国立国会図書館には、FDを読み出す機器が用意されていないことは、
プログラマが国立国会図書館（本館：永田町）利用:16の関門(FD読めない！)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/09252fdce118ec9e21aa
で紹介した。
<この項は書きかけです。順次追記します。>
FD
国会図書館の電子閲覧ではCD,DVDは読み出す機能を備えている。
CD, DVDで読んだものを印刷依頼することはできる。
（楽譜などの半分以上の印刷など、著作権法運用上の制約は色々あるらしい）
FD装置を持ち込んでも駄目らしい。公文書での請求をしていない。国会議員の調査権で調査する場合には対応するかもしれない。この路線は一つの選択肢かも。
FDを読めるようにして、印刷（有料）対象にして欲しいという要望は、
FDに格納してある内容に興味を持つ人にしか響かない。
FDを読み出せないと、FDの中にどれだけ魅力的な内容があるか紹介できない。
悪循環で、行き詰まりに到達した。
現在、国会図書館で閲覧したいと思っている資料を示す。
C Journal ビレッジセンター
ビレッジセンター出版局 , 1990-[1992] + フロッピーディスク
No.1通巻13号(Dec. 1990)～no.7通巻19号(June 1991) 欠: No.2,3
https://ndlonline.ndl.go.jp/#!/detail/R300000001-I000000077859-00
国会図書館の課題
国立国会図書館に死蔵されている国民の財産を、
どのように日の目を見るようにするか、
FD以外の事項も含めて検討したい。
Microsoft Windows
現在、Microsoft WindowsのPCが置かれており、Microsoft Windowsでの閲覧ができるだけのようだ。
それでは、Microsoft Windows以外のOSでしか読み書きできないCD,DVDや、
Microsoft Windows以外のOSでしか動作しないソフトウェアは確かめることができない。
国会図書館の閲覧計算機に、仮想OSまたは複数のOSを導入し、Microsoft Windows, macOS, Linuxの３つのOSでは閲覧できるようにしてもらえると良い。
まず、見積もりを立てて見るのはどうだろう。
次に、クラウドファンディングするのが良いか、寄付金を集めて使用制限寄付をするのが良いか、それ以外の方法を取るのが良いか検討するのだろうか。
この辺りの計画は、どこかそれらしいサイトでやると良いだろう。
コンパイラ・インタプリタ
国会図書館の電子閲覧では、印刷を依頼することはできる。現状ではコンパイラは導入されている様子は伺えない。
ソースコードがあってもコンパイルも、インタプリタの実行もできない。
現在、CD閲覧の計算機では、ネットでコンパイルするサイトに繋ごうとしたら接続できなかったという報告をお聞きしたことがある。上のコンパイラでコンパイルはできそうにない。
方法の一つとして、仮想OSあるいはdockerとコンパイラ等を入れたCDまたはDVDを同梱した書籍を作る。そして国会図書館に納本する。それを使えば、少なくともそのDVDではコンパイルできるようにすることができるかもしれない。
その後、どのCD、DVDにも、ちょっと同じ機能を入れることを推奨し、、、。
もっと良い方法があるのかもしれない。
まとめ
FD, Microsoft Windows以外のOSおよび古いOSで動作するもの、ソースコードなどの動作など、日本の技術的な発展に寄与するような資源があっても手が出せないような状況になっている。
著作権上の課題があれば、著作者からコンパイル、実行の国会図書館での禁止を申し込みがあったものは対象から外す運用にすれば良い。
現状では、著作権が切れたものでも、あっても利用できないという現状があるような気がする。
FDで、すでに著作権が切れた資料がどれくらいあるか、FDの中身がみられないとわからない。悪循環は永遠に続くのか。
国会図書館以外に存在するものは、その図書館に行って閲覧したり、借りたりして確かめられる。
参考文献
国立国会図書館のAPIをGoogle Apps Scriptで読み込む
https://qiita.com/akoto/items/bd3e4269743cbb8881bb
Pythonで国立国会図書館サーチAPIを使用
https://qiita.com/noco/items/c2d1f4308ee7a50c462e
NDL Authorities APIをPythonで呼び出す。
https://qiita.com/Avocado/items/1270612179fac82ac187
Rubyで国立国会図書館APIに問い合わせ
https://qiita.com/hiranoi/items/8f5bbffaacc61ced5407
国税庁へのリンクを国立国会図書館のWARPへのリンクに書き換える
https://qiita.com/frogcat/items/1b601cc69021c6ec32ca
国会会議録検索システム検索用API
https://qiita.com/hiro_literal/items/703a9a758e0f8aae5c8d
YQLを使ってAjaxで外部APIを叩く
https://qiita.com/ragrog/items/cb64de3f9fac9535f70b
UTF-16実体参照をUTF-8に変換
https://qiita.com/R_Linux/items/5558ea17a434e2577bcf
ChainerでNDL手書き平仮名を認識（Colaboratory+GPU）
https://qiita.com/kfjt/items/381b813f1a5387fe4acc
「not only 数字 but also 平仮名 ～MNIST だけでなく NDL もまた～」Chainerで手書きを認識
https://qiita.com/kfjt/items/d90dced6d5cf36f6b669
Character-level CNNでライトノベルっぽさを定量化する
https://qiita.com/fj-th/items/3868a4aef834a9bee980
p.s.
今、閲覧したいのはビレッジセンター発行のCジャーナルのある号。
個人的な要件は、どの月の号を見たいか調べ直して復刊.comに申請予定。
一覧
物理記事 上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff
量子(0) 計算機, 量子力学
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4
数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d
統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba
品質一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971
言語・文学記事 １００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6
医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82
自動車 記事 １００
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通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7
日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68
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一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
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Ethernet 記事一覧 Ethernet(0)
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Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0
線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001
OSEK OS設計の基礎 OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3
Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8
++ Support(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514
Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0
プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4
プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394
Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53
官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3
「はじめての」シリーズ ベクタージャパン
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb
AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869
プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945
LaTeX(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792
自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b
Rust(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927
小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53
＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on my individual experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
文書履歴
ver. 0.10 初稿 20180626 午前
ver. 0.11 加筆 20180626 午後
ver. 0.12 表題変更「国会図書館にFDドライブと複数OSとコンパイラ・インタプリタを」から。C journal追記 20180814
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