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コラム第１２０号（2013/1/15UP）
「２０１３年は文献検索が大きく変わる年・・・になるか？」
今年（2013年）は「検索」の分野で注目される年になると思います。
というのも、
文献検索なさっているかたには既に周知のことなのですが、
ＪＳＴ（独立行政法人科学技術振興機構）が作成・提供してきた文献検索システム「JDreamⅡ」が、
今年の４月、株式会社ジー・サーチ（G-Search）に移管され、
新たに「JDreamⅢ」としてサービスが開始されます。
今回は、この点も含めて書いてみたいと思います。
JDreamⅡ移管の経緯
まずは文献検索システム「JDreamⅡ（ジェイドリームツー）」が
株式会社ジー・サーチ（G-Search）に移管されることになった経緯を簡単にご紹介します。
（注：以下の説明に間違いは無いと思いますが、もし何かありましたらご指摘頂けますと幸いです）
JDreamⅡは日本における文献データ検索システムとしては、かなり古い歴史を持っています。
最初は１９７６年から「JOIS（ジョイス）」という名称で、
JSTの前身である日本科学技術情報センター（JICST）がデータベースの作成と提供を行っていました。
JOISはコマンド（命令語）検索で、プロのサーチャー向けの検索システムでした。
このJOISが２００６年に、別途エンドユーザー向けの検索システムとして提供されていたJDreamと統合し、
新たな検索システムとして提供されるようになったのがJDreamⅡです。
このJDreamⅡが２０１０年に行われた事業仕分けの結果、
民間事業者へサービスを移管することになりました。
この移管する民間事業者に決定されたのが株式会社ジー・サーチです。
これらの経緯は、詳しくはJDreamⅡのホームページから確認できます。
簡単に書けば上のとおりなのですが、
じつは旧ＪＯＩＳは日本における文献データベース検索の草分け的存在であり、
現JDreamⅡも収録件数（国内外の科学技術の全分野約6,000万件）をはじめ、
シソーラスの構築や、抄録の作成などが行われており、
データの量、検索の質とも国内で最高レベルのデータベースだと言って良いと思います。
これを長らく担ってきたＪＳＴから民間移行するというのは、
文献データベース検索業界にとっては大きな変化です。
事業仕分けは予算削減なので・・・
事業仕分けは国の予算で行う各事業の必要性などを論議し、
国の予算を見直す（基本的には削減する）ことが目的だった・・・ですよね。
で、この事業仕分けの俎上に乗せられたJDreamⅡも
大きく予算がとられる部分として、「抄録の作成」などの点も含めて議論されたようです。
JDreamⅡの抄録の作成は人手によって作成されていると言って良いと思います。
１件１件の論文を専門の担当者が読んで、抄録を作成するわけです。
当然、時間と手間がかかるし、専門性も要求されるし、
抄録に対する一定レベルの質も要求されると思われます。
この抄録の作成以外にも検索用キーワード（シソーラス）の付与なども
専門の担当者が行っている。つまりコストをかけて作られているデータベースなのです。
と書いても、
実際にJDreamⅡを使ったことのないかたにはピンとこないかもしれません。
例えば科学技術の先行する技術を知りたい場合に、日本の文献だけ調査しても全く不十分です。
英語で書かれた文献も、ロシアで発行された学会誌も、フランスの研究者が発表した論文も、
網羅して調査する必要がある。
これらを個別に、英語のベータベース検索して、ロシアの学会の文献データをロシア語で検索して、
フランスの文献データをフランス語で検索して・・・というのは大変な作業です。
JDreamⅡでは、この外国語の文献を各担当者が読んで「日本語の抄録」を作ってくれてある。
そして、日本語の検索用キーワードが付与されてある。
この日本語の抄録や、日本語の検索用キーワードから検索が行えるのが大きな特徴です。
つまり各国で発行された様々な言語の文献が、日本語を使って一定レベルの検索が行える。
そして検索結果を表示する場合も、日本語の抄録が表示されるから、
実際に各文献を精査すべきかどうかの判断が適切に行えるのです。
この検索結果で表示した抄録から文献の必要性が判断できるのは、外国語の文献だけでなく、
日本語の文献においても重要な機能のひとつであることは言うまでもありません。
この点が、事業仕分けの仕分け人には理解できなかったようです。
事業仕分けの結果は国の各省庁のホームページで公開され、
広く国民から意見などを書いて送信できるようになっていました。
私も、この意見の書き送りの依頼をいただいたので、
仕分け人の皆さんの判断結果を読む機会がありましたが、
実際に文献データベース検索をしたことの無いかたが仕分けの判断をしているので、
味岡の率直な感想としては、“仕分け人は分かってないなぁ・・・”という内容でした。
例えば 「抄録は必要なら自分で書ける」 とか言ってるんですよね、仕分け人のかたが。
質の高い抄録の作成はコストがかかるけど、この質の高い抄録が検索や調査にどのように使われてるか
全く知らないんですよねぇ・・・。
このようなことは味岡だけでなく、サーチャーなら誰でも指摘した（書いて送信した）と思いますが、
私も念のため書いて送りました。
で、最終的には「民間へ移管」という結論になったわけです。
Ｇ－Ｓｅａｒｃｈの特徴
さて移管先の株式会社ジー・サーチも、比較的早くからデータベース事業を開始しています。
ジー・サーチ社では１９９１年にオンラインデータベースサービス「G-Search」の提供を開始しました。
このG-Searchの特徴は「ゲートウェイ」のサービスだという点です。
JDreamⅡは、データの作成も、検索システムの構築も、検索システムの提供も、
ＪＳＴが行ってきたわけです。
しかしG-Searchは、自社でのデータ作成や検索システムの構築などを行うデータベースではなく、
G-Searchを起点として様々な検索システムにアクセス（ゲートウェイ）できるステーション的なシステムです。
言い換えるれば、Ｇ－Ｓｅａｒｃｈと契約することにより、Ｇ－ＳｅａｒｃｈのＩＤひとつで、
帝国データバンクや東京商工リサーチの企業情報も、
日経テレコン21の新聞記事検索も、ＴＫＣ法律情報データベースも、
もちろんＪＤｒｅａｍⅡも、海外データベースのＰｒｏＱｕｅｓｔ Ｄｉａｌｏｇも、
特許検索なら富士通のＡＴＭＳも、全て利用できる仕組みです。
この仕組み（ゲートウェイ）の利点は、
帝国データバンクや日経テレコン21などの各検索システムと個別に契約しなくても、
Ｇ－Ｓｅａｒｃｈと契約するだけ多くのデータベースを利用できる点です。
一方、不利点は、ゲートウェイで各検索システムを利用する場合、
検索システムの機能をフルに利用できない（利用に制限がある）点です。
だから例えば、企業情報を頻繁かつ詳細に検索するのであれば、
帝国データバンクや東京商工リサーチそれぞれのデータベースと個別に契約したほうが良い。
でも時々使う程度ならばＧ－ＳｅａｒｃｈのＩＤを持っておいて、
従量制の料金で使った分だけ支払う方法が便利。 大まかに言うと、そういう特徴があります。
ゲートウェイに特徴がある会社へ移管されたということは・・・
というわけで今年（２０１３年）の４月から、
株式会社ジー・サーチによるＪＤｒｅａｍⅢのサービスが開始されます。
今のところ、利用料金も大きな隔たりは無く提供されるようですし、
抄録やシソーラスなど、特にコマンド検索での機能は、ほぼ継承されるようです（ですよね？）。
検索システムの新たな特徴としては、
新たに加わる機能として「クイックサーチ」があり、これは「キーワードで直感的に検索できる」とのことで、
インターネット検索に近い検索を目指しているようにも思います。
心配な面としては、ジー・サーチ社は上でも書いたようにゲートウェイを中心に行ってきた会社なので、
データの構築や、検索システムの開発に、どの程度の力が発揮できるのか・・・という点です。
もちろん、ジー・サーチ社も、検索システム開発を全く行ってこなかったわけではないのですが、
例えば、日経テレコン社のように、自社で記事検索用のシソーラスを構築したり、キーワード付与をしたり、
同義語展開のような機能を開発したり、という専門的なことはしてこなかったと思います。
そのジー・サーチ社が、専門性の高いＪＤｒｅａｍⅡをどこまで継承できるか、
やはり心配には心配（失礼でゴメンナサイ！）です。
逆に期待できそうなのは、Ｇ－Ｓｅａｒｃｈは多くのデータベースとつながってるので、
今まで、別々に検索していたものが、リンクさせながら検索できるようになるかもしれない（？）という点です。
ＪＤｒｅａｍⅢの「活用事例」のページが参考になるかと思いますが、
現在のJDreamⅡで、海外の文献が日本語で検索可能なのは確かです。
でもＪＤｒｅａｍⅡに収録される海外文献はコアジャーナルを中心にメジャーな学会誌や論文誌が主です。
マイナーな雑誌などは収録されていないものも多いわけです。
このマイナーな雑誌も含めて詳細に検索する場合は、
ＪＤｒｅａｍⅡでの検索結果を参考にしながら（例：専門用語の確認、研究動向の把握など）、
改めて海外データベースを検索することになります。
また科学技術系の文献は、特許文献とも密接に関係しています。
この場合は特許文献の検索を行った結果から、非特許文献の検索を行うことが多いです。
例えば、特許検索した結果をもとに、技術用語や研究者名、会社名などをキーに非特許文献の検索を行います。
科学技術系の文献検索は、特許文献だけの調査も、非特許文献だけの調査も不十分なので、
基本的には両方の検索を行って初めて、その分野の状況が把握できるものです。
現在は、このような“改めて海外データベースで検索する”とか
“別途、特許検索する” などを行っているのが、
リンクさせて検索できる機能が出来ると良いかも、と思います。
しかも、できれば “使いものになる検索システム” で。 （＾＾；
というのも、このようなリンク機能は既に様々に試みられているのですが、
なかなかコレというシステムは出てこないのが現状ではないでしょうか。
参考として、
今のところかなり充実しているのはＧｏｏｇｌｅの特許検索（Google Patent Search）ではないかと思います。
日本語での検索はできませんが、英語等で米国特許商標庁（USPTO）と欧州特許庁(EPO)のデータが検索できます。
簡単に検索体験してみましょうか。例として「音声認識（speech recognition）」で検索してみます。
まずは Google Patent Search のページを開きます。
検索ボックスに「speech recognition」と入力して、「Ｇｏｏｇｌｅ検索」ボタンをクリックします。
とりあえず、関連度の高い順に１０件リスト表示されると思います。
どれでも良いので、どれか１件タイトルをクリックしてみてください。
各特許の詳細が表示されますが、
この画面の右上に 「先行技術を探す」 という水色のボタンがあるのでクリックしてください。
すると「Top 10」として、関連度の高い順にリスト表示されますが、
ここにリスト表示されているのは特許文献だけでなく、
学術文献や書籍、ＷＥＢページなども含めてヒットした結果です。
例えばＩＥＥＥ（アイトリプルイー：The Institute of Electrical and Electronics Engineers,
Inc.）の文献もヒットしていて、
タイトルをクリックすると、いきなりＰＤＦ表示可能されるものも多いです。
これが普通は特許検索して、別途非特許文献の検索をして・・・という手間がかかるわけですが、
Ｇｏｏｇｌｅでは、いきなり特許文献から非特許文献にリンクできて、しかも原文入手が可能になっている。
しかも、スゴク簡単だった！でしょう。
検索語入力から４回クリックする間に、特許文献が読めて、さらに非特許文献のＰＤＦを見ることができましたよね。
できれば、もうひとつ注目してほしいのは、
「Top 10」の画面の左端に表示される「Search Terms」です。
「speech recognition」での検索から、関連する用語に展開されて、
これらの用語でも検索されているわけです。
チェックを外せばこの用語は検索されないし、チェックを入れたりして新たな用語を足すこともできます。
もちろん、このGoogle Patent Searchも万能ではありません。
特に本格的な無効資料調査などには使えないでしょう。
そもそもシステム側が「関連度」を判断しているので、何がどの程度検索されているのかブラックボックス状態です。
でも研究者のかたなどが、まず最初のとっかかりとして気軽に特許検索するには充分使えると思います。
日本の場合は著作権の問題もあって、なかなかここまではできない面があると思われますが、
ゲートウェイのジー・サーチ社に移管されたということから、
できれば、このような方向の“使いものになる検索”ができるようになると、
文献検索もかなり身近になってくるかもしれないとおもいますが、いかがでしょうか。
・・・ちなみに、
「speech recognition（音声認識）」だけで検索しても、
“なんだか別世界の特許がヒットしてるなぁ・・・” というカンジだったかと思います。
その場合、「speech recognition jp」と（ jp を付ける）検索をお試しください。
日本の企業から米国や欧州へ出願した特許がヒットします。
皆さんがご存じの会社の製品に関連する「音声認識」の技術が確認できます。
・・・もうひとつ、ちなみに、
Google Patent Search では英語以外の言語でも検索可能です。
例えば「音声認識」のドイツ語「Spracherkennung」で検索すると、
特許文献中にドイツ語の「Spracherkennung」が使われているものがヒットします。
英語での検索結果と比較しながら検証するのも良いかもしれません。
これもよろしかったらお試しください。
というわけで、
４月開始の新ＪＤｒｅａｍⅢに不安と期待が交じる２０１３年ではないかと思います。
ちなみに、今回のコラムは文字の大きさを１ポイント大きくしたのですが、
あまり読みやすくなっていなくてガッカリです。
行間を空ける方法もあるかな、と思いつつ、なかなか上手くいかないもので、
変わらず読みにくくてゴメンナサイ m(_ _)m です。
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