図１．システム最初の画面
栗田英和
九州大学大学院システム情報科学府情報理学専攻（現，（株）東芝）
有川節夫
九州大学大学院システム情報科学研究院
蔵書情報の電子化を行うために，これまで，国立情報学研究所を中心とした全国図書館 のネットワークを利用した遡及入力が進められてきた．しかし，この作業は，かなりの 人手と費用がかかる．このような状況を改善するために，九大では図書目録カードをイ メージ入力し，ネットワークを通じて遠隔地からカード検索できるシステムを開発し， 公開している．このようなアプローチを取ることにより，短期間に，しかも低コストで 全ての目録カード情報を電子的に検索可能とすることができる．これは，図書館情報の 電子化を図る上で極めて重要な点である．
本稿では，以下，第2節において，まず，図書目録カードをイメージ化し，短期間に検索 可能とすることの意義を述べる．次に，第３節で，システムの概要と構成を示す．第４ 節では，今後の展開への方向性についての議論を通じて，本システムの方式の多用な可 能性を探る．
書誌データの機械可読化のために，これまでも国立情報学研究所（旧学術情報センター ）が中心となり，全国の図書館が協力して，データの遡及入力が進められてきた．そこ では，各図書館は，データの全体を入力するまえに，その書誌データが既に，いずれか の図書館によって入力されていないかをチェックする．もし，既に入力されているのな らば，そのデータを流用することができる．もし，未入力であれば，最初から入力を行 う．新たに入力されたデータは共有のデータベースに保管され，別の図書館の入力の際 に参照される．
このような努力によっても，書誌データの入力には多大な期間とコストがかかる．遡及 入力すべき目録カードの数は，全国の大学附属図書館全体で，3500万件余りと見積もら れている．九大図書館の場合で，約161万件に上り，１年間の入力件数は実績６〜７万件 程度であることを考えると，入力の完了までには，なお，２０年以上かかるペースであ る．これは，図書館サービスの電子化を推進するための大きな障害となる．
それに対して，目録カードのイメージ入力は極めて高速に行うことができる．高速のイ メージスキャナを用いることで，１台につき，1日で，１万件以上を処理することができ る．九大図書館において，文学部のデータ約３８万件を，約２週間程度で処理すること ができた．
入力が高速に行われることの一番のメリットは，入力されたデータを用いることにより ，早急に完全なデータベースを提供できるところにある．次節で説明を行う，カードイ メージ検索システムによって，ネットワークを利用した，遠隔地からの検索が可能であ る．また，同時に同じデータに対する検索を行うことが可能であることも大きな利点で ある．そのため，これまでは図書館に出向いて紙のカードを検索する必要のあった蔵書 検索の利便性が格段によくなる．
一方，必要な経費に関しても，イメージ入力は低コストである．１枚につき約１０円程 度で行うことができる．通常の遡及入力のためには，１枚につき約５００〜７００円程 度かかることを考えると極めて低コストであることが分かる．
もちろん，イメージ化したデータそのままでは，従来の遡及入力されたデータとは異な るものである．そのままでは，OPACシステムによるキーワード検索のためのデータとし て用いることはできない．しかし，第４節で述べるように，イメージデータを利用する ことにより，OPACシステムとの補完的な検索が可能となり，また，遡及入力作業自体の 効率化を図ることもできる．そのため，総合的な意味でもイメージ化のメリットは極め て大きい．
図１．システム最初の画面
それぞれの学部名に対して，和書目録，洋書目録，そして文学部の場合は，ロシア語目 録へのリンクが用意されている．この分類項目は，実際の目録カードの分類に合わせて 決められている．この例に見られるように，部局に属する図書館でごとに，独自の分類 を行ったり，規則を決めていたりする場合が多いものと予想され，本稿のようなシステ ムを開発する際には注意が必要である．
学部名および，和書・洋書等の分類の中から希望するものを選びクリックすることで， 図２に示されるような引き出し一覧が別ウインドウに表示される．
図２．カード引き出し一覧表示
図２の例は「理学」の「和書」に関する画面を示している．これら引き出しの並びも， 図書館にある実際の目録カード引き出しの配列に準じたものとなっており，カード検索 に慣れた利用者にとって，違和感が少ないよう配慮されている．ただし，使用上の違和 感がそれほどはなかろうとの判断に基づき，縦方向は連続して表示されており，現実の カード配置と完全に同じ形態をとっている訳ではない．
引き出しに付随したラベルを参考に検索したい引き出しを選択する．なお，図２に示し た，「理学・和書」の場合は，ラベルはローマ字表記されており，従って，分類もロー マ字表記のアルファベット順により，なされている．この辺りも，学部ごとに決められ ている．例えば，教育学部の場合は，かな表記を採用し，あいうえお順に配置されてい るため，それぞれの事情に合わせた取り扱いが可能なようにシステム設計上配慮してい る．
図２に示されたウインドウにおいて，引き出し Kai-Karを選択した場合に表示される画 面例を，図３に示す．
図３．引き出し内部とカード表示
画面は，左右のフレームに分かれている．左のフレームには，引き出しを鳥瞰した図が ，そして，右には引き出し内の実際のカードが１０枚表示される．引き出し内の見出し カードが表示されているため，目的のカードの場所を絞ることができる．目的のカード のありそうな部分をクリックすると，右フレームは，その部分のカード１０枚の表示に 置き換わる．全体の中での場所の特定が容易となるよう，見出しカードの位置は，その 見出しに属するカード枚数の割合に応じて決められている．実際に利用したところ目的 のカードの位置を見つけるのは予想以上に容易であった．右フレーム内のボタンを押す ことで前後のカードの表示に移ることもできる．また，カード部分をクリックすること により，そのカードを単独で，別ウインドウに大きく表示することができ，小さな画面 を用いている場合や，小さな文字を読み取りたい場合，便利である．このように，本シ ステムは現実の目録カードを検索する動作を，できるだけ忠実に再現したインターフェ ースを実現している．
図４．イメージ検索システム構成
画像データならびに属性データは，ともに，＜学部名＞／＜分類名＞／＜引き出し名＞ ／＜仕切り名＞／＜個々のデータ＞という階層構造による木構造となっている．システ ムは利用者の選択に応じて，この木構造をたどり，目的の画像データおよび属性データ を取得する．属性データは，属性名と属性値の組による一般的な構造を採用している． そのため，第４節で述べる今後の機能拡張によって，取り扱う属性の種類が増加しても ，現在の属性名に新たな属性名を追加して記述し，また，プログラム側で，新たな属性 に関する処理を追加することにより，対処可能である．
なお，現在システムで取り扱われているデータは，理学と教育学部がともに７万件弱， 文学部が約３８万件の計約５５万件ほどである．
図５．今後の展開の見通し
（１）基本的検索を実現するステップ
カードのイメージ化を行い，画像データベースをアクセスする検索インターフェー スを通じて，利用者にサービスを提供するステップである．これまで説明してきた ように，こは，すでに完成している．
（２）システムの管理を支援し，また，検索の高度化を図るステップ
現在，このステップの研究を進めている．その１つは，イメージデータの管理支援 機能を提供することである．たとえば，入力されたイメージデータの中から不良な ものを検出する機能である．必要に応じて，データの再入力のための情報を提示す る機能も求められる．また，前ステップに実現された検索は，分類木を１つ１つた どって目的の書誌情報にたどり着くという，いわば，分類検索と呼ばれるものであ る．次の段階として，カードの配置情報や，図形的特徴などの属性情報を利用した 検索，更には，カードの内容を，部分的であるにしろ，文字情報化し，それを用い たキーワード検索といった，様々な検索スタイルを複合的に用いた検索の実現を目 指している．
（３）サービスのパーソナル化を進め，それを含めた統合的システムへと発展させるス テップ
更に，その先のステップとして，利用者個人の状況にあった検索の実現を目指して いる．たとえば，建築学の分野では「ラーメン」という用語は建物の構造を指すた めに用いられており，食べ物の「ラーメン」とは別物である．もし，利用者が建築 学の分野で仕事をしていることが分かれば，「ラーメン」という用語に対して，建 築関係の文書を検索結果リストの初めの方に提示するなり，強調して表示するなり することによって，利用者の利便性を高めることができる．このようなパーソナル 化機能を実現し，また，OPACシステムとの連携機能や強化されたサービス管理機能 等を統合化したシステムの実現がこのステップにおける目標となる．
我々の研究の特徴的な部分は，イメージデータによる分類検索を出発点に特徴検索やキ ーワード検索をシームレスに統合化した検索を目指しているところにある．文字情報と してコード化された情報による検索においては，手がかりとなるものは文字情報だけで ある．そのため，検索方法として，自然とキーワード検索に限定されがちである．一方 ，我々人間の検索の場合，単なる文字情報のみではなく，形や色，配置といった画像等 に関するアナログ的もしくは直感的な「情報」をも合わせた検索を行っている．そのよ うな性格を持った我々の感性に近い検索を実現するためには，イメージ化された情報の 利用は欠かせないものと考えられる．そのような認識に基づき，我々は現在の分類検索 からキーワード検索までをシームレスに統合化することを目指しているわけである．
目録カードをイメージデータ化することにより，遡及入力そのものを効率化することも 可能である．ネットワークを通じて，カードのデータにアクセスできることより，現実 の目録カードを１枚1枚と手に取ることなく遡及入力が可能となる．機械可読化されたデ ータ間の対応を管理するのは容易であるため，たとえば，カードのイメージとその文字 コード化された書誌情報を並べて表示し，任意の部分，および任意の順序で情報を入力 することができる．この方法を利用すると，キーワード検索に有用なタイトルと著者名 の部分を先に遡及入力し，配架情報や分類情報などの通常の遡及入力においては必須な 情報も含めたそれ以外の情報の入力は後に回すことができる．そうすることにより，キ ーワード検索に必要な情報を従来の遡及入力の場合の数分の１から数１０分１程度の期 間で入力することが可能となる．検索結果はイメージとして表示されるため，蔵書への アクセスも容易である．その後，その他の情報を入力し，最終的に遡及入力として必要 な情報を全て入力することにすれば，早急なキーワード検索の実現と完全な書誌情報デ ータベースの完成の両者を負担の増加なく実現可能である．
これまで述べてきたように，イメージ化による電子図書館化を更に発展させることによ り，ややもすると忘れられがちな，過去から受け継いできた文化遺産である蔵書類を見 捨てることなく，新しい時代にあった情報として有効に利用できる手段が開発されるも のと考えている．
その上で，このような状況を打破するための１つの方法として，目録カードをイメージ データ化し，それを用いたカード検索を実現したことを述べた．本方法によると，普通 の遡及入力と比較して高速かつ，低コストで機械的検索が実現できることを示した．
現在実現されているシステムによって，利用者になじみのある図書目録カードの検索と 同様な方法での蔵書検索を，研究室等の遠隔地から可能である．また，現実の目録カー ドを模した配列となっているため，その検索に慣れた利用者にとって，場所に関する直 感が働きやすい．
さらに，イメージデータを用いることで，遡及入力作業そのものを効率化し，またOPAC 等によるキーワード検索とシームレスにつなげることが可能となるなど様々なメリット があることを述べた．
我々のシステムと同様に，目録カードをイメージデータ化し，利用している図書館がい くつか存在する．Virginia図書館[3]においては，図書館収集の資料に関して，その目録 カードをイメージ化している．一部の資料については，手書き原稿等をそのままイメー ジ化したカードの元資料へリンクされている．このように，カードイメージの利用法と しては示唆に富むものの，本システムのイメージカードは１枚単位のみであり，近傍の カードをざっとみるには適していない．Princeton大学図書館[4]においては，1980年以 前のデータに関してカードのイメージ化を行っている．それ以降のものはOPACで検索す るようにと切り分けておらず，遡及入力なしで，新旧のカード検索を実現する方針を採 用したものと見受けられる．これもカードイメージの利用法として，注目に値するシス テムである．慶応義塾大学図書館[5]においては，中国・朝鮮・アラビア・ロシア語資料 に対する検索システムとして，読みのアルファベット表記による検索システムと連携し ，検索された内容をそのカードイメージにより詳細に確認できる．この方式も，OPAC等 のシステムから見捨てられがちな言語に関する検索システムとして興味深い．これらい ずれの図書館も，我々が目指している総合的な書誌情報検索システムを実現するよりも ，それぞれの問題意識に基づき，部分的にイメージによる取り扱いに適した用途に限っ てイメージによる書誌情報検索システムを実現している．この点が，我々のシステムと の大きな相違点であり，また，我々の研究を進める上で参考になる部分である．
本稿で指摘した多くの利点を考慮すると，本システムのアプローチは，今後，図書館の 電子化，ディジタル化を進める上で考慮すべき重要な選択肢になるものと期待される．
なお，本検索システムは現在（2000年8月），http://www.i.kyushu-u.ac.jp/~minami/Card において，仮運用を行っている．また，九州大学附属図書館のホームページ http://www.lib.kyushu-u.ac.jp/ からもリンクが張られている．
[2] Toshiro Minami, Hidekazu Kurita and Setsuo Arikawa: Putting Old Data into New System: Web-based Catalog Card Image Searching, 2000 Kyoto International Conference on Digital Libraries: Research and Practice, 2000. （ 投稿中）
[3] The Library of Virginia: http://image.vtls.com/collections/
[4] Princeton University Library: http://imagecat1.princeton.edu/ECC/
[5] 慶応義塾大学図書館： http://catalog.lib.keio.ac.jp/ckabooks/