JAPAN/MARC書誌レコードからNCR2018エレメントベースのメタデータへの変換

Shoichi Taniguchi; 谷口祥一

doi:10.46895/lis.88.49

JAPAN/MARC書誌レコードからNCR2018エレメントベースのメタデータへの変換Conversion of JAPAN/MARC Bibliographic Records to NCR2018 Element-based Metadata

谷口祥一Shoichi Taniguchi

慶應義塾大学文学部School of Library and Information Science, Keio University ◇ 〒108–8345 東京都港区三田2–15–45 ◇ 2–15–45 Mita, Minatoku, Tokyo 108–8345

受付日：2022年8月4日Received: August 4, 2022

受理日：2022年10月25日Accepted: October 25, 2022

発行日：2022年12月30日Published: December 30, 2022

【目的】国立国会図書館により日本目録規則2018年版（NCR2018）を適用し作成されたJAPAN/MARC（JPMARC）書誌レコードに対して，NCR2018の構成に沿ったメタデータすなわち実体とそのエレメントからなるメタデータに再構成すること，そのために必要なスキーマレベルのマッピングの策定とそれを活用したツールを開発し実行することを目的とする。これによって，広義の学習用コンテンツとして利用可能なNCR2018のデータ事例を大幅に増やすことができる。

【方法】先行事例を参照しつつも，独自にマッピングを策定した。マッピングはJPMARCデータを変換し再構成することに目的を限定し，かつJPMARCフォーマットで表現されている要素は基本的にすべてマッピング対象とした。こうした方針の下，マッピングにおける個々の課題に対して適切な対処策を導入しそれらの解決を図った。さらに，策定したマッピングに基づいてデータ変換を実行するツールを実装し，変換を試行した。

【結果】策定したマッピングおよび変換用ツールは，1）マッピングとその後の調整処理を切り分ける，2）マッピングにおいてNCRエレメントに適宜，限定子を導入し，その後の調整処理において活用する，3）JPMARCデータ要素単位は「フィールド識別子，インディケータ，サブフィールド識別子」の組み合わせとし，場合によってはさらに「資料区分」を組み合わせ，より精度の高いマッピングとする，4）優先度を設けて2レベルに分けたマッピングとする，5）個々の値の由来情報を併せて記録することなどによって，課題群に対処した。併せて，策定したマッピングについて，カーディナリティのパターンに分け，詳細にその該当例の検討や残された課題の整理などを行い，適切なマッピングが困難な部分を同定した。また，実装したツールによってデータ変換を実行し，87,000件のレコードを変換し，NCR2018の構成に沿ったメタデータを作成することができた。

Purpose: For reconstructing the JAPAN/MARC (JPMARC) bibliographic records created by the National Diet Library in accordance with the Nippon Cataloging Rules, 2018 ed. (NCR2018) into metadata that is composed of NCR2018 entities and their elements, the purpose of this study is to develop the necessary schema-level mapping and tools that make use of it, and then to perform data conversion. This will contribute to a considerable increase of the NCR2018 data examples available as learning content.

Methods: We developed our own mapping to convert and reconstruct the JPMARC data while basically considering all the data elements in the JPMARC format for mapping. Based on this policy, appropriate methods were introduced to solve the individual mapping issues. In addition, we implemented a tool to perform data conversion based on the mapping.

Results: The characteristics of the mapping and conversion tool are as follows: 1) separate the mapping from the subsequent adjustment process, 2) introduce qualifiers to NCR elements in the mapping and utilize them in the subsequent adjustment process, 3) adopt the JPMARC data element unit as a combination of “field tag, indicator, and subfield code” and in some cases “material designation” is also combined for more accurate mapping, 4) mapping is divided into two levels with priority, and 5) the provenance information of each value is recorded. Furthermore, the mapping was divided into patterns of cardinality, and a detailed examination of the remaining issues was conducted. The implemented tool performed data conversion of 87,000 records, thereby resulting in a vast amount of metadata in line with the NCR2018 structure.