「2030デジタル・ライブラリー」推進に関する検討会（第13回）議事録

【〇竹内主査】
　それでは時間となりましたので、ただいまより、第13回「2030デジタル・ライブラリー」推進に関する検討会を開催いたします。
　本日は、現地参加とオンライン出席でのハイブリッドでの開催としております。報道関係者も含め、傍聴者の方にはオンラインで参加いただいております。
　また、本日の議題のうち、後半の一部議題は、「2030デジタル・ライブラリー」推進に関する検討会の議事運営等についての第4条第1号に基づき、非公開で実施する予定です。
　それでは、事務局より、本日の委員の出席状況、配付資料の確認と、ハイブリッド開催に当たっての注意事項の説明をお願いします。

【麻沼参事官補佐】
　事務局でございます。本日の出席状況につきましては、9名全員御出席をいただいております。そのうち、小山委員と西岡委員はオンラインより御参加いただいているところでございます。小山委員におかれましては、17時30分頃に退出されると聞いております。また、本日、松林学術調査官にも現地より御参加いただいております。
　続きまして、資料確認でございますが、議事次第の配布資料一覧に記載のとおりでございます。もし不備等ございましたら事務局に御連絡をお願いいたします。
　オンラインで御参加の委員の皆様への注意事項でございます。通信の安定のため、発言時を除き常時ミュート、ビデオはオンにしていただくようにお願いいたします。また、発言する場合は手のアイコンまたは挙手をクリックして御連絡をお願いいたします。指名された先生は御自身でミュート解除の操作をしていただきまして、発言の際には最初にお名前をおっしゃっていただき、ゆっくり、はっきり御発言をお願いいたします。また、御発言の後は先生御自身で手のアイコンを非表示、ミュートに戻していただくようにお願いいたします。トラブル発生時はお電話にて事務局に御連絡をお願いいたします。
　事務局からは以上でございます。

【〇竹内主査】
　ありがとうございました。では、続きまして、事務局より本日の傍聴登録について報告をお願いいたします。

【麻沼参事官補佐】
　事務局でございます。本日の傍聴登録は、報道関係者の方も含めまして120名の御登録をいただいている状況でございます。
　以上でございます。

【〇竹内主査】
　ありがとうございました。それでは、審議に入りたいと思います。
　前回、前々回同様に、大学図書館におけるAIへの対応に係る検討を行うため、今回は大学図書館の実務責任者かつ現場をよく知る立場である、東京大学の大山委員と京都大学の杉田委員のお二人に御発表いただきたいと思っております。
　それでは、大山委員、杉田委員の順番で、大学図書館のサービス業務・管理運営業務へのAIの利活用、そして、AI時代における大学図書館職員の観点で、現場視点での、AIが大学図書館業務に与える影響等についてのお考え、また、話題提供をしていただきたいと思います。
　なお、それぞれ御発表いただいた後に意見交換の時間を設けさせていただき、最後に御発表いただいた内容や意見交換を踏まえた全体討議を行いたいと考えております。
　それでは、大山委員よろしくお願いいたします。

【大山委員】
　東京大学附属図書館の大山でございます。本日こういった報告の機会をいただきまして、感謝申し上げます。
　私のほうからは、今、竹内主査から御説明がありましたとおり、大学図書館におけるAIへの対応ということで、現場の立場からの報告ということなのですけれども、内容としては、あまり個別具体的な、どの業務のどういったものというようなあまり細かい話にはならなくて、もうちょっと大ぐくりな部分でのお話をさせていただければと思っております。
　今回のテーマは、前回のこの委員会での資料にまとめていただいたAIへの対応の観点、ここでは観点が4つ示されているのですけれども、私のほうからは特に（2）大学図書館のサービス業務・管理運営業務へのAI利活用というところと、（4）AI時代における大学図書館職員という部分についてお話をさせていただければと思います。
　AIについてはかなり皆さん感じられているとおり展開が非常に急で、なかなか全体像を我々としても把握できていなくて、どういった方向でやればいいのかなと常に悩んでいるところなのですけれども、そういった中で、政策的な動きなどもありまして、また、それに基づいて各大学でも具体的な対応を取ってきたところです。
　例えば2023年5月、文部科学省から大学・高専における生成AIの教学面の取扱いについてということで、生成AIに関して利活用が想定される場面例や留意すべき観点等についてまとめて、学生や教職員に向けて適切に指針等を示す対応を行うことを促されました。そういったことを受けて、各大学ではガイドラインを策定しているという流れがありまして、こちらの資料にありますとおり、東京大学においても、ここに挙げてあるとおり、ガイドラインですとかメッセージを策定するとともに、また、ちょっと下のほうにありますけれども、全学構成員向けの生成AIサービスということで、いろいろな機能を順次構成員向けに提供しています。実際に働いている身としても、それらはかなり使われていると感じているところです。
　環境がどんどん整備されていく中なのですけれども、学生や研究者は、もうどういうふうに使うかと、いろいろ問題点はあるとは思うのですけれども、学習・研究に必要なツールとしてもう既に必要なものとしてAIを使っていて、急速にその重要性は増していて、当然使うものとして、非常に取扱いにすごい勢いで習熟して、不可欠なものになっているのだなと感じています。こちらにあるAI for Scienceでも触れられていましたけれども、生成AIが研究サイクルの各段階に非常に深く関与していて、研究のプロセス自体もどんどん影響されていく可能性があり、そういった研究や学習の仕方が変わっていく中で、大学図書館の役割や機能にも大きくそれらが影響を与えていくのではないかと思っています。
　なかなか確実なことが言えないのですけれども、少なくとも大学図書館の現場、我々よりも主たる利用者である学生さんですとか研究者のほうが、具体的にもう動き始めているのだなというのは感じているところで、そういった利用者の学習や研究における行動様式の変容といったところに図書館は気を配って対応していく必要があると強く感じています。
　それらは大学全体として、特に教育研究への対応、図書館現場だけで考えるというよりは大学全体として変わっていくので、我々としては図書館におけるサービス提供にとどまらずに、大学全体の方向性の中で考えていくべきかなと考えています。
　そういった中でどんなことが考えられるかということで、これは観点で先ほどまとめていただいた、（2）のサービス業務・管理運営業務へのAI利活用というところで、幾つか思いつくものを挙げてみたところです。
　サービス面についてはもう既にいろいろ議論されているところですが、レファレンスですとか、リテラシー教育、文献検索、また多言語への対応なども非常に効果がある部分かと思っています。管理系については目録や受入れ業務、また、図書館の典型的な館内管理といったところも非常に効果があるというところと、さらに言えば、いろいろなデータを我々は持ってはいますけれども、それらをAIの活用により分析することによって、図書館の運営に大きなメリットが得られると感じているところです。
　既存業務について言えば、合理化・効率化というところが非常に効果を得られるということ、また、機能強化・拡大という両面から非常に効果が期待できるなと感じているところです。こういったところは我々、大学全体ではありますけれども、人的資源がどんどん減少している中で、そういった大学の状況において非常に歓迎できることかなと思っています。ただ、一方でAI化がどんどん進んでいく中でも、図書館職員としてできることは当然残るところで、その辺りは当然生身の人間としてのやり取り、または図書館という場を生かしたサービス提供、ここをまた深く考えていく必要があるかなと思っています。
　さらに既存の業務だけではなくて、AI利用によっていろいろな形で利用者が直接コンテンツに触れるようになってきているというところで、今まで図書館で持っているものを職員が介在させたり、いろいろな機能をつけて利用者に提供していたのですが、もっと直接、研究や学習・教育にそういったコンテンツの利用ができるのではないかと考えています。図書館を介してやるだけではなくて、直接図書館から研究者と接している部分にも関与していって、新たな機能を開拓していく必要があるかと思っています。
　そういった中で、なぜ図書館がやるかといえば、やはりいろいろな情報が増えていく中でも、図書館が持っている精度の高いコンテンツは非常に今後も役に立っていくものだと思っておりますし、そういった情報やコンテンツを管理、所有していると言ってもいいかもしれないですけども、そういった立場の者の責務であると考えています。
　いろいろやっていくことが考えられるのですけども、視点を変えると、様々なレベルでそれはやっていく必要があるのかなと思っています。大上段に構えたものを待っているだけではなくて、現場レベルで身の回りのできるところからやっていく、そういったところから、また、さらには大きな組織としての方策的な部分まで各レベルでやっていく必要があるかなと感じています。
　検討の事例ということで御紹介したいのは、皆さんどこの大学でもこういった形で使っていらっしゃるとは思うのですけれども、東大図書館で目録の担当者はこんなことをやっていますよという事例になります。
　1ポツ目、2ポツ目は、それぞれ目録を取るに当たって、ちょっとこれは確認する必要があるなというところで、今までだったら調べて、非常に時間をかけて対応していたものなのですけれども、AIを使うことによってざっくりした答えはこれで得られるということで、かなりの省力化ができていると思われます。3ポツ目、目に触れることの少ない難解な文字など、実際の事例ではアラビア文字とかベンガル文字とかを使ったようなのですが、そういった文字をカメラで入力することで、文字起こしを行うとともに翻訳までやってしまうということで、こういったところも非常に省力化になっているとともに、今までであれば結構その辺の知識をもって、習熟した人でなければできなかった部分が割と初心者的な職員でも対応できるというふうになっていると思います。これはそのまま最終的な答えにするのは危険だとは思うのですが、ある程度下準備としてこういうことが使われるということと、あと、こういうふうにやっているよというのは、それぞれの担当者間でもいろいろ共有していますので、そういった事例の中から、もう少しこれを個人レベルから担当業務の中で広めていって、ある程度標準化したものに広げていく、そういった期待もできるかなと思っています。
　今御紹介したのは現場レベルのところなのですけれども、一方で、もうちょっと大きなレベルとしては、この委員会では小山先生が御担当されていますけれども、「これからの学術情報システム構築検討委員会」等でAIを活用した次世代検索サービスに関する情報交換ですとか、メタデータ多様化に対応できる人材育成の検討などを行っていると伺っています。また、我々が所属している国立大学図書館協会では、資料委員会やシステム委員会でAIに関する情報の収集や提供、また、勉強会やセミナーといった企画を行っていて、そういったいろいろな積み重ねを現在実施・検討しておりますけれども、次の国立大学図書館協会のビジョン中にも反映させて、何かしらそういった対応の指針のようなものを目指せればなと思っています。そういった図書館の関係の中の動きだけではなくて、図書館の外、学内の全体的な方針とか他部署との連携ですとか、また、外部で言えば、NIIですとか業者によるシステム開発なども期待できますので、図書館現場としても、そういったところにも積極的に関与して、協力の上でよりよいものの実現に貢献できればと考えています。こういったいろいろなレベルでの取組が、今、我々が検討しているデジタル・ライブラリー、その姿に影響していって、どういう形になるのかというところに影響が及ぶのかなと思っているところです。
　次はデジタル・ライブラリー関係の大学の取組として、東京大学で行っているデジタル図書館構想、こちらの御紹介になります。これは東京大学で行っていることですので、デジタル・ライブラリーはこうあるべきというものではなくて、一つの例としてお聞きいただければと思います。
　東京大学では昨年度、デジタル図書館構想（フレームワーク）というものを作りました。東大には30くらい図書館・室があるのですけれども、さらにその30の中で3つの大きなキャンパスに拠点図書館を置いて、それらをつなげて図書館機能を展開しているということなのですが、その現在ある図書館機能に加えて、さらにデジタル空間に、3拠点にプラスする形で4つ目の拠点を作ろうという構想になっています。そういったデジタル空間に図書館機能を持たせることで、時間や場所の制約を受けずにサービスを展開するということですとか、今までは各学部や研究所等にそれぞれ専用の図書館・室があったのですけれども、これから多分学部等の再編なども進むと思うのですが、そういった中で新たに再編されたり、新設されたところに必ずしも図書館・図書室が作られるわけではないかなと思っています。そういったところへの対応のためにも、こういった新たな4つ目の拠点となる図書館が必要かと考えて、今構想を進めているところです。
　そういった中で、これはユーザーに何を提供するかという視点から表したもので、上のところに「調べる」、「聞く」、「交わる」とかいろいろな機能がついているのですけれども、そういったデジタル空間上の機能で提供していく、単に提供するだけではなくて、イメージしているのは研究分野ですとか個人、あと、組織、その方の属性、学生ですとか研究者、また、さらには個人の思考なども踏まえてカスタマイズできるような空間、さらにそれらの個人の空間が交流できることをイメージしています。そういった機能を展開するのにAIが非常に役に立つというか、必須なものだと捉えています。
　このデジタル図書館構想自体は単にデジタル空間にあるだけでなく、この図の下のところにあるとおり、既存の実際の図書館と持っているコンテンツ、さらには学外のコンテンツなども加えて、それをベースに展開していこうというものなのですけれども、そのコンテンツについても、学外のコンテンツ、国会図書館との連携とか、いろいろな外部機関との連携というのがあるかと思うのですが、また、コンテンツ収集のところにもAIがかなり深く関われば効果的になるということで、コンテンツの収集のところから提供のところまで非常にAIが関与するのかなと考えています。
　次、これはちょっと参考程度なのですけれども、今年度はこのデジタル図書館構想に関連して、学生さんを対象にワークショップとコンペティションを行いました。ワークショップのほうはいくつかのグループをつくって討論してもらったりしたのですが、コンペのほうはいろいろなアイデアを出してもらうとともに、プログラムを作ってもらったりとか、実際こういったことができるんだというものを募集しました。実際に全体で35件くらいあって、学部等も幅広いところで、かなり学生さんたちは興味を持っているのだなと感じたところです。
　そういった中で、学生さんたちはどういった図書館をイメージしているのかというところで、デジタル空間の中でもコミュニティーの形成という部分を重視しているのを強く感じました。実際にAIを使って情報は得られるのだけれども、それだけではなくて、人と人とのつながり的なところ、実際に会わなくてもいいんだと思うのですけれども、そういったところをイメージしているなと思いました。
　あとは、こういったことを進めていくに当たって、対応するタスクフォースをつくっているのですが、それは図書館員だけではなくて、学内のいろいろな分野の研究者に入ってもらっています。当然AIの研究に強い方ですとか、情報系の方もいたりとか、デジタルヒューマニティーとか、人文系の方にも入ってもらっているのですが、実際にこうやって進めてきて、大学というのは多様な人材がたくさんいて、うまく協働できれば非常に心強い、我々としても、そこをうまくつなげていく必要があるのかなと感じた次第です。
　そういった状況を踏まえて、課題の（4）AI時代における大学図書館職員についてということで、1点目にスキルを挙げました。当然AIリテラシーは必要になるかと思うのですけれども、我々、図書館職員は研究者や専門家ではありませんので、常に図書館業務へどうやってそれを生かせるかという視点で捉えていければいいかなと思っています。さらに付随してシステムやデータ管理、またはいろいろな情報を扱う幅も広がりますので、倫理観やガバナンスまで深く対応していく必要があるのかなと思っています。
　あと、人ができることとして最初にも申し上げましたけれども、人の支援というのはやはり必要で、そこは残る、特に専門的な分野についてきめ細かい対応を人ができるのは重要かと思っていますので、我々、大学図書館界の長年の課題であります、サブジェクト・ライブラリアン的なことを展開する一つのいい機会でもあるのかなというふうにも捉えています。
　そういった中で、あとは職員の位置付けの多様化、こういった形でいろいろ新しく望まれてくることもありますが、現状の図書館の職員の体制の中でなかなかそれをカバーしていくのは難しいと思っています。常勤職員もどんどん減っていく中で、非常勤職員の役割ももっと専門性や権限の移譲なども必要になるのかなということですとか、図書館職員という枠にとらわれずに、ほかの部署の方ですとか、特任でスポットでいろいろなところに入ってもらうことも必要かなと思っています。さらに言えば、いろいろ人事制度などにもそういったことが反映していくと動きやすいかなと考えています。
　また、図書館職員だけではなくて、図書館自体の機能もどんどん変わっていくと思います。今まで割と図書館はやることがきっちりしていて、学内的にも図書館はこれをやるのだというのは認められて、専門性を維持してきたところはあるのですけれども、だんだん情報の境目がなくなってくると、当然それは提供するサービスの境目もなくなってくるということで、境界が揺らいでくるかなと思っています。そういった揺らぎが組織体制にもいろいろ影響していく中で、今まで図書館の中で既存の部署、これらは合理化・効率化によってコンパクトになっていくとは思うのですけれども、新たな機能に対応していく体制、それは図書館という今ある組織的な塊である必要は全くないと思うのですけれども、学内関連部署等とも連携をしながら、ある意味ちょっと自分たちから解体していく形になるかもしれないのですけれども、そこは実際に我々のほうから伝えていかなければ誰もそこは考えてくれない部分ですので、そこは積極的に各方面に訴えかけていく必要があるのかなと感じている次第です。
　すみません、雑駁になりましたけれども、私からの御報告になります。

【〇竹内主査】
　ありがとうございました。
　ただいまの大山委員の御発表に対しまして、御意見、御質問があれば挙手にてお願いいたします。
　なお、時間の都合もございますので、ここでの質疑は数分程度でとどめさせていただきたいと思います。後ほど全体討議の時に時間を設けますので、そちらでお願いするということもございます。事実の確認といったことは質問していただくほうがいいかなと思うのですが、いかがでしょうか。

【林委員】
　よろしいでしょうか。

【〇竹内主査】
　では、林委員、どうぞ。

【林委員】
　8ページ目の「図書館をデザインせよ！Next Library Challenge」ってこれは面白いなと思っています。10月6日に提出期限ということなので、ある程度その後の何件応募があって、どういうふうになって、そもそもどういうふうに審査したんだろうとか、ごめんなさい、募集要項とかを本当は読むべきなのですけど、すごく気になっていたので、簡潔にその後と、そもそもどういうデザインなのかを教えてください。

【大山委員】
　アイデア部門は純粋にこういった図書館になるといいなということだったのですけれども。

【林委員】
　条件設定は図書館のリソースを使うとか、そういうものなのですか。

【大山委員】
　特に細かい設定はしていなくて、大学図書館を使っている学生の立場から、こういった図書館が考えられるのではないかと。

【林委員】
　かなりフリーハンドで聞いていると。

【大山委員】
　そうですね、かなり幅広で、現状の図書館に沿ったものもありましたし、もうちょっと図書館の外のいろいろな研究とか、学習のコミュニティーをつくっていくみたいな、そういったものもありました。かなり幅広で面白いものが出たのですけれども、我々の課題としては、それを形にしていくというところなのですが、権利関係なども整理しなければいけないので、なかなか言いづらいこともあるのですが、これから来年のプロトタイプに向けてそれを活用していければと。

【林委員】
　もう結果発表もされているのですか。

【大山委員】
　実は今日、今、報告会をやっていて。

【林委員】
　そうなのですね。なるほど、分かりました。ありがとうございます。

【〇竹内主査】
　ありがとうございます。
　ほか、いかがでしょうか。では、石田委員、どうぞ。

【石田委員】
　石田です。5ページで業務へのAI利用を御紹介いただいたのですけれども、多分正確なことは分からないかと思うのですけれども、AIを利用することで時間の短縮になるという話と、それから、業務の質が良くなるというか、良い情報が得られることがあるのかなと思うのですけれども、現状どちらの意味合いが強いかというのを、もしお分かりでしたら教えていただきたいなと思ってお聞きします。

【大山委員】
　恐らく両方ともこの担当者たちは意識しているんだと思うのですけれども、むしろ、それを意識しつつも、目の前にあるちょっとこれはどうしようかということに対して使い始めているのだなと思っています。それを共有することによって、これからそれは広げていけるという、どちらに重きを置くかというのは、また学内的な図書館としての位置付けはあると思うのですが、今はちょっと気になったところから手をつけているという感じです。

【石田委員】
　分かりました。ありがとうございます。

【〇竹内主査】
　ほか、いかがでしょうか。では、日向委員、どうぞ。

【日向委員】
　3ページの東京大学のAIに関するガイドラインなのですが、これは改訂の予定とか、あと、これは大学全体なのですけど、例えば学部ごととかのガイドラインというのは存在するのでしょうか。

【大山委員】
　すみません、ちょっとそこは把握できていないのですけれども、改訂は当然視野に入れているのだと思います。状況はどんどん変わっていますので、それは変わっていくのと、恐らく学部ごとにもあるのかもしれないのですが、こういった形でちょっと簡単に目に触れるところには見つからなかったなと。

【日向委員】
　分かりました。ありがとうございました。

【〇竹内主査】
　ありがとうございました。
　そろそろ時間でございますので、大山委員の発表と質疑は以上とさせていただいて、続きまして、杉田委員より御発表お願いしたいと思います。よろしくお願いいたします。

【杉田委員】
　よろしくお願いします。
　大山さんと同じ名前ですけれども、大学図書館におけるAIへの対応ということで、大山さんのお話の中にもありましたけれども、今回いただいたお題が、実務を預かっておられる立場で以下を中心に、ということで、大学図書館サービス業務・管理運営業務へのAI利活用、それから、AI時代における大学図書館職員ということで、大山さんの丁寧な御説明と違って、ちょっと乱暴なお話になってしまうかもしれません。
　まず、昨今の情勢について一図書館職員としてどう感じているかということをお話しした上で、さっきの2つのお題に入りたいと思います。
　この間、1月にSPARC Japanセミナーというところで、これは図書館というテーマではないのですけど、学術コミュニケーションの昨今というテーマでお話をした機会があって、そのときのスライドですけれども、このときは昔、学問の始原状態から現在までどのように動いてきているかというお話をしたものです。このときは学術コミュニケーション全体の私の印象をお話ししたのですけれども、今日は同じ話なのですけど、図書館にぐっと寄せてお話をしたいと思います。
　一番左下にラファエロの絵があります。「アテナイの学堂」という絵です。この時代というのは、ギリシャのある町の学堂に賢人が集まっていれば、それで科学の総体が進化していると、これが学問の理想郷ではないかと感じております。直接問答を交わして、それで科学全体が進んでいくと。ただ、ギリシャだけではなくて世界はどんどん拡大していくので、遠くの人とコミュニケーションをしなくてはいけない必要性が生まれたと。隣町の学者、隣の県の学者、よその国の学者ということで、遠隔のコミュニケーションがどんどん発達していくと。世界中にいろんな知識・情報が生まれていきます。それがたくさん分散して、たくさん存在するので、情報のパッケージングをしてやり取りするということになっています。
　物を書いて遠くに届けると、そこには出版流通というのがあり、受け手の代表として図書館というのもあったと、そこで図書や論文が行き交うと。印刷術が発明されてこのかた、これがどんどん発展してきて、あまりに大量の情報があるので、我々はそれを整理しなくてはいけないということで、単館の目録、総合目録、レファレンス業務、代行検索、情報リテラシーといろいろな仕事を図書館は担うようになってきました。いろいろな機能を図書館が持つようになったのと同時に、あまりに大量で複雑な情報があるので、それを的確に探し出すために、ちょっと独特なノウハウが発達してきた。例えばこれは何かのデータベースを検索式の例ですけれども、すごく難しい記号を使ったりしないと、世界のどこにどんな情報があるというのが分からないので、そういう職人技術がどんどん発達して、我々はそれを使っているというのが数年前までの状況かなと思います。
　AIなのですけれども、今、我々が直面しているのは、世界中の知識に自然言語でアクセスできる時代がやってきたというところにいる。これはすなわち、我々が発達させてきたいろいろな職人的なノウハウ、従来型機能を引退させられる時が来たのではないかと自分は感じております。
　では、何をどうしていくかということで、前回までの議論でもありましたけれども、現在目の前の課題としてハルシネーションとかのプロンプトの作り方、あと、利用者側へのリテラシー教育的な話題がよく聞かれるのですけれども、こういう問題が乗り越えられつつあると前回伺いましたし、数年でこんなのは問題なくなるだろうと思います。
　この会議は、「2030デジタル・ライブラリー」推進に関する検討会ということで、我々が想定するのは今年どうするか、来年どうするかではなくて、2030のときにどういう世界が来ていて、我々はそこで何を果たすのかということをあらかじめ考えておきましょうという検討会だなという前提で、以降、乱暴にお話をしますけれども、2030、あるいは、今のいわゆる生成AIではなくて、もっと賢い人工知能ができる、それを想定したほうがいいのかもしれない。利用者教育的な文脈でのリテラシー云々というのは、私は大学、あるいは大学図書館の仕事ではないだろうと思います。18歳になるまでAIとの付き合い方が分からないようでは日本はおしまいだなと思っております。ということでそれは飛ばして、かなり賢いAIが出来てくるのを前提として、今年、来年じゃなくて数年後ですけれども、大学図書館の仕事、それから図書館職員はどうなっていくのかなということを次のページから書きました。
　まず図書館のサービス業務・管理運営業務へのAI利活用ですけれども、これは業務全域において効率化・高度化が進むことになるだろうと思います。ただし、ここに図書館、大学図書館独特なものはなくて、世の中のあらゆるビジネスの場面で、AIによって効率化・高度化がなされていく、それと全く同じことと思います。それから、サービスですけれども、今やっていることがよりデジタルシフトが進むことはあるかもしれませんけれども、新たなサービスは生まれないと考えます。AIを活用してより高度なレファレンスができるのではないかということを我々は思いつくのですけれども、多分ユーザーは直接AIを使うので、我々が人のふんどしで相撲を取るような場面はないのではないかなと思っています。むしろ、我々は先ほど言ったように、従来型の目録、参考調査、情報リテラシー業務、こういったものをいつ廃止していくかということを本気で考えなくてはいけないのではないかなと考えています。
　これだけだとあまりなので、数年後の図書館業務、数年後までかからないのではないかなと思いますけれども、どんな感じかなというのをちょっと考えてみましたので、すいません、音声が流れます。音声をよろしくお願いします。

（音声再生）

【杉田委員】
　1分半ぐらいの音声でした。目録の登録、何分かふだんかけていますけども、このぐらいでできるのではないかなと思って、同僚に聞いてもらったら、こんな会話するのは邪魔くさいので、もっといいね、いいねでとんとん進んでほしいとか、こんなの全自動できるのではないのというふうに言われました。
　作りながら思ったのは、このオペレーションというのは、我々、大学図書館職員じゃなくて、図書を販売する書店でもできるオペレーションなのではないかなということも一つには思います。これは、技術的にはそんなに難所はないのではないかなと思うので、すぐにできちゃうのではないかな、こういう世界が来るのではないかなと思って。なので、我々、今やっている業務を本当にどうしていくのというのを考えなきゃいけないところに来ているのではないかなというふうに思っております。
　じゃ、その我々なのですけども、次のスライドをお願いします。
　AI時代における職員、AI時代の業務というところにも行ったのですけども、特に大学図書館だからどうのこうのということはないだろうと。ただ、我々、情報を取り扱う仕事でもありますので、それは民間のトップ企業の社員と同等以上のAI活用スキルが必要だろうと。情報収集・抽出・分析から、あれこれ、あれこれ、意思決定まで、もう全面的にAIを活用できるスキルが必要である。
　スキルもそうなのですけども、マインドとして、AIが何を変え得るかを本当に先入観抜きで考え尽くすような客観性を持って当たらないといけないだろうと思います。職域の保全を前提としない、ダメージコントロールを指向しない。AIに仕事を取られるのではなくて、AIにどんどん仕事を渡していこうというマインドが必要なのではないかなと思います。
　特に、つい、どうすればAIを用いてメタデータ整備を効率化できるかみたいな考え方をしちゃうんだけども、そうじゃなくて、メタデータを作らず持たずに済ませられないかと。デジタルトランスフォーメーションという言葉がはやっていますけども、デジタルよりもトランスフォームを本気で考えたほうがいいだろうと。
　どうトランスフォームとしようというところで、最後のスライドですけども、大学図書館というところをちょっと薄くしました。図書館というより大学職員としてなのかもしれないけども、お題の中で、AIの急速な浸透に伴い、新たに期待される業務は何か。前回の会議の結びで竹内先生がおっしゃっていた話と全く同じになってしまうのですけども、世界の知識に自然言語でアクセスできる時代が来たと。大学というのは知を消費する場ではなくて生産する場であるので、世界の知をより豊かにしていくことが、もともと大学の仕事である。もちろんそれが図書館の仕事であるということで、研究生活から生まれる知識、表出され固定されるもの云々、これは本や雑誌だけではなくという意味ですけども、人類の知に組み込み、豊かにしていく方向の活動というのにリソースをどんどん振り向けていかねばならないだろうというふうに考えます。
　AIという文脈ではないのですけども、我々、もう一つのトレンドとして、リサーチデータマネジメントとか、研究データ共有、公開というような話もあるのは、つまり本や雑誌にならない生み出されたばかりの世界で共有していこうということで、ひょっとしたら根っこは同じなのかもしれないけど、そっちの流れにも平仄の合うことではないかなというふうに思いました。
　最後に括弧して書いたのは、過去に生み出され蓄積された知の再生。これは電子化されてない蔵書も電子化したほうがいいよねという定義の話です。
　最後の絵が、アテナイの学堂にまた戻って、直接問答を交わすように実験の結果も、お互いの考えもリアルタイムで交わせる世界を目指していきたいなということで、以上、私の御報告を終わります。

【〇竹内主査】
　ありがとうございました。
　それでは、ただいまの杉田委員の御発表に対する御質問、御意見ありましたらお願いしたいと思います。先ほどと同様で、深い議論というよりも、まず事実関係の確認ということができればと思います。こちらも数分ということにさせていただきますが、いかがでしょうか。どなたかいらっしゃいますか。どうぞ、お願いします。

【松原委員】
　ちょっとお答えしにくい質問なのかもしれません。今日、図書館の現場というお立場でお話しいただいて、新たに何をするのかということと同じぐらい、何をしないのかということが大事だということ、これは非常に重要なメッセージかなというふうに思ったのですけども、現在の大学図書館業務で、現時点じゃなくても2年、3年後ぐらいでいいのですけど、AIがいろいろ使えるとなったときに、今やっている業務のうち、完全かどうかは別として自動化できる業務、あるいはもうやらなくても済む業務というのはどれくらいでしょうか。それが全体の数％なのか、もっとかなり多いのか。肌感覚でどのぐらいなのでしょうか。

【杉田委員】
　現場感覚というお話ですけど、私、かなり現場を離れてしまっていて、本当に現場でお仕事をしている職員の皆さんと多分感覚は違うし、異論もたくさんあると思いますけども、半分以上は何かに置き換わるか、失われるかするぐらいの勢いで考えないといけないだろうなというふうに思います。

【松原委員】
　ありがとうございます。

【〇竹内主査】
　ほかにいかがでしょうか。よろしいですか。
　先ほどの大山委員の御発表と比べるとかなり対照的な内容だったので、非常に後ほどの議論が楽しみというふうにも言えるわけでございますが、そこに至る前に、本日ほかにも準備いただいている資料もございますので、それについても少し説明をいただきたいと思います。
　資料3を御覧いただければと思います。この資料に関しまして、事務局から説明をお願いしたいと思います。よろしくお願いいたします。

【土井室長】
では、資料3を御覧いただければと思います。こちら、フォーマットとしては、前回までの会議でもお示しをさせていただきましたAIへの対応に係る検討についてということで、主な観点例が幾つか書いている中に、前回、前々回の議論、あるいは外部有識者の先生方からの話題提供を含めた意見等々、各観点例に沿って事務局的にまとめさせていただいたものでございます。
　まず主な観点例の丸、ここの（1）AI時代における大学図書館の1番、AI時代における大学図書館の役割とは何かといった観点に関しましては、これまでの意見としては、やはり最先端のAIを含めたデジタルサービスの提供窓口としての機能も有するべきであると。また、一方で場としての価値も残るのではないかということですとか、あとは信頼できる情報源となっているというところが一番のキーであると。また、図書館の価値を何らかの形で見える化し、示せる指標があることが重要であるといったことですとか、良質なコンテンツのホルダーとしての役割を強化する必要があるというような御意見をいただいたというふうに思っております。
　また、2番目につきましては、学生等が図書館に抱く期待を把握して、それをサポートしていくこと、または研究プロセス変革への即応といった機能が果たしていくことが求められるのではないか。また、学習者に最適な学びを支援する役割、あるいはAIが取り込んでないデータ、ここにしかないデータ、あるいは新しくデータを生み出すシステムといったことにも図書館がコミットしていくということも非常に重要なアクションになるのではないかという御意見をいただいております。
　また、AIの利用が大学図書館間の連携にどのように寄与するかという観点からは、目録業務のAI化ですとかコンテンツ提供、デジタル化・メタデータの整備といったものが相互補完的な連携の可能性としてあるのではないか。
　また、図書館が築いてきた非常に広範な人的ネットワークといったところも、今後大きな力を発揮するのではないかと。
　次のページに行きまして、デジタル・ライブラリー像を修正すべき点とかはあるかというような観点につきましては、全ての大学図書館で同じ書籍を作るもののほうがいいのか、それとも多様なデジタル・ライブラリーが並列したほうがいいのかというような御意見をいただいております。
　（2）大学図書館のサービス業務・管理運営業務へのAI利活用につきまして、まず1つ目の観点につきましては、企画の立案ですとかキャプション、イラストの作成、レファレンスサービスや目録業務のAI化、また、AIそのものの貸出しやサービスの提供というものもあるのではないかと。
　2番目の観点につきましては、これは逆にAIの利活用になじまないような業務があるかといったことにつきましては、著作権等の制度や制約に対しての対応というものがあるのではないかということですとか、利用者との対話的・教育的な支援、または専門的判断を伴う質的評価といったところはAIに全面委任はしにくく、人の介在が重要であろうというような御意見をいただいております。
　（3）AIに対する大学図書館の貢献という点では、まず1つ目に関しては、所蔵図書の内容がデジタルコンテンツ化できているとすれば、それを使って信頼のおけるエビデンスが根拠となった生成AIができるのではないかということですとか、大学や学術分野ごとの共通性のあるコレクションポリシーと、それらを基にしたコレクション構築、また、AIに与えるテキストや言葉に対する印象や感受性についての教育、育成という観点もあるのではないか。また、高品質な日本語・多言語コンテンツや構造化メタデータが、学習データとして基盤モデルの品質向上に寄与が可能である。
　2つ目の観点については、AIリテラシー教育において、体系化したカリキュラムや育成の仕組みにどのような要素を組み込むかということが重要であろうということですとか、次ページに行きますと、大学図書館に対する期待は学内でもあるので、AIリテラシー教育へのコミットは重要であろうということと、大学図書館員と教職員・学生との協働による利用支援・教育コンテンツの提供も重要であるというような御意見をいただいております。
　また、（4）AI時代における大学図書館職員という観点からは、まず1つ目につきましては、大学は新しい知識が生み出されている場であり、集めなければならないものがたくさん生み出されている。それらを使えるようにしていくということが大きな仕事になっていくのではないか。また、サービス実装と利用者支援の両面をつなぐインタープリター的役割が必要になってくるのではないかという御意見、また、2つ目につきましては、健全な知を守るスキル、あとはAIの基本理解、領域別の学修・研究プロセス理解、また、メタデータやデジタル化技術の知見や仕組みを利用者に説明できる能力が必要なのではないかという御意見。
　また、3点目につきましては、多言語目録管理や資料のテキスト化・構造化、または研究データの整備・公開支援を通じて研究データマネジメントに貢献できるのではないか。また、人的ネットワークといったものも非常に大きな力を発揮するという御意見をいただいています。
　その他、AIの急速な浸透に伴って新たに期待される業務としては、AIを組み込んだサービスの設計・運用、また、外部AIとの連携管理、利用者への継続的な説明・教育ということが重要であるというような御意見をいただいたところでございます。
　これからの討議の御参考になれば幸いでございます。説明は以上でございます。

【〇竹内主査】
　ありがとうございました。今御説明いただいたことが、これまでの様々な御報告のまとめということです。本日、大山委員、杉田委員からの御発表も踏まえまして、これからの大学図書館におけるAIの対応について議論していきたいと思っております。
　この議論をどういう方向でまとめていくかということについて若干お話をしておきますと、我々は「2030デジタル・ライブラリー」推進に向けたロードマップというのを持っておりますので、最終的には、このロードマップの中に、このAIの問題というのはどのように書き込んでいくのかというのが方針の方向性になっていくだろうというふうに思います。ですので、ここで行う議論につきましても、できればロードマップの中に設定されているような大きな3つの領域と、それをさらに分けている5つの領域がありますので、それに沿う形でうまく組み込んでいければいいなというのが、最終的には考えていることでございます。ただ、その整理の段階では必ずしもそういうふうにすっきりいかない部分というのはあるかと思いますので、今日のところは、この資料3にあるような枠組みをベースとして議論を進めていきたいというふうに考えているところです。
　それでは、どなたからでも結構でございますので、御意見いただければと思います。いかがでしょうか。
　石田委員、どうぞ。

【石田委員】
　石田です。ちょっと後ろ向きな意見になってしまうかもしれないのですけれども、前回の議論のときにも少し考えていたことなのですけれども、AIの発達というか、適用というのは、もう数年先のことは全く分からない状況なので、ロードマップのほうに具体的に本当に入れ込めるのかしらというのがすごく疑問で、ここで話していることとは違う、予想されないことがどんどん起こってくる形になってしまうので、ちょっとその辺りの粒度といいましょうか、どこまで具体的に組み込むことを想定したほうがいいのか。組み込むということは当然の方向というのは、もちろん理解していますし、そこに関してはもちろん賛成なのですけれども、どの程度の具体性を持って考えたほうがいいのかということを先に確認してから、より具体的な議論に行きたいなというふうに考えますが、皆様いかがでしょうかというところです。すみません、ちょっと元も子もない意見なのですけど。

【〇竹内主査】
　いえいえ。私から言ったほうがいいですか。それとも皆さんの御意見を聞いてからのほうがいいですか。
　御意見なければ、私の意見を申し上げますけれども、既に現在書いてあることの中にも実は予測が結構たくさんあるので、AIだけ取り上げて、これがリアリティーがあるかないかという議論をしても、しょうがないのではないかなというのが正直なところです。もちろんAIをどこまで完全に使えるものになるかどうかということは誰に聞いても分からないので、それがどれくらい正しいかということを判断できないとロードマップの改訂ができないという議論は、もう議論をやめましょうということになりかねないので、そういうふうにはしたくありません。AIができることが様々あり、その可能性があるのだったら、AIのみならず、その他のことも含めて、可能性に関しては最大限生かすという考え方で私はいいのではないかというふうに思います。それについては、繰り返しになりますが、AIに限定した話では全くないと思います。
　日向委員、どうぞ。

【日向委員】
　今、石田委員から話があったのですが、そもそもこの「2030デジタル・ライブラリー」が出来上がったとしても、それが学術界でどう価値を持つかというのは、今の段階で、デジタル化されて、それがどう使われていくかというのは、どんな問題が出るかという、そういう細かいところはやはり予測は結構難しいものがあるので、ロードマップ自体、載せるということが結構重要だと思いますから、今の段階で考えられるメリットがありそうなことをとにかく載せていくというほうが建設的かなと個人的には思うので、竹内主査がおっしゃったような方向性で私は賛成です。

【〇竹内主査】
　ですので、例えば目録がなくなるとか、そういう細部には入らないほうが多分いいと思うのですけれども、ただ、大きな流れとして、やはり先ほど杉田委員がおっしゃったように、やらなくてもいいことが多く出てくるはずだということは非常に重要で、その代わりに我々は図書館という機能を意識したときに、何をやっていくのかということについての明確な方向性は、やはり出したいなというふうに思います。
　ほかいかがでございましょうか。方向性として、よろしいでしょうか、今のような形で。技術的ないろんな変化に関しては、可能性があるものを最大限、それを取り込むという方向で考えるという方向での議論をしたいということです。
　最終的なまとめ方としては、ロードマップに書いてある、大きく分けると3つ、さらに細かく分けると5つになっておりますけども、そこに書かれているような形での落とし込みというようなことを意識しておきたいということでございます。今、共有していただきましたが、この参考資料にあるような形です。
　というようなことを考えて少し議論していきたいというふうに思うのですけれども、そうは言っても、そんな難しいことを考えずに、まずはいろいろ思ったこと、今、皆さんがお考えのことなどをいろいろお話いただいたほうが多分いいと思いますので、その辺り、あまりリジッドに意識せずに御自由に御発言いただければと思います。
　林委員、どうぞ。

【林委員】
　このロードマップにどう落とし込むかが分からないまま発言を始めるのですが、最近、東京大学さんのときからもそうですけれど、大学に向けてお話するときに、これからはハイブリッド戦略が必要だというスライドで必ず締めるようにしています。その心はどういうことかというと、まさに今日、大山さんがプレゼンした内容が漸次的な変化で未来にどう対応するか。もう片方は、杉田さんが御説明いただいたように、トランスフォームした先をどのように先取っていくか。片方では持続可能性が担保できない時代である話を必ずしています。 
　これはオープンサイエンスの展望を踏まえ、別の視点からでは、様々な研究者コミュニティーや学会と話していても同様のハイブリッドな戦略が必要となる議論になります。大山さんが今日紹介されたような文脈の図書館のサポートが必要としている分野もたくさんありますし、一方で、杉田さんの、世界（ビジョン）を待っている、例えば若い人たちが自らそういうのを作り出そうとしているというコミュニティーも存在しています。そして、それらが1つの大学の中に入ってしまっているという、これまた大学のジレンマみたいなことも起きています。実際はそれらの多様性がスペクトラムのように多段階に広がり、さらに広がっている状況です。研究者コミュニティーの多様性が広がっている中で、図書館をどう位置づけるかというところは、すごく難しいなと思うのですよね。 
　これをこの検討会の議論とロードマップにどう落としたらいいかまで行けたら良いのですがそこまで思いつかないまま、まずは口に出してみました。
 

【〇竹内主査】
　ありがとうございます。2030デジタル・ライブラリーの前提となっている審議まとめの中で、大学図書館というのはどうあるべきものなのかということは一応書いてあります。ただ、それを2023年にまとめた段階でAIが今ほど顕在化してなかったので、AIがどういうインパクトを与えるかということについてあまり明確に示してない、あえて議論してないというところがあるのです。
　ですので、今、林委員がおっしゃった話は、ロードマップにどういうふうに具体的な話として落とし込んでいくかというよりも、もともと審議まとめに出している内容に関して、AIが付け加わってきたことで、我々としては、どういう修正をしなきゃいけないのか、そういうお話かなというふうに思いました。なので、AIに関する話というのは、個別に落とし込むというよりも、むしろ全体に係る大きな枠組みとして、こういうインパクトがあるということを明確にするという方向性もあるのかなというふうに思います。
　石田委員、どうぞ。

【石田委員】
　石田です。先ほど質問させいただいたので、それとの対応という意味でも申し上げますと、ここで言っている、例えば支援機能・サービス、コンテンツのデジタル化、オープンアクセスみたいなところの枠は、基本的には、これはそのままで、その中でAIをどう組み込んでいくかという話をする一方で、多分、新しいサービスとか、AIで代替できるサービスというのは、このライブラリー・スキーマのほうで考えればよろしいでしょうか。つまり、このAIによって、先ほど杉田委員からもあったように、形が変わってしまう、図書館の機能自体が大幅に変わるという可能性があるので、既存のものはそのままでそれをどうよくしていくかという話と、その一方で、新しいサービス、なくなるサービスというのを検討するという、その両方向で行くというふうに考えればいいのかというところは、両方で行くということでよろしいですか。

【〇竹内主査】
　私は、基本的には両方でいくべきだろうというふうに考えています。ライブラリー・スキーマが中核にある最大の理由は、ライブラリー・スキーマは、今、我々が図書館で見えている現象に縛られずに大学図書館の機能の本質をちゃんと議論したい、理解しようというところにあります。
　ですので、様々なものをやらなくていいということになったときに、それをやらなくていいのであれば、どういう形で実現していればいいのかということも含めて、きちんと理解しておかないといけないということだと思います。やらなくてよくなった、代わりにそれはどういう形で実現しているのかということは、当然、明確にしておかないといけないと思います。例えば人がやらなくてよくなったことが図書館機能として不要になったということでは多分ないということなのですね。そこは、明確にはしておきたいと思います。
　日向委員、どうぞ。

【日向委員】
　前回の大向先生との野末先生の話をお聞きしながらと、ここは学生さんのAIの使い方、特にレポートでの使い方とかを考える上で、ここから先は夢物語みたいな話にはなるのですが、例えば2030で、最終的に望ましい大学像で、「各機関が公開しているデジタルコンテンツを、利用者がいつでもどこでもシームレスに利用できる統合的な利用環境の実現」という最終目標があるのですが、そこの提供されるものが今の想定だと本単位で、コンテンツというのは本だと思うのです。ただ、今の学生さんは、中に書いてある、私がレポートに書く必要となるものをかみ砕いて説明したものが直接出てくることが理想だという話があって、例えば国立国会図書館のデジタル・ライブラリーを、全文あるんだったら何でラグ化しないんだとか、図書館の目録はMCPで接続すればAIがいいのではないか、それを統合するAIエージェントも今開発中なのであれば、2030年にもしデジタル化が進んでかなりの全文検索ができるのだったら、そういう形のデジタル・ライブラリーというものが、しかも、1個あればいいのではないですかという議論が結構出てくるのではないかなと。私の考えている最終的なデジタル・ライブラリーというのは、そういう形になっていくのではないかなと思うのです。
　そうすると、先ほど言ったように、シームレスでって言った場合には、もうAIエージェントを通して、最終的には、質問を投げるといろんなところの図書館にあるデジタルコンテンツをそれぞれ必要な部分だけ取りまとめて、あなたの必要な、知りたいことはこれですみたいなものがかなりの確度で出てくるものという、ある意味、ChatGPTとかに今学生さんが求めている機能というのは、そういう機能なわけなのです。本が出てきても、正直、それを読みに行くとか、それをまた1回読んで理解するということをやめてしまうと。私、レポート書いてもらうときに、そうやって情報をまとめて書くという能力をあなた方につけてほしいから、今のところ本文をAIで書くのは禁止していますという説明でレポート課題を出すのですけど、2030年に、正直、そういうスキルは、結構暴言吐いていますけど、もしかしたら要らなくなるかもしれない。AIがそこはやってくれるんで、そこの情報を持ってくることさえできればいいのではないですかって学生さんから言われたときに、結構きついなとは思っているのです。
　だから、今、私が考えている、夢物語的な話にはなるのですが、国立国会図書館コンテンツと大学図書館の連携でコンテンツの収集があって、それがデジタル化されたものについては、どの段階でAIをそれに、もちろんそれは作者さんとか出版社さんへの交渉というのもあるんでしょうけど、利用者側は、いつそれはAIが学習してくれるのですかというのは、利用者さん側が実は望んでいることなのかなと思っています。
　そうすると、今度、大学図書館で見たら、前回の大向さんの話であった、大学図書館のそれぞれのポリシーにのっとっていろんな良質なコンテンツというのを大学が持っていて、それをAIに提供する役割、また、デジタル化できない、例えばプライバシーの問題とか、利用者さんから許可が出なくてAIに読み込めない資料を保存しておく役割とか、どっちかというと、利用者さんとは一歩引いたような2次的、3次的な役割になっていくのではないかなというのは、ちょっと思っています。
　それをどうこのロードマップに落としていくかというのはあるのですが、結構、先走ったというか、とんがったアイデアとして、今のようなことをずっと前回の第12回のときから私は考えていて。そういう意味では、先ほど杉田委員がおっしゃった、メタデータをAIに作らせるというよりは、もうとにかく突っ込んでしまえば、AIが作ったメタデータを利用すればいいのではないですかというような考え方も、結びついてくるのかな。
　あと、大山委員のほうにちょっと質問させていただいた、AIの利用ポリシーというものが、結構頻繁に改訂していかなければいけないし、使うパイとか利用の場面ごとのポリシーというのが結構細かく必要になってくる、倫理的な使われ方も含めて、あなたはこういうことの能力をつけたいんだったら、こういう使い方はやってはいけないみたいな、そういうポリシーも含めて必要になっていくのではないかなと思っています。
　そうすると、大学図書館の考えるライブラリーの役割とかが大きく変わるので、ライブラリー・スキーマというのは、今の単に紙の資料をデジタル化して利用しましょうというスキーマをもう一段階、そこから先、利用図書館が提供するのではなくて、AIが提供するということを前提のライブラリー・スキーマの書き方に、もしかしたら変えていかないといけないのかなというのはちょっと思っていますが、前回、特に大向先生の話を聞いた上で、そんな役割というのを考えたという話です。
　以上です。まとまってはいないですが。

【〇竹内主査】
　ありがとうございました。AIがどう変わるかということについて、今、日向委員がおっしゃった方向だけに変わるというふうには、ちょっと思えないところはあるので、一つの筋書としては、そうなるというお話だろうというふうに思いますけれども、それをどういうふうに書いていくのかというのは、なかなか難しいところではあるのですけれど、逆に言うと望ましい大学図書館の姿というのは書き換えなくてもいいのですかということに実はなるのですね。

【日向委員】
　私はそうなると思いますね。この支援機能・サービスの最終手段のところは、きちんとデジタル化していくというところは変わらない。

【〇竹内主査】
　変わらないですね。我々は、このロードマップに細かい手段まで書き込みたいわけではなく、実現可能な姿を書いていくだけなので、そこは多分変えなくてもいいというのが、一つの結論的なものというふうに言えるかもしれないですね。
　ほかにいかがでしょうか。杉田委員、どうぞ。

【杉田委員】
　日向先生の話を聞きながら思ったのは、国立国会図書館の蔵書というポイントが出てきましたけども、日本語コンテンツという枠というのが、どこまで意味ある枠なのかなということをちょっと思いました。世界中のあらゆる言語で書かれた書物や文章が一つの箱の中に投げ込まれて、あらゆる言語でそれを使えるという時代が来るんであれば、日本語という枠をどこまで一生懸命そこに特化して頑張るのかなというのを一つ思いました。
　あと、ロードマップを改めて見直して、これは単なる感想ですけど、ライブラリー・スキーマの2025のところに「2030年のペルソナ像の検討」というのが書いていますけども、湘南リトリート、私も参加しましたけども、あそこで議論したペルソナ像というのは、また今、検討し直すと、別のペルソナ像を想定しなきゃいけないのではないかなということを思います。
　以上です。

【〇竹内主査】
　ありがとうございます。AIが対象とするコンテンツの広さということについて言えば、もちろん日本語だけというのはあり得ない話だろうというふうに思いますけれども、とはいえ、様々な制度を考えたときに、まず我々のターゲットになるのは日本語のコンテンツというのはやっぱりあるのかなというふうには思います。その辺の限界をどのように考えていくのかという話では、当然のことながら、ドメスティックな社会制度や法的な問題と、グローバルなトレンドと動きの問題というのは当然リンクはしているけれども、なかなか一筋縄で解決できないという問題もあると思います。
　あと、ペルソナの問題は湘南リトリートで検討しましたけど、今同じ検討をしたら、多分、全く違ったものになりますね。子供たちがAIをどう使うかという問題について、先ほど杉田さんは、18歳のときにAIを使えないというのは日本の将来はないとおっしゃったけども、全く逆の考え方もあると思っていて、18歳までAIを使わせずに徹底的に人間の頭で考えさせるということをしないと、AIをフルに使えない人間になるのではないかというような議論もないわけではないと、あえて逆説的に申し上げておきます。
　小山委員、よろしくお願いします。

【小山委員】
　ありがとうございます。オンラインで申し訳ございません。小山です。
　今までのお話を伺っていて、私は一つだけなのですけれども、いかに利用者のための環境を用意するかということに尽きるのかなと思っています。それというのも、例えば、先ほど日向委員も指摘されました資料3の主な観点で（1）の2の3つ目の項目、大向先生がおっしゃっていた、いかにデータを作っていくのかというところですとか、あるいは竹内主査が指摘されている（4）の1の1つ目、大学は新しい知識が生み出されている場であり、その生み出されている知識を、いかに活用できるようにするのか。それは平たく言えば、利用者、あるいは人間と言ってもいいかもしれませんけども、利用者であれ、AIであれ、コンテンツ、学術情報資源にアクセスできる、あるいは利用できる環境、基盤をいかにつくるのかというところが、まずは根幹になるのかなと思いました。そのときに、資料をデジタル化するということも、その一部になるのかなと考えます。
　先ほど杉田委員の御発表で、メタデータを作ることについて触れられていましたが、私もそれは自動化すればいいと思うのですけど、それを持つということについては、やっぱりコンテンツ、学術情報資源の一部として持っておくべきなのかなというふうには思いまして、そのときに、いろいろな仕事がある中で利用者と向き合った図書館員の役割というのは、どんなものなんだろうというのを、答えはないのですけれども、改めて考えてみたいなと思いました。そのときに学生がAIを利用するとか、先ほどの日向さんのような、すごくドラスティックな変化、教育の変化がある中で、図書館員はどういうふうにそこに関わるのかな、教員とは別の立場としてどう関わるのかなと思いました。
　最後に、大山委員の資料の9枚目、AI時代における大学図書館職員で御紹介いただいたことに関してです。私は東京大学で大学図書館サービス論という授業を担当しているのですが、学生の皆さんといろいろ議論する中で、図書館の人に質問したい、あるいはレファレンスサービスを受けようと思ったときに一番何が困るかというと、カウンターにいる図書館員は一体何ができるのかが分からないという、まずはそこだということを言っていました。例えば、名札にこういうことができますというのが書いてあればいいのですかのような、ちょっと冗談みたいなことは言うのですけれども、これまでは、例えば東京大学の場合だったら、幾つか部局があるので、その部局にいる人は、この分野のことについてだったら質問できますとかといったような、場所と図書館員がセットになって、その図書館員の役割というものをある意味、体現していたわけなのですけども、そうした関係はどんどんなくなっていくはずなので、そのときに、その図書館員は一体何ができるのかということをいかにきちんと外に見せていくかということは、一つ重要な観点なのかなというふうに考えました。
　長くなってごめんなさい。以上です。

【〇竹内主査】
　ありがとうございました。この議論は、何ができるかというよりも、何をしなくてよくなっていって、何ができなければ図書館員と名のれないかという、そういう話なんだろうというふうに思いますので、ぜひ小山委員には、答えの一端でもお示しいただけるとありがたいと思います。
　それでは、この議論は、話をしていると尽きないので収束したいのですけど、まだ御発言いただいていない西岡委員、本件に関しまして何か御発言いただくことありますでしょうか。

【西岡委員】
　お二方のお話を伺っていて、これからの図書館のコア・コンピタンスは何だろうとかいろいろ考えていたら、発言の機会を逃してしまっていました。これからの図書館の役割を考えていくに当たって、やはり今の、将来もかもしれませんが、生成AIに足りていないところ、例えば透明性とか、そういった点で図書館が果たせる役割があるのかなというように思ってお話を伺っていました。ふだん私は研究支援に携わることが多く、特に行うべきこととしては、質の高い研究成果を生み出していくということが、今後大学においては非常に重要です。質の高いといったときに、昨今だと透明性が高いとか、再現性があるとか、そういったところがキーになってくると思うのですけれども、そういったところでは、まだまだ生成AIではできないところとかがあるので、図書館が役割を果たせる余地も大きいのかなというふうに伺っていました。
　今、お示しいただいている資料だと、（1）の1で、たしか尾上先生から、信頼できる情報源としてみたいなお話があったのですけれども、信頼できる研究成果を生み出すことを支援して、信頼できる情報として発信するという観点では、まだまだ果たせる役割があるのではないのかなと伺っていました。具体的なことは今後、皆さんと検討していきたいと思っています。
　雑駁になりましたが、以上です。

【〇竹内主査】
　ありがとうございました。
　それでは、まだいろいろ伺いたいことあるのですけれども、時間の限りもございますので、本議題については以上とさせていただきたいと思います。限られた時間の中ではございますけれども、様々な観点から御意見をいただきましたことについて、改めて感謝申し上げたいと思います。
　本日出されました意見等につきましては、事務局で整理した上、今後の議論に生かしていきたいというふうに考えております。もしも今日言い切れなかった追加の意見とかコメントがありましたら、別途メールにて事務局へお寄せいただければと思いますので、どうぞよろしくお願いいたします。
　それでは、これ以降は非公開議題となりますので、傍聴者の方におかれましては、御参加はここまでとなります。事務局より事務連絡がありましたら、よろしくお願いいたします。

【麻沼参事官補佐】
　事務局でございます。次回第14回につきましては、3月18日水曜日の14時からを予定しております。詳細は、改めて御案内をいたします。
　事務局からは以上でございます。それでは、これより事務局のほうで傍聴者の退出処理をさせていただきます。委員の先生方におかれましては、しばらくこのままでお待ちください。傍聴者の皆様は、傍聴いただきありがとうございました。