日本アーカイブズ学会研究会

10/4(土),学習院大学で開かれた日本アーカイブズ学会の2008年度第1回研究会「デジタル情報技術が拓くアーカイブズの可能性」に参加してきました.

プログラム

  • アジア歴史資料センターから見たデジタル・アーカイブズの現在と展望(国立公文書館アジア歴史資料センター調査員,平野宗明(代表),相原佳之,石田徹,蔵原大,黒木信頼,中村元,牧野元紀)
  • 「デジタルアーカイブ」と記録資料 - "正倉院文書データベース"と近代史料のデジタル化を通して - (花園大学文学部文化遺産学科専任講師,後藤真)
上記2件の発表の後,以下の方々と会場を交えたパネルセッションがありました.
本当に気持ちよく晴れている週末の昼下がり,人文系の人たち(特に歴史系の人が多かったのかな)が考えるデジタルアーカイブの議論は非常に白熱して心地よいものでした.

※レポはryojin3の所感であり,講演者の意見・意図が100%反映されているとは限りません!その点ご注意くださいませ.なお,登場する人たちは全て敬称を略させていただいております.



1件目の発表はアジア歴史資料センターデータベース構築作業の話が中心でした.アジ歴(と略すらしい.Webサイトを見てみたら,ヘッダに括弧付きでアジ歴って書いてあった)のDBのデータ構成,アクセス機能,問題点等のお話を聞くことができました.

アジ歴DBのデータ構成

ちなみに,アジ歴の場合,国立公文書館外交史料館防衛省防衛研究所図書館,の各機関がそれぞれマイクロフィルムをデジタル化し,アジ歴がDBにまとめている.マイクロフィルムは文字記載面をモノクロ撮影.細かい解像度やサイズ等の話は聞けず.

画像データ
  • DjVuフォーマット.なんで感たっぷり.
目録データ
  • データ作成フロー
  1. 各機関がメタデータを提供
  2. 外部業者がデータ作成
  3. アジ歴スタッフが内容チェック,DB登録.
メタデータ
  • データフォーマットはEAD.
  • 出力時にはDCの12項目を利用.
メタデータ構成
  • レファレンスコード:資料識別番号.館識別子を頭に付けた12桁.
  • 資料整理コード:資料の配置・配列を表す.館名や件名等を4x10の数値データで表す.
  • 簿冊キー:各館の文書整理番号.館間で違わないのかは不明.
  • オリジナル資料の所在:CDのボリューム名とかって説明があったが,それでわかるのかな...
  • 複製の存在:各館のマイクロフィルムのリール番号.
  • 内容情報:件名表題,作成者名称,作成年月日,記述単位の年代域,言語,規模,組織歴/履歴,範囲と内容/要約

アジ歴DBのアクセス機能

体系化
  • 資料構造を再現するために,リンクで階層構造を実現している.
  • 資料配列を再現するために,資料整理コードを用いている.
シソーラス?
  • アジア歴史資料辞書
  • 検索キーと実データの表記揺れや関連を意味的に結びつける辞書.
検索
  • 50音,階層,キーワード(詳細も),レファレンスコードで検索できる.

アジ歴DBの問題点

スタンス
  • あるものは全部出す.つまり,センターの性格上,公開データの選り好みをせずに,存在する資料は全部公開する方向.
検索精度
  • これは難しい.再現率と適合率の話.
シソーラスの精度
  • 意味的な結び付け方について,検討中.これも相当難しそう.
データの正確さ
  • そもそも原本が間違っている場合がある.誤記の取扱いも検討中.
不足しているもの
  • 人と予算.
  • ユーザ活用の方向も検討中.
情報の保存
  • 基本的にデジタル情報の保存は期限付きと捉えている.
  • エミュレーションやマイグレーションは課題.
  • ここでもやっぱり,人と予算...
まとめ
  • デジタルアーカイブは今後大きな位置を占めるに違いない.
  • 様々な機関DBの統合的利用ができるとうれしい.


2件目の発表は,いくつかのデジタルアーカイブ構築を具体的に行った経験を基に,実際の現状と問題点を整理してみた,という話でした.人文系の方々のこだわりポイントがよくわかり,個人的には非常に興味深く聞くことができました.

正倉院文書データベース SOMODA
  • 正倉院が管理する文書の閲覧システム.
  • 2004~2006年度の科研費/研究成果公開促進費(データベース)
  • 文書の形態は巻物.裏に書かれている戸籍や計帳(税金基礎台帳)も重要.
  • 裏に書かれていたものの都合上,バラバラに管理されていた.
  • 断簡という単位で保存されているので,その単位のままデジタル化.
  • トータル50600画像,20800ページ,35300件.
  • 各種検索機能あり
  • テキストと画像を相互に参照できる仕組み.
  • 画像の勝手利用を防ぐため,40x40ピクセルに分割して表示.

上田貞治郎写真コレクション(大阪市立大学)
  • 上田貞治郎が集めた古写真アルバムのDB化
  • 単位の粒度は「コレクション→アルバム→ページ→写真」と階層化.
  • アルバム単位とは複数の写真が含まれた状態.
  • カラー
2つの取り組みを通して
  • 基本的に史料の構造はそのままで表現する.
  • 史料のデータ構造はバラバラの場合もあるので,その場合は構造化する.
  • デジタルは保存に向かない.
  • ソフト:真正性の確保が困難,デジタルデータは可変性に富みすぎている,等
  • ハード:サーバ維持等のコストがかかる,今まで方式と比べて負荷がかかる,等
デジタルアーカイブのマイナス面
  • これまでのものは優品主義・美術優位・視覚優位の姿勢.
  • 「アーカイブズ」ではない.
デジタルアーカイブのプラス面
  • 文化遺産の振興に貢献.
  • 間接的保存に有効.
  • アーカイブの理解には役立つ.
まとめ
  • デジタル化で保存問題は解決しない.
  • 活用によって保存が進む.


パネルセッション
以下,コメンテータと発表者のコメントを交えて議論が交わされました.

岡本氏のコメント
岡本氏のブログに詳細が載っています.ryojin3はメモ抜粋のみです.

考慮すべきはデータの保存,再構成,提供.

保存
  • 100年単位の保存は難しい.
再構成
  • データは減衰する.
  • データの正確性(=信頼性)と真正性(=信憑性)として考えてみたらどうか.
  • 原本の間違いとデジタルであることによる可変等.
提供
  • デジタルにすることでもたらされることを考えるべき.
  • 情報の活用が進む.
近藤氏のコメント
  • データの戦略的活用ができているか.
  • 保存は原本へのアクセスを低減する.
  • ボーンデジタルの問題.
後藤氏のコメント
  • 岡本氏の「データは減衰する」に賛成.
  • 間違いの多い資料は校正(改訂履歴)も含めてデジタル化すべき.
平野氏のコメント
  • とにかくあるものをデジタル化して提供することが使命と捉えている.
会場から
 Q 使い方はユーザが決めるもので,評価は難しいと思うがどうか.
 A そうはいっても戦略は必要.
 A 提供側は,資料を整理して提示することで評価されやすくなる.
 A 使い方に様々な選択肢があるのはいい.
 A 資料リコメンドのような仕組みはありかも.

 Q 教育利用を考える場合,豊富なメタデータは重要.情報の価値や幅をどう捉えているか.
 A 幅が出るよう,様々な利用形態を考えてみたい.

 Q アーキビストにとって情報技術は何をもたらすのか.
 A 様々な情報技術を用いて,豊富なメタデータを付けやすくなるのではないか.
 A 中の人だけじゃなくて,外の人にも使えるようにするためのツール.
 A 組織間のコミュニケーションツール.

ryojin3の考察

最後の会場とのやりとりがすごく面白かったのですが,聞き入ってしまい,かなりメモを取り損ねました.メモ術は難しいのう.

さて,以下,ryojin3の考察です.

まず,どの発表・コメントにおいてもデジタル保存は難しいという認識が共有されていることが面白い.現状,保存に関してはソフトウェア的な手当てとしてエミュレーションとマイグレーションが主流です.前者はデータ再生環境をソフトウェアで実現する手段,後者はデータや再生ソフトウェアをまるごと新しい環境に移植する手段です.また,ハードウェア的な手当てとして長期間利用可能な持続性を持つストレージの研究開発がなされています.更に,保存用メタデータスキーマやISOの標準等も様々な角度から検討されている状況にあると認識しています.

しかし,これらは現場のアーカイブ作業をする人々からすれば,まだまだ枯れた技術には程遠い,実験的な研究領域を出ていないということなのでしょう.

デジタルを用いないアーカイブの実験として,先日ロゼッタ・プロジェクトのニュースを耳にしました.これは,チタン/ニッケル製の球状の物体に1500もの言語を超微細エッチング加工を施し,情報を後世に残すプロジェクトだそうです.

永久に,という意味ではこれでも不十分なのかもしれませんが(何を永久にするかという定義にもよります),紙やマイクロフィルムよりも長く持つことは明らかです.しかし,このようなやり方は当然膨大な各種資料(紙だけではありません.絵画や博物館の収蔵品,計測も難しい大型遺跡や動く!無形文化財までも)には適用できない部分が多くあります.

その点,あらゆる形式のモノを一元的にデジタル化し,ソフト・ハード両面から,またスキーマのようなデータ構造から長期保存を支えるというアプローチは個人的にありだと考えています.

もちろん,登壇した方々も同じ認識だと思います.ただ,それだけじゃダメだということ.現状ではデジタルと物理的なモノの両方から,複合的に長期保存を行うスキームを構築することが重要なのでしょう.

次に,データの活用についてです.活用は本当に様々なやり方があります.現状だと,Webを使ってインターネット公開をする手法が主流だと言えます.むしろ,それと同義でデジタルアーカイブが語られている場合すらある.

このような現状で,岡本氏の発言は非常に的を得ていたと思います.つまり,データの活用は提供側がコントロールしなくても良い,ということです.近年のインターネット関連企業はまずサービスをリリースし,すぐそのAPIを公開します.これは,サービスの使い方を提供側で規定するのではなく,データ込みで利用者側に工夫してもらおうとする試みです.

自分達が企画した範囲内での利用と,世界中のアイデアを用いた利用とではどちらが有益な使われ方をするか,どちらが多く使われるか,一目瞭然だと思われます.その意味で,ryojin3は岡本氏の考えに賛同できると言えます.

今回の研究会は人文歴史系の方々が多く参加されていたようなので,だいぶアウェイ感がありましたが,非常に面白い研究会でした.

博物館資料台帳の電子化

少し古いですが,博物館総合調査アンケート(H16年実施)に,博物館が管理する資料台帳(メタデータ)の電子化がどの程度進んでいるのかを示すデータが掲載されています.

アンケートそのものを入手したわけではなく,下記文献を参考にしています.

詳細は Google Chart API を用いてグラフ化してみました.ここらへんは趣味です^^

今回の投稿を保存しようとすると,何回も「Blogger.comにアクセスできませんでした」とエラーが出ます.Chartが多すぎるのでしょうか??



まずは電子的にデータベース化した資料台帳の有無です.全体で電子化していると答えた館は35.5%.博物館の場合,管理対象が未知のモノである場合が多く,なかなか台帳を整備できないと聞いていますが,妥当な数字なのでしょうか.

以下,「ある」と答えた720館を対象に細分化しています.



ほとんど全て電子化していると答えた館は40.7%.ひとえに資料台帳と言っても館種によって(あるいは各館によって)スキーマもデータ構造もかなり異なっていると思います.具体的にはどのような台帳が電子化されているのか,気になるところです.

なお,ここらへんの研究は,以下で詳しく紹介されています.前者は理系,後者は人文系の博物館における電子化について言及しています.

情報知識学会・人文社会科学系部会研究会(2007/04/21)より.電子的に参照できないのがつらい.

  • 奥本素子: "博物館・美術館におけるデジタル画像に対する意識について - 館種、規模、デジタル化達成率の違いによる意識の差 - ", 情報知識学会研究報告(2007/4)
  • 北岡タマ子: "人文系博物館の目録情報の現状 - 都道府県博物館への調査結果より - ", 情報知識学会研究報告(2007/4)

以下,館種別の電子化の状況です.ざっと見ると,美術,歴史,自然系(自然史,理工,動物園,植物園,水族館)の電子化が進んでいるようですが,自然系は標本数が少ないことが影響しているかもしれません.



















LOUVRE-DNP MUSEUM LAB

先日,大日本印刷のLOUVRE-DNP MUSEUM LABに行って来ました.


Museum Labは,"Lab"の名が示す通り,ルーブル美術館が持つ様々な美術作品を,大日本印刷の印刷技術/情報技術を用いることで新しい展示や美術体験に応用して行く方法論を模索することを目的としたラボです.

ラボでは当面,2006年から3年間で6つの作品テーマの展示を行う予定だそうで,今回は第4回目のテーマを見て来ました(実はとある委員会の招待で3回目の展覧会も見たのですが,まだここに書いていません.もう忘れ気味...).


この展覧会では,以下3点の技術的取り組みをしています.

  • メディアシオン・ツールとしての地図
  • 体験のさらなる共有化を実現するマルチタッチディスプレイ
  • AR技術の活用により,作品の鑑賞ポイントを分かりやすく

1つ目の地図は,リアプロ,あるいは液晶ディスプレイを用いて大きく高精細な地図の表現をしています.地図は情報の俯瞰,直観的理解に役立つツールとして採用されたそうです.また,メディアシオンとは,フランス語で「媒介」を意味し,作品と人をつなぐツール全般を意味しているそうです.

2つ目のマルチタッチディスプレイは,上記のディスプレイとアクリルで作られた立体地図,更に光センサを組み合わせたインタラクティブな地図です.立体地図を指で触れると,センサが感知し,ディスプレイに情報が表示される仕組みになっています.

3つ目のAR(Augmented Reality:拡張現実)技術とは,目の前にある対象物とコンピュータ上のバーチャル空間を同期させ,目の前の物に関する情報を取得したり,物をバーチャル空間上で動かすことのできる技術です.今回は,目玉の展示品の前に既に同期済の(多分独自開発の)AR端末が置かれており,端末を手で動かすと展示品を様々な角度で閲覧できたり,様々な情報が取得できるようになっていました.また,AR端末にはカメラボタンが付いており,気に入った角度で写真を撮れるようになっています.写真は帰る際にプリントしてお土産としてもらうことができました^^

以下では,より詳細な技術ポイントを紹介しています.


また,上記以外にも面白かった技術ポイントがありました.

  • ガイダンス端末とICタグ

ガイダンス端末はPDA型で(皮のカバーで覆われていたため,どこのメーカーのものか不明),ICタグ・骨伝導イヤホンと組み合わせて使います.まず,入場時に予め使用言語を登録しておきます.その後,ユーザが作品の前に立つと,ICタグと連動するサーバから自動的に選択された音声ガイダンスが配信され,イヤホンで聞き取れる仕組みになっています.骨伝導イヤホンにしているのは,ガイダンスを聞きながら,一緒に来た来場者と会話ができるようにするためだそうです.

また,ICタグは観覧者の閲覧履歴をサーバに返しているようです.受付で入場券をもらえるのですが,入場券に記載されている番号を帰宅後にWebで確認すると,閲覧記録が見られるようになっています.これの仕組みは科博でも取り入れられていたかと思います.

以下,ryojin3の閲覧記録から.



まずは閲覧記録です.ほとんど全てを見たので,全部記録されています.見た順番も分かるともっとよかったかもしれません.



次はAR端末で撮った写真.実際にプリントしたものももらいましたが,Webでも確認できます.「ラスター彩」の皿が飛び跳ねています^^

今回訪問してみて,DNPでは美術体験として「メディアシオン」という概念を導入していたのは非常に素晴らしい取り組みだと実感しました.文化財は様々な角度から見る,あるいは解説されることよってより一層理解が深まると思います.DNPでは情報技術を用いてこれまでの博物館展示にはないアプローチを展開しているのではないでしょうか.

なお,DNPの担当の方が語る記事が以下にありましたので,ご紹介しておきます.写真も豊富なのでここよりむしろ分かりやすいかと思います(ってそれを言っちゃオシマイですね).

Dose metadata matter?

メタデータの概要についてまとめたスライド(130枚)と音声(約30分)です.

eFoundations: Does metadata matter?

ネタ元
スライドキャストで講義「30分でわかるメタデータの歴史・概況」(英国) | カレントアウェアネス・ポータル

制作は英国Eduserv財団,音声はAndy Powell氏(Dublin Coreとかで有名人)なんだとか.個人的にイギリス英語はかなり聞き取りづらいと感じたのですが,メタデータの歴史と概要は非常にうまくまとめられていると思います.

登場するメタデータとその周辺トピック
  • AACR2(the Anglo-American Cataloguing Rules2)
  • DC(Dublin Core)
  • DCMI(Dublin Core Metadata Initiative)
  • FRBR(Functional Requirements for Bibliographic Records)
  • IEEE/LOM(IEEE 1484 Learning Objects Metadata)
  • MARC(Machine-Readable Cataloging)
  • OAI(Open Archives Initiative)
  • OAI-PMH(Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting)
  • repositories
  • SEO(Search Engine Optimization)
  • SRU/SRW(Search/Retrieve via URL, Search/Retrieve Web Service)
  • Z39.50
  • 等など

XML利用実態俯瞰図

以前,XMLの歴史を@NiftyのTimelineというサービスを使ってまとめているというエントリをしました.


なんと!

XMLコンソーシアムでまとめられた「XML利用実態俯瞰図」の6ページ目でryojin3が作ったTimelineが取り上げられていました!


最近忙しくて,XMLの歴史の更新をサボり気味でしたが,これを機に再開しようと思います.
また,XMLの歴史と博物館情報化の関係についてもいろいろ書いてみたいと思っています.

# 今のところ W3C の情報しか載せてないもんなぁ.

Digital Archive links using Google Maps API

Google Maps APIを使って,まずは国内(の有名どころ)のディジタルアーカイブサイトのリンク集でも作ろうかと思っています.なにぶん自動化できないところが多いので,のんびりと作るつもりです.以下は,本家のサンプルを少し改良したものです.Google AJAX API ローダーにちょっぴり苦労しました...
世界の首都:

博物館の資料の状況

現在,日本にはどれくらい博物館資料があるのでしょうか.

文科省の統計データに社会教育調査というものがあり,その中に博物館資料に関する統計があったので整理してみました.

社会教育調査は,社会教育に関する基礎データを収集し,行政用の資料を作ることを目的に3年周期で行われている調査だそうです.この調査によると,博物館は以下のように分類され,分類ごとに統計が取られています.

なお,今回は2005年度の調査結果を用いて整理しています.

博物館の分類
  • 種別
    • 登録博物館,博物館相当施設,博物館類似施設
  • 区分
    • 総合博物館,科学博物館,歴史博物館,美術博物館,野外博物館,動物園,植物園,動植物園,水族館
博物館資料の分類
  • 人文科学資料
    • 実物
      • 古美術資料,近代美術資料,考古学資料,民俗資料,民族・人類学資料,歴史資料,その他
    • 標本
      • 古美術資料,近代美術資料,考古学資料,民俗資料,民族・人類学資料,歴史資料,その他
    • 模型(模写)
      • 古美術資料,近代美術資料,考古学資料,民俗資料,民族・人類学資料,歴史資料,その他
    • 図書
    • 写真
    • その他
  • 自然科学資料
    • 実物
      • 動物資料,植物資料,地学資料,理化学資料,天文資料,その他
    • 標本
      • 動物資料,植物資料,地学資料,理化学資料,天文資料,その他
    • 模型(模写)
      • 動物資料,植物資料,地学資料,理化学資料,天文資料,その他
    • 図書
    • 写真
    • その他
上記の分類を参考に,グラフにまとめなおしてみました.

1.博物館総数

博物館(登録博物館+博物館相当施設+博物館類似施設)の総計です.国内にはトータルで5,614館の博物館があるようです.


図1 博物館総数

内訳は,歴史博物館系(※)が圧倒的に多く,次いで美術,科学,総合となっています.

※ ~系と記載しているのは,相当施設や類似施設も含んでいるためです.

2.博物館資料

2.1 博物館資料総数


次は,5,600を超える博物館(登録博物館+博物館相当施設+博物館類似施設)が抱える資料の総計です.国内にはトータルで158,858,775点の資料があるようです.こんなにあるとは!


図2 博物館資料総数(区分別)

区分別(図2)に見てみると,ほぼ博物館数の割合通りに資料が保持されていることが分かります.面白いのは,総合博物館と科学博物館において,館数と資料数で逆転現象が見られることです.それだけ総合博物館は規模が大きいということでしょうか.

図3 博物館資料総数(分野別)

図3は資料総数を分野毎に計数し直したものです.内訳は人文科学の実物資料が最も多く,約6800万点,総資料数の約44%を占めています.次いで自然科学の標本資料(約3300万点,21%),人文科学の図書資料(約1800万点,11%),人文科学の写真資料(約1200万点,8%)となっています.

2.2 人文科学資料

人文科学に絞って資料の内訳を見てみます.人文科学の資料はトータルで109,352,666点あるようです.


図4 人文科学資料総数(区分別)

図4は博物館(しつこいですが,登録+相当+類似)における人文科学資料の総数です.圧倒的に歴史・総合・美術博物館系が資料を持っていることが分かりますが,それ以外の科学・野外・動植物園等でも微量ながら人文科学の資料を持っているようです.


図5 人文科学資料総数(分野別)

図5は人文科学資料総数を分野別に計数し直したものです.内訳は実物の考古学資料が最も多く,約3900万点,総人文科学資料の約36%を占めています.次いで図書(約1800万点,17%),実物の歴史資料(約1400万点,13%),写真(約1300点,12%)と続きます.

2.3 自然科学資料

同様に,自然科学資料の内訳です.自然科学の資料はトータルで49,506,109点あるようです.


図6 自然科学資料総数(区分別)

図6は博物館(登録+相当+類似)における自然科学資料の総数です.総合,科学,植物で実に全体の92%を占めています.


図7 自然科学資料総数(分野別)

図7は自然科学資料総数を分野別に計数し直したものです.内訳は標本の動物資料が約1200万点で24%,標本の植物資料が約1100万点で22%,実物の植物資料が約768万点で16%,標本その他が約601万点で12%となっています.


3.まとめと今後の課題

今回は,文科省の社会教育調査(2005年度版)を元に,いったい国内には博物館資料がどれほどあるのか,またそれがどんな内訳なのかをざっくりと見てみました.

グラフ化して気づいたことをまとめます.
  • 博物館法上の博物館(登録博物館),それに準じる施設(博物館相当施設)は少ない.多くは博物館法適用外の博物館類似施設である.
  • 人文科学の資料は自然科学と比べて多い.
  • 人文科学の資料には実物が多い.標本や模型は少ないが,代わり?となる写真や図書が多い.
  • 自然科学の資料には標本が多い.動植物は実物を管理しづらいせいか?また,標本や模型(模写)で代用できるためか,写真や図書は少ない.
  • 自然科学の標本の多くは動植物園ではなく,総合・科学博物館で管理されている?
また,今後の課題として,以下を挙げておきます.

言葉の定義
  • 統計では「資料」という言葉が使われています.そもそも資料って何でしょう.恐らく,美術工芸品や民俗学的に貴重な生活用品,鉱石 や剥製のみならず,それに関連するドキュメントや写真,図書等をまとめて「資料」と呼んでいるのだと思います.もしかしたら,市販されている報告書には定 義付けがなされているかもしれませんが,「収蔵品とそれ以外」について,定義の再確認をしてみたいです.
年別の資料数の推移
  • ネットでは平成11年(1999),平成14年(2002),平成17年(2005),の3回の調査結果が載っています.ちょうど今年は調査の年に当たります.過去と併せて資料数の推移を確認してみたいです.
分類方法
  • 統計では「その他」項目に含まれる資料も多数存在します.これらはどのように分類されたのか,また,そもそもどのようなモノがどのような項目に分類されたのか,(これも報告書に記載されているかもしれませんが)調べてみたいです.
種別
  • 具体的にどの博物館がどの種別に分類されているのか,またその選別プロセスについて調べてみたいです.
ディジタルアーカイブの現状との比較
  • これほどボリュームがある博物館資料,近年ではディジタルアーカイブ化も進んでいると聞きます.博物館資料と比較したディジタルアーカイブの現状について調べてみたいです.

研究資源共有化システム

日経新聞(5/10)でも取り上げられたようなのでご存知の方も多いでしょうが,大学共同利用機関法人 人間文化研究機構では,研究資源共有化事業が進められています.

その柱は,1)データベースの拡充,高次化と 2)研究資源を共有するための情報環境の創出です.

1)に関しては,各研究機関が持つデータベース(以下,DB)の質的・量的拡充とGISデータの作成等が行われています.また,2)に関しては,「研究資源共有化システム」と総称する情報システムの開発が行われています.

今回は,2008年4月から公開になった「研究資源共有化システム」について書いてみたいと思います.

なお,このあたりの事情は,2008年3月14日に行われた研究資源共有化シンポジウム「研究資源共有化 - その展開と可能性 - 」に講演予稿集がアップされていますので,そちらも併せてご参考下さい.

1. 研究資源共有化システムの概要

事業紹介ページによれば,このシステムは以下の3システムから成ります(2006年度から開発開始,2008年4月から運用開始).
  1. 統合検索システム
    • DBシステム.各研究機関が公開しているDBの横断・統合検索を実現する.
  2. nihuONEシステム
    • DBシステム.研究者自身による容易なDB作成,研究支援機能を持つ.2008年5月16日現在,非公開.近日公開予定らしい.
  3. GT-Map/GT-Timeシステム
    • アプリケーション.時間情報や空間情報(地理情報)に基づいた分析を可能にする.2008年5月16日現在,非公開.近日公開予定らしい.
2,3はまだ一般公開されていません.また,ryojin3的に最もホットなトピックは統合検索システムだと考えているので,そこについてまとめます.

2. 統合検索システムの概要

統合検索システムは,人間文化機構を構成する5研究機関が提供する108のDBに対して,一括で横断検索,個々のDBが持つ時間・空間情報を用いた統合表示ができるシステムです.

以下は対象となる5研究機関です(トップページではなく,個々のDB紹介ページにリンクしています).
また,各機関のサイトから統合検索システムへのリンクが貼られています.

統合検索システムのシステム構成は以下のようになっています.



図は以下から抜粋しました.
各機関の情報システムのフロントにFront End System(以下,FES)とGate Way System(以下,GWS)が配置され,FESで各DBのメタデータの違いが吸収され,FESとGWSの連携により,ユーザはWebから横断検索が可能となります.

FESは,各機関の各DBの項目を共通のメタデータ項目にマッピングし,マッピング情報をメタデータデータベース(以下,MDB)で保持するシステムです.図を見ると,サーバサイドのMDB検索システムやOAI-PMHのリポジトリ機能も備えているようです.

また,GWSとは,異なるプロトコルや媒体を使う他のネットワークシステムに接続するためのソフトウェア(いわゆるゲートウェイ)のことを指し,ここでは,Webブラウザからの検索要求をFESに渡すクライアントサイドのMDB検索システムになります.プロトコルには図書館管理システムでよく使われているZ39.50SOAPを用いてXMLで要求を送るSRW(Search/Retrieve Web Service)が採用されています.

他にも,検索システムの運用管理に特化したシステム,共通ユーザインターフェースの採用等,面白い試みがなされていますが,ryojin3が一番気になるのは,やはり,どうやって108ものDBの項目を「共通のメタデータ項目」にマッピングしているのか,という部分になります.

3. 統合検索システムにおける共通メタデータ

山本泰則: "データベース横断検索のための共通メタデータ - 統合検索システムにおける定義と2つの課題 - ", 人間文化研究機構研究資源共有化シンポジウム「研究資源共有化 - その展開と可能性」講演予稿集, pp.16-21, 2008.(PDF)によれば,このシステムで採用している共通メタデータには,以下の3種類があります.
  • Dublin Core
    • 基本15エレメントを用いている.精密化(qualifier)はしていない(方言が多いから??)
  • 5W1H
    • いつ,どこで,誰が,何を,なぜ,どのように
  • 時空間情報
    • 時間情報:日付,年代,時代
    • 空間情報:住所,地域,国,緯度経度
これらのメタデータに以下の規則を適用したようです.

NIHUメタデータマッピング規則
(以下は論文の抜粋で,全規則は現在未公開のようです)
  • Dublin Core(以下,DC)
    • 原DBの記述対象はDCのResourceとする.
    • 原DBでの表示対象情報はすべて表示.つまりDCのいずれかに割り当てる.
    • Resourceの内容が対象とする時間範囲はDCのCoverage(Temporal)とする.
    • Resourceに起きた事象に関する時間情報はDCのDataとする.
    • Resourceの内容が対象とする地理的情報はDCのCoverage(Spatial)とする.
    • Resourceが製作あるいは使用された地理的情報はDCのCoverage(Spatial)とする.
  • 5W1H
    • マッピング対象はWho,What,When,Whereとする.
    • 文で記述された情報や備考,上記4つにマッピングできない情報はOtherにマッピングする.
  • 時空間情報
    • 時間情報は正規化した時間の区分で表現する.
    • 空間情報は緯度経度の矩形範囲で表現する.
      • 矩形範囲は北西端と南東端の組.
    • 原DBでの記述表現は適切と判断される数値範囲に変換する.
    • 原DBでの記述表現は別途残す.
  • その他
    • DCでは別途検索用,結果表示用のメタデータを設ける.
    • 原DBの各項目を上記それぞれのメタデータ及びAnyに独立でマッピングする.
    • 5W1Hは検索のみで使用し,結果表示はDCを用いる.
4. マッピングの課題

NIHUメタデータマッピング規則を策定するにあたり,様々な課題があったようです.
  • モノ情報に関する問題
    • 原DBが管理するモノはDCの場合,Resource(資源)かContents(内容)か.
    • DCの場合,(楽器や土器等)モノによってType,Subject,Description等複数の項目に割り当ての可能性がある.
  • 時間情報に関する問題
    • DCのResourceに生じた時間情報(製作時期,使用年代等)はDCのDateが適用.
    • DCのCoverageには資源の内容が表している時間的な範囲がある.
  • 空間情報に関する問題
    • DCのCoverage(Spatial)が有力だが,資源そのものの空間的情報(製作地,使用地等)は記述項目がない.
    • DBによって表記が様々.「縄文時代中期」とか「ジャワ島東南部海岸地域」等.
  • Creator情報に関する問題
    • 例えば何らかの演奏の場合,DCのCreatorは演者か,記録者か.
  • モノと時間に関する問題
    • 時間と共に管理内容が変化するケースがある.
      • ex)手紙:当初は内容が重要だが,時代を経ると素材や折り目等,素材も重要になる.
  • 一般的な問題
    • DCにマッピングすることで,個々の要素の定義や意味があいまいになる場合がある.
    • DCのAnyを用いることで一部回避しているが,原DBの全項目のマッピングが本当に必要かどうか検討を要する.
    • 時空間情報では一部矩形範囲に正規化したが,それが妥当かどうか検証を要する.
    • DCのDumb-Down規則に反する部分が出てきた.
ryojin3の考察

さて,一連の概要を読んでの考察です.

今回は人間文化研究機構の研究資源共有化事業の1つである研究資源共有化システム,それも統合検索システムのみをフォーカスして書きました.

このシステムは,100を超える人文系DBを共通メタデータと1つのインターフェースで連動させたという点で,高い利便性が実現できたと言うことができると思います.

もちろん,これまでにも博物館情報を連携する同様の試みはいくつかあります.
例えば,前回書いた国立美術館の情報連携や文化遺産オンラインもそうですし,自然科学系の分野では,地球規模生物多様性情報機構(GBIF:Global Biodiversity Information Facility)の試みがあります.GBIFでは,Darwin Coreという標本・観察データを記述できるXML形式の標準と専用プロトコルを用い,動物・植物・微生物・菌類・タンパク質データや生態系データにいたるまで,様々な機関で蓄積された種々のデータを世界規模で相互利用しようとしています.

自然科学系は対象が違いすぎるので,また別の機会に掘り下げるとして,人文科学系の博物館情報の連携という観点でこのシステムを見てみると,やはりそこではメタデータマッピングにおける意味的なずれが生じていることが問題となっています.

山本氏は論文の最後で,このシステムを用いても全DBをあたかも1つのDBのように利用できることにはならない,と締めくくっています.氏は個々のDBができた経緯から共通メタデータの限界に触れ,キチンとした横断検索を実現する手段として,統合検索システムで全DBをスキャンし,関心があるDBについては個々のDBを精密に検索する,そのような二段構えの仕組みが必要だとしています.

ryojin3もこの意見には賛成です.ただ,どうせなら全DBをスキャンした段階である程度ユーザが欲する(と思われる)ジャンル(スキーマ)を提示できる仕組みがあると,なおいいなと考えています.

観光立国の現状

外国語の案内職員配置18% 博物館の観光対応は不十分(47 NEWS)

出るかなと思って少し待っていたのですが,まだ各省のページにはニュースリリースが見当たりません.GW 明けなのかな.

もう少し情報収集してから,情報提供サービスについていろいろ考えてみたいと思います.

「独立行政法人国立美術館における情報<連携>の試み」を読んで

東京国立近代美術館が全文pdfで閲覧が可能な研究紀要第12号(2008.04.08)を発行しています.

その中で,美術館の情報連携に関する論文が発表されていました.
この論文について,少しまとめておきます.

主な要点は以下の通りです.
  1. 既に公開されている情報資源の整理
  2. いろいろな連携プロジェクトの紹介
    • 所蔵作品総合目録検索システムと文化遺産オンラインの情報連携
    • 美術館の所蔵図書の情報連携(ALCとWebcat)
    • 所蔵作品・所蔵図書・アートコモンズと想 - IMAGINEの情報連携
  3. 考察
それぞれについて,簡単な解説と考察を加えます.

1. 既に公開されている情報資源の整理

国立美術館とは
国立美術館の公開情報
上記の公開情報と国立美術館の事業展開は,国立美術館のWebサイトからリンクしてあるが,システム・運営主体(各館)・法人としてのプレゼンス(存在感)を向上させるためには,間口(人,方法,機会等)を広げ,更なる他関連機構との連携が必要.

2. いろいろな連携プロジェクトの紹介

■所蔵作品総合目録検索システムと文化遺産オンラインの情報連携

文化遺産オンラインとは
  • 文化庁の文化財ポータルサイト
  • 2007年10月現在80館が参加
  • 2008年4月現在60359件が公開
  • 各館から文化遺産オンラインへの登録方法
    • CSV形式でDBにインポート
    • オンラインで作品を1点ずつ登録
実証実験(1)
実証実験(2)
  • 4館総合目録を実証実験(1)の方法で文化遺産オンラインが収集
  • 2007年10月に実施
  • 登録件数が577件から28000件あまりに増加
  • 内訳
    • 東京国立近代美術館 11831点
    • 京都国立近代美術館 6950点
    • 国立西洋美術館 4242点
    • 国立国際美術館 5330点
    • 計 28353点
■美術館の所蔵図書の情報連携(ALCとWebcat)

ALC(Art Libraries Consortium)とは
  • 美術図書館連絡会.参加館が図書情報を持ち寄り,美術図書の館横断検索システムを提供している.
Webcatとは
  • 学術研究目的の図書情報検索サービス.
情報連携の流れ
■所蔵作品・所蔵図書・アートコモンズと想 - IMAGINEの情報連携

想 - IMAGINE - とは
  • 国立情報学研究所が開発した検索システム.複数のDBを一覧できるインターフェースと各DBを検索する連想検索エンジン「GETA」を持つ.
想 - IMAGINE Arts 構想
アートコモンズとは
  • 国立新美術館の展覧会情報サービス.
  • 2007年12月現在,以下の情報を提供.
  • 展覧会情報 12313件
  • 美術館・美術団体・画廊情報 約600件
  • 情報は増える一方で,コストの都合上情報提供の質を上げるのは困難になりつつある.
予備実験(1)
  • 4館総合目録(文化遺産オンライン実証実験(2)で用いたデータ)をGETAに食わせる実験.
  • 2007年度に実施.
予備実験(2)
  • アートコモンズから出力した展覧会情報から検索用メタデータを抽出.
  • メタデータは想 - IMAGINE Artsに登録.
  • 登録することで,文化遺産オンラインや東京国立博物館名品ギャラリー等と共に横断検索・情報提供が可能となった.
3. 考察

■メタデータの利用
  • アートコモンズと想 - IMAGINE Artsの連携予備実験からもわかるように,アートコモンズの情報をメタデータ化し,様々なシステムで利用することでメタデータを介した緩やかなシステム連携が可能.
  • アートコモンズに限らず,各館で管理している情報群(4館総合目録や,図書情報)からメタデータを抽出,構造化しておくことでメタデータを媒介に様々なシステム連携が可能かもしれない.
長くなりましたが,以上が論文のまとめです.長すぎてあまりまとまっていないか...

ryojin3の考察

さて,この論文を読んでの考察です.

このような取り組みはユーザにとっては非常に嬉しいものです.なぜなら,ユーザにとって利便性(検索システム毎に検索方法を覚えなくて良い)・網羅性(一度の検索で複数のシステムを検索できる)・質の確保(美術館のお済み付きの情報)といった観点から非常に有益だと考えられるからです.

また,メタデータを用いてシステムを媒介させるアプローチも正解だと思います.メタデータは人間の知識が反映されたものであり,コンピュータはメタデータを指針に,ユーザの欲する解を探しやすくなると言えます.

ここで問題なのは,どのようにメタデータをハンドリングすべきかに帰着するでしょう.

例えば,4館総合目録と文化遺産オンラインの連携では,目録を文化遺産オンライン形式に変換することで連携を実現しています.目録のどの項目を文化遺産オンラインのどの項目にマッピングすべきかを考えるには,専門家の知識が求められます.

また,アートコモンズの展覧会情報はChasenで形態素解析され,必要と思われる語彙をメタデータとしてGETAに食わせることで想 - IMAGINE Artsでの検索を実現しています.ここでは形態素解析の結果から必要語彙を抽出し辞書を作成する作業はやはり専門家が行うことになります.

専門家が用意したマッピングパターンや語彙は,一般ユーザが行ったそれと比べ,信頼性が高いのは事実です.しかし,専門家と言えども人間が行うそれらの行為には,どうしてもマッピングのずれ(本当に正しい対応が取れているか)や,必要な語彙のずれ(本当に必要な語彙が選定されているか)が生じると思われます.

また,今回の論文では取り上げられていませんでしたが,博物館系のメタデータには,これまで他の投稿記事で述べた通り,世界的あるいは国内の標準と呼ばれる形式があります.これらの標準メタデータ形式を中間形式としてデータの相互変換を行うことも考えられますが,やはりキッチリやろうとすると,上述のようなずれが生じやすくなります.

このようなずれを解消するためには,キッチリとしたメタデータの運用(ある特定のメタデータ形式にマッピングするとか,必要な語彙を選定する,等)はさほど重要ではないのかもしれません.つまり,各館が管理するデータベースのスキーマを,インターオペラビリティの確保を前提に,緩やかに分解統合できるような仕組みが必要になるのだと思います.

そのような仕組みについて考えていることがありますが,それはまた次回^^