図書館のAI活用｜資料探索とレファレンスの役割分担【2026】

図書館では資料探索や案内の候補をAIで補助できますが、所蔵の確認、資料の選定、レファレンスでの説明は司書が確認して行います。蔵書目録から候補を出すことと、利用者に資料を案内することは、同じ作業ではありません。

この記事では、蔵書目録、書架、貸出記録、レファレンス記録、請求記号ラベル、カウンターを対象にします。文部科学省や図書館関係機関の公開資料を踏まえ、AIの候補、実際の所蔵、司書による説明、利用者対応の記録を分ける方法を整理します。

当メディアは特定の図書館関連ベンダー・サービスと利害関係を持たず、いずれの製品も勝者にしません。存在しない資料の提示、誤った案内、利用者の事情の取り違えも同じ粒度で扱い、自社サービスへの送客は行いません。

要点サマリ（2026年9月時点・文部科学省、国立国会図書館、東京都立図書館の公開資料）

• AIは資料探索と案内文の候補整理に使う
• 所蔵確認、選定、レファレンスの説明は司書が担う
• 候補と実際の所蔵状況を分けて確認する
• 誤案内と保留を記録し、案内方法を見直す

図書館でAIに任せる探索候補と司書の確認

図書館でAIを使う場合は、蔵書目録から資料候補を探し、案内文の下書きを作る補助に置きます。書架にあるか、貸出中か、利用者の問いにどう説明するかは、司書が所蔵情報と資料を確認して判断します。

資料探索の候補を整理する

AIは、利用者の問いから検索語の候補を作ったり、蔵書目録の記載を整理したりする補助に使えます。候補を出すときは、どの目録、どの検索条件、どの時点の情報を参照したかを分かるようにします。AIが示した資料名を、実際に所蔵している資料と同じものとして扱いません。

公開資料でも、図書館におけるAIの利用や対応の検討が取り上げられています。実務では、候補を速く出すことより、司書が目録と書架の情報に戻って確認できることが重要です。探索結果を、利用者への確定した回答として直接出さないようにします。

所蔵確認と説明は司書が担う

AIが資料の候補を示しても、書架にあるか、利用できるか、問いに合う資料かは司書が確認します。請求記号ラベル、蔵書目録、貸出記録を確認し、候補と実際の状態を分けます。候補にない資料や、AIが示さなかった情報も、必要に応じて探します。

レファレンスでは、資料を選んだ理由と利用者への説明が重要です。AIの文章をそのまま回答にせず、司書が資料と照合して説明します。AIリテラシーを含む利用方法は、社内AIリテラシー研修の作り方の考え方も参考にしながら整えます。

探索候補を資料確認へつなぐ

探索候補を安全に使うには、候補、所蔵状況、確認できない情報を分けます。AIの出力から直接案内するのではなく、目録と書架を確認する経路を残します。

候補と所蔵状況を分ける

AIが示した候補には、蔵書目録の確認結果を結び付けます。所蔵していない、貸出中、別の資料である場合は、候補をそのまま案内しません。候補と実際の状態を別に記録すれば、利用者への誤案内を防ぎやすくなります。

候補が一致した場合にも、資料の内容や利用者の問いへの適合は司書が確認します。AIの検索語が便利でも、目録の情報や資料の実物を確認する工程を省きません。候補を確認の入口として扱うことが、探索支援の前提です。

確認できない情報を保留する

目録の情報が不十分、資料の状態を確認できない、利用条件が分からない場合は、AIの候補を保留にします。推測で所蔵や内容を案内せず、確認できる担当や資料へ戻します。保留には、何を確認すべきかを残します。

保留を明確にすると、次の司書が対応する際にも確認が途切れません。候補を急いで回答に変えるより、確認可能な範囲で案内するほうが、利用者との信頼を守れます。AIの出力を使う範囲を、所蔵確認の経路に合わせて決めます。

レファレンスは回答案と根拠を分ける

レファレンスでAIを使う場合は、回答案、根拠となる資料、司書による説明を分けます。AIの文章を回答として確定せず、資料と照合してから利用者に説明します。

AIの文章を回答として確定しない

AIの回答案には、実在しない資料や、資料にない説明が含まれる可能性があります。案を使う前に、司書が蔵書目録と資料を確認し、根拠がある内容だけを残します。もっともらしい文章であっても、資料に戻れない説明は保留します。

回答案と根拠を分けると、利用者への説明がどの資料に基づくかを示しやすくなります。AIの案を短く整えることより、司書が確認した資料を中心にすることが大切です。生成AIの誤りを確認する考え方は、AIハルシネーション対策も参考になります。

司書が資料と照合して説明する

司書は、利用者の問い、資料の内容、所蔵状況を確認し、資料を選んだ理由を説明します。AIが候補を整理しても、問いの背景や資料の適合を自動で決めるものではありません。必要に応じて、別の資料や追加の確認へつなげます。

説明した内容と根拠資料をレファレンス記録に残せば、後で同様の問いに対応する際にも確認できます。AIが示した候補を採らなかった場合も、理由を残すことで、案内の改善に使えます。司書による説明を中心に置くことが重要です。

利用者対応は定型案と個別相談を分ける

利用者対応では、確認済みの定型案内と、個別の相談を分けます。AIは案内文を整える補助に使えますが、利用者の状況に応じた説明と判断は司書が行います。

定型案内を整理する

開館時間や一般的な利用方法のように、確認済みの案内はAIで下書きにできます。使う前には、内容とリンク先が現在の情報と一致するかを確認します。AIが加えた説明や、根拠がない表現を定型案へ含めません。

定型案は、カウンターでの案内を準備するためのものです。確認者と参照元を残せば、案内文を更新する際にも根拠をたどれます。AIが作った文章をそのまま利用者へ出すのではなく、司書が確認する前提を保ちます。

個別の相談を司書へ渡す

個別の資料相談、利用条件に関わる質問、根拠の確認が必要な相談は、司書が対応します。引継ぎには、利用者の問い、AIの候補、確認できていない点を添えます。回答案を渡すだけでなく、資料へ戻れる情報を残します。

個別相談の記録を見れば、どの案内が定型化でき、どの相談を司書に残すべきかが分かります。著作権など横断的な論点は、生成AIの著作権と商用利用で別に整理し、図書館では資料確認と説明の役割を優先します。

記録を見て利用範囲を見直す

図書館でAIを継続利用するなら、誤案内、保留、修正、司書への引継ぎを記録し、範囲を見直します。候補を出せたかだけでなく、資料確認と説明が保てたかを基準にします。

誤案内と保留理由を残す

誤案内や保留を、所蔵状況の違い、資料の内容、利用条件、AIの候補の誤りなどに分けます。分類すると、AIの候補を改善するべきか、対象外にするべきかを判断できます。候補が役立った場合だけでなく、確認に戻った理由を見ます。

記録を共有するときは、利用者の情報を必要以上に広げないようにします。どの工程で確認が必要だったかが分かる範囲で振り返ります。誤案内を隠さず記録することが、次の案内を改善する材料になります。

案内文と確認方法を更新する

修正や保留から得た内容を、定型案内と確認手順へ反映します。入力する情報、所蔵確認の方法、司書へ引き継ぐ基準を、現場で参照しやすい形にします。新しい用途を増やす前に、現在の案内が確認できる状態かを見ます。

利用ルールを整える際は、生成AIの社内利用ルールの作り方も参考にし、AIの候補と司書の説明を分けます。記録と確認方法を更新することで、資料探索を補助に使いながら、利用者への説明を守れます。

まとめ

図書館のAI活用では、蔵書目録から資料候補を探し、案内文やレファレンスの下書きを作る補助から始めます。所蔵の確認、資料の選定、利用者への説明は、司書が目録、書架、資料を確認して担います。AIの候補と実際の所蔵状況を分け、根拠に戻れない回答案は保留します。

定型案内と個別相談を分け、誤案内、修正、司書への引継ぎを記録します。資料確認と説明を保てる範囲で利用し、記録から案内文と確認方法を見直すことが、図書館に合うAI利用の基礎になります。