JP2012103759A - 図書館蔵書検索システム、レコメンド情報提供方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】規模の小さい図書館でも、個人情報を保護しながら、ユーザ毎に有益なレコメンド情報を提供する図書館蔵書検索システム等を提供する。
【解決手段】本発明における業務サーバは、貸出記録を貸出記録ＤＢに記録し、マッピングファイルを参照し貸出記録の第１所属属性情報を第２所属属性情報へ変換し、変換された貸出記録をレコメンドサーバへ送信し、書籍検索サーバは、ユーザ情報の第１所属属性情報を取得し当該第１所属属性情報に対応する第２所属属性情報を取得し、レコメンド情報要求をレコメンドサーバに行い当該書籍に関するレコメンド情報を取得し、検索された書籍の書籍情報とレコメンド情報とを含む検索結果を出力し、レコメンドサーバは、複数の業務サーバから複数の変換された貸出記録を取得し、複数の変換された貸出記録に基づき集計し、書籍の貸出数が所定上位の書籍の書籍識別子をレコメンド情報として提供する。
【選択図】図１４

Description

本発明は、図書館蔵書検索システム、レコメンド情報提供方法及びプログラムに関する。

従来、図書館においては、書誌情報や蔵書場所を記載した紙の蔵書目録カードを作成し、この蔵書目録カードを書名順、著者名順、件名別に並べるなどして蔵書する書籍を管理していた。しかし近年、図書館蔵書検索システム（OPAC：Online Public Access Catalog）が広く普及し、蔵書目録カードに相当する情報は電子管理され、ユーザは容易に目的の書籍をＯＰＡＣ端末から検索できるようになった（例えば特許文献１）。

ところで、インターネットショッピングにおいて商品を購入しようとする際、他のユーザの購入履歴（行動履歴）やユーザ情報（個人情報）を使い、購入しようとする商品に加え関連する商品をレコメンドする技術が知られている。例えばユーザがショッピングサイトである商品Ａを検索すると、検索画面には商品Ａが表示されるとともに、「この商品Ａを購入した人は、こんな商品も購入しています」などといったレコメンド情報が提供される。ユーザはこのレコメンド情報を参考にすることにより、自身にとって有益となりうる他の商品を見つけることが可能である。

ここで、上述のレコメンド技術を利用し、図書館蔵書検索システムのＯＰＡＣ端末においてユーザがある書籍を検索した際に、他のユーザの貸出履歴や属性情報に基づくレコメンド情報を表示できれば、ユーザはそのレコメンド情報を参考にすることにより、自身にとって有益となりうる他の書籍を見つけることができるようになる。

しかしながら、図書館蔵書検索システムにおいて、貸出履歴を利用してレコメンド情報を提供する場合に以下のような問題がある。

（１）インターネット上にショッピングサイトでは過去の膨大な購入履歴データを利用してレコメンド情報を提供しているものの、学校や市区町村等の運営する比較的規模の小さな図書館では、貸出履歴データの絶対量が少ないため、ユーザにとって有益なレコメンド情報を提供できない。例えばユーザがＯＰＡＣ端末である書籍Ａを検索すると、検索画面に検索対象の書籍Ａは表示されるものの、他のユーザの貸出履歴のサンプル数が十分でないため、信頼度の高いレコメンド情報を提供できない。

（２）各個人の貸出履歴の利用やユーザ情報（個人情報）をは、プライバシーの侵害にあたるため、十分に利用することができない。個人情報を利用せずにレコメンド情報を作成する方法はあるが、この場合、ユーザ毎に有益なレコメンド情報が提供できない。つまり誰に対しても同じレコメンド情報しか提供できない。

そこで本発明では上記のような問題に鑑みて、規模の小さい図書館でも、個人情報を保護しながら、ユーザ毎に有益なレコメンド情報を提供する図書館蔵書検索システム、レコメンド情報提供方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明に係る図書館蔵書検索システムは、複数の図書館蔵書検索システムに対し書籍のレコメンド情報を提供するレコメンドサーバとネットワークと、書籍の貸出業務を行う業務サーバと、書籍検索を行なう書籍検索サーバとを含み構成される図書館蔵書検索システムであって、業務サーバは、図書館を利用するユーザのユーザ情報が格納されたユーザＤＢと、前記ユーザ情報のうちユーザの所属するグループを示す属性情報である第１所属属性情報と、第２所属属性情報とが対応付けられて規定されたマッピングファイルと、貸出を行った書籍の貸出記録を記録した貸出記録ＤＢとを記憶した記憶手段と、少なくとも、貸出を行った書籍を識別するための書籍識別子と、第１所属属性情報とを含む貸出記録を貸出記録ＤＢに記録する貸出記録手段と、前記マッピングファイルを参照し、前記貸出記録の第１所属属性情報を第２所属属性情報へ変換する貸出記録変換手段と、前記貸出記録変換手段により変換された貸出記録をレコメンドサーバへ送信する送信手段と、を有し、書籍検索サーバは、図書館が蔵書する書籍の書籍情報を蓄積した書籍ＤＢを記憶した記憶手段と、前記ユーザ情報と、検索対象となる書籍のキーワードとを入力する入力手段と、前記キーワードに基づき前記書籍ＤＢから該当する書籍の書籍情報を検索する検索手段と、前記ユーザＤＢを参照し前記ユーザ情報の第１所属属性情報を取得し、前記マッピングファイルを参照し当該第１所属属性情報に対応する第２所属属性情報を取得する第２所属属性情報取得手段と、前記検索手段により検索された書籍の書籍識別子と、前記第２所属属性情報取得により取得された第２所属属性情報取得とを含むレコメンド情報要求をレコメンドサーバに行い、当該書籍に関するレコメンド情報を取得するレコメンド情報取得手段と、前記検索手段により検索された書籍の書籍情報と、前記レコメンド情報取得手段により取得されたレコメンド情報とを含む検索結果を出力する出力手段と、を有し、レコメンドサーバは、複数の業務サーバから、複数の変換された貸出記録を取得する貸出記録取得手段と、前記貸出記録取得手段により取得された複数の変換された貸出記録に基づき、第２所属属性情報毎に書籍識別子を分類し、第２所属属性情報毎に分類された書籍識別子毎の数を当該書籍の貸出数として集計する集計手段と、書籍検索サーバから、検索された書籍の書籍識別子と第２所属属性情報取得とを含むレコメンド情報要求を受信すると、前記集計手段により集計された集計結果の中から、レコメンド情報要求の第２所属属性情報と一致する第２所属属性情報に分類された書籍の書籍識別子であって、レコメンド情報要求の書籍の書籍識別子と一致する書籍識別子を除く書籍の書籍名を抽出し、抽出された書籍の書籍名のうち、当該書籍の貸出数が所定上位の書籍の書籍識別子をレコメンド情報として提供するレコメンド情報提供手段とを有することを特徴とする。

また、上記の目的を達成するために、上記図書館蔵書検索システムにおいて、マッピングファイルは、さらに各図書館で独自に管理される書籍識別子と、ＩＳＢＮ番号とが対応付けられて規定され、前記貸出記録変換手段は、貸出を行った書籍を識別するための書籍識別子が各図書館で独自に管理される書籍識別子である場合、前記マッピングファイルを参照し、前記貸出記録の書籍識別をＩＳＢＮ番号である書籍識別へ変換することを特徴とする。

また、上記の目的を達成するために、上記図書館蔵書検索システムにおいて、前記貸出記録及び前記変換された貸出記録は、少なくとも書籍の貸出を行った貸出年度の情報を含み、前記集計手段は、前記書籍識別子毎の数を当該書籍の貸出数として集計するとき、書籍の貸出年度の情報に基づき、直近所定年度までに貸出された書籍の貸出数は増加させて集計することを特徴とする。

また、上記の目的を達成するために、上記図書館蔵書検索システムにおいて、レコメンドサーバは、書籍検索サーバの前記検索手段に対し、書籍の書籍識別子を送信することにより、当該書籍の蔵書の有無を問い合わせる問合手段を有し、前記レコメンド情報提供手段は、前記レコメンド情報の中から、蔵書の無い書籍を除外することを特徴とする。

なお、本発明の構成要素、表現または構成要素の任意の組合せを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、などに適用したものも本発明の態様として有効である。

本発明によれば、規模の小さい図書館でも、個人情報を保護しながら、ユーザ毎に有益なレコメンド情報を提供する図書館蔵書検索システム、レコメンド情報提供方法及びプログラムを提供することができる。

本実施形態に係る図書館蔵書検索システムのネットワーク構成図を示す。 各サーバの一実施形態の主要構成を示すハードウェア構成図である。 本実施形態に係る書籍検索サーバ１１０、業務サーバ１４０、レコメンドサーバ２１０の機能ブロック図の一例を示す。 ユーザＤＢ１５４のデータ例を示す。 貸出記録ＤＢ１５１のデータ例を示す。 ＩＳＢＮ−ＤＢ１５３のデータ例を示す。 マッピングファイル１５５のデータ例を示す。 変換後貸出記録ＤＢ１５２のデータ例を示す。 レコメンドＤＢ２２１のデータ例を示す。 本実施形態に係る図書館蔵書検索システムの情報処理（その１）を説明するフローチャートである。 本実施形態に係る図書館蔵書検索システムの情報処理（その２）を説明するフローチャートである。 ＯＰＡＣ端末１３０の検索画面例を示す。 貸出年度の重み付けに基づく貸出回数の集計を説明する図例である。 ＯＰＡＣ端末１３０の検索結果画面例を示す。

以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。以下では本発明に係る図書館蔵書検索システムを各大学図書館における図書館蔵書検索システムに適用した例を示す。従って本実施形態に係る図書館蔵書検索システムのユーザ（利用者）は大学生であると想定して以下説明する。

[システム構成]
（ネットワーク構成）
図１は、本実施形態に係る図書館蔵書検索システムのネットワーク構成図を示す。本実施形態に係る図書館蔵書検索システム（ＯＰＡＣ）は、複数の各大学図書館の図書館蔵書検索システムと、データセンター内のシステムと含み構成される。

図に示されるように各大学図書館（図書館Ａ、Ｂ、Ｃ・・・）１００の図書館蔵書検索システムには、各大学図書館の書籍検索サーバ１１０、書籍ＤＢ（Data Base）１２０、ＯＰＡＣ端末１３０、業務サーバ１４０、業務系ＤＢ１５０、業務端末１６０が接続される。また、各大学図書館の図書館蔵書検索システムに対し、データセンター２００のレコメンドサーバ２１０、レコメンドサーバＤＢ２２０が、ネットワーク３００を介して接続される。

書籍検索サーバ１１０は、ユーザがＯＰＡＣ端末１３０から目的の書籍を検索すると、蔵書（書籍）の蔵書目録が格納されている書籍ＤＢ１２０にアクセスし、該当する書籍を検索する。検索結果（例えば蔵書目録に基づく書籍情報や書籍場所等）はＯＰＡＣ端末１３０に表示される。なおこのとき、書籍検索サーバ１１０は、データセンター２００のレコメンドサーバ２１０に対しレコメンド情報を問合せ、ユーザのＯＰＡＣ端末１３０に対し検索結果とともにレコメンド情報を提供する。このレコメンド情報は、例えば「この本を借りた人はこんな本も借りています」といった情報である。

業務サーバ１４０は、貸し出し業務を管理するサーバである。図書館職員は業務端末１６０を操作して、ユーザ（大学生）に対する書籍の貸し出し業務を行う。具体的には、貸出受付窓口にて、ユーザカード（例えば学生証）や貸し出しを行う書籍のバーコードを読み取るなどして、貸し出し記録を記録する。貸し出し記録などの業務系管理情報は、業務系ＤＢ１５０の貸出記録ＤＢ１５１に記録される。

レコメンドサーバ２１０は、複数の各大学図書館の変換後貸出記録ＤＢ１５３から変換後貸出記録を収集する。収集した変換後貸出記録はレコメンドＤＢ２２１に蓄積しておき、書籍検索サーバ１１０からのレコメンド情報を問合せに応じて、レコメンド情報を提供する。レコメンド情報はレコメンドＤＢ２２１の変換後貸出記録から作成されるが、その詳細は後述する。

このように、本実施形態に係る図書館蔵書検索システム（ＯＰＡＣ）においては、ユーザがＯＰＡＣ端末１３０から目的の書籍を検索すると、検索結果とともにそのユーザにとって有益なレコメンド情報が提供されるようになっている。なお、上記以外のその余のＤＢ等についてはあらためて後述する。

（ハードウェア）
ここで、各サーバのハードウェア構成について簡単に説明しておく。ここでいうサーバは、書籍検索サーバ１１０、業務サーバ１４０、レコメンドサーバ２１０である。図２は、各サーバの一実施形態の主要構成を示すハードウェア構成図である。各サーバは、主要な構成として、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３、補助記憶装置１０４、記憶媒体読取装置１０５、入力装置１０６、表示装置１０７、及び通信装置１０８を含む構成である。

ＣＰＵ１０１は、マイクロプロセッサ及びその周辺回路から構成され、装置全体を制御する回路である。また、ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１で実行される所定の制御プログラム（ソフトウェア部品）を格納するメモリであり、ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０２に格納された所定の制御プログラム（ソフトウェア部品）を実行して各種の制御を行うときの作業エリア（ワーク領域）として使用するメモリである。

補助記憶装置１０４は、汎用のＯＳ（Operating System）、各種ＤＢを含む各種情報を格納する装置であり、不揮発性の記憶装置であるＨＤＤ（Hard Disk Drive）などが用いられる。実際上述の各種ＤＢは、この補助記憶装置１０４に構築することもできるし、いうまでもなくサーバ外部の他の補助記憶装置に構築することもできる。

入力装置１０６は、ユーザが各種入力操作を行うための装置である。入力装置１０６は、マウス、キーボード、表示装置１０７の表示画面上に重畳するように設けられたタッチパネルスイッチなどを含む。表示装置１０７は、各種データを表示画面に表示する装置である。例えば、ＬＣＤ(Liquid Crystal Display)、ＣＲＴ(Cathode Ray Tube)などから構成される。

通信装置１０８は、ネットワークを介して他の機器との通信を行う装置である。有線ネットワークや無線ネットワークなど含む各種ネットワーク形態に応じた通信をサポートする。

（機能）
次に、本実施形態に係る各サーバの主要機能構成についてそれぞれ簡単に説明する。図３は、本実施形態に係る書籍検索サーバ１１０、業務サーバ１４０、レコメンドサーバ２１０の機能ブロック図の一例を示す。まず業務サーバ１４０から説明していく。

・業務サーバ１４０
図に示すように業務サーバ１４０は、主要な機能として、記憶部１５０、貸出記録部１４１、貸出記録変換部１４２、送信部１４３を有している。

記憶部１５０は、貸出を行った書籍の貸出記録を記録した貸出記録ＤＢ１５１と、変換された貸出記録が格納された変換後貸出記録ＤＢ１５２、ローカルな書籍ＩＤと共通のＩＳＢＮ番号との対応が格納されたＩＳＢＮ−ＤＢ１５３と、図書館を利用するユーザのユーザ情報が格納されたユーザＤＢ１５４と、ユーザ情報のうちユーザの所属するグループを示す属性情報である第１所属属性情報と仮想利用者属性区分（第２所属属性情報）とが対応付けられて規定されたマッピングファイル１５５とを記憶している。これらＤＢ等の詳細は後述する。

貸出記録部１４１は、貸出日時、書籍ＩＤ、貸出を行った書籍の書籍名、書籍を借りたユーザ名、学生番号、ユーザの所属する学部及び学年の情報（第１所属属性情報）等々を含む貸出記録を貸出記録ＤＢに記録する。具体的に、貸出受付窓口にて図書館職員は業務端末１６０を操作して、ユーザカード（例えば学生証）や貸し出しを行う書籍のバーコードを読み取るなどして、貸出記録を記録する。貸出記録は貸出記録ＤＢ１５１に記録される。

貸出記録変換部１４２は、マッピングファイル１５５を参照し、貸出記録のうち、ユーザの所属する学部及び学年の情報（第１所属属性情報）を仮想利用者属性区分（第２所属属性情報）へ変換する。

送信部１４３は、変換された貸出記録をレコメンドサーバ２１０へ送信する。これによりレコメンドサーバ２１０は、複数の図書館から、各図書館で記録、変換された変換後貸出記録を一元的に収集する。

・書籍検索サーバ１１０
図に示すように書籍検索サーバ１１０は、主要な機能として、記憶部１２０、入力部１１１、検索部１１２、所属属性情報取得部１１３、レコメンド情報取得部１１４、出力部１１５を有している。

記憶部１２０は、図書館が蔵書する書籍の書籍情報を蓄積した書籍ＤＢ１２０を記憶している。

入力部１１１は、ユーザ情報と、検索対象となる書籍のキーワードとを入力する。具体的には、ＯＰＡＣ端末１３０は検索画面においてユーザのログイン情報（例えばユーザＩＤ、パスワード）を入力して書籍検索サーバ１１０に対しログインを行う。その後目的の書籍を検索するが、検索語（キーワード）として、書籍名（その一部含む）、出版日、著作者名、出版社名などを入力する。つまり入力部１１１は、ＯＰＡＣ端末１３０からユーザのログイン情報、検索語（キーワード）の入力を受け付ける。

検索部１１２は、入力された検索語（キーワード）に基づき書籍ＤＢ１２０から該当する書籍の書籍情報を検索する。本実施形態では、説明の便宜上、一の書籍が検索されたものとする。なお抽象的な検索語が入力された場合には該当の書籍は複数検索されることもありうるが、その場合には、複数の書籍の中からユーザ選択により一の書籍が決定されるものとする。

所属属性情報取得部１１３は、ユーザＤＢ１５４を参照し、ユーザ情報（ログイン情報）に基づき、当該ユーザの所属する学部及び学年の情報（第１所属属性情報）を取得する。また、マッピングファイル１５５を参照し、取得した学部及び学年の情報（第１所属属性情報）に対応する仮想利用者属性区分（第２所属属性情報）を取得する。この点詳細は後述する。

レコメンド情報取得部１１４は、検索された書籍の書籍名と、仮想利用者属性区分（第２所属属性情報）とを含むレコメンド情報要求をレコメンドサーバに行い、当該検索された書籍に関するレコメンド情報を取得する。このレコメンド情報は、例えば「この本（検索された書籍名）を借りた人はこんな本も借りています」といった情報である。

出力部１１５は、検索された書籍の書籍情報と、レコメンド情報とを含む検索結果を出力する。検索結果は、ＯＰＡＣ端末１３０の検索結果画面に出力・表示される。

・レコメンドサーバ２１０
図に示すようにレコメンドサーバ２１０は、主要な機能として、記憶部２２０、貸出記録取得部２１１、集計部２１２、レコメンド情報提供部２１３を有している。

記憶部２２０は、複数の業務サーバから、複数の変換された貸出記録を記憶する。

貸出記録取得部２１は、各図書館の複数の業務サーバから、複数の変換された貸出記録を取得する。これによりレコメンドサーバ２１０は、複数の図書館から、各図書館で記録、変換された変換後貸出記録を一元的に収集する。

集計部２１２は、取得された複数の変換された貸出記録を集計する。集計においては、取得された複数の変換された貸出記録に基づき、仮想利用者属性区分（第２所属属性情報）毎に書籍名を分類する。つまり仮想利用者属性区分毎に貸し出された書籍を分類する。また仮想利用者属性区分毎に分類された書籍毎の数を当該書籍の貸出数として集計する。詳細は後述する。

レコメンド情報提供部２１３は、書籍検索サーバ１１０から、書籍の書籍名と仮想利用者属性区分（第２所属属性情報）とを含むレコメンド情報要求を受信すると、レコメンド情報を提供する。集計された集計結果の中から、レコメンド情報要求の仮想利用者属性区分（第２所属属性情報）と一致する第２所属属性情報に分類された書籍の書籍名であって、レコメンド情報要求の書籍の書籍名と一致する書籍名を除く書籍の書籍名を抽出する。そして抽出された書籍の書籍名のうち、当該書籍の貸出数が所定上位の書籍の書籍名をレコメンド情報として提供する。ときに設定ファイル２２２も加味されレコメンド情報を決定するが、この点含め詳細は後述する。

以上これらの機能は、実際には各サーバのＣＰＵ１０１が実行するプログラムによりコンピュータに実現させるものである。なお上記各ＤＢや各ファイルなどの情報は、それぞれのサーバが各記憶部に保持する構成としたが、必ずしも当構成に限られるものではない。即ち各サーバが各ＤＢや各ファイルなどの情報資源にネットワークを介してアクセスすることができる限り本実施形態の範囲内に含まれる。

（各種ＤＢ例）
次に各ＤＢのデータ例を具体的に説明する。なお各図面において、各大学図書館ごとに保持するデータが異なる場合には、Ａ図書館、Ｂ図書館といったようにそれぞれのデータ例を挙げて説明する。

図４は、ユーザＤＢ１５４のデータ例を示す。ユーザＤＢ１５４は、図書館を利用するユーザのユーザ情報が格納される。図に示されるようにユーザ情報には、一例として「学生番号」、「氏名」、「学部」、「学年」などの情報が含まれている。各大学図書館において、登録されているユーザは異なるためそれぞれが独自のユーザＤＢ（ａ）、ユーザＤＢ（ｂ）を有している。

図５は、貸出記録ＤＢ１５１のデータ例を示す。貸出記録ＤＢ１５１は、貸出を行った書籍の貸出記録が格納される。図に示されるように貸出記録には、一例として「貸出日」、「返却日」、「書籍ＩＤ」、「書籍名」、「学生番号」、「氏名」、「学部」、「学年」などの情報が含まれている。各大学図書館において、貸出した貸出記録は異なるためそれぞれが独自の貸出記録ＤＢ（ａ）、貸出記録ＤＢ（ｂ）を有している。なお「書籍ＩＤ」は各大学図書館独自で付したローカルＩＤである。

図６は、ＩＳＢＮ−ＤＢ１５３のデータ例を示す。ＩＳＢＮ−ＤＢ１５３は、各大学図書館独自で付した「書籍ＩＤ」と共通書籍識別子であるの「ＩＳＢＮ」とを対応付けたＤＢである。図５に示されるように貸出記録には各大学図書館独自で付した「書籍ＩＤ」が利用されているため、ＩＳＢＮ−ＤＢ１５３を参照することにより、各大学図書館でローカルな書籍ＩＤを共通の書籍識別子である「ＩＳＢＮ」に変換できる。この変換の目的は、データセンター２００において各大学図書館で貸出された書籍を一元的に管理・集計できるようにするためである。

図７は、マッピングファイル１５５のデータ例を示す。マッピングファイル１５５は、各大学独自の学部及び学年（教養課程）と、仮想利用者属性区分とが対応付けられて規定されたＤＢである。複数の大学図書館からユーザの学部及び学年の情報をデータセンター２００において集めたときに、Ａ大学には設置されている学部がＢ大学には設置されていないがあると、データセンター２００においてユーザの所属する学部を一元的に管理・集計することが困難である。従って各大学図書館のユーザの所属する学部を全共通の学部にマッピングさせるため、予め仮想利用者区分として、いくつか仮想的な学部を設定しておき、各大学図書館のユーザの所属する学部を予め設定された仮想的な学部に振り分ける（分類する）。

具体的に、図に示されるようにマッピングファイル１５５により、Ａ図書館のユーザの所属する学部（実在）を仮想学部にマッピングする。またＢ図書館のユーザの所属する学部（実在）を仮想学部にマッピングする。マッピング後は仮想学部という共通のくくりでＡ図書館及びＢ図書館のユーザの所属する学部が変換されているため、データセンター２００においてユーザの所属する学部を一元的に管理・集計でき、このため十分なサンプル数を確保できるようになる。これにより、例えば、Ａ図書館のＸ学部とＢ図書館のＹ学部が同じＺ仮想学部にマッピングされれば、Ｂ図書館のＹ学部の利用者に対して、Ａ図書館のＸ学部の利用者の貸出情報も含めたレコメンド情報が提供できるようになる。

なお、「学年」はどの大学でも共通の情報であるが、学年毎に習学する内容が教養過程であるか、専攻課程であるかの違いが大学によって異なる場合がある。習学過程により学生が読む書籍は異なってくると考えられるため、「学年」に基づく「仮想習学過程」についてもマッピングしておく。

図８は、変換後貸出記録ＤＢ１５２のデータ例を示す。変換後貸出記録ＤＢ１５２は、変換された変換後の貸出記録が格納される。図に示されるように変換後の貸出記録には、一例として「貸出年度」、「ＩＳＢＮ」、「書籍名」、「学部」、「学年」などの情報が含まれている。「学部」、「学年」はマッピングファイル１５５に基づき変換され、「貸出年度」は年度のみの情報に変換される。また「学生番号」、「氏名」などの個人情報は削除されている。変換後の貸出記録の情報のみに基づき有益なレコメンド情報が提供される。

図９は、レコメンドＤＢ２２１のデータ例を示す。レコメンドサーバ２１０は、複数の各大学図書館の変換後貸出記録ＤＢ１５３からの変換後の貸出記録を複数収集する。収集した変換後貸出記録はレコメンドＤＢ２２１に一旦蓄積するが、上述の集計部２１２により、複数の変換された貸出記録を集計され、その集計されたものも含め蓄積する。図９のレコメンドＤＢ２２１のデータ例は集計後の変換された貸出記録例である。集計においては、取得された複数の変換された貸出記録について、学部、学年（習学過程）毎に「書籍名」（及び「ＩＳＢＮ」）を分類する。また分類された書籍毎の数を当該書籍の貸出数として集計する。よって図に示されるように集計後の変換された貸出記録には、一例として「経済系・教養課程」、「経済系・専攻課程」、「人文系・専攻課程」というように分類され、それぞれの分類において「貸出年度」、「ＩＳＢＮ」、「書籍名」、「学部」、「学年」、「貸出回数」などの情報が含まれている。

[情報処理]
（レコメンドＤＢ作成ステップ）
図１０は、本実施形態に係る図書館蔵書検索システムの情報処理（その１）を説明するフローチャートである。はじめに、業務サーバ１４０において貸出記録が記録され、その貸出記録が変換されてから、レコメンドサーバ２１０にその変換後の貸出記録が収集、集計されるまでのレコメンドＤＢ２２１作成ステップを説明する。適宜上述の図４〜９を参照する。

Ｓ１０１：業務サーバ１４０の貸出記録部１４１は、貸出日時、貸出を行った書籍の書籍名、書籍を借りたユーザ名、学生番号、ユーザの所属する学部及び学年の情報（第１所属属性情報）等を含む貸出記録を貸出記録ＤＢに記録する（例えば図５参照）。具体的に、貸出受付窓口にて図書館職員は業務端末１６０を操作して、ユーザカード（例えば学生証）や貸し出しを行う書籍のバーコード（ユーザ情報を含む）を読み取るなどして、貸出記録を記録する。貸出記録は貸出記録ＤＢ１５１に記録される。

Ｓ１０２：貸出記録変換部１４２は、マッピングファイル１５５、ＩＳＢＮ−ＤＢ１５３を参照し、貸出記録ＤＢ１５１に記録された貸出記録の変換を行う（例えば図８参照）。具体的に、ＩＳＢＮ−ＤＢ１５３（例えば図６参照）を参照し、貸出記録のうち「書籍ＩＤ」を「ＩＳＢＮ」へ変換する。またマッピングファイル１５５（例えば図７参照）を参照し、「学部」及び「学年」を「仮想学部」及び「仮想習学過程」へ変換する。また「貸出年度」は年度のみの情報に変換し、「学生番号」、「氏名」などの個人情報は削除する。変換された貸出記録は変換後貸出記録ＤＢ１５２に格納しておく。

Ｓ１０３：送信部１４３は、変換された貸出記録を変換後貸出記録ＤＢ１５２から取り出してレコメンドサーバ２１０へ送信する。送信は所定間隔毎（例えば図書館営業後等）に送信することが望ましいが、貸出記録の変換後直ぐに送信することもできる。

Ｓ１０４：レコメンドサーバ２１０の貸出記録取得部２１は、複数の図書館（図書館Ａ、Ｂ、Ｃ・・・）の業務サーバ１４０から変換された貸出記録を複数取得する。これによりレコメンドサーバ２１０は、複数の図書館から、各図書館で記録、変換された変換後貸出記録を一元的に収集する。

Ｓ１０５：貸出記録取得部２１は、取得した変換された貸出記録をレコメンドＤＢ２２１に収集・格納する。

Ｓ１０６：集計部２１２は、取得された複数の変換された貸出記録を集計する（例えば図９参照）。集計においては、取得された複数の変換された貸出記録に基づき、仮想利用者属性区分毎（仮想学部や仮想習学過程等）に書籍名を分類する。つまり仮想利用者属性区分毎に貸し出された書籍を分類する。また仮想利用者属性区分毎に分類された書籍毎の数を当該書籍の貸出数として集計する。図９に即していえば、取得された複数の変換された貸出記録について、仮想学部、仮想習学過程毎に「書籍名」（及び「ＩＳＢＮ」）を分類する。また分類された書籍毎の数を当該書籍の貸出数として集計する。

なお図９の例においては、数冊の書籍のみが貸出され、また「貸出回数」が多い書籍（「ミクロ経済学」）でも僅か２回となっているが、これはあくまで説明、図面の便宜上のものであり、実際には複数の図書館（図書館Ａ、Ｂ、Ｃ・・・）において貸出された書籍記録が収集され集計されるため、膨大な書籍量、貸出回数のものが集計されると想定される。

以上、レコメンドＤＢ作成ステップである。続いて検索ステップを説明する。

（検索ステップ）
図１１は、本実施形態に係る図書館蔵書検索システムの情報処理（その２）を説明するフローチャートである。ユーザがＯＰＡＣ端末１３０を操作して検索画面から目的の書籍を検索し、検索結果とともにレコメンド情報が提供されるまでの検索ステップを説明する。

Ｓ２０１：書籍検索サーバ１１０の入力部１１１は、ログイン情報と、検索対象となる書籍の検索語（キーワード）とをＯＰＡＣ端末１３０から入力する。具体的には、ＯＰＡＣ端末１３０は検索画面（例えば図１２参照）においてユーザのログイン情報（例えばユーザＩＤ、パスワード）を入力して書籍検索サーバ１１０に対しログインを行う。その後目的の書籍を検索する際、検索語（キーワード）として、書籍名（その一部含む）、発効日、著作者名、出版社名などを入力する。つまり入力部１１１は、ＯＰＡＣ端末１３０からユーザのログイン情報、検索語（キーワード）の入力を受け付ける。

Ｓ２０２：検索部１１２は、入力された検索語（キーワード）に基づき書籍ＤＢ１２０から該当する書籍の書籍情報を検索する。ここで仮に、一の書籍「自然エネルギー入門」が検索されたものとする。

Ｓ２０３：所属属性情報取得部１１３は、ユーザＤＢ１５４を参照し、ユーザ情報（ログイン情報）に基づき、当該ユーザの所属する「学部」及び「学年」の情報を取得する。また、マッピングファイル１５５を参照し、取得した「学部」及び「学年」の情報を仮想利用者属性区分へのマッピングを行う。マッピングにより取得した「学部」及び「学年」の情報に対応する仮想利用者属性区分として、上述の「仮想学部」及び「仮想習学過程」を取得する。ここで仮に、当該ユーザの所属する「学部」及び「学年」は、「メディア情報学部」及び「３年」であるものとする。またこのとき、マッピングファイル１５５に基づき「仮想学部」及び「仮想習学過程」は、「人文学部」及び「専攻過程」が取得されることになる。

Ｓ２０４：レコメンド情報取得部１１４は、検索された書籍の書籍名と、取得した「仮想学部」及び「仮想習学過程」の情報とを含むレコメンド情報要求をレコメンドサーバ２１０に行う。なお書籍名に代えて書籍を一意に特定する識別子（例えばＩＳＢＮ）でもよい。

Ｓ２０５：レコメンドサーバ２１０のレコメンド情報提供部２１３は、検索された書籍の書籍名と、取得した「仮想学部」及び「仮想習学過程」の情報とを含むレコメンド情報要求を取得する。

Ｓ２０６：レコメンド情報提供部２１３は、レコメンドＤＢ２２１を参照し、レコメンド情報を抽出・決定する。具体的に、図９のレコメンドＤＢ２２１を参照する。図９には集計された（変換後の）貸出記録が示されている。レコメンド情報要求は、検索された書籍の書籍名と、取得した「仮想学部」及び「仮想習学過程」の情報とが含まれているが、ここでは書籍名は「自然エネルギー入門」であり、「人文学部」及び「専攻過程」であるとした。よって「人文学部・専攻過程」に分類された貸出記録をまず参照し、その中から「自然エネルギー入門」を除く書籍を抽出する。本図例でいえば、「環境経済学各論」、「地球科学入門」、「エネルギー再利用」、「自然と工学」の書籍が抽出される。ここで抽出されたこれらの書籍は、ＯＰＡＣ端末１３０のユーザが検索した書籍「自然エネルギー入門」を借りた人（他の図書館において「人文学部」及び「専攻過程」に所属する人）が過去に借りた書籍を意味する。つまりこれら抽出された書籍は、ＯＰＡＣ端末１３０のユーザと同じ人文系学部に所属しかつ専攻課程にある大学生の間で借りられている（読まれている）本であるため、これら書籍をレコメンド情報として抽出・決定する。

なお図９の例においては、上述したように説明、図面の便宜上のものであり、実際には複数の図書館（図書館Ａ、Ｂ、Ｃ・・・）において貸出された書籍記録が収集され集計されるため、膨大な書籍量、貸出回数のものが集計されると想定される。よって「人文学部・専攻過程」に分類された貸出記録を参照し、その中から「自然エネルギー入門」を除く書籍を抽出したとしても、その抽出された書籍数は膨大である可能性があるため、レコメンド情報として抽出・決定するわけにはいかず、ある程度の絞込みが必要となる。

この絞込みの方法としては、例えば「貸出回数」の多い順に書籍を並べ、その上位所定数（例えば３）の書籍をレコメンド情報として決定できる。また上位順にレコメンド情報を表示するとよい。「貸出回数」の多い書籍はより多くの大学生の間で借りられている（読まれている）本だからである。

また例えば、「貸出年度」の新しい書籍を優先することもできる。図１３の例を参照すると、「貸出年度」（貸出時期）を考慮しなければ、貸出回数上位３の書籍は、書籍Ａ、書籍Ｂ、書籍Ｄである。しかし直近から過去３年前までの貸出回数に対し２倍の重み付けを行うと、貸出回数上位３の書籍は、書籍Ａ、書籍Ｃ、書籍Ｄとなる。この例では書籍Ｂは近年あまり借りられていないことから、レコメンド情報から除外されることになる。

また例えば、レコメンド情報として決定した書籍であっても、ＯＰＡＣ端末１３０のユーザの図書館にレコメンド情報の書籍が所蔵していない場合はその書籍を借りることができないため、所蔵していない書籍についてはレコメンド情報から除外する。これは他の複数の図書館の書籍もあわせて集計しているため、ある図書館では所蔵しない本がレコメンド情報として決定される可能性があるのである。除外するにあたっては、所蔵の有無を判断する必要があるが、例えばレコメンドサーバ２１０が書籍検索サーバ１１０（書籍ＤＢ１２０）に対し当該書籍の有無を問い合わせることにより判断できる。

なお、上述の絞込みに関する設定値（パラメータ）は図書館毎に決めることが可能であり、それぞれを組み合わせることも可能である。具体的には設定ファイル２２２に図書館毎の設定値を規定しておけばよい。設定値は、例えば、Ａ図書館：上位所定数＝３、重み付け／あり／過去３年前まで２倍、所蔵の有無判断／あり、などと規定できる。

Ｓ２０７：再び図１１のＳ２０７へ戻る。レコメンド情報が決定されると、送信部１４３は、書籍検索サーバ１１０に対しレコメンド情報を送信する。これは書籍検索サーバ１１０からのレコメンド情報要求（Ｓ２０４）に対する応答である。

Ｓ２０８：書籍検索サーバ１１０の出力部１１５は、レコメンド情報を受信すると、検索された書籍の書籍情報と、そのレコメンド情報とを含む検索結果を出力する。検索結果は、ユーザのＯＰＡＣ端末１３０の検索結果画面に出力・表示される。

図１４は、ＯＰＡＣ端末１３０の検索結果画面例を示す。画面中には、「この本を借りた人はこんな本も借りています」という表示がなされ、いくつかの書籍（レコメンド情報）が表示されている。なおここはより具体的に、「この本を借りた人はこんな本も借りています」という表示に代え、「この本を借りた人文系学部・専攻課程の人はこんな本も借りています」といった表示にしてもよい。

[総括]
以上、本実施形態に係る図書館蔵書検索システムにおいては、個々では貸出規模の小さい図書館でも、複数の図書館から貸出記録を収集し、各図書館から収集された貸出記録に基づくレコメンド情報を提供するため、十分なユーザの貸出記録（貸出履歴）のサンプル数を確保し、信頼度の高いレコメンド情報を提供することができる。また貸出記録を収集するに際し、プライバシーの侵害にあたりうる情報は削除しつつも、ユーザの所属属性情報（例えば学部や学年の情報）を利用するため、ユーザ毎に有益なレコメンド情報が提供できる。

従って、上述の本実施形態によれば、規模の小さい図書館でも、個人情報を保護しながら、ユーザ毎に有益なレコメンド情報を提供する図書館蔵書検索システム（ＯＰＡＣ）等を提供することが可能となる。

各実施形態に基づき本発明の説明を行ってきたが、上記各実施形態にあげたその他の要素との組み合わせなど、ここで示した要件に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の主旨をそこなわない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。また、本発明の構成要素、表現または構成要素の任意の組合せを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、などに適用したものも本発明の態様として有効である。

本明細書では、本発明に係る図書館蔵書検索システムを大学図書館における図書館蔵書検索システムに適用し、これによりユーザ（利用者）は大学生であることから、全ての大学生ユーザが有する共通のユーザ属性情報のうち、所属の学部、学年といった情報を用いて、検索者と同じ環境（境遇）を有するユーザ群に基づきレコメンド情報を提供するものとした。しかし、地方公共団体（市区町村等）が運営する図書館蔵書検索システムに本発明を適用することも可能である。この場合、市区町村等の個々の図書館同士で連携するようにする。またユーザ（利用者）は住民であることから、全ての住民ユーザが有する共通のユーザ属性情報のうち、個人情報の侵害を守れる範囲内での情報を用いて、検索者と同じ環境（境遇）を有するユーザ群に基づきレコメンド情報を提供することも可能である。

１００ 大学図書館
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ 補助記憶装置
１０５ 記憶媒体読取装置
１０６ 入力装置
１０７ 表示装置
１０８ 通信装置
１１０ 書籍検索サーバ
１１１ 入力部
１１２ 検索部
１１３ 所属属性情報取得部
１１４ レコメンド情報取得部
１１５ 出力部
１２０ 記憶部（書籍ＤＢ）
１３０ ＯＰＡＣ端末
１４０ 業務サーバ
１４１ 貸出記録部
１４２ 貸出記録変換部
１４３ 送信部
１５０ 記憶部（業務系ＤＢ）
１６０ 業務端末
２００ データセンター
２１０ レコメンドサーバ
２１１ 貸出記録取得部
２１２ 集計部
２１３ レコメンド情報提供部
２２０ 記憶部（レコメンドサーバＤＢ）
２２１ レコメンドサーバＤＢ
２２２ 設定ファイル
３００ ネットワーク

特許４２７０７７８号

Claims (6)

1. 複数の図書館蔵書検索システムに対し書籍のレコメンド情報を提供するレコメンドサーバとネットワークと、書籍の貸出業務を行う業務サーバと、書籍検索を行なう書籍検索サーバとを含み構成される図書館蔵書検索システムであって、
   業務サーバは、
   図書館を利用するユーザのユーザ情報が格納されたユーザＤＢと、前記ユーザ情報のうちユーザの所属するグループを示す属性情報である第１所属属性情報と、第２所属属性情報とが対応付けられて規定されたマッピングファイルと、貸出を行った書籍の貸出記録を記録した貸出記録ＤＢとを記憶した記憶手段と、
   少なくとも、貸出を行った書籍を識別するための書籍識別子と、第１所属属性情報とを含む貸出記録を貸出記録ＤＢに記録する貸出記録手段と、
   前記マッピングファイルを参照し、前記貸出記録の第１所属属性情報を第２所属属性情報へ変換する貸出記録変換手段と、
   前記貸出記録変換手段により変換された貸出記録をレコメンドサーバへ送信する送信手段と、
   を有し、
   書籍検索サーバは、
   図書館が蔵書する書籍の書籍情報を蓄積した書籍ＤＢを記憶した記憶手段と、
   前記ユーザ情報と、検索対象となる書籍のキーワードとを入力する入力手段と、
   前記キーワードに基づき前記書籍ＤＢから該当する書籍の書籍情報を検索する検索手段と、
   前記ユーザＤＢを参照し前記ユーザ情報の第１所属属性情報を取得し、前記マッピングファイルを参照し当該第１所属属性情報に対応する第２所属属性情報を取得する第２所属属性情報取得手段と、
   前記検索手段により検索された書籍の書籍識別子と、前記第２所属属性情報取得により取得された第２所属属性情報取得とを含むレコメンド情報要求をレコメンドサーバに行い、当該書籍に関するレコメンド情報を取得するレコメンド情報取得手段と、
   前記検索手段により検索された書籍の書籍情報と、前記レコメンド情報取得手段により取得されたレコメンド情報とを含む検索結果を出力する出力手段と、
   を有し、
   レコメンドサーバは、
   複数の業務サーバから、複数の変換された貸出記録を取得する貸出記録取得手段と、
   前記貸出記録取得手段により取得された複数の変換された貸出記録に基づき、第２所属属性情報毎に書籍識別子を分類し、第２所属属性情報毎に分類された書籍識別子毎の数を当該書籍の貸出数として集計する集計手段と、
   書籍検索サーバから、検索された書籍の書籍識別子と第２所属属性情報取得とを含むレコメンド情報要求を受信すると、前記集計手段により集計された集計結果の中から、レコメンド情報要求の第２所属属性情報と一致する第２所属属性情報に分類された書籍の書籍識別子であって、レコメンド情報要求の書籍の書籍識別子と一致する書籍識別子を除く書籍の書籍名を抽出し、抽出された書籍の書籍名のうち、当該書籍の貸出数が所定上位の書籍の書籍識別子をレコメンド情報として提供するレコメンド情報提供手段と、
   を有することを特徴とする図書館蔵書検索システム。
2. マッピングファイルは、さらに各図書館で独自に管理される書籍識別子と、ＩＳＢＮ番号とが対応付けられて規定され、
   前記貸出記録変換手段は、貸出を行った書籍を識別するための書籍識別子が各図書館で独自に管理される書籍識別子である場合、前記マッピングファイルを参照し、前記貸出記録の書籍識別をＩＳＢＮ番号である書籍識別へ変換すること、
   を特徴とする請求項１記載の図書館蔵書検索システム。
3. 前記貸出記録及び前記変換された貸出記録は、少なくとも書籍の貸出を行った貸出年度の情報を含み、
   前記集計手段は、前記書籍識別子毎の数を当該書籍の貸出数として集計するとき、書籍の貸出年度の情報に基づき、直近所定年度までに貸出された書籍の貸出数は増加させて集計すること、
   を特徴とする請求項１又は２記載の図書館蔵書検索システム。
4. レコメンドサーバは、書籍検索サーバの前記検索手段に対し、書籍の書籍識別子を送信することにより、当該書籍の蔵書の有無を問い合わせる問合手段を有し、
   前記レコメンド情報提供手段は、前記レコメンド情報の中から、蔵書の無い書籍を除外すること、
   を特徴とする請求項１ないし３何れか一項記載の図書館蔵書検索システム。
5. 複数の図書館蔵書検索システムに対し書籍のレコメンド情報を提供するレコメンドサーバとネットワークと、書籍の貸出業務を行う業務サーバと、書籍検索を行なう書籍検索サーバとを含み構成される図書館蔵書検索システムにおけるレコメンド情報提供方法であって、
   業務サーバは、図書館を利用するユーザのユーザ情報が格納されたユーザＤＢと、前記ユーザ情報のうちユーザの所属するグループを示す属性情報である第１所属属性情報と、第２所属属性情報とが対応付けられて規定されたマッピングファイルと、貸出を行った書籍の貸出記録を記録した貸出記録ＤＢと、を記憶した記憶手段を有し、
   書籍検索サーバは、図書館が蔵書する書籍の書籍情報を蓄積した書籍ＤＢを記憶した記憶手段を有し、
   業務サーバが、
   少なくとも、貸出を行った書籍を識別するための書籍識別子と、第１所属属性情報とを含む貸出記録を貸出記録ＤＢに記録する貸出記録手順と、
   前記マッピングファイルを参照し、前記貸出記録の第１所属属性情報を第２所属属性情報へ変換する貸出記録変換手順と、
   前記貸出記録変換手順により変換された貸出記録をレコメンドサーバへ送信する送信手順と、
   レコメンドサーバが、
   複数の業務サーバから、複数の変換された貸出記録を取得する貸出記録取得手順と、
   前記貸出記録取得手順により取得された複数の変換された貸出記録に基づき、第２所属属性情報毎に書籍識別子を分類し、第２所属属性情報毎に分類された書籍識別子毎の数を当該書籍の貸出数として集計する集計手順と、
   書籍検索サーバが、
   前記ユーザ情報と、検索対象となる書籍のキーワードとを入力する入力手順と、
   前記キーワードに基づき前記書籍ＤＢから該当する書籍の書籍情報を検索する検索手順と、
   前記ユーザＤＢを参照し前記ユーザ情報の第１所属属性情報を取得し、前記マッピングファイルを参照し当該第１所属属性情報に対応する第２所属属性情報を取得する第２所属属性情報取得手順と、
   前記検索手順により検索された書籍の書籍識別子と、前記第２所属属性情報取得により取得された第２所属属性情報取得とを含むレコメンド情報要求をレコメンドサーバに行い、当該書籍に関するレコメンド情報を取得するレコメンド情報取得手順と、
   レコメンドサーバが、
   書籍検索サーバから、検索された書籍の書籍識別子と第２所属属性情報取得とを含むレコメンド情報要求を受信すると、前記集計手順により集計された集計結果の中から、レコメンド情報要求の第２所属属性情報と一致する第２所属属性情報に分類された書籍の書籍識別子であって、レコメンド情報要求の書籍の書籍識別子と一致する書籍識別子を除く書籍の書籍名を抽出し、抽出された書籍の書籍名のうち、当該書籍の貸出数が所定上位の書籍の書籍識別子をレコメンド情報として提供するレコメンド情報提供手順と、
   書籍検索サーバが、
   前記検索手順により検索された書籍の書籍情報と、前記レコメンド情報取得手順により取得されたレコメンド情報とを含む検索結果を出力する出力手順と、
   を有することを特徴とするレコメンド情報提供方法。
6. 請求項５記載のレコメンド情報提供方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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