code4lib japanカンファレンス2015 ono haruki

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Page 1: 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

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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

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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

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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

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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

• 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

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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

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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?

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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

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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

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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?

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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?

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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?

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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( 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

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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

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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

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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

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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

人文

社会

科学

研究

院教

育学

研究

院工

学研

究科

院融

合科

学研

究科

専門法務

研究

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

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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

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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。