digidepo_9579118_po_2015_4.pdf?contentNo=1

NDL書誌情報ニュースレター2015年 4号(通号 35号）

NACSIS-CAT と JAPAN/MARC(A)の典拠データ同定のための予備調査について

国立情報学研究所と国立国会図書館との共同研究として行った、NACSIS-CAT の著者名典拠ファイルと JAPAN/MARC(A)の同定に関する調査について報告します。 今回の調査では、両者の個人名典拠データを名称部分(氏名にあたる部分)のみで同定(マッチング)し、結果を 分析しました。

【調査の背景】
著者名典拠データを用いることで、たとえば、ある著者の本を網羅的に探すことや、2 冊の本の著者名が同じ場 合に本当に同じ人なのか、 あるいは同姓同名の別人なのかの区別を行うことができます[1]。 国立国会図書館では、 納本された図書を中心に著者名典拠ファイルを作成しており、JAPAN/MARC(A)として提供しています。 典拠データの品質・信頼性の向上やデータ作成の省力化を行うために、複数の機関・システムで典拠データを 相互運用する動きが進んでいます。相互運用の形式はさまざまですが、その一つとして、バーチャル国際典拠フ ァイル(VIAF)があります。国立国会図書館もVIAFへ参加し、作成した典拠データを提供しています[2]。VIAFの ほかにも、複数機関による典拠データの共同作成プロジェクト(NACO：National Authority Cooperative Program や Project AUTHORなど)や米国議会図書館と英国図書館間での典拠データを共有する試みなど[3]、国際的な規模 で動きは加速しています。 一方で、日本国内の機関が管理している典拠データには、国立国会図書館の著者名典拠ファイルのほかにも、 国立情報学研究所目録所在情報サービス(NACSIS-CAT)の著者名典拠ファイルがあります。NACSIS-CATは、国立情 報学研究所が運営する、大学図書館等を中心とした全国規模の総合目録データベースで、検索用Web サービスは CiNii Books としてもよく知られています。NACSIS-CATでは、典拠コントロールのために著者名典拠データを作 成し管理しています。もちろん日本国内においても典拠データが相互に活用されることが望ましいのですが、現 時点では十分とはいえません [4]。

【調査の目的】
NACSIS-CAT の著者名典拠ファイルと JAPAN/MARC(A)の相互運用性を向上させることを見据え、今回の調査を行 いました。典拠データを共有するための第一歩として、既存の各データを同定する必要があります。両者合わせ て何百万もの著者名典拠データの同定作業を人手で行うことは現実的でないため、可能な部分はコンピュータで 同定処理を行うこととなります。今回の調査では、コンピュータでの同定処理がどの程度行えるか、その見通し を立てるために個人名典拠データの名称部分(氏名にあたる部分)のみをもとに同定を行い、 結果を見てみました。

【調査の方法と対象】
JAPAN/MARC(A)は、国内刊行物や日本語の資料に関連する著者の典拠データが中心ですが、NACSIS-CATは、海外 の論文や報告書が充実しており、日本名以外の著者名典拠データの割合が JAPAN/MARC(A)に比べて多いといった ような収録対象データの違いがあります。また、団体名(組織名、会議名等)の著者標目をどのように取り扱うか の違いなどもあるため、今回は、日本名(仮名あるいは漢字で名称が始まるもの)で、かつ個人名であるものを、 -31-

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おもな比較対象としました。標目形生成のルール等が微妙に異なるため、データ変換処理を行い、それぞれの典 拠ファイルで同姓同名の人を識別するために記録している付記事項(生没年など)を標目形から除くことで、名称 部分(氏名にあたる部分)のみを機械抽出し、名称が一致するか比較しました。 対象とするデータは2014 年11 月時点のNACSIS-CAT の著者名典拠ファイルのデータ(日本名の個人名は399,247 レコード)と、2014 年3 月時点のJAPAN/MARC(A)のデータ(日本名の個人名は678,183 レコード)、合計1,077,430 レコードとしました。

【結果の分析方法】
同定結果について述べる前に、同定がどれくらいできているかの指標についてご紹介します。同定結果の正し さに関する指標として、Precision(適合率)とRecall(再現率)という考え方があります。これは、情報検索理論の 分野でのPrecision, Recall を一般化したものです。模式図を図1 に示します。

図1 評価指標 Precision とRecall の模式図

Precision は同定した結果のうち正しく同定された(正解データと一致する)のはいくつか、Recall は正しい結 果(正解データ)から見て同定した結果がどれくらいあっているか、という指標です。つまり、過剰に同定されて いる場合はPrecision が下がり、同定が不足しているときはRecall が下がります。言い換えると、Precision は 「同定結果のうち、誤って多く同定されているものはどれくらいあるか」という考え方、Recall は「同定結果の うち、同定しきれていないものがどれくらいあるか」という考え方だと言えます。 今回、正解データとなる「正しい同定結果データ」が無いため、Recall の観点からは検討できないことから、 Precision と同様の観点(名称での同定結果のうち、本来同定されるべきでないレコードがどれくらいあるか)で 同定結果を分析しました。

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【調査の結果】
調査の結果は以下の表1 の通りです。

表1 調査結果 (太字は複数のレコードに同定され、過剰な同定結果となっている部分)

JP で0 レコード JP で1 レコード JP で重複 NC で0 レコード

340,428 7,832 NC で1 レコード 103,516 240,317 15,616 NC で重複 793 3,634 12,034 名称数合計 724,170 NC:NACSIS-CAT の著者名典拠ファイル、JP：JAPAN/MARC(A)

調査対象の中に名称は全部で724,170 通りあり、たとえばNACSIS-CAT の著者名典拠ファイルとJAPAN/MARC(A) の両方に重複する名称(同姓同名のA さんとB さんがいて、NACSIS-CAT とJAPAN/MARC(A)の両方に両者が登録され ているような場合がこれに該当します)は12,034 通りでした。

同姓同名がいる人物の典拠データなどは、名称だけでの同定では1 対多や多対多で結びついてしまい、過剰に 同定されてしまいます。表のうち太字部分にあたり、あわせて31,284 通りの名称があることが分かります。 また、1 対1 で同定された240,317 通りの名称についても、同姓同名の異人など本来は同定されるべきでない レコードが、同定されている可能性があります。1 対1 で同定された結果がどれくらい正しいか確かめるために、 ランダムに100 通りの名称(200 レコード)を抽出して本当に同じ人物を指しているか人の目で調査し確かめまし た。その結果、100 通りの名称のうち99 組が正しく同定されていることがわかりました。サンプル数が少ないた め、統計学的な精度は高くありませんが、240,317 組の名称の1%だと2,400 組程度となるため、1 対1 で同定さ れた名称のうち誤っている名称の数は1 対多や多対多で結びついてしまっている約3 万通りの名称と比べると数 は少なそうです。

【まとめ】
この調査で、NACSIS-CAT の著者名典拠ファイルとJAPAN/MARC(A)の個人名典拠データの名称部分でどれくらい 重複するかがわかりました。この調査結果によって、今後どのように相互運用を実現するかの基礎検討が進むこ とを期待しています。 また、名称で同定した結果、本来同定されるべきでないのに誤って同定されてしまうレコードがどれくらいあ るかを調べることができました。この結果から、1 対多や多対多で同定されてしまう約3 万通りの名称にフォー カスを当てて、同一人物を指しているレコードを人手で特定するなどによりデータを整理すれば、誤って同定さ れてしまうレコード件数はかなり改善できそうです。 今回は日本名の個人名に絞ったため、団体名や日本名以外の典拠データをどのように扱うかは検討出来ていま せん。またPrecision の観点(同定結果に誤って同定されたものがどれくらい含まれるか)では、名称のみで同定 した場合に含まれる誤りの規模感をつかむことができましたが、Recall の観点(同定しきれなかったものがどれ くらいあるか)からは調査できていないため、今後さらに調査する必要があります。

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今回の調査の方法や結果に関する詳しい内容は、 『現代の図書館』 Vol.53 No.2「NACSIS-CATとJAPAN/MARC(A) の著者名典拠データ同定についての予備調査と検討」[5]をご覧ください。

安藤 大輝
(あんどう だいき 電子情報部 電子情報サービス課)

[1] 著者名典拠や著者標目といった用語の説明は、以下で詳しくご紹介しています。 国立国会図書館. “書誌データの基本方針と書誌調整. What‘s 書誌調整”. http://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/8703998/www.ndl.go.jp/jp/library/data/whats/3rd.html, (参照2015-10-13). [2] 国立国会図書館と VIAF のかかわりについては、連載記事「典拠の国際流通―バーチャル国際典拠ファイル (VIAF)への参加」として本誌2012年 4 号(通号 23号)から 2013 年 2 号(通号25 号)までの 3 号に掲載されていま す。 http://dl.ndl.go.jp/view/download/digidepo_4059584_po_2012_4.pdf?contentNo=1#page=12, (参照 2015-10- 13). http://dl.ndl.go.jp/view/download/digidepo_8103221_po_2013_1.pdf?contentNo=1#page=22, (参照 2015-10- 13). http://dl.ndl.go.jp/view/download/digidepo_8226998_po_2013_2.pdf?contentNo=1#page=17, (参照2015-10- 13). [3] 三浦敬子, 松井幸子. 欧米における著者名典拠ファイルの共同作成の動向. 日本図書館情報学会誌. 日本図書館情報学会. Vol.47, No.1, 2001, p.29-41. [4] NACSIS-CATのシステム内では、JAPAN/MARC(A)のデータを検索し、そのデータを流用入力することができます が、担当者がデータを検索し、どのデータを元データとするか妥当性を見極めて行う必要があり、作業の省力化 という意味においては十分に活用されていません。 [5] 安藤大輝ほか. NACSIS-CAT とJAPAN/MARC(A)の著者名典拠データ同定についての予備調査と検討. 現代の図 書館. 2015, 53(2), p.82-89.

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第 17 回図書館総合展：全国書誌利活用促進の取組み ―「これまで」の総括と「これから」の展望

【はじめに】
国立国会図書館は、全国の図書館、図書館関係者、関連企業などが出展、来場し、毎年活況を呈している国内 最大の図書館に関する展示会、図書館総合展(主催：図書館総合展運営委員会)に、第 17 回(展示会開催日：2015 年 11 月 10～12 日 於：パシフィコ横浜(神奈川県横浜市))である今年もブースを出展しました。また11 月 10 日 には「もっと近くに国立国会図書館～現在とこれから～」があり、12日には「 『人は図書館をどのように思ってい るのか』を知るために―『図書館利用者の情報行動の傾向及び図書館に関する意識調査』の概要と利活用―」と 題したフォーラムを開催しました。ブースでは、当館の各種サービスを紹介する展示を行い、また数種類のテー マを1回 10分位で紹介するプレゼンテーションも行いました。会場全体が熱気で溢れており、当館ブースにも多 数ご来場いただきました。

1. 展示ブース内プレゼンテーション「全国書誌データの利活用」3 回目を迎えて
   収集・書誌調整課は前々回(15回)、前回(16回)に引き続き、展示ブース内プレゼンテーション「全国書誌デー タの利活用」を行いました[1]。このプレゼンテーションはお陰様でご好評をいただき、回を重ね、今回で3回目 を迎えることができました。本回では、全国書誌データ利活用促進の取組みについて、 「これまで」として、今ま での歩みを一旦ふりかえり、平成25 年度からの総括をしました。また「これから」として、平成28 年度以降の 展望についてご紹介しました。 多くの来場者が、 足を止めてお聞き下さり、 お陰様で盛況のうちに終了しました。

「全国書誌データ利活用」についてのプレゼンテーションの様子 2.「これまで」の取組み
「これまで」のおもな取組みとして、平成 25 年度に、図書館システムベンダーを対象とした説明会を実施、平 -35-

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成 26～27年度には、公共図書館・学校図書館を対象とした説明会・研修会を開催したことを紹介しました。平成 27 年度はさらに、関東地方(7都県)・九州・沖縄地方(8県)の各地方公共団体・図書館に対し「公共図書館・学校 図書館への書誌データ利活用に関するアンケート」を実施したこと、また、当課職員を各地の研修会などに講師 として派遣する「講師派遣型研修」の募集を開始していることなどもご紹介しました。全国書誌データ利活用に 興味があるけれども、導入について不明な点を相談したい等、直接当課職員の説明を受けたい図書館は、ぜひ講 師派遣型研修についてご検討下さい。

また 2015 年 10 月 30 日には、どなたでもインターネットを通じ受講可能な遠隔研修「全国書誌データの利活 用」もリリースしました。インターネットに接続しているパソコンでしたら、いつでもどこからでも受講できま すので、ご興味のある方はぜひ一度アクセスしてみて下さい。

【おわりに―「これから」の展望へ】
「これまで」の取組みの中で、さまざまな図書館から頂きました貴重なご意見をもとに、全国書誌データの利活 用促進の取組みを、 「これから」より一層すすめていきたいと考えています。全国書誌データを利活用していただ くための情報は、以下のページに掲載していますので、ご覧下さい。

 書誌情報提供サービス  全国書誌データ提供－全国書誌データの利用を考えている図書館のみなさまへ  書誌データ利活用説明会ほか

斉藤 みゆき
(さいとう みゆき 収集・書誌調整課)

[1] プレゼンテーション資料を以下に掲載しています。 http://www.ndl.go.jp/jp/event/events/lff2015.html,(参照 2015-12-16).

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コラム：書誌データ利活用(9) ―「NDL 書誌データ取得・検索シート」の使い方とカスタマイズ
その 2―カスタマイズ

本コラムでは、国立国会図書館サーチ(NDLサーチ)の外部提供インタフェース(API)を利用したツール、 「NDL書 誌データ取得・検索シート(同志社大学 原田隆史氏)」の使い方やカスタマイズ方法を紹介しています。 前回は「NDL 書誌データ取得・検索シート」の入手方法と基本的な使い方を紹介しましたが、今回は、 「NDL 書 誌データ検索シート」のカスタマイズ方法についてご紹介します[1]。

【カスタマイズの前に】
「NDL書誌データ検索シート」は、Excelのマクロ機能を使用しています。このExcelのマクロの記述を修正する ことで、シートのカスタマイズができます。 今回は、 「データ項目の追加」と「検索項目の変更」を例に、マクロを編集してカスタマイズを行う方法を説明し ます[2]。 なお、シートのカスタマイズにあたっては、マクロの編集画面を開く必要があります。マクロの編集画面の表示 方法は『「NDL書誌データ検索シート」のカスタマイズマニュアル』(PDF:716KB)をご覧ください[3]。

【表示させるデータ項目の追加】
「NDL 書誌データ検索シート」では、2015 年 12 月現在、 「タイトル」 「著者」 「著者標目」 「出版者」 「出版年」 「件名」 「分類」 「JP番号(全国書誌番号)」 「資料種別」の9 種類のデータ項目が取得できます。 これらの項目に加えて、たとえば、 「内容細目」を右端のセルに表示させたい場合(図1)、 「検索」ボタンに登 録されているマクロに、データ項目を表示させるマクロを追記します。 また、 「検索結果のクリア」ボタンを押した際に、追加したデータ項目の検索結果の表示もクリアできるよ う、マクロの編集が必要となります。

図1「内容細目」を表示させる箇所の確認

ここに「内容細目」も表示させたい。 -37-

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(1) 表示させたいメタデータ項目のXPath の追加 マクロの編集画面にて、標準モジュールのModule1 を選択すると、マクロが表示されます。このマクロの Module1 のプロシージャ[4]「Sub search」内の「'出力したいメタデータ項目のXPath を書く」に「xpaths(9) = "dcndl:partInformation//dcterms:title" '内容細目」を追加します。シングルクォーテーション(')以降の 赤字の部分はコメントです[5]。

図2 マクロの編集―「出力したいメタデータ項目」にXPath を追加

(2) 検索結果の削除範囲の変更 シート上にある「検索結果のクリア」ボタンを押したときに、(1)で追加したデータ項目の検索結果もクリア されるように設定します。 Module1 のプロシージャ「Sub cleareResult」を以下のように修正します。

'出力したいメタデータ項目のXPathを書く 'XPathの書き方については http://ja.wikipedia.org/wiki/XML_Path_Language を参照 Dim xpaths(9) As String '項目を増やした場合は、clearResult関数の中も修正すること xpaths(0) = "dcterms:title" 'タイトル xpaths(1) = "dc:creator" '著者 xpaths(2) = "dcterms:creator//foaf:name" '著者標目 xpaths(3) = "dcterms:publisher/foaf:Agent/foaf:name" '出版者 xpaths(4) = "dcterms:issued | dcterms:date" '出版年月日 xpaths(5) = "dcterms:subject//rdf:value" '件名 xpaths(6) = "dcterms:subject/@rdf:resource | dc:subject" '分類(NDLC, NDC(9版), DDC) 'xpaths(7) = "dc:subject" '分類(リテラル) xpaths(7) = "dcterms:identifier[@rdf:datatype=""http://ndl.go.jp/dcndl/terms/JPNO""]" 'JP番号 xpaths(8) = "dcndl:materialType/@rdfs:label" '資料種別 xpaths(9) = "dcndl:partInformation//dcterms:title" '内容細目

8 を9 に変更します（最後のxpaths の括弧内の数字に合わせ て、ここの数字を修正します）。 xpaths (9)の行を追加します。 -38-

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図3 マクロの編集―検索結果の削除範囲の変更

(3) マクロの保存とデータ項目の見出しの修正 マクロの修正が済んだら、変更したマクロを保存します。また、シートのデータ項目の見出しに「内容細目」 を加えて、ファイルを保存します。 以上の手順により、 「NDL書誌データ検索シート」に「内容細目」が表示できるようになります。 「内容細目」の 項目を追加したシートは、国立国会図書館非常勤調査員でもある同志社大学の原田隆史教授のページに掲載して います。

図4 「内容細目」が表示されるようになる

なお、(1)で追加する「xpaths(9) = "dcndl:partInformation//dcterms:title" ' 内容細目」は、データ項目 の最後に「内容細目」を表示する場合の記述方法です。データ項目の最後以外に挿入する場合は、挿入したい xpathsの行の間に挿入し、一連の番号を修正します。

その他の項目を追加したい場合は 『「NDL書誌データ検索シート」のカスタマイズマニュアル』 「(4)参考 (イ)DC-NDLと XPath」を参照し、追加したい項目のXPathを確認してください。

【検索項目の変更】
「NDL書誌データ検索シート」では、取得するデータ項目の追加以外に、検索項目を変更することも可能です。 Sub cleareResult() Dim i As Integer Dim j As Integer For i = result_start + 1 To result_start + num_item + 1 For j = 2 To 2 +10 '出力項目を増やした場合はここの値も修正すること Cells(i, j).ClearContents Cells(i, j).Interior.ColorIndex = 0 Next Next End Sub
9→10 にします（最後のxpaths の括弧内の数字 よりも大きい数字にしてください）。 -39-

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たとえば、シートをダウンロードした状態では「キーワード」と「NDC」「NDLC」が検索項目になっていますが、 マクロを変更することで、「著者」や「出版者」などで検索するように変更することができます。 今回は、キーワード検索を「著者」による検索に変更する場合を例に説明します。

図5 「キーワード」検索を「著者」による検索にしたい

(1)「検索する」ボタンのマクロの変更 マクロ編集画面を表示し、Module1 のプロシージャ「Search」内の「' CQL クエリ作るよっ」より下の行にある 以下の部分を修正します。

図7 マクロの編集―検索項目の変更 Sub Search(num_item As Integer, offset As Long, keyword As String, NDC As String, NDLC As String, SortBy() As String, row As Integer) Dim Url As String Dim Query As String Dim qc As Integer ' 検索するなら消しましょう cleareResult 'Url= "http://iss.ndl.go.jp/api/sru?operation=searchRetrieve&version=1.2&recordSchema=dcnd l&onlyBib=true&recordPacking=xml" Url = "http://iss.ndl.go.jp/api/sru?operation=searchRetrieve&version=1.2&recordSchema=dcnd l&onlyBib=true&recordPacking=xml" Url = Url & "&maximumRecords=" & num_item ' 検索結果の最大数 Url = Url & "&startRecord=" & offset ' CQL クエリ作るよっ Query = "&query=" qc = 0 If keyword <> "" Then keyword = urlEncode(keyword) Query = Query & "anywhere%3d%22" & keyword & "%22" qc = qc + 1 End If この「anywhere」（キーワード検索）を「creator」 （作成者）に修正する。 ここを著者による検索にしたい。 -40-

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(2) マクロの保存と画面の検索項目の見出しの修正 マクロの修正が済んだら、変更したマクロを保存します。またシートの検索項目の見出しを「キーワード」か ら「著者」に修正して、ファイルを保存します。 以上の手順により、 「NDL書誌データ検索シート」を「著者」で検索した結果をシートに取り込めるようになり ます。

図8 検索項目の「キーワード」を「著者」に修正 (図 1と同じ「赤江瀑」による検索だが、著者による検索のため検索結果が異なっている)

「anywhere」(キーワード検索)を「creator」(作成者)に変更する例をご紹介しましたが、 「publisher」(出版 者)など、その他の検索項目に変更することもできます。詳しくは、「 『書誌データ取得・検索シート』のカスタマ イズ」の「参考(ウ)SRUで検索できる項目」をご覧ください。

【まとめ】
Excelのマクロを編集するので、 多少難しく感じたかもしれません。 今回の説明をさらに細かくしたマニュアル 『「NDL書誌データ取得・検索シート」のカスタマイズ』(PDF:716KB)を作成しましたので、カスタマイズがうまく いかない、難しいという方はこちらもご確認ください。 また、前回説明しました入手方法と基本的な使い方は、当館の遠隔研修「全国書誌データの利活用」の動画で、 確認することもできます。動画では「NDL書誌データ取得・検索シート」についてだけではなく、全国書誌データ の概要やその他のダウンロード方法についても説明していますので、ぜひご覧ください。 「図書館システムがないけれども目録を作りたい」 、 「選書リストを簡単に作成したい」 、 「文献リストを手軽に 作りたい」 、こんな時に「NDL書誌データ取得・検索シート」はきっと便利に使えます。 まずはぜひ一度、 「NDL書誌データ取得・検索シート」をダウンロードして、触れてみてください。また、今回 ご紹介した「NDL書誌データ取得・検索シート」以外にも、NDLサーチのAPIを利用したツールは数多く開発され ています。こちらもお使いになっていただければと思います。 そして、 「NDL書誌データ取得・検索シート」やその他のツールをお使いになり、 「こんな時に使ったら便利だっ た」 「こんなふうにカスタマイズしてみた」などありましたら、お知らせいただけるとありがたいです。 どうぞ今後とも、全国書誌データをご活用ください。 吉村 風
(よしむら かぜ 収集・書誌調整課) -41-

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[1]「NDL 書誌データ取得シート」の最新版はマクロが複雑になっています。簡単にカスタマイズをするのは難し いため、今回の説明では割愛します。 [2] 記事中の手順や画面はExcel 2013 を使用したものです。お使いのExcel のバージョンによって、手順や画面 が異なる場合があります。 [3] マクロ編集画面を開くための開発タブの表示方法については、4(ア)に、マクロ編集画面の表示方法について は、2(イ)(1)～(2)に記載があります。 [4] プロシージャとは、プログラムを実行するための呼び出し単位(まとまり)です。 [5] コメントとは、マクロの内容について補足・説明などを記入したものです。コメントの部分はマクロの動作 には影響しません。図では赤字で表現していますが、使用しているExcel の設定によっては緑など別の色で表示 される場合があります。

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おしらせ：「新しい『日本目録規則』(新NCR)」のページを新設しました

このたび、「新しい『日本目録規則』(新NCR)」のページを新設しました。新NCR の策定方針、スケジュール、 新規則案などを掲載しています。

 「新しい『日本目録規則』(新NCR)」のページ http://www.ndl.go.jp/jp/data/ncr/index.html

国立国会図書館では、 「国立国会図書館の書誌データ作成・提供の新展開(2013)」(PDF: 594KB)第3 項において、 「資料と電子情報のそれぞれの特性に適した書誌データ作成基準を定める。」と掲げ、「国際目録原則覚書」等の 国際標準や「日本目録規則」改訂等の国内の動向などに留意し、特に“Resource Description and Access”(RDA) に対応した書誌データの作成基準を定める方針を示しました[1]。 このRDA に対応した新しい書誌データ作成基準として、日本図書館協会目録委員会と連携して、新しい『日本 目録規則』(新NCR)を策定しています。

今後も引き続き、作成・更新した新規則案を掲載していく予定です。どうぞご覧ください。

(収集・書誌調整課)

[1] 新NCR の策定については、本誌2013 年4 号(通号27 号)「おしらせ：日本図書館協会目録委員会と連携し、 新しい『日本目録規則』を策定します」でご紹介しています。 http://dl.ndl.go.jp/view/download/digidepo_8379163_po_2013_4.pdf?contentNo=1#page=21, (参照 2015-11- 05).

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おしらせ：NDC10 版の適用について

国立国会図書館では、『日本十進分類法新訂10 版』(NDC10 版)について、2017 年早期の適用を目途として検討 を進めています。 国立国会図書館における分類作業の基本方針と分類法の解釈を示す分類基準[1]については、今後本誌でもお知 らせいたします。

(収集・書誌調整課)

[1] 国立国会図書館ホームページには、現在適用しているNDC9 版に対する分類基準を掲載しています。 http://www.ndl.go.jp/jp/data/catstandards/classification_subject/ndc9_regulations.html, (参照 2015-11-05).

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おしらせ：遠隔研修の新規公開講座として 「全国書誌データの利活用」の提供を開始しました

国立国会図書館では、図書館の職員などを対象に、インターネットを通じて受講できる講座(遠隔研修)を提供 しています。インターネットを利用できる環境があれば、図書館および図書館情報学に関する研修を、好きな場 所で好きな時間に受講できます。申込みをしなくても受講できる公開講座の一つとして、2015 年10 月30 日から、 「全国書誌データの利活用」の提供を開始しました。 この講座は、2015 年7 月24 日に関西館で開催した「全国書誌データ・レファレンス協同データベース利活用 研修会」における国立国会図書館職員による講義を元に作成したものです。研修会にご参加いただけなかった方 も、国立国会図書館が提供している全国書誌データの概要とリスト作成などの具体的な利活用方法を学ぶことが できますので、ぜひご受講ください。 全国書誌データの利活用については、今回の遠隔研修の提供開始により、国立国会図書館の施設内で行う集合 研修、国立国会図書館職員が他機関の主催する研修で講師を務める講師派遣型研修と合わせて、研修の「三本の 矢」が揃ったことになります。ご要望に即した研修をお選びいただき、全国書誌データの利活用につなげていた だければと思います。

(収集・書誌調整課)

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NDL 書誌情報ニュースレター2015 年4 号(通号35 号） NDL 書誌情報ニュースレター(年4 回刊) 2015 年4 号(通号 35 号) 2015 年12 月24 日発行 編集・発行 国立国会図書館収集書誌部 〒100-8924 東京都千代田区永田町1-10-1 E-mail:bib-news ndl.go.jp(ニュースレター編集担当) 掲載情報紹介 2015 年9 月25 日～12 月23 日に、国立国会図書館ホームページに掲載した書誌情報に関するコンテンツをご紹 介します。 ・「What’s 書誌調整」のページを更新しました。 (掲載日：12 月7 日) ・雑誌記事索引採録誌一覧を更新しました。 (掲載日：12 月7 日) ・「新しい『日本目録規則』(新NCR)」のページを新設しました。 (掲載日：11 月30 日) ・国内発行オンラインジャーナルリストを更新しました。 (掲載日：11 月13 日) ・ISSN 申請書書式、記入要領・記入例を変更しました。申請から登録までの流れ、表示例を追加しました。 (掲載日：11 月13 日) ・遠隔研修「全国書誌データの利活用」の提供を開始しました。 (掲載日：10 月30 日) ・「全国書誌データ提供」のページを更新しました。 「全国書誌データ提供－全国書誌データ提供サービス一覧」「全国書誌データ提供－国立国会図書館サーチから
の提供」「全国書誌データ提供－NDL-OPAC からの提供」「全国書誌データ提供－関連情報／参考資料」のペー ジを新設しました。 (掲載日：10 月14 日) ・「書誌データ利活用説明会」のページを更新しました。 (掲載日：9 月30 日) -46-