黒澤公人のドキュメンテーションシステムの100年(1960年-2060年)

一次情報ダイレクトアクセス時代のドキュメンテーションシステム


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最近の蔵書点検は、業者さんが、一晩でバーコードをよんでくれるので、図書館は楽になった。

40年前の図書館を知るものにとっては、雲泥の差だ。

 

40年前は、どうやっていたかというと、目録カードボックスの1つの種類に、シェルフカードというのがあって、書架にある本と同じ順番で、カードが並んでいる。

たしか、二人1組で、シェルフカードと書架を順番に突き合わせていく。

その時、クリップを用意して、本がないと、クリップをつけていく。

貸出中図書もあるはずだから、きっと、そのあと、貸出中図書カードを調べて、貸出中図書の場合は、

クリップをはずした。icu図書館の貸出カードは、分類番号順に並べてあった。

 

だから、1日で、どのくらい調べられたのだろうか。当時は、蔵書が少なかったが、それでも、たいへんな作業だった。

 

こう書いてみて、この文面から、どれだけ、具体的なイメージがわくのか、甚だ、疑問だ。コンピュータのない時代は、カード1枚1枚がすべてでったのだ。

 

さて、開架書架21万6000冊分の読取データを、図書館システムに取り込んで、蔵書点検作業を行う。

行方不明になっていて、なかなか見つからない本の所在場所が、あぶりだされる瞬間である。貸出担当者も、もう、何日も前から、不明本がみつかるのを楽しみにしている。

どんなにさがしても、みつからない本があるのだ。それも、最近、増えてきた。

どうして、見つからないのかというと、請求記号順の本来あるべき場所に本がないので、探しようがない。

周辺を探そうにも、本だらけでなのだ。木の葉の中に隠された木の葉、小石の中に隠された小石のようなもので、見つからないのだ。

 

さて、どうしてみつからないのか、本につけてある番号を勘違いか、読み間違いかで、間違えてしまうのだ。本来の数字と違う番号に勘違いして、置いてしまう。

 

たとえば、

 

962が、926と数字が入れ替わっていたり、233が223と勘違いされたり、233が、238となったりすると、分類で大きく違ってくるので、本来あるべき場所から変わってしまう。

 

だれかが、 224と並べていたのが、228とかに突然とんでしまうと、次のだれかが、228を先頭に並べだすと、228が、2か所に分散して、どちらが、正しい位置のか、わからなくなってしまう。

 

216000件のデータを元に、図書館システムから、請求記号、書名、所在場所をついたデータを吐き出して、EXCELで読み込んでみると、本来請求記号順に並んでいる書架が、いたるところ、無数の小さな混乱があるのが、わかる。

アルバイト学生の手のある時に、なおしてもらうしかないが、どうする。リスト作成するには、何千枚のリストになり、そんな大量のプリントを作成すると経理から怒られてしまうに違いない。

NotePCで、見ながらやるのか?

それともiPad で、見ながらやったらどうか?

頭はフル回転で考えるが、どうも、それも、無駄なのかもしれない。

 

アルバイトの仕事の一つに、シェルフリーディングというのが、ある。書架を順番に見て行き、請求記号の乱れを見つけたら直すという、とんでもなく、地味な仕事だ。

アルバイト予算にも限りがあるので、シェルフリーディングに労力をかけるのも、難しいが、結局、それをやる以外方法がない。

 

図書館の図書の貸出を増やす方法は、非常に簡単だ。

書架の本が、手早く、簡単に見つけ出せるようにすることだ。必要な図書がみつからなければ、図書の本を借りようがない。

もちろん、目録データの整備も当然だ。

 

書店の本が売れない理由は、同様の理由で、非常に明白だ。

買いたい本を顧客が書店の中で、見つけられないのだ。だから、書店は、野積みの本しか売れないのだ。その点、アマゾンはいい。買いたい本がすぐ見つかるし、届けてもくれる。

 

さて、図書館の貸出冊数が減っているのは、書架が乱れていて、読みたい本を見つけ出せなくなっているに違い。もし、もっときちんとされていれば、5%アップ位の貸出数の増加が期待できそうだ。

5%といえば、10万冊の貸出しがあれば、5000冊のというとんでも数字になる。

 

その点、自動化書庫はいい。アマゾンと同じように、コンピュータで本を指定すればいい。

すると、本が出てくるのだ。たしかに、自動化書庫は、図書の貸出数アップに貢献しているのは、まちがいない。

きっと、面倒くさがりやさんは、自動化書庫を愛用しているに違いない。

 

 

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