code4lib japanカンファレンス2015 ono haruki

　iBeacon を用いた　大学図書館の利用者行動調査　― 千葉大学附属図書館での実証実験 ―

千葉大学アカデミック・リンク・センター

特任助教　小野 永貴

Code4Lib JAPAN Conference 2015 　　　　　　　　　 2015/09/06

千葉大学 & コクヨファニチャー株式会社 & 株式会社ジェナ 　協力実証実験

公開用抜粋版

１．自己紹介・本館の概要

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自己紹介

• 小野 永貴（おの はるき）

– 2005 ～ 筑波大学 図書館情報専門学群・図書館情報メディア研究科

• 貸出履歴や電子図書館に関する研究• 図書館キャラクターによる広報企画

– 2014 ～ 千葉大学アカデミック・リンク・センター

– 2011 ～ お茶の水女子大学附属高等学校 情報科教諭• 学校図書館担当• 学習指導案横断検索

千葉大学附属図書館／アカデミック・リンク・センター

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千葉大学附属図書館／アカデミック・リンク・センター

5http://www.g-mark.org/award/describe/39377http://www.iri-net.org/loy/loy2015.html#candidate

千葉大学附属図書館／アカデミック・リンク・センター

• アカデミック・リンク– 「考える学生」の創造を目指す千葉大学の新

しい学習環境コンセプト– 附属図書館・統合情報センター・普遍教育セ

ンターが協力して、 2011 年度から取り組み

• 「学習とコンテンツの近接」による能動的学習の実現– 学習空間・コンテンツ・人的支援の 3 つの軸

のなかで、多数のプロジェクトを実施– 実行部門：附属図書館，研究開発部門： ALC 6

学習空間

• 4 つの建物から成るシームレスなゾーニング

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N 棟：対話する図書館

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K 棟：知識が眠る図書館

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L 棟：黙考する図書館

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人的支援• 学習相談デスク（大学院生）• オフィスアワー＠ AL （教員）

• 調べもの相談（図書館員）• PC サポートデスク（学部

生）

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コンテンツ形成

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2 ．背景

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背景

• 「場としての図書館」への注目– インフォメーション・コモンズ– ラーニング・コモンズ

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レベル 集積され組織されている資源のタイプの具体例

物理的コモンズ

物理的資源ハードウェア，設備，スペース，コレクション

仮想的コモンズ

ディジタル資源ウェブサイト，ポータル，データベース，電子図書， CMS ，マルチメディア資源

文化的コモンズ

社会的資源学習グループ，学問コミュニティ，ライティング・ワークショップ，ティーチングセンター

［参考］インフォメーション・コモンズの各レベルと支援資源とその関係（抜粋） D.R.Beagle作，永田治樹訳

背景

• 大学や図書館の評価の重視– IR ： Institutional Research–認証評価– 図書館の予算確保

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いかにして，複数の機能・空間やサービスで構成された大学図書館，およびラーニング・コモンズ を評価するか？

千葉大では多様な手法で試みて来た

• 多様な分析調査– アンケート– フォトボイス調査– フォーカス・グループ・インタビュー–赤外線センサー–定点カメラ– RFID 書架のログ– ブックトラック返本記録– 動画アクセスログ– 貸出履歴・入館記録・成績等との連動分析– etc... 16

しかし

これだけやっても取れない情報がある

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館内の移動経路の動線，空間利用パターンの実態

こう思ったことはありませんか…？

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館内のどのあたりがよく混雑しているのだろう？

新たに○棟がオープンしたが、学生は行ってくれているのだろうか？

こう思ったことはありませんか…？

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コミュニケーションエリアでグループ学習している学生は、個人学習席と行ったり来たりしている？

グループワークエリアのパソコンを利用している学生は、資料も利用しているのか？

こう思ったことはありませんか…？

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学生は座席や書架に何時間くらい滞在しているのだろうか？

授業期間と試験期間，平日と休日，昼と夜では、利用形態に差はあるのか？

こう思ったことはありませんか…？

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○○学部の学生は、○階の書架は利用しているのか？

１年生はやはり上手く資料を探せず館内で迷うことが多いのか？

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動線や空間利用パ

ターンがわかれば

サービス・空間の向

上につながる

不明点を、明

らかにできるのでは

３．調査方法

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iBeacon• 短距離での位置測定技術

– Bluetooth Low Energy の微弱電波を利用して、スマートフォン等の位置を測定

– Apple が開発， iPhone で利用可能

–衛星を利用する GPS や，広範に電波が及ぶWiFi よりも，屋内で高精度な位置測定が可能

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　ビーコン端末

• 電池で駆動し，微弱な電波を発信し続ける

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コレ

iPhone で位置測定

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• ビーコン端末に接近すると、 iPhoneが電波を拾う– 電波を拾ったビーコ

ンの場所や時間の履歴を記録することができる

ビーコン端末

関連事例

• 近年急激に普及–工場での作業管理

• 在庫や作業員の移動を効率化–商業施設での顧客分析

• 例：大型ショッピングセンターでの動線調査–ピンポイントな情報サービス

• 例：タクシーでの乗客への情報推薦– タッチ型のサービス

• 例：本当に押す電子スタンプラリー– ナビゲーションサービス

• 例：名古屋大学附属図書館・鯖江市立図書館27

実証実験概要

• 図書館本館利用行動調査– 調査期間： 2015/05/18 ～ 08/09

• 土休日や試験期間も含む，閉館時間１時間前まで– 対象：千葉大学に所属する学生

• 実施体制：三者協力– 千葉大学附属図書館 ／　アカデミック・リンク・センター– コクヨファニチャー株式会社– 株式会社ジェナ

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学生に参加協力を依頼

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協力インセンティブ

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参加手順

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iPhone を学生に貸与

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• カウンター裏で充電＆データ送信

学生はアンケート回答・条件に同意

• 図書館システムに登録されていない属性情報

• 回答後は、 iPhone を常時持ち歩きながらいつも通り図書館を利用

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エリアへの in/out 履歴が AWS に蓄積

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館内に大量のビーコン端末を設置

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館内に大量のビーコン端末を設置

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館内に大量のビーコン端末を設置

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館内に大量のビーコン端末を設置

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館内に大量のビーコン端末を設置

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館内に大量のビーコン端末を設置

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館内に大量のビーコン端末を設置

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館内に大量のビーコン端末を設置

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館内に大量のビーコン端末を設置

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合計296箇所に設置

( 参考 ) 設置数は国内最大級 ※現時点

名古屋 PARCO• 株式会社パルコ・シティ

名古屋大学附属図書館• 株式会社カーリル• 株式会社 NTT ドコモ

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http://internet.watch.impress.co.jp/docs/column/chizu/20140814_662154.html

http://internet.watch.impress.co.jp/docs/news/20140911_666331.html

ビーコン端末配置のノウハウ

• 3種類：トラッキングしたいエリアサイズに応じた出力の電波強度

• 設置場所–天井など手の届かないところに粘着

• 落下や盗難に注意を要する– それでも 2個紛失 ...

• しかし損失額自体はそこまで大きくない

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Apx 社製Ｂｅａｃｏｎ

Pinmicro 社製Ｂｅａｃｏｎ

３．調査結果（途中経過速報）

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8月 9日（日）調査終了

• 調査期間： 2015/05/18 ～ 08/09– その後、まさに現在、分析真最中–結果が出次第またご報告していきたい

• 調査参加人数

– のべ1650 名参加• ユニーク 955名参加

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( 参考 ) 1 人あたりの参加回数の統計

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参加回数 人数1回＿ 743

2 ～ 9回＿ 19510 ～ 19回

＿ 1020 ～ 29回

＿ 430回～ 3

参加者の学年の分布

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学生1年学生

2年学生

3年学生

4年医学部

1年医学部

2年

医薬学部 3年

医薬学部 6年院修士院博士聴講生研究生

等 職員

369

191 175 152

5 1 1 141

6 3 9 1

参加者の学年の分布

参加者の所属の分布

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文学

部教

育学

部法政経

学部

工学

部理

学部

園芸

学部

医学

部看護

学部

薬学

部

院

人文

社会

科学

研究

科

院教

育学

研究

科

院工

学研

究科

院融

合科

学研

究科

院

専門法務

研究

科

院理

学研

究科

院薬

学研

究院

院園芸

学研

究科

院医

学研

究院

国際

教育

セン

ター

言語

教育

セン

ター

事務局

，そ

の他

139166

195

258

59 48

7 11 20 11 13 11 4 2 4 1 2 1 0 0 0

参加者の所属の分布

分析方法

• データのクリーニング、および集計や可視化を協力企業側でも実施– 利用者 ID を、匿名化した利用者識別子（元

の ID と無関係なランダムな数字）に置換して、 iPhone 貸出者の所属等の情報を提供

–個人と結合可能な情報は提供しない

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４．今後の展望

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多様な観点から分析を進める

• 分析観点の例–移動経路の可視化– ゾーン別の利用状況の差異– ゾーン間の移動行動これらを、学部・学年・来館目的等の別で傾向を明らかにする

• 他の調査との連動分析– 貸出・入館履歴，アンケート， FGI ，赤外線等

• 移動行動の遷移モデル化• 展示やガイダンス等のサービス向上へ提言

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おわりに

• 最新の技術を用いた「サービス」も重要– 3D プリンタ– ロボット– 4K カメラ etc...

• 最新の技術を用いた精細な「評価」も必要では– 利用状況のデータを得る技術– 大量のデータを分析する技術

Conference 2016

ご清聴ありがとうございました

千葉大学アカデミック・リンク・センター

特任助教　小野 永貴

［謝辞］ご協力頂いたコクヨファニチャー株式会社の皆様，株式会社ジェナの皆様，ありがとうございました。