目次

I.データベースの選び方
■資料タイプで選ぶ
■目的でデータベースを選ぶ

1. 文献データベースを使う前にキーワードの幅を広げたい！
2. 専門分野別の有名なデータベースを知りたい！
3. 新聞記事や雑誌記事を探したい！
4. 海外新聞を読みたい！
5. 就職活動に役立てたい！
6. 研究業績分析に使えるデータベースを知りたい！

II.データベース検索テクニック

1. AND　OR　NOT 検索について
2. その他のテクニック
3. 主なデータベースのテクニック一覧表
4. シソーラス

III.データベースについて詳しく知る

1. 書誌情報データベース　や　文献（論文）情報データベース
2. 全文情報データベース
3. その他のタイプ
4. 本文の入手

IV.参考情報やリンク先

1. データベースに出てくる略語・用語一覧

I.データベースの選び方

データベースは、資料の媒体・種類や研究分野・目的に応じて作られています。附属図書館データベース一覧では東京大学で利用できる検索ツールへのリンクを集めてあります。データベース名、資料タイプ、主題、アクセスタイプから探すことができます。詳しくは、データべース一覧の使い方ページを参照ください。
また、よく使われるデータベースは定番データベースとしてLiteracy左側メニューにまとめてあります。
データベースの利用に関する講習会を定期的に開催しています。今後の開催情報はLiteracy左側メニューのイベント、講習会をご参照ください。東大LiteracyのX（旧Twitter）では、学内の講習会の情報だけでなく、データベース提供元が開催する講習会情報も発信しています。

■資料タイプで選ぶ

附属図書館データベース一覧では、資料タイプで検索も可能です。たくさんのデータベースがヒットしますので、ポイントを紹介します。それぞれのデータベースの詳しい使い方は、データベース名をクリックするとマニュアルが表示され、確認することができます。

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■目的でデータベースを選ぶ

I.1．文献データベースを使う前にキーワードの幅を広げたい！

文献データベースでは研究テーマに関するキーワードから検索するのが一般的です。予め辞書やシソーラスで検索に使うキーワード（事項や出来事）について理解を深めたり類語を確認してから検索すると、求める検索結果に近づけることができます。

I.2．専門分野別の有名なデータベースを知りたい！

各分野でよく利用されているもの、特徴的なデータベースを紹介します。

ここだけでは紹介しきれなかったデータベースが多数あります。関連する学部の図書館・室のWebサイトで紹介されている場合もありますので、確認してみてください。また、附属図書館データベース一覧で、主題分野を指定し、ヒットしたデータベースの説明なども読んでみてください。
書誌情報データベース、文献情報データベース、全文情報データベースなどの用語については、III.データベースについて詳しく知る、をご参照ください。

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I.3．新聞記事や雑誌記事を探したい！

新聞記事や雑誌記事などもデータベースで探すことができます。本文がデータベース上で入手できなかった場合には、ご所属学部・研究科の図書館・室（本部所属の職員の方は、総合図書館）にご相談ください。

なお、雑誌の発行部数を知りたい場合には、E-journal & E-book Portalから「ABC協会レポート」を検索し、ご利用ください。

I.4．海外新聞を読みたい！

海外の新聞を読みたい方向けの情報です。過去に刊行されていた新聞も、データベース一覧 | 東京大学附属図書館 (u-tokyo.ac.jp)から探すことができます（資料タイプを新聞にして下さい）。データベースに含まれないタイプについては、E-journal & E-book Portal からも探してみてください。こちら（学内限定）の資料もご活用ください。

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I.5．就職活動に役立てたい！

使い方は、それぞれのデータベース名をクリックしてください。マニュアルが表示されます。

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I.6．研究業績分析に使えるデータベースを知りたい！

利用するためにはユーザー登録が必要なものもあるため、マニュアルを確認してからご利用ください。データベース名をクリックするとマニュアルを確認することができます。
年に1度程度学内者向けの利用講習会を実施しています。過去に実施した講習会テキストもご確認いただけます（左メニューの講習会→講習会テキストをクリック）。
なお、東京大学の研究者情報システム「Pure（旧SciVal Experts)」は2018年3月で提供を終了しました。

II.データベース検索テクニック

各種データベースを効率的に検索するために必要な検索テクニックの紹介です。検索のコツは「最初は広く浅く」「それから狭く深く」です。
大量の情報の中から欲しい情報を効率よく引き出すには、どんな検索方法があるでしょうか。思いついたキーワードを入力して終わりではなく、検索結果の絞り込みや並べ替え、AND検索、OR検索、NOT検索など、ちょっとした工夫を知っていると、検索結果が変わります。
例えば以下のようなテクニックが利用できます。   

II.1．AND　OR　NOT 検索について

複数の検索語を組み合わせて検索したい ときは、論理演算（AND,OR,NOT）を使います。AND検索、OR検索、NOT検索と呼ぶこともあります。下記の図では、赤い色を塗った部分が検索結果となります。

なお、各データベース毎に、演算子を使う際には、大文字/小文字のいずれかを使わないといけない、という決まりもあります。主なデータベースについてII.３．主なデータベースのテクニック一覧表に記載していますので、参考にしてください。

• CiNii Research、PubMed→演算子は大文字→OR、NOT

II.2．その他のテクニック

• 前方一致検索（トランケーション）⇒＊を使うデータベースが多いです。
• ワイルドカード（トランケーション ）⇒＊または？を使うデータベースが多いです。
• フレーズ検索
  • ””（ダブルクォーテーション）を使うデータベースが多いです。
  • フレーズ検索では、"media literacy"で検索すると、このフレーズに一致するものがヒットします。
  • 例えば、media literacyで検索すると、一般的なAND検索となり、media と literacy の語順が反対でも、この２語が離れて出てきている場合でもすべて検索してしまいますので、結果としてノイズの多い結果となります。一方、"media literacy" で検索すると、単語の順番が同じで、指定したフレーズの間に他の単語がないという結果が得られます。
    これがフレーズ検索と呼ばれる手法で、AND検索よりも効果的に検索結果を絞り込むことが可能となります。
• 近接演算
  複数の検索語の位置関係を指定します。 AND 検索をした場合、入力した検索語の位置が離れすぎているものもヒットしてし まい、思い通りの検索結果が得られない場合があります。近接演算を利用すると、検索語が出てくる順番や検索語間の語数を指定することができます。「近接演算子」はデータベースによって異なるので注意しましょう。
• テクニックの組み合わせ
  • フレーズ検索””(ダブルクォーテーション）の内で、*（部分一致）が使えるデータベース、使えないデータベースといった違いなどもあります。
  • 例えば、Web of Scienceでは、「トピック」と「タイトル」の欄では検索語のスペルのバリエーションと複数形は自動で検索をしてくれますが、””の中ではそういった機能は使えません。そのため、”nonprofit organi*ation*"　などと、スペルのバリエーションが必要な箇所に＊を使ってフレーズ検索をさせます。
    一方、Engineering Villageでは、””内では＊は使えませんので、それぞれのキーワードをORでつなぐか、””を利用しない検索を考える必要があります。

データベースを使いこなすには、以上のようなテクニックにも注意をすることが大事です。
各データベース内のヘルプや、「附属図書館データベース一覧」で各データベースを検索後、各データベース名をクリックすると●ー● マニュアル ●ー●が表示されるので、表示されるマニュアルを確認ください。講習会では簡単なテクニックを紹介しますので、講習会へのご参加もご検討ください。

II.3．主なデータベースのテクニック一覧表
 

 ※表内の△はスペースを表す。また、表には一部のみを掲載しています。* の他に? = 語尾変化１字、$ = 語尾変化が０または 1 文字が利用できる場合があっても記載は省略しています。個々のデータベースマニュアルやヘルプも参照するようにしてください。
※１　詳細検索画面で利用。「全ての項目から」「書名に右の語を含む」「著者名に右の語を含む」「出版社・出版者」「件名」で利用可能。
※２　「Title equals」の欄で　plant science　で検索すると、「Plant Science」というタイトルのものだけヒット。

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II.4．シソーラス

思いついた言葉でデータベースを検索すると、その言葉が論文のタイトルや抄録等に含まれていなければヒットしません。
データベースによっては、同義語、関連語、上位概念、下位概念の用語などを、分野や内容ごとに整理した「シソーラス（thesaurus）」を持つものもあります。 決められた統制語を利用する（または統制語に誘導してくれる）ことで、効率的に検索をすることができます。

III.データベースについて詳しく知る

III.1．書誌情報データベース　や　文献（論文）情報データベース

• 書誌情報データベース
  例）東京大学OPAC、E-journal & E-book Portal
  東京大学OPAC やE-journal & E-book Portalではいずれも論文についての情報や、全文情報は検索できません。検索できるのは、図書名や雑誌名などです。
   
• 文献（論文）情報データベース
  例）Web of Scienceなど
  Web of Scienceなどでは論文の文献情報は検索できますが、全文情報はみることはできません。
  これらのデータベースでは、各出版社など、全文情報が表示されるサイトへのリンクが記載されており、そのリンクをクリックすることで出版社等の該当論文ページから全文情報をみることができる仕組みとなっています。

III.2．全文情報データベース

• 各大学や研究機関などの機関リポジトリ、Science Directなどの出版社がもつ電子ジャーナルサイトなどでは、各サイト内で検索すると、全文情報をそのまま読むことができます。

III.3．その他のタイプ

• 文献情報と全文情報の両方を収録していて、データベース内で全文を参照できるデータベースもあります。

III.4．本文の入手

• 全文情報が必要な場合には、まずは、全文が入手できそうなアイコンがあれば、クリックしてみてください。
  例）PDF、論文、J-STAGE、機関リポジトリ、Downloadなど
  または、UTokyo Article Linkをクリックください。
  

　　　　　　↓

UTokyo Article Linkでは、フルテキストアイコンがあればクリック、なければ、他の情報資源で無料公開の論文を探してください。それでもなければ、紙媒体の雑誌を探して文献複写依頼を行います（直接図書館にコピーをとりにゆくことも可能です）。

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IV.参考情報やリンク先

• 学外からデータベースや電子ジャーナルを使うには？
  こちらをご覧ください。（左メニュー　学外からの利用)

• わからないことがあったとき
  ASKサービスを使いましょう。

IV.１．データベースに出てくる略語・用語一覧

データベースによって、使える機能や用語が異なりますのでご注意ください。ご利用の際は、それぞれのデータベースの「Help」を見ることをおすすめします。

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