T3-99-JA · Tier 3 · Job Skills
AI+ 目録作業とメタデータ
AIを活用した記述、分類、ディスカバリー最適化
バックログは現実に存在します。 専門知識は皆様がお持ちです。しかし、それを支える仕組みが欠けています。
バックログは増え続け、それを解消する時間は減り続けています。AIは皆さんの目録作業の専門性に取って代わるものではありません。定型的な抽出や下書きをAIが担うことで、皆さんの判断を分類の決定、典拠コントロール、品質保証といった本当に重要な場面に集中させられるのです。ENRICH Protocolは、MARC21、Dublin Core、RDA、schema.orgに対応した6ステップのAIワークフローを提供し、すぐにコピーして使える40以上のプロンプトと90日間の導入計画を備えています。標準を熟知し、それをより速く、より持続可能な形で適用する方法を求める目録担当者のために、AIエンジニアリング企業が作りました。
ティア
Tier 3 · Job Skills
カテゴリ
Research & Media
形式
Guide
更新
Q4 2026
他のエディション
GlobalGlobal — Japanese
デジタル版
US$58
本書の中身
- 40点以上のコピーレディ・プロンプト：書誌レコード作成、主題分析、典拠コントロール、バッチ処理、検索手段最適化まで、即時利用可能なプロンプトを収録
- ENRICH Protocol：AIが得意な領域と、専門職としての判断が不可欠な領域を明確に区別した、六段階の目録作業フロー
- Five-Point Metadata QA Framework：AI生成レコード向けの構造化チェックリスト。体系的な誤りを、カタログ公開前に確実に検出します
- バックログ解消のための四つのバッチ作業アーキタイプ：最低限レベル、前RDA時代、主題情報が乏しい資料など、大規模なバックログを効率的に処理するための実践的パターン
- 90日間の導入計画：Workflow Redesign Templateと、経営層向けの事業根拠（ビジネスケース）テンプレートを同封
対象読者
学術、公共、国立、専門図書館で働く目録担当者やテクニカルサービス部門のスタッフ（専門職・準専門職を問わず）、メタデータ担当の司書・専門家、デジタルプロジェクト担当司書。
その他の対象：検索手段やアーカイブズ記述を管理するアーキビストや記録管理者、出版・メディア・企業のデジタルアセット管理者、図書館情報学の学生やキャリア初期の情報専門職、DSpace、ArchivesSpace、Omekaを扱うリポジトリ管理者。
身につくこと
- AIツールを活用して、MARC21、Dublin Core、RDA、schema.org形式の書誌レコードを作成・強化する。
- AIを活用して、分類番号（デューイ分類、LCC）と件名標目（LCSH、MeSH）を、専門職水準の正確性と規則への準拠をもって付与する。
- AIを活用して典拠コントロールとリンクトデータによる拡充を実施し、レコードをVIAF、LCNAF、Wikidataに結びつける。
- 品質基準を損なうことなく、旧記録のメタデータを大規模に強化するバッチ処理ワークフローを設計する。
- 構造化された品質保証基準を用いて、AIが生成したメタデータの完全性、正確性、標準への準拠を評価する。
本書の内容
- スキルチェック
- 目録作業は、AIを活用する準備ができていますか？
- 第1章
- 現在の目録作業とメタデータにおけるAIの活用
- 第2章
- AI時代のメタデータ基礎
- 第3章
- AIを活用した記述的目録作業
- 第4章
- AIを活用した分類と主題分析
- 第5章
- AIを活用した典拠コントロールとリンクトデータ
- 第6章
- AIを活用したメタデータ品質保証
- 第7章
- 旧記録の強化と遡及的変換
- 第8章
- デジタルコレクション、リポジトリ、アーカイブ
- 第9章
- 発見可能性のためのメタデータ：相互運用性とウェブ
- 第10章
- AIを活用した目録作業の実践的構築
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
AIエンジニアリング企業が、標準を熟知する目録担当者に向けて開発した実践ツールです——より速く、より持続可能に、標準を大規模に適用するための支援を提供します。