# [44] ウィキメディア$\cdot$コモンズを介したオープンアクセス画像
 の二次利用:

オープンデータとして公開された画像の活用事例の紹介

○東修作 1)

1）合同会社 Georepublic Japan，〒 100-0013 千代田区霞ヶ関 1-4-1

E-mail: higashi@georepublic.co.jp
## Reuse of open access imageries via Wikimedia Commons: Introduction of examples of the use of imageries released as open data

HIGASHI Shusaku ${ }^{1}$

1) Georepublic Japan LLC., 1-4-1 Kasumigaseki, Chiyoda Ward, 100-0013 Tokyo, JAPAN

## 【発表概要】

博物館や図書館等の機関が所蔵作品のデジタルコピーを公開するオープンアクセスの動きを後押しする上で、二次利用の状況や効果を把握することが重要である。本稿では、公開されたコンテンツをウィキメディア・コモンズにインポートして二次利用をしやすくし、実際にこれを利用した例やアクセス数の調查結果を報告する。

## 1. はじめに

ウィキメディア・コモンズ[1]（以下コモンズとする）は誰でも自由にオープンなメディアファイルを登録、利用できる仕組みであり、 デジタルアーカイブの利活用と相性の良い枠組みであるが、日本ではまだあまり活用されているとは言い難い。ここではその利活用の事例を紹介する。

## 2. 画像のインポート

## 2.1 インポートの必要性

ジャパンサーチを始めとして国内外のコンテンツを広く連携して一括検索できるようにしたサービスは複数提供されているが、オリジナル画像の提供は基本的に提供元に委衩られているため、なかなか一括したハンドリングが難しい面がある。

他方、コモンズにオリジナルコンテンツの電子的な複製を集めた場合、一括した形式で全てオープンデータとして提供されるため、集合的な操作がしやすく利用条件もわかりやすいというメリットがある。

## 2. 2 Pattypan

コモンズへのメディアのアップロードは通常はアップロードウィザードと呼ばれる、対話的な方法で行われる。これは少数のメディ
アをアップロードするのには分かりやすく使いやすいが、多様なメタデータを持つ大量义ディアのアップロードには適していない。

これに対してメタデータをエクセル上で編集しながら一括してアップロードできるツー ルが Pattypan[2]であり、GLAM 機関が公開した大量画像のインポートに適している。 2021 年 2 月現在で約 78 万件のメディアがこのツールを使ってアップロードされている。

## pattypan

図 1.Pattypan の画面

3. 画像へのメタデータ付与

## 3. 1 コモンズのカテゴリ

コモンズではメディアが場所、年代、対象物などのカテゴリで階層的に分類されている。

これを手がかりに、カテゴリ単位で構造化されたメタデータを付与することで、SPARQL 言語などで多様な検索が可能となる。

## 3. $2 \mathrm{AC / \mathrm{DC}$}

$\mathrm{AC} / \mathrm{DC}[3]$ はカテゴリ単位に構造化データを一括して登録できるツールである。以下は

「Ichikawa Danjūrō VII」というカテゴリにある画像ファイルに対して「題材」が「七代目市川團十郎」という文（triple）を登録している画面である。

図 2. $\mathrm{AC} / \mathrm{DC}$ の画面

## 3. 3 メタデータの統計情報

2021 年 2 月 26 日現在、全体での主なメタデータ登録状況は以下の通りである。

ファイル総数 : $68,886,271$

題材が登録済のファイル数 : $4,588,385$

所蔵機関が登録済のファイル数 : 411,822

ジャンルが登録済のファイル数 : 47,159

## 4. 二次利用方法

## 4. 1 ウィキペディア

コモンズと最も親和性が高く、アクセス数も多いのがウィキペディアである。何らかの事象をネットで調べる際にはたいてい上位に表示されるため、ウィキペディアの記事内に組み込まれた画像はアクセス数が伸びやすい。 それぞれの記事に適した画像であれば、ウィ

図 3. ウィキペディア「名古屋城」
キペディア側にとっても記事の充実につながるというメリットがある。

上記は国立国会図書館デジタルコレクションからコモンズにインポートした川瀬巴水作

「名古屋城」の画像を 2020 年 11 月にウィキペディア記事「名古屋城」に追加したものである。

ページビューは下記 BaGLAMa2[4]の統計によれば 2021 年 1 月末現在で 1 万 5 千件弱となっている。このように適切なウィキぺディア記事に、その内容を補完するような画像を追加することで、二次利用の状況を具体的に計測することができる。

図 4. ページビュー統計画面

## 4. 2 調査$\cdot$研究

構造化されたメタデータが自由に再利用できる状態になると誰でもその成果を利用できるようになる。つまり調査・研究を各自がゼロから行わなくてもよくなる可能性がある。

浮世絵を例にとると、歌舞伎役者は名跡を継承するため個人を特定するにはその何代目かを知る必要があるが、浮世絵自体に何代目か記載されているケースは少ない。そのため研究者や好事家などが作品の歌舞伎演目、製作年代、作者等を考証しつつ何代目かを特定することになるが、そうした作品に直接的に明記されていない情報がまとまった形でオー プンに共有されるケースは稀であり、同じような調査を何度も一からやり直すことになる。 これに対して、コモンズにある構造化デー 夕を利用すれば、例えば「七代目市川團十郎」 が描かれている浮世絵を直ちに一覧表示でき、 その結果を起点として調查・研究を深めることができる。

図 5. 構造化データによる検索例

## 5. おわりに

## 5. 1 今後の課題

各分野の専門家から見るとまず懸念されるのはデータの品質の問題であろう。実際、コモンズには誰でもデータを登録できるため、全くの素人の判断でメタデータが付加されるケースも多い。他方で、分野ごとに興味関心の高い人が世界中から集まり多くの目で見ているため、間違いがあればそれを指摘するコメントが適宜付けられ、品質は漸次向上する傾向にある。

もうひとつの大きな課題は網羅性である。 コモンズには海外のオープンアクセスを推進している GLAM 機関のメディアファイルはかなりインポートされているが、国内の機関については、公開するところが増えているにも関わらずコモンズへのインポートはまだあまり行われていない。浮世絵でいえば、揃物がどこまで揃っているかはコレクターが大いに関心のあるところだが、今後コモンズへのインポート作品が増えるにつれてそこに欠けているミッシングリングを国内の機関による公開作品が補う可能性がある。

さらに、構造化データのスキーマもまだ試行錯誤の段階であり、ある程度合意が得られたスキーマが確立するまでいましばらく時間が掛かりそうではある。

## 参考文献

[1] ウィキメディア・コモンズ

https://commons.wikimedia.org/wiki/\%E3\%83\%A $1 \%$ Е $3 \% 82 \% A 4 \%$ Е $\% 83 \%$ В3\%Е3\%83\%9A\%Е3 $\% 83 \% \mathrm{BC} \% \mathrm{E} 3 \% 82 \% \mathrm{~B} 8$ (参照 2021-02-25).

[2] Commons:Pattypan/ja

https://commons.wikimedia.org/wiki/Commons:Pa ttypan/ja (参照 2021-02-25).

[3] AC/DC

https://commons.wikimedia.org/wiki/Help:GadgetACDC (参照 2021-02-25).

[4] BaGLAMa2

https://glamtools.toolforge.org/baglama2/ (参照 2021-02-25).

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