「読書の価値を広げる読書記録のライフワーク」と題して過去2回記事にしてきたが、今回はシリーズ3回目として、「読書を見える化する」ことをテーマに書いてみたいと思う。
- Reading log listの作成
- Reading log list（データベース化）の利点Ⅰ
- Reading log list（データベース化）の利点Ⅱ
- Reading log list（データベース化）の利点Ⅲ
Reading log listの作成
筆者は、「読書ノート」を作ることと合わせて読書に関するログをデータベース化した「Reading log list」を作成している。
［記録事項］
読書ノートNO.､読了日､書籍名､著者･訳者名､発行所名､初版年月日､読書契機､購入有無､読書場所､読了後の評価､ジャンル､等
Reading log list（データベース化）の利点Ⅰ
データベース化することの一つ目の利点は、過去の読書記録を検索出来ることにある。「読書ノート」の索引的な機能としても必須なものとなる。ある著者の書籍を過去に読んでいるか、あるカテゴリのどんな本を過去に読んでいるか等を確認する上で役に立つし、購入（本棚にある）書籍の一覧にもなる。
Reading log list（データベース化）の利点Ⅱ
データベース化することの二つ目の利点は、自身の読書傾向が見える化されることである。自身の興味の投影を見ることであり、自身がどんな要素で形作られてきたかの軌跡でもある。
ここ3年間の読了ジャンル内訳は、大東亜戦記、日韓史をはじめとする「歴史」が約1/3を占め、生き方への示唆、身の回りのこと、趣味等をカテゴリした「生活」が約1/4強、大東亜戦記物、江戸時代物をはじめとする「小説」が15.6％、健康に関する「医学」11.0％、ビジネス書関連の「ビジネス」7.2％と続いていく（自分自身の感覚でカテゴリ分けして楽しめばOK）。
Reading log list（データベース化）の利点Ⅲ
データベース化することの三つ目の利点は、読書をライフワークとして楽しみながら継続していくことに繋がることである。月別読了冊数や累計月平均読了冊数、月末読了冊数見込み等が計算式で自動表示されるのを見ると、数をこなすことが目的ではないものの、日常の中での読書の定着度合いが上がってくる。楽しみながら継続していくための一つの要素と成り得るのである。
かなり凸凹があるが、ここ3年間の月平均読了冊数は8.3冊で、1日当たりの読了冊数は0.28冊（3.6日で1冊換算）で推移している。月に10冊読むと日本人の約2％の層に入れるというデータも有り、一つの目安として月に10冊を意識しているが、3年間で半分の18ヶ月で月に10冊以上を読了している。
本との出会いとなる読書契機としては、「図書館新着図書検索」と「図書館散策」を合わせると74.0％となり、図書館サービス利用が筆者の読書ライフの根幹を成している。続いて、本づたいに読書が繋がっていく「読了本引用」、テレビやスマホでふと目にしたことが切っ掛けとなった「TV&NET」、著者名で本を探す「著者検索」と続く。今後は知人との話の中で得た「知人推薦図書」を増やしていきたいと思う。
これまでジャンル、読了数、読書契機の読了結果内訳を見てきたが、他に読書の場所、5段階評価等の内訳も気になった際に見ている。
過去2回と本記事と計3回に渡って書いてきた読書記録のライフワークが、通常の読書から得られる様々な要素に加えて、自身の核心に迫ってワクワクすることを抽出し、幅広い分野の教養を育みながら、その時々の成りたい自分に向かって地に足を付けて前進している感を感じられる、筆者の2nd Lifeを豊かにしてくれるものになる確信が生まれている。
