の目で確認するため、距離が遠くても積極的にグループ化する方針をとることができる。素のみを切り出し、これらが不一致となるケースでは距離が離れるようアルゴリズムを改善した。出版年についても距離に影響する条件を設定した。アルゴリズムのどの点においても「一致」することを条件にしていないため、まったく違う書誌がグループ化されることがある半面、書誌の取り方がまったく違う場合でも同定することができるようになった。誌にISBNがない」が「全国書誌にはISBNがある」グループを抜き出しクラウドソーシングを開始している。これらは、府内の図書館がISBNの入力をしていない場合や、1980年代頃の同じ内容でISBNのある版とない版が流通しているケースなどが考えられる。実際のデータでは、音訳図書や点字図書を誤同定したケースや、「付録」を別書誌として登録しているケースなどが多く含まれていた。この取り組みを技術的視点でとらえれば、これまで図書館が蓄積してきた「暗黙知」のアルゴリズム化である。今回得られたクラウドソーシングの結果を、同定アルゴリズムの改善にフィードバックすることにより、人の目で判定したデータだけではなく、今後機械的に処理する結果についても大幅に改善することができるだろう。●目指す未来の姿とは以上の取り組みから予測される成果としては、まずはK-Libnetで運用している書誌データのクリーニングであり、国会図書館が運用するデータと接合することによって、書誌情報自体のリッチ化を目指すことである。段に探しやすくなり、また豊富な情報が入手できるようになることが期待される。書館が運用する書誌データを接合する仕組みを構築することとしている。このプロジェクトを契機として、今後の書誌データのあり方が大きく変わると予想される。https://crowd4u.org/ja/projects/lcrowdなお、2017年2月26日から本プロジェクトに関するニュースレターの登録を開始している。興味のある方はぜひ登録をしてほしい。つぶやかれている数字をご覧いただきたい。