北海道大学図書館の開館時間をAIで調査・分析・制作

図書館の開館時間は、利用者にとって非常に重要な情報です。しかし、図書館の開館時間は複数のページやサイトに分散しており、調査するのに手間がかかる場合があります。この記事では、AIを活用して北海道大学図書館の開館時間を調査・分析・制作するワークフローを解説します。

AIを活用した調査・分析・制作ワークフロー

1. Webスクレイピングで開館時間を抽出する

Webスクレイピングは、ウェブページからデータを自動的に抽出する技術です。北海道大学図書館の開館時間を調査する場合、まずは図書館の公式ウェブサイトから開館時間を抽出します。

プロンプト例:

図書館の開館時間を抽出するためのWebスクレイピングを実行してください。
URL: https://www.lib.hokudai.ac.jp/
抽出するデータ: 開館時間

設定の調整ポイント:

• Webスクレイピングの対象ページを正確に指定する
• 抽出するデータを明確に指定する

2. 自然言語処理で開館時間を整形する

Webスクレイピングで抽出された開館時間は、テキストデータとして得られます。このテキストデータを整形して、利用者にとってわかりやすい形式に変換します。

プロンプト例:

開館時間の整形を実行してください。
入力テキスト: 月曜日～金曜日 9時～21時（休館日:土曜日・日曜日・祝日）
整形後テキスト: 月～金: 9時～21時、土・日・祝: 休館

設定の調整ポイント:

• 整形後のテキストのフォーマットを明確に指定する

3. 可視化で開館時間を表示する

整形された開館時間を、利用者がわかりやすい形式で表示します。例えば、カレンダー形式や表形式で表示することが考えられます。

プロンプト例:

開館時間の可視化を実行してください。
入力テキスト: 月～金: 9時～21時、土・日・祝: 休館
表示形式

: カレンダー

設定の調整ポイント:
- 表示形式を明確に指定する

## 法的・倫理的な注意点と安全な運用方法

Webスクレイピングは、サイトの利用規約に従って行う必要があります。また、スクレイピングで得たデータを第三者に無断で提供したり、商用利用することは避けてください。さらに、個人情報や機密情報を扱う場合は、法令に従って安全に管理する必要があります。

## FAQ

**Q1: AIで調査した開館時間は、どの程度信頼できるのですか？**
A1: AIが抽出するデータは、人間が行う手作業と比べ、正確さや一貫性に若干の差が生じる場合があります。しかし、複数のソースからデータを集め、整形・可視化の段階で人間が確認することで、信頼度を高めることができます。

**Q2: AIを使わなくても、手作業で調査することも可能です。AIを使うメリットは何ですか？**
A2: AIを使うことで、手作業で調査するのに要する時間と労力を大幅に削減することができます。また、AIは複数のソースからデータを集めることができますので、手作業で調査するよりも、より多くのデータを得ることができます。

**Q3: AIを使って図書館の開館時間を調査する場合、どのような注意点がありますか？**
A3: Webスクレイピングは、サイトの利用規約に従って行う必要があります。また、スクレイピングで得たデータを第三者に無断で提供したり、商用利用することは避けてください。さらに、個人情報や機密情報を扱う場合は、法令に従って安全に管理する必要があります。

## 結論

AIを活用して図書館の開館時間を調査・分析・制作することで、利用者にとってより便利な情報を提供することができます。しかし、法的・倫理的な注意点を守り、安全な運用方法を確保することも重要です。この記事で解説したワークフローを参考にしつつ、実践に移してください。

---

*本記事はAI技術の安全な活用を推奨します。関連法規を遵守のうえご利用ください。*