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1  sur  52
「斬新さ」より「柔軟さ」でみるWeb API
2015年6月6日
第23回大図研オープンカレッジ「大学図書館
員のためのWeb API入門」
常川真央 (Twitter: @kunimiya )
1
※このスライドにおける主張は常川真央個人の主張
であり、所属先を代表するものではありません。
自己紹介:常川真央
所属:日本貿易振興機構
アジア経済研究所図書館
システムライブラリアン
2012年10月〜2013年3月:
国立国会図書館に非常勤調査員として勤務
趣味
ビブリオバトル
2
NDL LabSearch Client
3
今日お話すること
APIがなぜ大事かを感覚的に理解する
「なにか新しいもの」というWeb APIのイメージ
を取り払う
より身近で、より現実的なWeb APIのイメージへ
プラス、NDL LabSearch Clientの宣伝
4
Web APIはなぜ重要か?
5
WebAPIとは何か?
6
APIとは何か?
7
photo by Biswarup Ganguly
http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Car_Wheel_-_Kolkata_2006-03-22_04017.JPG
APIとは何か?
乗用車で考える
タイヤ
カーナビ
部品が消耗または故障したら、その部品だ
け交換する
8
APIとは何か?
タイヤやカーナビはなぜ交換できるのか?
形状や接続部分が規格化されているから
世の中の交換可能な部品のほとんどは規格
がとりきめられている
9
APIとは何か?
APIとはシステム構築のための「規格(取り
決め)」である
あるシステムの部品が交換可能かはAPIが
あるかどうかにかかっている
10
Web APIとはなにか
Webの流儀に沿ったAPI
Webサービスを1つの「部品」として活用
より複雑なサービスを構築することができる
11
まとめ:WebAPIはなぜ重要か
APIはシステムの部品を交換可能にするため
の決まりごと
WebAPIはWebの流儀にしたがって決めら
れたAPI
WebAPIがあることで、Webサービスが
「部品」になり、より大きなウェブサービ
スを作ることができるようになる
12
Web APIの標準化
13
Web APIの標準化
良いAPIは、皆がよく馴染んでいるルールに
沿って決められている
CiNiiも国立国会図書館サーチも、検索用の
APIとして取り決めている「ルール」には、
OpenSearchやSRU/SRWなどの国際的な標
準規格を採用している
14
喩え話:スターバックスのトッピング
スターバックスではコーヒーを注文すると
き、様々なトッピングを追加可能
組み合わせは無数
ときには呪文のような複雑な組み合わせの
トッピングを注文するヘビーユーザーも
15
スターバックスの注文方式のメリット
自分の好みの組み合わせのトッピング注文
方法を覚えてしまえば、全国のスタバで自
分の好きなものを飲むことができる
もしスターバックスが店舗ごとにトッピン
グの種類も注文方法も全く違っていたら?
16
APIが標準規格を採用するメリット
多くのシステムが共通の規格に基づいたAPI
を提供することで、様々なサービスから同
じ方法で情報を引き出すことができる。
17
Web APIの標準規格(1) :OpenSearch
Amazonの子会社A9.comが中心となって策定し
ているAPI規格
異なる検索サービスの検索結果を共有・活用する
ための共通フォーマットを提供
検索クエリ、表示件数など最小限の命令
XMLかHTMLのいずれかで検索結果を受け取り可
能
18
OpenSearchの使用例
ウェブブラウザの検索窓から検索サービス
を利用するときに活用されている
19
Web APIの標準規格(2) :SRU
OpenSearchに先行して策定された情報検索のた
めのWeb API標準規格
XMLベースの検索レスポンス
CQL(Contextual Query Language)という言語
によって検索クエリを記述
検索システムにできるだけ依存せずにクエリが
書ける
国立国会図書館サーチのAPIで採用されている
20
SRUの使用例
2008年1月1日以降に出版されていて、タイト
ルに「桜」を含むものを検索する
http://iss.ndl.go.jp/api/sru?operation=s
earchRetrieve&query=title%3d%22%e6
%a1%9c%22%20AND%20from=%222008
%22
21
NDC9 Fetcher:
SRUを使ってISBNからNDCだけを取得
22
活用例:読書傾向診断
23
_ _
総記 16
図書館. 図書館学 18
図書. 書誌学 1
百科事典 0
一般論文集. 一般講演集 0
逐次刊行物 0
団体 0
ジャ ーナリ ズム. 新聞 0
叢書. 全集. 選集 0
貴重書. 郷土資料. その他の
特別コ レク ショ ン 0
哲学 0 歴史 5 社会科学 5
哲学各論 0 日本史 1 政治 10
東洋思想 2 アジア史. 東洋史 2 法律 0
西洋哲学 3 ヨ ーロッ パ史. 西洋史 1 経済 9
心理学 10 アフ リ カ 史 0 財政 0
倫理学. 道徳 0 北アフ リ カ 史 1 統計 0
宗教 4 南アフ リ カ 史 0 社会 10
神道 0 オセアニア史. 南極地方史 0 教育 5
仏教 1 伝記 0 風俗習慣. 民俗学. 民族学 3
キリ スト 教 2 地理. 地誌. 紀行 2 国防. 軍事 3
kunimiyaの読書目標達成状況(2015/5/31時点)
総記(20%)
哲学(30%) 歴史(10%) 社会科学(70%)
読書傾向診断:やりたいこと
 「図書館員は第2次区分を埋めるよう
に本を読むべし」(by M先生)という
言葉に従うための独自のメソッド
 読書履歴をNDC第2次区分で分類
 どの区分の本を何冊読んだかを集計
 3冊以上読んだ区分を「クリア」とす
る
 トータルのクリア率、第1次区分ごとの
クリア率を算出した「読書傾向診断
書」を出力する
 これまでの読書の「振り返り」をする
24
_ _
総記 16
図書館. 図書館学 18
図書. 書誌学 1
百科事典 0
一般論文集. 一般講演集 0
逐次刊行物 0
団体 0
ジャ ーナリ ズム. 新聞 0
叢書. 全集. 選集 0
貴重書. 郷土資料. その他の
特別コ レク ショ ン 0
哲学 0 歴史 5 社会科学 5
哲学各論 0 日本史 1 政治 10
東洋思想 2 アジア史. 東洋史 2 法律 0
西洋哲学 3 ヨ ーロッ パ史. 西洋史 1 経済 9
心理学 10 アフ リ カ 史 0 財政 0
倫理学. 道徳 0 北アフ リ カ 史 1 統計 0
宗教 4 南アフ リ カ 史 0 社会 10
神道 0 オセアニア史. 南極地方史 0 教育 5
仏教 1 伝記 0 風俗習慣. 民俗学. 民族学 3
キリ スト 教 2 地理. 地誌. 紀行 2 国防. 軍事 3
自然科学 3 技術. 工学 0 産業 0
数学 6 建設工学. 土木工学 1 農業 0
物理学 2 建築学 0 園芸 0
化学 0 機械工学. 原子力工学 0 蚕糸業 0
天文学. 宇宙科学 2 電気工学. 電子工学 6 畜産業. 獣医学 0
地球化学. 地学 0 海洋工学. 船舶工学. 兵器 0 林業 0
生物科学. 一般生物学 2 金属工学. 鉱山工学 0 水産業 0
植物学 1 化学工業 0 商業 0
動物学 1 製造工業 0 運輸. 交通 0
医学. 薬学 5 家政学. 生活科学 1 通信事業 0
芸術. 美術 3 言語 1 文学 1
彫刻 1 日本語 3 日本文学 13
絵画. 書道 7 中国語. その他の東洋の諸言語 0 中国文学. その他の東洋文学 0
版画 0 英語 2 英米文学 25
写真. 印刷 0 ド イ ツ語 0 ド イ ツ文学 2
工芸 1 フ ラ ンス語 0 フ ラ ンス文学 11
音楽. 舞踊 0 スペイ ン語 0 スペイ ン文学 1
演劇. 映画 0 イ タ リ ア語 0 イ タ リ ア文学 0
スポーツ. 体育 0 ロシア語 0 ロシア・ ソ ヴィ エト 文学 4
諸芸. 娯楽 2 その他の諸言語 0 その他の諸文学 0
_ _
kunimiyaの読書目標達成状況(2015/5/31時点)
総記(20%)
哲学(30%) 歴史(10%) 社会科学(70%)
自然科学(30%) 技術. 工学(10%) 産業(0%)
芸術. 美術(20%) 言語(10%) 文学(40%)
読書傾向診断:実現のための課題
 読書履歴の取得
 ブクログのエクスポートデータを使用
 (本当はここもAPI化したいが......)
 NDCの取得
 ブクログのエクスポートデータにはISBNは含まれているが、NDC番号
はふられていない
 ISBNに基いてNDLサーチから書誌情報を取得し、NDLが付与したNDC番
号を活用する
 診断票の出力
 Google Driveを使用
 Google Driveには特定のURLに対するレスポンスをセルに代入する関数
がある
 Google DriveとNDC9 Fetcherを組み合わせれば実現可能......!
25
読書傾向診断:実現のためのAPI活用
26
NDLサーチ
Google Drive
NDC9 Fetcher
ブクログ
① CSV形式の読書履歴を
入力(手動)③ SRUでISBNをクエリ
として検索
④書誌情報
を返す ⑥ 取得したNDCに
基いて読書履歴を集計・
分析し、診断票を出力
(PDF形式)
_ _
総記 16
図書館. 図書館学 18
図書. 書誌学 1
百科事典 0
一般論文集. 一般講演集 0
逐次刊行物 0
団体 0
ジャ ーナリ ズム. 新聞 0
叢書. 全集. 選集 0
貴重書. 郷土資料. その他の
特別コ レク ショ ン 0
哲学 0 歴史 5 社会科学 5
哲学各論 0 日本史 1 政治 10
東洋思想 2 アジア史. 東洋史 2 法律 0
西洋哲学 3 ヨ ーロッ パ史. 西洋史 1 経済 9
心理学 10 アフ リ カ 史 0 財政 0
倫理学. 道徳 0 北アフ リ カ 史 1 統計 0
宗教 4 南アフ リ カ 史 0 社会 10
神道 0 オセアニア史. 南極地方史 0 教育 5
仏教 1 伝記 0 風俗習慣. 民俗学. 民族学 3
キリ スト 教 2 地理. 地誌. 紀行 2 国防. 軍事 3
自然科学 3 技術. 工学 0 産業 0
数学 6 建設工学. 土木工学 1 農業 0
物理学 2 建築学 0 園芸 0
化学 0 機械工学. 原子力工学 0 蚕糸業 0
天文学. 宇宙科学 2 電気工学. 電子工学 6 畜産業. 獣医学 0
地球化学. 地学 0 海洋工学. 船舶工学. 兵器 0 林業 0
生物科学. 一般生物学 2 金属工学. 鉱山工学 0 水産業 0
植物学 1 化学工業 0 商業 0
動物学 1 製造工業 0 運輸. 交通 0
医学. 薬学 5 家政学. 生活科学 1 通信事業 0
kunimiyaの読書目標達成状況(2015/5/31時点)
総記(20%)
哲学(30%) 歴史(10%) 社会科学(70%)
自然科学(30%) 技術. 工学(10%) 産業(0%)
(赤字がAPI利用部分)
Web APIの標準規格(3) :OAI-PMH
27
情報資源のメタデータを収集(ハーベス
ティング)するためのAPI
主に学術情報資源の統合検索サイトを構築
するために利用されている
NIIやNDLとの連携ではOAI-PMHの導入が推
奨されている
ハーベスティングとは?(NDLの事例)
28
ハーベスタ
① 各リポジトリへのリクエスト
ハーベスタ
ハーベスティングとは?(NDLの事例)
29
② メタデータの収集
ハーベスタ
ハーベスティングとは?(NDLの事例)
30
③ メタデータの統合
ユーザ
利用
ハーベスタ
ハーベスティングとは?(NDLの事例)
31
④収集したメタデータの利用
NDLサーチ
明治大学の機関リポジトリ
32
明治大学の機関リポジトリから
メタデータをハーベスト
メタデータの一覧をリクエスト
http://m-repo.lib.meiji.ac.jp/dspace-
oai/request?verb=ListRecords&metadataPrefix
=oai_dc
33
アジア経済研究所の機関リポジトリ
34
アジア経済研究所の機関リポジトリから
メタデータをハーベスト
メタデータの一覧をリクエスト
https://ir.ide.go.jp/dspace-
oai/request?verb=ListRecords&metadataPr
efix=oai_dc
35
アクセス先以外はほぼ同じ書き方
→ OAI-PMHに準拠しているため
明治大学の場合
http://m-repo.lib.meiji.ac.jp/dspace-
oai/request?verb=ListRecords&metadataPrefix=oa
i_dc
アジア経済研究所の場合
https://ir.ide.go.jp/dspace-
oai/request?verb=ListRecords&metadataPrefix
=oai_dc
36
NDL LabSearch Clientのご紹介
37
NDL LabSearch Client
 ユーザに検索画面を提供
する検索インターフェー
スの一種
 国立国会図書館が試験的
に開発・提供している
「NDLラボサーチ」
(http://lab.kn.ndl.go.jp/
ndls/)の一部
38
デモ(標準版)
39
NLCとNDLラボサーチの関係
 タイヤと乗用車の関係
 雪道を乗用車で移動するとき
 チェーンかスタッドレスタイヤ
に交換
 手を入れる場所はタイヤだけ
 車そのものはそのまま
 タイヤを交換するかのように、
検索画面をカスタマイズ可能
40
NDLラボサーチ
使用しているAPI規格:
Apache SolrのQuerySyntax
41
現在のNDLラボサーチ
42
NLCを開発した背景
図書館情報システムをめぐる問題を簡単に
解決できるような仕組みを浸透させたいか
ら
問題の分割
大きな問題も小さな問題へ分割していけ
ば、やがて解決に至る
43
「問題の切り分け」ができないと......
 図書館システムがリプレースされると、決まってOPAC上の検索
画面のデザインが変更され、こうした変更にユーザは大いに戸惑
う
 図書館で当たり前のように起こる現象
 しかし、果たして検索画面のデザイン変更は本当に必要なのだろ
うか
 もし既存のデザインを残して、検索エンジンを入れ替えたり、業
務システムを入れ替えたりできるような仕組みにOPACがなって
いれば、ユーザは戸惑うことなく図書館をより円滑に利用するこ
とができるのではないだろうか
44
NDLラボサーチでの「問題の切り分け」
データ処理の問題とデザインの問題を切り
分けて運用
検索画面を維持したまま検索サーバを改修
可能
逆に検索サーバを変更せずに新たな検索画
面を、今までの検索画面を残したまま提供
することが可能
45
新聞を検索したいという要求
46
新聞検索専用サービスを
OPAC上で提供したい
ある図書館員
問題の切り分け
OPACにまつわる問題は大別して2種類
データ処理の問題
検索インデックスの方法
登録するデータの項目
デザインの問題
検索ボックスのデザイン
検索結果の表示方法
47
新聞検索専用サービスを提供するのに
必要な要件
専用の検索窓
新聞の検索結果だけを表示する検索画面
この課題を解決するには、OPAC全体を
改修する必要がない
48
「新聞を検索したい」という要求の本質
 純粋に「デザインの問題」
 検索サーバーと検索インターフェースが独立してい
る場合
 検索インターフェースの改修だけで済む
 対象のOPACがデザイン部分だけをカスタマイズで
きるような機構を用意していない場合
 OPAC全体を改修するようベンダーに依頼するほ
かなくなる
 システムの仕様が「問題の切り分け」を阻害してい
る可能性 49
デモ 新聞検索専用UI
50
さらなる応用例
NDLラボサーチ以外の検索システムの検索イン
ターフェースとして移植することも可能
NLCが想定しているWebAPIを実装しさえすれば、
NDLラボサーチと同じ使用感の検索体験を実現で
きる
今後
Web APIの整備によって応用範囲を広げていく
51
まとめ
WebAPIは、図書館サービスを構成するための
様々なパーツをつなぐためのルール
WebAPIありきで設計されたシステムは強い柔
軟性と運用性を発揮することができる
新たなことに挑戦することに意欲を燃やす図書
館員だけではなく、今ある図書館サービスを堅
実に運用しようとする図書館員の助けにもなる
52

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Notes de l'éditeur

  1. 発表時間:1時間 質疑:30分