アーカイブ年: 2024

【公開講座】デジタルアーキビスト講座　～　デジタルアーカイブの起源と未来　～

 

趣　　旨：

デジタルアーキビストとは，文化・産業資源等の対象を理解し，著作権・肖像権・プライバシー等の権利処理を行い，デジタル化の知識と技能を持ち，収集・管理・保護・活用・創造を担当できる人材のことをいいます。
ここでは、デジタルアーキビスト資格と絡め知的財産人材の育成を行います。

 

プログラム：

１．「なぜ、デジタルアーカイブなのか？　地域創成とデジタルアーカイブ活用」

吉見俊哉氏（國學院大學教授・東京大学名誉教授）

動　画

資　料

なぜ、デジタルアーカイブなのか？

内　容

1. メディアの歴史とデジタルアーカイブの登場

 

1.1. コミュニケーションの根源とメディアの誕生
人類の歴史において、ホモサピエンスが生き残った主要な理由は、比較的大きな集団でコミュニケーションをする動物だったことにあります。初期のコミュニケーションはジェスチャーや声によるもので、これらは身体的行為であり、まだメディアは存在しませんでした。メディアが誕生したのは、壁画や楽器の使用からであり、これは人間の身体的行為の技術的な拡張と言えます。そして、文字の発明は、コミュニケーション能力を決定的に変える転換点となりました。ロゼッタストーンはその象徴であり、異なる文字で同じメッセージを記録することで、古代文明の解読が大きく進んだ事例として紹介されました。

1.2. 時間性のメディアと空間性のメディア
カナダのトロント大学の学者ハルド・イニスは、人類史におけるメディアを二種類に分類しました。

時間性のメディア: 書かれたメッセージを、書き手が死んだ後も長い時間、継承・伝達していくメディア（例：石碑）。

空間性のメディア: ある情報を遠くの人に伝える、軽くて持ち運びしやすいメディア（例：パピルス、手紙）。

人類の歴史は、この二種類のメディアが共存しながら発展してきました。現代社会に当てはめると、インターネットは主に空間性のメディアであり、ネットワーク的に情報を共有する「集合知」を形成します。一方、デジタルアーカイブはまさに時間性のメディアであり、過去の記憶や知識を継承し、新しい知識を生み出す「記憶知」としての役割を担います。

1.3. メディア革命と知能の機械化
近代のメディア史における決定的な転換点は、15世紀半ばのグーテンベルクによる活版印刷の発明でした。これにより、同じ情報や知識が大量に複製・伝達されるようになり、近代社会の基礎を築きました。活版印刷は、情報の空間的・時間的な拡張を可能にしました。

さらに、メディア革命は2回起こったと指摘されました。

19世紀末から20世紀初頭: アナログ革命

蓄音機、電話機、映写機、ラジオ、放送ネットワークなどが生まれ、人間の視覚や聴覚を時間的・空間的に無限に拡張しました（例：映画、テレビ）。

20世紀末から21世紀: デジタル革命

コンピューターとインターネットの発展により、人間の視聴覚だけでなく、知能そのものを機械化する段階へと進みました。これは現在のAIの発展につながっています。

1.4. コンピューターの進化と記憶・更新の融合
コンピューターは、当初は純粋な計算機でしたが、やがてパーソナルコンピューターの普及とともに、人々が書いたものや写真を記憶し、再生する装置へと変化しました。そして1990年代にインターネットが爆発的に発展すると、コンピューターは情報を記憶するだけでなく、人々が遠隔地と更新（やり取り）する機械へと進化しました。

現在のAIは、この「記憶する」機能と「更新する」機能が融合したものです。人々が蓄積した記憶情報に基づいて、ディープラーニングを通じて対話する能力を持つようになりました。しかし、この記憶と更新の融合はAIに留まらず、私たちがデジタルで記憶したものをネット社会でいかに共有していくかという問い、すなわちデジタルアーカイブの問いへと繋がっていくと述べています。

2. デジタルアーカイブの定義と現代社会における意義

 

2.1. アーカイブの歴史的変遷と権力との関係
アーカイブの要件は以下の通りです。

歴史的記録の集積: 個人や組織がその存続期間を通じて生み出した一時的記録の総体。

唯一性: 図書館が複製された本を収集するのに対し、アーカイブは基本的に複製されない唯一性を持つ資料が中心。

アーカイブの概念は古代ギリシャに遡り、「アルコンの住まい」、すなわちポリスの最高統治者（権力者）の家を意味しました。権力者は記録を管理することで支配を行使したため、アーカイブは当初から**権力者の「全てを見渡す権力」**と深く結びついていました。古代中国、ギリシャ、中世ヨーロッパにおいて、アーカイブの中心は常に権力側（宮廷や修道院）でした。

この構図が劇的に転換したのがフランス革命です。王権から権力が奪われたことで、アーカイブは王のアーカイブから国民のアーカイブへと大きく転換し、「ナショナルアーカイブ」のシステムが各国で発展しました。日本においては、このような国民のアーカイブという意識や仕組みが十分に発達してこなかったことが大きな問題であると指摘されました。

2.2. デリダのアーカイブ論と知識の二側面
フランスの哲学者ジャック・デリダは、著書『アーカイブの病』の中でアーカイブには二側面あると議論しました。

掟としてのアーカイブ: 権力者が記録を管理し、権力を掌握する側面。

始まりとしてのアーカイブ（生成としてのアーカイブ）: 新しい知識や創造が生まれる場としての側面。

これをより分かりやすく説明するために、「形式知」と「暗黙知」という知識の形式が持ち出されました。

形式知: 言葉によって書かれ、記録として残された知識（例：オーラルヒストリー、個人文書、論文など）。図書館や文書館に収められるのはこの形式知が中心。

暗黙知: 言葉にならない、あるいは断片的ながら、あらゆる知識の源となる知識（例：日常会話、会議中のメモ、試行錯誤のプロセス）。

知識は、暗黙知レベルの無数のコミュニケーションの中から生まれ、最終的に形式知として記録されます。この循環がアーカイブのプロセスの中に常に存在していると説明されました。

2.3. デジタル革命によるアーカイブの変革
20世紀末から21世紀にかけてのデジタル革命は、アーカイブのあり方を劇的に変えました。

境界の消失:

文書館と図書館の区別: 活版印刷以降、複製された書籍を収蔵する図書館と、唯一性を持つ原資料を収蔵する文書館は明確に区別されていました。しかし、デジタル化により、文書も本もスキャンされれば無限に複製可能になり、両者の区別が意味を失いました。

アーカイブ機関間の境界: 図書館、文書館、博物館、美術館といった従来の制度的な境界線が、デジタル化によって溶解しました。デジタルデータとしては全て同じ形式で保存可能になったため、それぞれの機関に属さない写真、映画、録音テープ、設計図などの「文化的な資産」も全てデジタルアーカイブとして蓄積可能になりました。これは、全ての壁が溶解した先にデジタルアーカイブが登場したことを意味します。

制作プロセスのアーカイブ化:

これまで図書館やミュージアムは最終的な完成品を収蔵する施設でしたが、デジタル化により、暗黙知から形式知へと至る**知識や作品の「制作プロセス全体」**もデジタル形式で記録・収蔵可能になりました。これにより、アーカイブは単なる完成品の保管庫ではなく、新たな知的創造の場として再定義されつつあります。フィンランドのヘルシンキ中央図書館は、音楽スタジオや3Dプリンター工房などを併設し、制作プロセス全体をアーカイブ化している未来型の図書館として紹介されました。

このことから、デジタルアーカイブは、行政文書の保存・公開といった公的記録の集積庫としての従来の役割に加え、美術館、博物館、図書館の要素を取り込み、さらにこれまで取りこぼされてきた様々な文化資産（録音、写真、映像、電子データ、オーラルヒストリー、行動履歴など）をも記憶する装置として、公的な場の組織のあり方を問い直していると述べられました。

2.4. 日本社会の「痴呆症」とデジタルアーカイブの必要性
しかし、日本の現状は芳しくありません。フランスの国立映像研究所INAがほぼ全ての放送映像・録音資料を収蔵し公開しているのに対し、日本のNHKアーカイブスは大量のデジタルデータを修蔵しているものの、そのアクセスはNHK職員に限定されており、完全には開かれていません。

現代社会は、インターネットとSNSの発展により、個人の発信や様々な情報（マーケティング、医療情報など）が爆発的に膨らみ、「記憶の海」の中にいます。この情報過多の中で、フェイクニュース、フィルターバブル、ポストトゥルース、炎上、ポピュリズムといった問題が顕在化しています。

日本は特にこの問題が深刻です。過去を蓄積してこなかったため、**「痴呆症」**のような状態に陥っていると指摘されました。日本は常に「次の新しい動き」（マルチメディア、ビッグデータ、ソサエティ5.0、AIなど）に飛びつく「キャッチアップ型」の国であり、過去の蓄積に対して非常に不十分な姿勢をとってきました。公文書の改ざんすら行われる現状は、その根深い問題を象徴しています。過去から学べず、過去を知らない社会になっていると警鐘を鳴らしました。

この「痴呆症」は日本に限らず、インターネット社会が拡大する中で世界中に広がっている現象です。過去の記録を「巨人の肩」と見立て、その上に乗って初めて未来が見えるにもかかわらず、多くの社会は現在や未来のことばかり考えて空回りしていると述べました。

3. デジタルアーカイブの推進と「記憶する権利」

 

3.1. 縦軸としてのデジタルアーカイブ：「歴史のコモンズ」の構築
現代のネット社会は、情報が空間的に爆発的に広がる「集合知」の社会ですが、同時に「忘却の社会」でもあります。この横軸の広がりに対し、不足しているのが「縦軸」、すなわち**記憶する仕組み（記録知）**です。

近代社会では、図書館、博物館、美術館、文書館といった機関がこの縦軸の役割を担ってきましたが、デジタル化によってそれらがボーダーレス化し、爆発的に広がる可能性を秘めているにもかかわらず、それに対応するアーカイブの仕組みが整備されていません。この縦軸の仕組みが整備されれば、横軸に広がる情報やニュースの真偽を検証したり、過去の出来事をアーカイブの中で再検証したりすることが可能になり、「歴史のコモンズ」が形成されると述べました。

3.2. 日本におけるデジタルアーカイブの歩み
「デジタルアーカイブ」という言葉は和製英語であり、日本では1990年代初頭から尾崎紀男氏らが提唱しました。当時は、文化資産をデジタル化し、データベース化して保管し、ネットワークで発信する仕組みと定義されていました。アレクサンドリア図書館の再建計画や、米国のNII構想、G7での電子博物館構想など、国際的な動きと連動していました。

日本は、デジタル化やインターネット社会のビジョン、実証実験において、韓国や台湾、中国よりも早い時期から取り組んでいました。しかし、日本の社会の決定的な問題は、それらが制度化されたり、社会全体を変えるところまで至らなかったことです。部分的な新しい試みは行われるものの、予算がつかず忘れ去られ、社会全体の構造改革には繋がらないという問題を抱えています。デジタルアーカイブも同様で、90年代初頭に提唱されたものの、2000年代には忘れ去られ、一部の細々とした取り組み（文化遺産オンラインなど）が行われるに留まりました。

しかし、2010年代に入り、「このままではいけない」という意識が生まれました。1994年に長尾真氏（国立国会図書館館長、京都大学総長）が提唱した「電子図書館アリアドネの構想」が全く実現されていないことに危機感を抱き、2014年には「アーカイブ立国宣言」を発表しました。

3.3. アーカイブ立国宣言とデジタルアーカイブ学会の活動
アーカイブ立国宣言では、以下の4つの目標が掲げられました。

国立デジタルアーカイブセンターの設立

デジタルアーカイブを支える人材育成の仕組みの構築

文化資源のデジタルアーカイブのオープンデータ化

根本的な孤児作品（著作権者が不明な作品）の利用可能化対策

これらの実現を阻む「人、法、お金」の三つの壁を突破するための議論が行われました。その継続として、2015年にはアーカイブサミットが開催され、著作権とパブリックドメインのバランス、クリエイティブなアーキビストの育成、アーカイブの標準化・横断化・公開化、そしてそれらのハブとしての国立デジタルアーカイブセンターの設立が目標とされました。

これらの目標実現のため、様々な組織が設立されました。

デジタルアーカイブ学会: 現在会員数800人を超える主要な学術団体。

デジタルアーカイブ推進コンソーシアム（DAPCON）: 凸版印刷、DNP、テラタコクといった企業との産学連携組織。

デジタルアーカイブ研究機関連絡会: 博物館、美術館、図書館といった連携機関。

デジタルアーカイブ推進議員連盟: 国会への働きかけのための組織。

学会の役割として、学術発表・交流の場、研究テーマの推進、社会問題への声明発表に加え、「学術的知見に基づき世界的な理念を提起する」ことを挙げ、その柱として「デジタルアーカイブ憲章」を提唱すべきだと述べました。

3.4. デジタルアーカイブ憲章：「記憶する権利」の提唱
「チャーター（検証）」とは、古くはマグナ・カルタ（13世紀、王権の制限と諸侯・都市の自由を認めた英国憲法の原点）に始まり、人民憲章（19世紀、普通選挙運動）、世界労働憲章、国連人権憲章など、市民や民衆が国家や権力に対して、あるべき制度を求める「下からの憲法」のようなものだと説明されました。

松尾氏は、このチャーターの概念がデジタルアーカイブにも必要だと主張します。デジタル革命以前のマスメディア社会では、情報公開とプライバシーの対立が常に議論されてきました。しかし、ネット社会に移行した今、一方では忘れられる権利（個人の情報がいつまでもネット上に残りハラスメント状態になることを防ぐ）が必要であると同時に、他方で社会には「記憶する権利」があるはずだと訴えました。

「記憶する権利」とは、何が実際に起こったのかがデジタル社会で分からなくなることを防ぎ、市民一人ひとりの個人や地域社会、公的機関、国家に至るまで、その記憶を社会の記憶として蓄積する仕組みが整備されるべきであるという考え方です。これにより、アーキビストは「市民の記憶する権利を媒介する媒介者」として再定義されるべきだと述べました。

デジタルアーカイブ学会は、この考え方に基づいて「デジタルアーカイブ憲章」を定めています。その基本理念は、「市民生活を豊かにする公共的知識基盤には、信頼性があり、知識や情報が構造化・体系化されており、ユニバーサル化により言語的・社会的障壁がなく、ネットワーク化により恒常的に効率よくアクセスできる仕組みが必要である」としています。

そして、「記憶する権利」をその根本理念とし、プライバシーや知的財産権に配慮しつつ、過去および現在の知識や情報を記録し、社会に残し、未来に継承する仕組みを整える必要性を強調しました。

デジタルアーカイブ憲章の具体的な行動指針として、以下の項目が挙げられました。

デジタルアーキビストの使命: 提供者と活用者を含む幅広い主体の声を聞き、主体的な参加を促す。情報資産をオンラインで公開し、再利用可能な条件を設定し、相互利用しやすい技術を整える。

社会制度の整備: 方針・計画の策定・見直し、適切な法整備と財政的措置を働きかける。

信頼性の確保: データの由来や改変履歴が把握できるトレサビリティの仕組みやメタデータの充実を促す。

体系性の確保: FAIR原則に基づき、収集した情報資産を構造化・体系化し、誰でも利用しやすい形に整理・提供する。

恒常性の保証: デジタル資源の長期保存とアクセスを保証するためのコミュニティ基盤を構築する。

ユニバーサル化: 多言語による情報発信や国際標準への対応を図り、グローバルに活用できる情報資産を発信する。様々なアクセス障害のある人々による活用を促す。

ネットワーク構築: 情報資産の横断的・国際的なネットワーク構築を図り、地域・分野・官民セクターごとの取り組みを横断的につなげる拠点を構築する。

活用促進: 研究者、エンジニア、企業などに対し必要な情報を提供し、人と情報資産を結びつける。あらゆる年代でデジタルアーカイブを用いた学習機会を増やす。

人材養成: デジタルアーカイブに関わる多様な知識を有する人材を育成する場を設ける。

吉見氏は、この「記憶する権利」を日本社会に確立していくことが、現在の「痴呆症化した社会」を立て直すために不可欠であると強調し、講演を締めくくりました。

（文責：久世）

２．「『デジタル時代のアーカイブ系譜学』～アーカイブの概念史~」

加藤　諭氏（東北大学学術資源研究公開センター 史料館 教授）

動　画

資　料

デジタルアーカイブの系譜学

内　容

1. デジタル時代のアーカイブ系譜学を論じる意義

 

1.1. アーカイブの普及と多様化
現在、**「アーカイブ」**という言葉は、NHKアーカイブス、YouTubeのアーカイブ機能、市民団体や非営利組織の名称など、多岐にわたる場面で使われ、多くの人々に語られるようになりました。これは、デジタル化されたテキスト、音声、画像、動画といったコンテンツが身近になったことと密接に関連しています。

しかし、アーカイブが広く使われるようになる一方で、その意味や内容が多様化している側面もあります。アナログメディア時代から存在し、人類が記録と記憶を司ってきた概念であるアーカイブが、デジタル化と情報のネットワーク化が進む現代において、どのように捉え方が変化してきたのかに注目する必要があります。

1.2. アナログ時代とデジタル時代のアーカイブ概念の相違
日本では1990年代頃から「アーカイブ」や「デジタルアーカイブ」という言葉が普及し始め、2000年代以降に多くのプレイヤーが関わるようになりました。特に2000年代は、デジタルアーカイブに関する活発な理論的議論が展開された時期です。

伝統的なアーカイブズ学においては、以下の二つの理念が重視されてきました。

保存するものの価値判断: 保存すべき記録は無制限ではなく、人類が価値判断を伴って残してきたものである。何を残すことが有用なのかを突き詰めるのがアーカイブズ学の初発の考え方です。

長期保存と利用規範: 保存された記録が未来永劫利用可能であるために、いかなる規範に従って構築されるべきかという問いが重要です。

しかし、現代のアーカイブ概念（例：YouTubeやWikipedia）には、必ずしもこのような特定の誰かや国・機関によるレギュレーションに基づかない集積物も含まれます。アナログ時代は情報の集積が物理的な蓄積として想像しやすかったのに対し、デジタル時代は情報が潜在的に複製可能で相互に接続されるため、情報の集積概念も変化しています。

私たちは、政治的、経済的、社会的、文化的な文脈の中で、人類が記録や記憶（情報）を生み出し、保存し、利用し、時には忘れ、破壊してきた「アーカイブ的な行為」をどのように扱ってきたのかを歴史的に捉え直す必要があります。

2. デジタルアーカイブの系譜と概念変遷

 

2.1. 「デジタルアーカイブ」の誕生と初期の文脈
日本の学会では、現在、「日本アーカイブズ学会」（2004年設立）と「デジタルアーカイブ学会」（2017年設立）が主要な存在です。しかし、「デジタルアーカイブ」という言葉は、それ以前の1990年代前半に月尾嘉男氏によって創り出された和製英語です。

月尾氏の当初の問題意識は、情報が国の隆盛に大きく関わる時代が来るという危機感とフロンティア意識にあり、デジタルアーカイブを情報通信政策の中に位置づけようとしていました。当時のキーワードは「マルチメディア」であり、そのコンテンツ論を重視する立場でデジタルアーカイブという言葉が作られました。

このことから、デジタルアーカイブという言葉は、当初は「どんな記録を選んで残すか」「永続性をどう担保するか」といった伝統的なアーカイブズ学の観点から生まれたわけではなかったことがわかります。

2.2. 多様な系譜の合流と概念の拡張（1990年代後半〜2000年代前半）
1990年代半ばから、月尾氏が提唱したデジタルアーカイブの概念は、文化財保護や博物館の分野で最初に導入されました。世界の文化をデジタル化して保存する文化財保護の観点や、マルチメディアなミュージアムを構築する考え方と結びついていきます。

1996年には、国の政策としてデジタルアーカイブ構想が位置づけられ、文化庁、通産省、自治省（情報通信政策、文化財保護、地域振興を担う省庁）が連携してデジタルアーカイブ推進協議会が設立されます。

この時期、すでに図書館情報学分野の長尾真氏による「デジタルライブラリー」や「電子図書館構想」、博物館分野の青木保氏による「デジタルミュージアム」といった言葉が存在していました。これらが徐々に「デジタルアーカイブ」という言葉に置き換えられ、合流していくことになります。

このように、デジタルアーカイブという言葉には、文化学術振興、産業振興、地域振興、博物館、図書館といった多様な系譜と思いが込められていきました。月尾氏の当初の情報通信政策としての意図から、概念が多義的になっていったことがわかります。2000年代前半に書かれた「デジタルアーカイブとは」といった書籍でも、著者によってその考え方が少しずつ異なっていました。これは、関わってきた人々のバックボーンが大きく影響していたと考えられます。

2.3. 長期保存への視点とMLA連携の提唱（2000年代中盤〜）
2000年代に入ると、デジタルアーカイブの概念に長期保存への観点が加わるようになります。1990年代後半に多くの予算がつき、デジタルアーカイブへの期待が高まった一方で、2000年代は予算が停滞する時期でもありました。この頃、初期に作られたデジタルコンテンツのシステムが古くなったり、画素数の問題やネットワークの遅延によりアクセスできなくなるといった問題が顕在化し、「デジタル技術は長期保存に適しているのか」という疑問が生じました。

そこで、デジタルアーカイブには「長期保存」という概念が不可欠であるという認識が強まります。これに最も親和性が高かったのが、改ざんがないこと、アクセスが担保されていること、長期で安定して信頼性のある形で保存されることなどを重視する伝統的なアーカイブズ学の考え方でした。2004年の日本アーカイブズ学会設立も、この長期保存への視点を強める要因となりました。

さらに、2000年代には、図書館（電子図書館）、博物館（デジタルミュージアム）、文書館（アーカイブズ）といった各機関が「デジタルアーカイブ」という共通の言葉を使うようになり、これらを基盤としたMLA（Museums, Libraries, Archives）連携という新しい形の連携が提唱され、デジタルアーカイブがその結節点となっていくという議論も起こりました。

2.4. 東日本大震災と市民参加型アーカイブの出現（2010年代〜）
2010年代に入り、東日本大震災を契機に、デジタルアーカイブの概念に新たな要素が加わります。MLA連携だけでなく、震災のような広域災害における人々の共有の記録や記憶を伝承し、今後の災害対策に役立てるという役割がアーカイブに求められるようになりました。東北大学やYahoo!、Googleなどが震災アーカイブを構築したほか、ハーバード大学や国立公文書館なども、名称に「アーカイブ」が含まれていなくても、その目的や趣旨にアーカイブ概念を含むプロジェクトを多数立ち上げました。

この時期に特に重要になったのが、市民参加型のアーカイブです。スマートフォンの普及により、市民が被災現場の動画や写真を撮影し、SNSで共有することが容易になりました。これにより、これまで国や組織がデジタルアーカイブの担い手であったのに対し、個人の発信が社会に大きな影響力を持つようになりました。

これは、これまでのツリー構造的な、構築されるデジタルアーカイブとは異なる、多元的なアーカイブのあり方を提示しました。また、これまでデジタルアーカイブが、ある程度価値評価が固まったものをデジタル化するという流れであったのに対し、瞬発的に生成されるデジタル画像などが現れ、それらが簡単に消去されうるという問題も生じました。

これにより、「デジタルアーカイブとはこういうものだ」という共通認識が再びシャッフルされることになり、デジタルアーカイブの共通理解や最大公約数をどこに設定するかが新たな論点となりました。デジタルアーカイブ学会による「アーカイブ立国宣言」や「デジタルアーカイブ憲章」は、まさにこの問いに対する答えを模索する取り組みと言えます。現在は、多様な思いや考え方が流入しているため、それらを一つにまとめることは困難であるという共通理解のもと、図書館や文書館、博物館に立脚した考え方から、ネットワーク性やアクセシビリティを含めた、より広範な概念を構築しようとする取り組みが進められています。

3. デジタルアーカイブを支える技術的文脈と政策動向

 

3.1. Web技術の発展と永続性の確保
デジタルアーカイブは、**ワールドワイドウェブ（WWW）**の技術と密接不可分な関係にあります。1980年代後半にティム・バーナーズ＝リーによってURL/URIとWebの概念が提唱され、インターネット上で情報にアクセスすることが可能になりました。

Web技術の進歩は、デジタルアーカイブの永続性を担保する方向へと進化しました。

パーマリンク（2000年〜）: コンテンツ管理システムの導入により、URIを維持し、コンテンツを固定するという考え方が生まれました。

PID（永久識別子、2010年〜）: 第三者機関との連携によりURL/URIを維持し、DOI（Digital Object Identifier）のような仕組みによって、コンテンツに永久的な識別子が付与され、永続性が確保されるようになりました。

IIIF（2011年〜）: 画像コンテンツの相互運用性を高めるための国際的な枠組みです。URIの書式と画像処理ルールを標準化することで、Web上でデジタルアーカイブの画像がより広く利用されるようになりました。

3.2. 日本におけるデジタルアーカイブ政策の推進
月尾嘉男氏が「デジタルアーカイブ」という言葉を作った背景には、郵政省、自治省、通産省といった省庁との連携を通じた情報通信政策の中にそれを位置づけたいという意図がありました。

1990年代前半、日本ではハイビジョン技術の活用と普及のためのインフラ整備が模索されており、そのコンテンツとしてマルチメディア、そしてデジタルアーカイブが着目されました。

1996年: デジタルアーカイブ推進協議会の設立: 文化庁、通産省、自治省が連携し、文化学術振興、産業振興、地域振興の文脈でデジタルアーカイブが推進されることになります。

2000年: 内閣府IT戦略本部の設立とe-Japan戦略: IT戦略本部が発足し、2001年には「世界最先端のIT国家」を目指すe-Japan戦略が策定され、IT化・デジタル化が強力に推進されました。IT戦略本部はその後も名称を変えながら、国家プロジェクトとしてデジタル化政策を牽引していきます。

22000年代以降のデジタルコンテンツ整備:

2001年: アジア歴史資料センターが開設され、国立公文書館などが提供するデジタルコンテンツが国として公式に発信されるようになりました。

2002年: 国立国会図書館が近代デジタルライブラリーを開始。

2005年: 国立公文書館がデジタルアーカイブの運用を開始。

その他、自然史系博物館のS-Net、人間文化研究機構のNIHU-Int、文化庁の文化遺産オンラインなどが公開され、図書館、博物館、文書館といった各機関がそれぞれデジタルアーカイブのポータルサイトを整備するようになりました。

2010年代以降: 知的財産戦略本部による推進とJapan Search構想:

国のIT戦略本部から、デジタルアーカイブ政策の担い手が知的財産戦略本部へと移管されます。知的財産戦略本部は、従来のIT・e-Japan戦略を引き継ぎ、デジタルアーカイブを知的財産政策の中に位置付けました。

2013年頃からアーカイブに関するタスクフォースが設置され、保有コンテンツのデジタル化と活用、分野横断的・統合的なポータルサイトの必要性が議論されました。

その結果、Japan Search構想が生まれ、2020年にはJapan Searchが正式に公開され、分野横断的なデジタルアーカイブの統合ポータルが実現しました。

現在、内閣官房の知的財産戦略推進事務局がデジタルアーカイブ推進を担っていますが、その議論は、単なるポータルサイトの構築だけでなく、産業振興、アーカイブの担い手育成、教育など、より広範な領域に広がっています。

4. デジタルアーカイブの多様性と今後の展望

現在のデジタルアーカイブの系譜を振り返ると、「デジタルアーカイブ」という言葉が、特定の個人の思想や単線的な議論から生まれたものではなく、多様な概念や定義に関わる複数の源流が合流して形成されてきたことがわかります。

デジタルアーカイブは非常に懐が深い言葉であり、様々な流れが合流したり、時としてそこから分かれたりしながら、広くその意味を広げてきました。そしてこれからも、多くの言葉や概念が流入していくでしょう。

このようなデジタルアーカイブの多様な起源を知ることは、私たちが今後デジタルアーカイブをどこへ向かわせるべきかを考える上で重要な指針となります。誰かの特定の意見だけを正しいとするのではなく、より建設的にこれからのデジタルアーカイブの構築や活用に向けて、共通理解を形成していくことが求められています。

（文責：久世）

 

３．「企業におけるデジタルアーカイブ」

大橋秀亮氏（TOPPAN株式会社 チームリーダー）

動　画

資　料

企業におけるデジタルアーカイブ

内　容

1. 自己紹介とデジタルアーカイブへの関わり

私はトッパン株式会社の大橋と申します。現在は上級デジタルアーキビストとして、企業におけるデジタルアーカイブを担当しています。

1998年にトッパン印刷株式会社（当時）東北事業部に入社し、当初は主にジャスコ（現在のイオン）のチラシ制作を担当していました。当時のトッパン印刷は、商業印刷や出版物が花形業務であり、大手企業のカタログ制作や出版社との協業が中心でした。

2005年に関西金融証券事業部に異動した頃から、世の中のデジタルアーカイブへの流れを肌で感じ始めました。私自身が「デジタルアーカイブ」という言葉を初めて耳にしたのは2000年、福島県立美術館の収蔵品管理システム販売を担当した際です。

2008年からは本格的にデジタルアーカイブを担当することになり、世の中は急速に変化しました。2009年には国立国会図書館の長尾真館長による大規模デジタル化が始まり、私はその中で関西館の博士論文デジタルデータの著作権調査に携わりました。その後も、京都歴史博物館の古文書デジタル化（2012年）や沖縄県公文書館の琉球政府文書デジタル化（2013年）、さらには南九州市の知覧特攻平和会館における特攻隊員の遺書デジタル化など、多岐にわたるデジタルアーカイブプロジェクトを担当しました。

2017年には文化庁に出向し、2014年からは大阪公立大学で産学官民連携推進にも携わっています。現在は、デジタルアーカイブの活用にとどまらず、トータルな視点で業務に取り組んでいます。

2. 企業におけるデジタルアーカイブの意義と課題

企業にとってデジタルアーカイブとは何か、という問いに対し、私は**「ステークホルダーのためのアーカイブ」**であると考えています。図書館、公文書館、博物館が「全てのお客様のために」アーカイブを構築するのに対し、企業は「関係する方々（ステークホルダー）にいかに活用してもらえるか」を重視します。

トッパンのように国民全体と関わる規模の企業の場合、そのステークホルダーは広範に及びますが、やはり「誰のために」という視点は重要です。

企業にデジタルアーカイブを提案する際によく聞かれるのは、「売上や利益につながるのか」「宣伝にお金を使った方が良いのでは」「もっと将来につながる経営戦略への投資を優先したい」といった声です。デジタルアーカイブの重要性を理解している企業でも、「今は業績が上がってから」「設備投資が優先だ」といった返答が多いのが実情です。

このような状況を踏まえ、企業へのアプローチとしては、まずBCP対策や業務効率化、知財やノウハウの共有といった、直接的な収益につながる側面を強調して説明します。その上で、最も重要である社史や理念の浸透、企業ブランディングといった目的を伝えていくことが有効であると考えています。

3. 企業デジタルアーカイブの具体事例と活用法

デジタルアーカイブは、電子データの保存・複製が可能で、インターネットを通じてどこからでも閲覧できるため、紙媒体よりもはるかに便利です。具体的な活用事例をいくつかご紹介します。

3.1. 業務効率化とリスク対策：銀行印鑑のデジタル化
かつて郵便貯金（現在のゆうちょ銀行）の通帳には、お届け印の印影が貼付されていました（通称「福印」）。しかし、これはセキュリティ上のリスクが高く、2013年には廃止されました。この廃止に伴い、各支店で保管されていた印影の照合に多大な手間がかかるという課題が生じました。

メガバンクの事例では、この印影を全てスキャンしてデジタル化し、全支店で閲覧できるようにする取り組みが始まりました。これにより、紙での情報共有やFAXでのやり取りといった非効率な業務が不要となり、業務が大幅にスリム化されました。

また、クレジットカードや保険契約などで用いられるサインも、単なる筆跡だけでなく、筆圧、筆運び、書く方向など、あらゆる情報がデジタルアーカイブ化され、本人確認に活用されています。こうした取り組みは、金融機関が大きく変化したデジタルアーカイブの応用例と言えます。

3.2. 知的財産・ノウハウの共有と伝承
熟練者の技術や経験、勘といった無形資産は、音声や映像で記録・形式化し、蓄積・活用することで、その伝承を拡大できます。企業内部のノウハウは通常公開されませんが、その一例として、文化庁の文化遺産オンラインでは、日本の伝統技術（例：蒔絵の作業風景）が映像で記録され、公開されています。

トッパンでも、人間の動きを可視化し、動作の癖や改善点を分析するループトレーニングシステムという商品を開発しています。例えば、ゴルフのスイングや走りのフォームをデータ化し、プロの動きと比較することで、技術習得や改善に役立てています。これも、熟練者のノウハウをデジタルアーカイブ化し、共有する取り組みと言えます。

3.3. 情報共有と人脈管理：名刺のデジタル化
社内での情報共有においても、デジタルアーカイブは活用されています。例えば経済産業省では、4000人の職員を対象に、名刺の情報をスキャンしてデータベース化する実証実験を行いました。これにより、誰が誰と会い、どのような人脈を築いているかを共有し、最新の連絡先情報を把握できるようになりました。

近年では、ZOOM会議などでQRコードを用いた電子名刺の交換も行われるようになり、名刺のデジタルアーカイブ化は情報共有の効率化に貢献しています。

4. 企業ブランディングと社史・理念の浸透

最も重要であると考えるのが、デジタルアーカイブを通じた社史や理念の浸透、そして企業ブランディングです。

創業者が偉大な人物であり、その精神が社員に浸透している企業は、デジタルアーカイブを積極的に活用しています。グローバル展開する企業では、海外の社員に自社の歴史や原点を伝えるために、創業者の言葉や創業からの歴史をデジタルアーカイブとして残し、共有しています。

4.1. 著名企業の事例
京セラ（稲盛和夫氏）: 京セラは、創業者稲盛和夫氏の人生哲学・経営哲学である「京セラフィロソフィー」を学び継承することを目的とした「稲盛ライブラリー」を立ち上げています。稲盛氏の生の声を聞ける映像アーカイブや、展示室のバーチャル見学を通じて、彼の精神が全従業員の判断基準として共有されています。

パナソニック（松下幸之助氏）: パナソニックの本社には、創業者松下幸之助氏とパナソニックの歴史を伝える建物があり、社員や来訪者に創業者の精神を伝えています。日本を代表する企業が、創業者の精神をいかに大切にしているかがわかります。

オムロン（立石一真氏）: オムロンは、創業者立石一真氏の思いや、駅の自動改札機開発といった革新的な取り組みの歴史をデジタルアーカイブで伝えています。また、社名の由来なども詳細に記録されています。

ソフトバンクグループ（孫正義氏）: ソフトバンクグループも、孫正義氏の志やビジョンがデジタルアーカイブとして記録され、グループ全体で共有されています。少人数のスタートアップであっても、孫氏のビジョンを共有し、事業に取り組む姿勢は、デジタルアーカイブによる理念浸透の好例と言えます。

これらの事例から、単なる技術や売上・利益の追求だけでなく、企業理念やブランディングといった精神的な側面をデジタルアーカイブを通じて伝えることの重要性がうかがえます。

4.2. トッパンの事例
トッパンも、自社の歴史を伝えるためにデジタルアーカイブに取り組んでいます。最近のテレビCMでは、かつて印刷が花形だった出版事業がデジタル化され、キャッシュレス決済に変わっていくという歴史を感じさせる内容が描かれています。このCMは、社員が自社を誇りに思うこと、そして学生や社会一般にトッパンという企業を知ってもらうことを目的としています。

トッパンは**「トッパンヒストリー」**というウェブサイトで企業情報を発信しており、年代別に区切られた歴史の中で、創業者の精神や、活版印刷からオフセット印刷への転換といった重要な出来事を伝えています。トッパンの場合、特定の創業者に焦点が当たるよりも、常に新しいことに挑戦する「変革の精神」が受け継がれていることを強調しています。

5. デジタルアーカイブの応用と社会貢献

企業のデジタルアーカイブは、単なる社内活用にとどまらず、社会貢献にも繋がっています。

5.1. 文化財・歴史資料の忠実な再現と復興支援
トッパンは、バーチャルリアリティ（VR）映像制作において、歴史的な建物の再現などに忠実な再現性を追求しています。例えば、熊本地震で被災した熊本城の石垣の復興では、崩れる前の石垣の精密なデジタルアーカイブが、崩れた石を元の位置に戻す作業に役立ちました。肉眼では判断が難しい石の形状や凹凸も、デジタルデータで詳細に分析することで、復興作業の精度向上に貢献しています。

5.2. 市民参加型アーカイブと地域活性化
京都の伏見区では、市民から集めた映像や写真を組み合わせてアーカイブする取り組みが行われています。博物館や資料館の資料だけでなく、市民が提供した個人的な写真（例：1982年の七五三の写真）などもアーカイブすることで、当時の風景や人々の暮らしを多角的に記録し、地域住民が参加し、活用しやすいアーカイブを構築しています。これにより、アーカイブが地域コミュニティの中で継承されやすくなります。

5.3. 国宝・文化財の高精細デジタル化と研究活用
京都の国宝「洛中洛外図屏風（舟木本）」もデジタルアーカイブ化されています。通常は近づいて見ることができない屏風の細部（例えば、約1cmの人物の顔や0.数mmの着物の柄）も、高精細なデジタルアーカイブによって拡大して閲覧できるようになりました。さらに、人物一人ひとりにタグ付けを行い、当時の生活様式などを調査するプロジェクトも進行中です。

5.4. 災害アーカイブと3次元データの活用
最近の事例として、石川県の能登半島地震に関するアーカイブが公開されました。Googleマップと連携し、被災地の3次元データと組み合わせることで、どのような被害があったかを詳細に把握できるようになっています。デジタルアーカイブの技術は、このような災害記録や復興支援においても進化を続けています。

6. まとめ

企業にとってデジタルアーカイブは、単に売上や利益に直結するだけでなく、社史や企業理念の浸透、企業ブランディングといった、企業の根幹を支える重要な役割を担っています。もちろん、知的財産やノウハウの共有、業務効率化、BCP対策といった実務的な側面も重要であり、これらの側面からデジタルアーカイブの導入を推進することが有効です。

最終的には、**「ステークホルダーのためのアーカイブ」**として、企業のデジタルアーカイブを構築していくことで、その価値が広がり、企業活動の持続的な発展に貢献していくでしょう。

トッパンでは、東京・飯田橋の印刷博物館（企業のミュージアムではなく、印刷の歴史を伝えるミュージアム）で、新しいシアターなどを通じて印刷の歴史を体験できます。また、大阪公立大学での産学官民連携など、様々な形でデジタルアーカイブを活用した社会貢献に取り組んでいます。

（文責：久世）

 

コーディネータ：井上　透氏（岐阜女子大学教授）

■　e-Learning（オンデマンド講座）

 

デジタルアーカイブ概論【Ⅰ】　～　デジタルアーカイブによる地域活性化　～

 

デジタルアーカイブ概論【Ⅱ】　～　デジタルアーカイブにおける新たな価値創造　～（構想中）

デジタルアーカイブ概論【Ⅲ】　～　知識循環型社会における知的財産権　～（構想中）

【e-Learning】デジタルアーカイブ概論【Ⅰ】　～　デジタルアーカイブによる地域活性化　～

第１講　デジタルアーカイブの基礎

林　知代（岐阜女子大学・講師）

１．何を学ぶか

デジタルアーカイブの定義や歴史的背景、そしてその専門職であるデジタルアーキビストの役割について解説しています。当初は公文書の保存が主な目的でしたが、次第に知的財産の活用や災害教訓の継承、さらには社会基盤としての共有へとその概念が拡大してきました。特に「ジャパンサーチ」に代表される情報のネットワーク化が進む中で、資料のデジタル化技術だけでなく著作権の処理や利活用の企画を行える人材の重要性が強調されています。最終的に、デジタルアーカイブは単なる保管場所ではなく、新たな文化創造を支えるための不可欠なインフラとして位置付けられています。

２．学習到達目標

①　デジタルアーカイブとは何か説明できる。
②　デジタルアーカイブがどのように発展してきたかについて具体例をあげ説明できる。
③   デジタルアーキビストに求められている能力について具体的に説明できる。

３．課　題

①　デジタルアーカイブとは何か自身の立場で説明しなさい。
② 　デジタルアーカイブがどのように発展してきたか説明しなさい。
③　デジタルアーキビストに求められている能力は何か自身の立場で説明しなさい。
④　デジタルアーカイブの定義は、時代や社会のニーズと共にどう変化してきましたか。
⑤　デジタルアーキビストにはどのような能力が求められますか
⑥　ジャパンサーチは社会でどのように活用されているのですか

４．プレゼン資料

第１講　デジタルアーカイブの基礎

【AIプレゼン】

第１講　デジタルアーカイブの基礎

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第１講　デジタルアーカイブの基礎

第２講　デジタルアーカイブ開発と活用プロセス

櫟　彩見（岐阜女子大学・准教授）

 

１．何を学ぶか

デジタルアーカイブの開発プロセスとその具体的な活用方法について解説しています。アーカイブの利用は単なる資料の提示にとどまらず、データの分析を通じた課題解決や、新しい知見を生む知的創造サイクルへと発展することが示されています。運用面では、著作権やプライバシーに配慮した７つの選定評価項目に基づき、公開の適否を判断する重要性が説かれています。また、デジタル化の工程は記録・保存・発信・評価という循環するプロセスで構成されており、終わりなき活動であると定義されています。特に記録段階においては、対象に応じた撮影計画や機材準備、音声や環境データの収集など、多角的な手法が求められます。全体を通して、デジタルアーカイブを持続的な知的基盤として構築するための実践的な指針がまとめられています。

２．学習到達目標

①　デジタルアーカイブの活用について具体例を挙げて説明できる
②　資料の選定評価について説明できる。
③　デジタルアーカイブのプロセスや記録方法について説明できる。

３．課　題

①　デジタルアーカイブの活用について具体例を挙げて説明してください。
②　資料の選定評価の課題について説明してください。
③　デジタルアーカイブのプロセスや記録方法について説明してください。
④　デジタルアーカイブの活用における提示、課題解決、知的創造の三つの目的は何ですか。
⑤　資料を公開する際の「選定評価」の基準を詳しく教えてください。
⑥　デジタルアーカイブの「記録」から「評価」までのプロセスを具体例を挙げて述べてください。

４．プレゼン資料

第２講　デジタルアーカイブ開発と活用プロセス

【AIプレゼン】

第２講　デジタルアーカイブ開発と活用プロセス

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第２講　デジタルアーカイブ開発と活用プロセス

第３講　デジタルアーカイブの評価とメタデータ

谷　里佐（岐阜女子大学・教授）

１．何を学ぶか

デジタルアーカイブの適切な運用と評価について解説した講義テキストです。組織が自らの達成度を客観的に測定するための自己点検ツールを紹介し、特に重要視されるメタデータの国際標準や記述の指針を詳しく説明しています。また、すべての人が利用しやすい環境を整えるためのユニバーサルデザインの視点についても言及しています。後半では、岐阜女子大学が提案する地域資料向けの項目設定を例に挙げ、情報の二次活用を促す具体的な記述方法を提示しています。全体を通して、資料の保存から利活用までを円滑に進めるための標準化と評価の枠組みを学ぶ構成となっています。

２．学習到達目標

①　「デジタルアーカイブアセスメントツール」の内容について説明できる。
②　記述のための国際標準、国際指針などの事例について説明できる。
③　資料（情報資源）のメタデータ記述ができる。

３．課　題

①　「デジタルアーカイブアセスメントツール」の評価項目の内、あなたが重要だと思う項目について、なぜそう思うかを含めて説明してください。
②　具体的に何か資料（情報資源）を一つ取り上げ、その資料のメタデータ記述項目を設定した上で実際の記述を行ってください。
③　デジタルアーカイブの質を評価するために用いられる主要な指標やツールの役割は何ですか。
④　異なる機関の間で情報を共有するためにメタデータの国際標準が必要な理由は何ですか。
⑤　ダブリン・コアの15要素にはどのような項目が含まれますか？

４．プレゼン資料

第３講　デジタルアーカイブの評価とメタデータ

【AIプレゼン】

第３講　デジタルアーカイブの評価とメタデータ

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第３講　デジタルアーカイブの評価とメタデータ

第４講　デジタルアーカイブの利活用

熊崎康文（岐阜女子大学・准教授）

１．何を学ぶか

デジタルアーカイブの定義から、博物館や図書館における具体的な利活用事例までを網羅的に解説しています。過去の文化遺産をデジタル化して次世代へ継承するだけでなく、地域の観光や教育、生涯学習の拠点として役立てる重要性が説かれています。国全体の取組として、複数の機関を繋ぐプラットフォームであるジャパンサーチや、総務省・内閣府による構築ガイドラインについても紹介されています。さらに、近年改正された博物館法に基づき、デジタル技術を用いた業務の変革（DX）を推進し、社会的・経済的価値を創出することが求められています。最終的には、デジタル情報を共有・連携させることで、知の地域づくりを実現することを目指した内容となっています。

２．学習到達目標

①　図書館におけるデジタルアーカイブの実践例を具体的に説明できる。
②　博物館におけるデジタルアーカイブの実践例を具体的に説明できる。
③　デジタルアーカイブの共通利用について説明できる。

３．課　題

①　図書館におけるデジタルアーカイブの実践例を具体的に説明しなさい。
②　博物館におけるデジタルアーカイブの実践例を具体的に説明しなさい。
③　デジタルアーカイブの共通利用について説明しなさい。
④　デジタルアーカイブの構築は地域社会の活性化や次世代への伝承にどう貢献しますか。
⑤　日本の国家戦略におけるデジタルアーカイブの連携と基盤整備には何が必要ですか。
⑥　博物館や図書館がデジタル化を推進する上で直面する実務的課題は何ですか。

４．プレゼン資料

第４講　デジタルアーカイブの利活用

【AIプレゼン】

第４講　デジタルアーカイブの利活用

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第４講　デジタルアーカイブの利活用

第５講　デジタルアーカイブによる地域活性化

久世均（岐阜女子大学・教授）

１．何を学ぶか

岐阜女子大学が提唱する「知の増殖型サイクル」を用いた、デジタルアーカイブによる地域活性化の取り組みを解説しています。飛騨高山の伝統的な木工技術や日本遺産をデジタル化し、適切に保存・活用することで、新たな知的価値を創造する仕組みを提案しています。このサイクルは、伝統産業の振興や観光資源の創出、さらには教育現場での教材活用まで多岐にわたる分野に応用が可能です。大学は知の拠点として、過去の歴史的資料を次世代へ継承し、地方創生に向けたイノベーションを牽引する役割を担っています。最終的に、アーカイブの活用と研究のフィードバックを通じて、持続可能な地域社会の発展を目指す内容となっています。

２．学習到達目標

①　デジタルアーカイブと地域課題解決について説明できる。
②　地方創成イノベーションの創出について具体的に説明できる。

３．課　題

①　飛騨高山匠の技デジタルアーカイブにより，地域の文化産業を振興するための方策を3つ挙げて説明しなさい。
②　デジタルアーカイブの活用が地域活性化や地方創成イノベーションに果たす役割は何ですか。
③　知的創造サイクルは地域資源の保存と新たな知の創出をどのように繋ぎますか
④　大学アーカイブが知の拠点として地域文化の継承や産業振興に貢献する方法は何ですか。
⑤　地域学習でアーカイブを教材化する際の課題は何ですか？
⑥　伝統技術の「技とこころ」をオーラルヒストリーで保存する方法とは？

４．プレゼン資料

第５講　デジタルアーカイブによる地域活性化

【AIプレゼン】

第５講　デジタルアーカイブによる地域活性化

５．動画資料

※本映像は本学の学部の授業（情報の管理と流通）の内容の一部を利用して提供しています。

【AI動画】

６．テキスト

第５講　デジタルアーカイブによる地域活性化

７．資料

第５講　デジタルアーカイブによる地域活性化

第６講　文化はどのように記録するの？

加藤 真由美（岐阜女子大学・准教授）

１．何を学ぶか

デジタルアーカイブの対象となる文化の定義や、それを後世に継承するための具体的な記録手法について解説しています。文化とは人々の生活様式や精神活動の総体であり、時代の変化に合わせてその姿をデジタル化し、社会で共有する重要性が説かれています。情報の収集から保存、発信、評価に至る４つのプロセスが示され、特に記録段階における留意点が詳しくまとめられています。さらに、人物撮影やドローンによる空撮など９種類の撮影技術を紹介し、多角的な視点から情報を残す方法を提案しています。単なるデータの蓄積に留まらず、背景にある人々の想いや関連資料を併せて記録することで、新たな文化創造に繋げることが本資料の核心です。

２．学習到達目標

①デジタルアーカイブの対象である“文化”について説明できる。
②記録に応じて，多様なデジタル化の方法を説明できる。
③記録の際の留意点について説明できる。

３．課　題

①　身近な“文化”をひとつ挙げ，具体的な記録方法を挙げてください。
②　①で挙げた記録方法の特性を説明しなさい。
③　デジタルアーカイブの対象となる「文化」の定義とコミュニティとの関係性はどのようなものか。
④　文化をデジタル化する具体的なプロセスや手順は？
⑤　人々の思いや背景を記録する際の重要なポイントは？

４．プレゼン資料

第６講　文化はどのように記録するの？

【AIプレゼン】

第６講　文化はどのように記録するの？

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第６講　文化はどのように記録するの？

７．資料

①　文化はどのように記録するの

②　地域文化とデジタルアーカイブ

③　沖縄おうらい

第７講　デジタルデータはどのように管理・流通するの？

加藤 真由美（岐阜女子大学・准教授）

１．何を学ぶか

激変する現代の情報社会において、文化的な資産をデジタルデータとして蓄積・活用することの意義を説いています。特にデジタルアーカイブの構築に焦点を当て、メタデータを用いた効率的な情報の管理と、多様なメディアを通じた情報の流通が重要であることを解説しています。信頼性の高いデータを誰もが利用できる状態で保存することは、社会課題の解決や新たな価値創造の基盤となります。日本におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の現状や、国際的な動向を踏まえつつ、デジタル技術を扱う人材に求められる知識や役割についても言及されています。

２．学習到達目標

①デジタルアーカイブの資料データの管理に必須であるメタデータの役割について説明できる。
②データの流通について多様な発信方法があることを理解し，説明できる。
③情報社会においてデータの管理と流通が重要である理由を説明できる。

３．課　題

①　デジタルアーカイブにおいて，なぜ管理と流通が重要なプロセスであるのか，具体例を挙げて説明しなさい。
②　Society 5.0において、デジタルアーカイブが果たす役割と社会的な意義は何ですか。
③　メタデータがデータの管理や検索に果たす役割とは？
④　メタデータの標準化や他機関との連携はどう行う？

４．プレゼン資料

第７講　デジタルデータはどのように管理・流通するの？

【AIプレゼン】

第７講　デジタルデータはどのように管理・流通するの？

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第７講　文化はどのように管理・流通するの？

７．資料

①　文化資料はどのように管理流通するの？

②　情報の発信と伝達

第８講　デジタルアーカイブと知的財産権（１）

吉川　晃（岐阜女子大学・特別客員教授）

 

１．何を学ぶか

デジタルアーキビストが実務で直面する知的財産権や著作権の基礎知識を網羅した講義録です。著作権が無方式主義により自動発生することや、死後70年という長い保護期間を持つ点など、法的な基本原則が詳しく解説されています。また、教育現場でのオンライン授業に関する補償金制度や、クリエイティブ・コモンズのような柔軟な権利運用の仕組みについても触れています。権利処理の重要性だけでなく、肖像権や地域の慣習といった法的明文のない要素への配慮も強調されているのが特徴です。最終的には、適切な契約書の作成や正確な知識に基づいた運用が、文化振興とアーカイブ構築の両立に不可欠であると説いています。

２．学習到達目標

①　デジタルアーキビストに著作権処理の能力が必要であることについて具体的に説明ができる。
②　著作者の権利について具体的に説明できる。
③　著作権の契約書を作成できる。

３．課　題

①　デジタルアーキビストに著作権処理の能力が必要であることについて具体的に説明しなさい。
②　著作者の権利について具体的に説明しなさい。
③　著作権の契約書を作成しなさい。
④　デジタルアーキビストがアーカイブの構築から運用において果たすべき権利処理の役割は何ですか。
⑤　デジタルアーカイブの実務において、契約書の作成や肖像権、地域の慣習への配慮はなぜ重要ですか

４．プレゼン資料

第８講　デジタルアーカイブと知的財産権（１）

【AIプレゼン】

第８講　デジタルアーカイブと知的財産権（１）

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第８講　デジタルアーカイブと知的財産権（１）

第９講　デジタルアーカイブと知的財産権（２）

坂井知志（岐阜女子大学・特別客員教授）

１．何を学ぶか

デジタルアーカイブ構築における知的財産権と実務上の課題を解説した講義録です。専門家としての主観を排し、第三者的な視点で著作権などの法的制度を批判的に検討することの重要性が説かれています。日本外交文書や震災記録といった具体例を通じ、膨大なデータの利便性と、複雑な権利関係や個人情報保護のバランスをどう取るべきかが示されています。単なる技術論にとどまらず、理念・技術・制度を統合的に捉え、他機関との連携や二次利用を促進する仕組み作りが、知識基盤社会の実現に不可欠であると結論付けています。

２．学習到達目標

①　デジタルアーカイブの実践における著作権に関する課題について説明できる。
②　著作権のデジタルアーカイブの活用に関する課題について具体例を挙げて説明できる。

３．課　題

①　デジタルアーカイブの実践における著作権に関する課題について説明しなさい。
②　著作権のデジタルアーカイブの活用に関する課題について具体例を挙げて説明しなさい。
③　デジタルアーカイブの構築において理念と技術と制度を統合する重要性は何か。
④　複数のアーカイブが連携し知識基盤社会を築くための実践的課題は何か。

４．プレゼン資料

第９講　デジタルアーカイブと知的財産権（２）

【AIプレゼン】

第９講　デジタルアーカイブと知的財産権（２）

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第９講　デジタルアーカイブと知的財産権（２）

第１０講　ジャパンサーチとデジタルアーカイブ活用基盤

高野明彦（国立情報学研究所・名誉教授）

１．何を学ぶか

日本の多様な文化資産を統合的に検索・活用できるプラットフォーム、ジャパンサーチについて解説しています。このサービスは、国立国会図書館が中心となり、各分野の専門機関（つなぎ役）と連携して、書籍、文化財、メディア芸術などのメタデータを集約しています。単なる検索サイトにとどまらず、APIを通じた外部サービスへの展開や、利用者が独自の展覧会を作れる「マイノート」機能などを備えた、デジタルアーカイブの活用基盤を目指しているのが特徴です。また、著作権や権利情報を個別データごとに明示することで、二次利用を促進し、新たな知的創造を支援する役割を担っています。最終的に著者は、デジタルアーカイブが過去の記録を継承するだけでなく、現代のコミュニティを支える知識基盤として、人や活動の新たなネットワークを形成していくことの重要性を説いています。

２．学習到達目標

①　ジャパンサーチの目的について説明できる．
②　メタデータの連携方法について具体例を挙げて説明できる．

３．課　題

①　ジャパンサーチについての課題について説明しなさい．
②　ジャパンサーチAPIの活⽤例について具体例を挙げて説明しなさい．
③　ジャパンサーチがデジタルアーカイブのハブとして果たす役割と設立の目的は何ですか。
④　デジタルアーカイブを社会基盤として根付かせるための今後の戦略と価値は何ですか。

４．プレゼン資料

第１０講　ジャパンサーチとデジタルアーカイブ活用基盤

【AIプレゼン】

第１０講　ジャパンサーチとデジタルアーカイブ活用基盤

５．映像資料

【AI動画】

６．テキスト

第１０講　ジャパンサーチとデジタルアーカイブ活用基盤

第１１講　世界のデジタルアーカイブの発展とその活用

時実象一（東京大学大学院情報学環）

 

１．何を学ぶか

多種多様な記録物を保存する世界のデジタルアーカイブの現状と活用事例を網羅的に解説しています。書籍や新聞、映画といった伝統的な文化遺産から、ウェブページやゲーム、SNS上の震災記録などの現代的なデジタル資産まで、保存対象が拡大している様子が示されています。インターネットアーカイブやヨーロピアーナといった主要なプラットフォームの役割に加え、各国の法的課題や運営体制の違いについても触れています。また、ウィキペディアタウンのような市民参加型の活動を通じて、地域資料がデジタル化され共有される意義を説いています。全体として、過去の記憶を未来へ繋ぐための技術的、社会的な取り組みの広がりを概観できる内容です。

２．学習到達目標

①　世界のデジタルアーカイブの動向ついて説明できる．
②　世界のデジタルアーカイブを俯瞰して，その活用の変化について具体例を挙げて説明できる．

３．課　題

①　ジャパンサーチについての課題について説明しなさい．
②　ジャパンサーチAPIの活⽤例について具体例を挙げて説明しなさい．
③　世界のデジタルアーカイブには、どのような多様な種類と具体的な活用事例が存在しますか。
④　主要なポータルサイトや組織は、デジタル資産をどのように収集しネットワーク化していますか。
⑤　著作権侵害で係争中のオープンライブラリーの現状は？

３．プレゼン資料

第１１講　世界のデジタルアーカイブの発展とその活用

【AIプレゼン】

第１１講　世界のデジタルアーカイブの発展とその活用

４．映像資料

【AI動画】

６．テキスト

第１１講　世界のデジタルアーカイブの発展とその活用

第１２講　デジタルアーカイブと法制度の現在地点

福井健策（骨董通り法律事務所・パートナー弁護士）

１．何を学ぶか

デジタルアーカイブ構築における法制度の現状と課題を専門的な視点から解説したものです。主な焦点は、複雑な著作権法の仕組みと、許諾を必要とする原則および例外規定をいかに組み合わせて運用するかという実践的戦略に当てられています。さらに、法律が存在せず判断が難しい肖像権についても、民間ガイドラインによる点数化などの解決策が提示されています。また、２０１８年や２０２１年の法改正がもたらした検索サービスや絶版資料の利活用への影響についても詳しく触れています。後半では、デジタルアーカイブを社会の知識基盤として支えるための**「デジタルアーカイブ憲章」や政策提言の重要性が説かれています。全体として、権利の壁を乗り越え、文化資源を次世代へ継承するための官民一体となった指針**を示す内容となっています。

２．学習到達目標

①　デジタルアーカイブの実践における著作権に関する課題について説明できる．
②　著作権のデジタルアーカイブの活用に関する課題について具体例を挙げて説明できる．

３．課　題

①　デジタルアーカイブの実践における著作権に関する課題について説明しなさい．
②　著作権のデジタルアーカイブの活用に関する課題について具体例を挙げて説明しなさい．
③　デジタルアーカイブ憲章について，課題を説明しなさい．
④　デジタルアーカイブの構築において著作権や肖像権の権利処理が直面する主要な課題は何ですか。
⑤　2018年や2021年の著作権法改正は、デジタルアーカイブの利活用をどのように促進させたのでしょうか。

４．プレゼン資料

第１２講　デジタルアーカイブと法制度の現在地点

【AIプレゼン】

第１２講　デジタルアーカイブと法制度の現在地点

５．映像資料

【AI動画】

６．テキスト

第１２講　デジタルアーカイブと法制度の現在地点

第１３講　ＡＩと人間の学び

赤堀侃司（東京工業大学・名誉教授）

１．何を学ぶか

生成AIの台頭という転換期において、人間ならではの学びの本質を問い直しています。著者の赤堀教授は、膨大なデータから推論するAIに対し、人間は共感や非認知能力、文脈の理解といった特性を持つことを強調しました。教育現場では、単なる知識の習得ではなく、問いを立てる力や情報の取捨選択、そして主体的にデザインする力を育むことが求められています。全編を通して、テクノロジーが進歩するからこそ、人間特有の感性や思考を磨く重要性が説かれています。AIとの共存時代における、新たな教育の指針を示す内容です。

２．学習到達目標

①　第１次ＡＩブームから第２次ＡＩブームへと移り変わり、変化した生成ＡＩの学びについて説明することができる。
②　生成AIの発展により、私たちの学びに求められる７つの資質能力について説明することができる。

３．課　題

①　生成AIの進化から、これからの私たち人間の学びに求められる資質能力について説明しなさい．
②　生成AIが進化する中で人間が本来持つべき共感や感受性の役割は何ですか。
③　膨大なデータを持つAIに対し人間が発揮すべき非認知能力とは何ですか。
④　AIが苦手とする「意味の理解」や日常の文脈とは？
⑤　AIが苦手な「意味の理解」を人間はどう補うべきですか

４．プレゼン資料

第１３講　ＡＩと人間の学び

【AIプレゼン】

第１３講　ＡＩと人間の学び

５．映像資料

【AI動画】

６．テキスト

第１３講　ＡＩと人間の学び

７．資　料

①　AIと人間の学び 壁の向こうで答えているのはAIか人か? (単行本）

②　第11講「ＡＩと人間の学び」デジタルアーカイブin岐阜2023

第１４講　人とAIの学習研究から考えるこれからの教育

益川弘如（聖心女子大学・教授）

１．何を学ぶか

聖心女子大学の益川弘如教授による、AI共生時代における教育の在り方をテーマにした講演録です。著者は、単なる情報の暗記やコピーではなく、「自分なりの言葉で説明できること」を人間ならではの価値ある学びと定義しています。教育現場での生成AI活用事例を通じ、AIを単なる効率化の道具ではなく、対話や思考を深めるためのパートナーとして利用する重要性が説かれています。また、人間固有の経験に基づくイメージ思考とAIの論理処理を比較し、AIには代替できない**「意味の理解」こそがこれからの学習の本質であると指摘しています。最終的に、技術革新が進む今こそ、主体的に知識を再構成する力**を育む授業への転換が必要であると結論付けています。

２．学習到達目標

①　AI時代における「価値ある学び」について説明することができる。
②　人工知能や生成AIを活用した際の人間の学びの変容について説明することができる。
③　生成AIを活用した具体的な授業事例から、学習観や授業観をとおして私たちの学びの本質を説明することができる。

３．課　題

①　AI時代における「価値ある学び」とデジタル化された情報との関係について説明しなさい．
②　人工知能や生成AIの効果的な活用と私たちの学びの変容について説明しなさい．
③　AIと共生する時代において人間が行うべき価値ある学びの本質とは何か。
④　生成AIを教育に活用する際、学習観や授業観をどう変容させるべきか。
⑤　対話を通じた「知識の構成」においてAIができる役割は何？

４．プレゼン資料

第１４講　人とAIの学習研究から考えるこれからの教育

【AIプレゼン】

第１４講　人とAIの学習研究から考えるこれからの教育

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第１４講　人とAIの学習研究から考えるこれからの教育

７．資料

①　プレゼン資料

②　第12講「人とAIの学習研究から考えるこれからの教育」

デジタルアーカイブin岐阜2023

第１５講　人工知能（AI)とデジタルアーカイブの現状と未来

澤井進（岐阜女子大学・特任教授）

１．何を学ぶか

岐阜女子大学特任教授の澤井進氏による、人工知能（AI）とデジタルアーカイブの融合がもたらす未来像についての講義録です。著者は、デジタルアーカイブを「燃料」、生成AIを「機関車」に例え、両者が一体化することで正確で無害な学習データに基づく新たな文化の創造が可能になると説いています。特に、人類が蓄積してきた知恵をデジタル技術で継承する「デジタル文化遺伝子」という概念を提唱し、その重要性を強調しています。具体例として、古文書の解読や白黒映像のカラー化、AIによる作曲など、文化遺産の保存と活用の最新事例が紹介されています。最終的には、AI倫理という「レール」の上でこれらの技術を運用し、知的創造サイクルを回していく社会の在り方を展望する内容となっています。

２．学習到達目標

①　生成AIとデジタルアーカイブのそれぞれの機能からみた関係性について説明することができる。
②　デジタルアーカイブを活用した人工知能との一体化によってもたらされる新たな可能性とは何か、説明することができる。
③　デジタル文化遺伝子というアイディアについて説明することができる。

３．課　題

①　デジタル文化遺伝子の重要な役割とは何か、800字で説明しなさい。
②　AIとデジタルアーカイブの一体化がもたらす未来のブレークスルーとは何か。
③　質の高い学習データが生成AIの安全性や正確性に与える影響は何か。
④　デジタル文化遺伝子が知的創造サイクルをどう変える？

４．プレゼン資料

第１５講　人工知能（AI)とデジタルアーカイブの現状と未来

【AIプレゼン】

第１５講　人工知能（AI)とデジタルアーカイブの現状と未来

５．動画資料

【AI動画】

６．テキスト

第１５講　人工知能（ＡＩ)とデジタルアーカイブの現状と未来

７．資料

１．プレゼン資料

２．第13講「人工知能（AI)とデジタルアーカイブの現状と未来」

デジタルアーカイブin岐阜2023

テキスト

【テキスト】

2023版デジタルアーカイブ概論_テキスト(最終）

 

※　AI動画並びにAIプレゼンは、テキストを　　　で分析し生成したものです。

ＡI（人工知能）講座　～　AI（人工知能）最前線　～

趣　　旨：超スマート社会（Society 5.0）の実現に向け，AIを活用して社会課題を解決し，新たな価値を創造できる人材の活躍が期待されている．世界的にAI人材不足が深刻化するなか，各企業の間で優秀なAI人材の争奪戦が行われており，AI人材育成に対するニーズが高まっている．ここでは，次のような内容でAI人材育成を行う。

プログラム：

１．「生成ＡIの現在地」

加藤邦人氏（岐阜大学工学部人工知能研究推進センター長）

動　画

「生成ＡIの現在地」については、リンク先で視聴できます。（パスワード必要）

資　料

「生成ＡIの現在地」

内　容

1. 生成AIの基礎と驚異的な進化

加藤教授は、自身の専門分野であるコンピュータービジョン（AIの「目」に相当）の紹介から始め、AIが世界を理解する仕組みについて触れました。

1.1. AIブームの到来とノーベル賞受賞
昨年のノーベル物理学賞が、ニューラルネットワークの基礎理論を築いたホップフィールド教授と、AIのゴッドファーザーとして知られるヒントン教授に授与されたことに言及。さらに、ノーベル化学賞もAIを用いたタンパク質構造予測ツール「AlphaFold」に関連する研究に与えられたことから、2023年が「AIの年」であったと強調しました。このAIブームの火付け役となったのは、2022年末に登場した「ChatGPT」であり、これによって生成AIが社会に広く認知されるようになりました。

1.2. 「生成AI」の定義と多様な応用例
「生成AI」という言葉の曖昧な使われ方に対し、加藤教授は「何かを生成するAI」と明確に定義しました。単に情報を認識するAIとは異なり、例えばプロンプト（指示文）に基づいて文章を生成したり、画像を生成したりするAIが生成AIであると説明します。

具体的な事例として、以下のようなデモンストレーションと紹介がありました。

文章生成AI (ChatGPT): 顧客からの問い合わせメールに対し、丁寧かつプロフェッショナルな返信メールを自動生成するデモを通じて、文章作成におけるAIの能力を示しました。

音声認識・合成AI (ChatGPT): スマートフォンアプリを用いた日英リアルタイム通訳のデモを披露。自然な会話スピードでの通訳が可能であり、言語理解だけでなく、音声認識と音声合成技術の高度な連携が実現していることを示しました。

画像生成AI: AIが生成した画像によるファッションショーや、言語的なプロンプトからリアルな女子高生のアニメーション、さらには一枚の静止画からその続きの動画を生成するAI（高校の修学旅行写真が動き出す例）などを紹介し、AIが画像や動画コンテンツも多様に生成できることを強調しました。

1.3. 人工知能（AI）の仕組みと学習プロセス
人工知能とは、コンピューターによる「知的な情報処理システム」の設計・実現に関する研究分野であると解説。この「知的」な処理の核心は「学習」にあると述べました。人間が知識を得て文字を読めるようになるように、AIも大量の「学習データ」（入力データと正解を示す教師信号）を用いて学習することで、新たな知識を獲得し、未知のデータに対する認識や推論が可能になります。

AIの実現方法は多岐にわたる「機械学習」という分野に含まれ、その中でも現在のAIブームの基盤となっているのが「深層学習（ディープラーニング）」です。深層学習は、人間の脳神経細胞の働きを模倣した「ニューラルネットワーク」の巨大なモデルであり、刺激を受けて興奮し、次の細胞に刺激を伝達するという単純なプロセスをコンピューター上で再現します。

1.4. AI研究の歴史と深層学習によるブレイクスルー
AIという言葉が1956年に誕生して以来、約70年の歴史があります。

第一次AIブーム（1950年代）: ニューラルネットワークの初期モデルである「パーセプトロン」が登場しましたが、当時の計算能力の限界から人間のようなAIは実現できませんでした。

第二次AIブーム（1980年代～1990年代）: ヒントン教授によって多層パーセプトロンの学習理論が構築され、再びAIブームが到来。しかし、この時期も技術的な制約により、数層のニューラルネットワークが限界でした。

第三次AIブーム（2010年代後半～現在）: ニューラルネットワークを多層化・巨大化しても学習できる「深層学習」の技術が登場し、飛躍的な進歩を遂げました。この10年間で「深くする競争」と「大きくする競争」が繰り広げられ、ChatGPTのような自然な会話が可能なAIの登場に繋がりました。特に、2019年に登場した「Transformer」というニューラルネットワークが、現在の生成AIブームの決定的なきっかけとなりました。現在の言語モデルは、数百ビリオン（数千兆）ものパラメータを持つほど巨大化しており、これがAIの飛躍的な性能向上を支えています。

加藤教授は、AI研究者は日々、このニューラルネットワークのモデル構造をいかに設計し、効率的に学習させるかを研究していると説明しました。

1.5. 大規模言語モデル（LLM）の比較と進化
**大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）**は、自然言語処理に特化した巨大なAIモデルであり、現在の生成AIブームの中心です。加藤教授は主要なLLMを比較し、それぞれの特徴を解説しました。

ChatGPT (OpenAI): 最新モデルはGPT-4o。圧倒的な性能を持ち、音声認識、発話、画像認識にも対応。無料版もあるが、月額20ドルの有料版（全機能利用可能）の利用を強く推奨しました。

Gemini (Google): 現在日本では1.5、米国では2.0が提供中。GPT-4に匹敵する性能を持ち、音声・画像入力にも対応。Googleが提供するため検索能力に優れています。

Claude (Anthropic): OpenAIから独立したメンバーが設立したAnthropic社が提供。OpenAIと競合する高い性能を持ち、自然な文章生成や画像認識に優れます。こちらも月額20ドルで、加藤教授自身も文章作成にはClaudeをメインで使用していると語りました。

Llama (Meta): Facebookを運営するMetaが提供。ベンチマーク上はGPT-4レベルとされるが、実際の使用感や日本語対応はまだ発展途上。しかし、無料であり、ローカル環境で実行可能である点が大きな利点であり、企業での機密情報保護や研究目的で広く利用されています。

Copilot (Microsoft Office): Microsoft Officeのライセンスを持つユーザーが利用可能。中身はGPT-4とされていますが、使い勝手はChatGPTに劣るとのこと。

LLMは、大量の文章データから次にくる単語の確率を予測する仕組みで動作し、文脈全体を理解することでより適切な単語を選択します。

1.6. マルチモーダルAIの台頭
LLMの飛躍的な進化は、「マルチモーダルAI」の発展を加速させました。これは、これまで別々に研究されてきた画像、音声、言語などの異なるモダリティ（情報形式）を統合的に処理するAIです。LLMが世界中の文章を読み込むことで広範な知識を獲得した結果、それに「目」や「耳」、「口」を付け加えることで、より人間のような対話や理解が可能になりました。ChatGPTのデモのように、音声認識からLLMによる文章理解・生成、そして音声合成による発話までが短期間で実現したことは、マルチモーダルAIの急速な発展を象徴しています。

2. 生成AIが社会にもたらす変革と課題

生成AIの登場は、社会に大きな変革をもたらす一方で、いくつかの課題も浮上しています。

2.1. 生成AIの社会への浸透状況
加藤教授は、自身の体感として、一般社会、特に企業における生成AIの利用が予想よりも進んでいないと指摘しました。しかし、大学生（3年生）の授業ではほぼ全員が使用していることから、若年層での普及が進んでいると述べました。

企業においては、社内チャットボットや作業自動化AIの導入が進んでおり、大手企業での採用が増加傾向にあることを強調。様々な分野で生成AI導入による業務改善効果がレポートされていることに触れ、自身の業務に近い分野でのレポートを探すことを推奨しました。

2.2. 生成AIによる業務改善の具体例
生成AIがどれほど業務を改善できるかについて、コンサルティング会社BCGが758名の社員を対象に行ったGPT-4の利用に関するレポートを紹介しました。

タスク完了数の増加: 平均12.2%増

タスク完了速度の向上: 平均25.1%短縮

品質の向上: 40%向上

特に注目すべき点として、「元々成績の良くない人が目覚ましく向上し、平均値を引き上げた」という結果を挙げ、AIが全体の底上げ効果を持つ有用なツールであると指摘しました。教育分野でも同様の底上げ効果が確認されているとのことです。

プログラミングにおいては、GoogleのCEOが「Google社内で書かれるコードの1/4はAIが書いている」と発言したことを紹介し、AIがプログラミングに非常に得意な分野であることを示しました。

行政分野では、横須賀市役所が生成AIを導入し、2万時間以上の時短に成功した事例を取り上げました。加藤教授の試算では、これは職員3300人に対し一人当たり年間わずか6時間程度の削減ではあるものの、時給換算すると年間1億円近いコスト削減に相当するとし、単純作業の効率化において生成AIが非常に有効であることを示唆しました。

2.3. 生成AIの主な問題点と対策
生成AIには多くの利点がある一方で、いくつか注意すべき問題点も存在します。加藤教授は、日本のメディアがネガティブな側面を強調しがちであると前置きしつつ、以下の問題点とその対策について解説しました。

「AIに仕事を奪われる」問題: 画像生成AIの登場により、一部のアニメ業界で人員削減があった事例を紹介。しかし、加藤教授は、生成AIの活用によって新たな職種が多数生まれており、全体としての雇用喪失には繋がらないと考えています。

バイアス（偏り）の問題: AIが学習データに存在する偏りを反映し、不公平な結果や差別的な判断を下す可能性があります。Google Photosがアフリカ系の人物をゴリラと誤認識した事例や、Amazonの人材採用AIが男性ばかり採用した事例を挙げ、これらがAI自身の意図ではなく、学習データの偏りに起因することを説明しました。現在のChatGPTも、英語圏のデータが多いことから、アメリカ文化に偏った回答をすることがあると述べました。

ハルシネーション（幻覚）の問題: AIが事実ではないことをもっともらしく生成してしまう現象です。加藤教授は、これはAIが「学習サンプルにないことを聞かれると、知ったかぶりをしてしまう」ことに起因すると説明。しかし、最近ではAIが検索機能と連携することでこの問題は大幅に減少し、ユーザー側もAIが知らないであろう質問（例：岐阜のラーメン店、現在時刻など）を避けることで回避可能であると述べました。

学習データの直接出力と著作権・情報漏洩の問題: 生成AIが学習データに含まれるコンテンツをそのまま出力し、意図せず著作権侵害や情報漏洩を引き起こす可能性があります。これに対する対策として、外部に出す情報の綿密なチェック、学習データへの利用を停止する設定の確認、企業秘密や個人情報のAIへの入力回避などを徹底することの重要性を強調しました。

加藤教授は、自身が生成AIをほぼ毎日利用している経験から、これらの問題は注意を払えばほとんど発生しないと述べ、過度に恐れることなく活用することを推奨しました。

3. 生成AIの未来への展望と活用術

加藤教授は、AIの進化スピードの速さに驚きを隠せず、半年後、1年後の未来を予測することは困難であると述べました。

3.1. 普及の現状と使いこなしのコツ
加藤教授は、生成AIの社会への浸透が予想よりも遅いと感じている現状を再確認。その理由として、ChatGPTの使い勝手への不満や、AIとのコミュニケーションの難しさを挙げました。

生成AIを使いこなすための最も重要なコツは、「的確に指示を出すこと」であると強調しました。人間への依頼と同様に、AIにも具体的かつ論理的な指示を与えることで、望む結果が得られると述べました。これを繰り返すことで、AIの特性を理解し、より効果的な指示の出し方を習得できると語りました。

3.2. 未来への期待と積極的な活用を推奨
AIの進化は、数年前には想像もできなかったことを現実のものとしており、加藤教授自身も「毎日ワクワクしている」と語りました。この革新的な変化に追随していくことは大変であるとしつつも、最新情報を常にチェックし、自身の関心分野でAIが何をもたらしているかを探ることを勧めました。

講演の最後に、加藤教授は、まだ生成AIを本格的に利用していない人や使い方が分からない人に対し、月額20ドルの有料版ChatGPTを試してみるよう強く推奨しました。繰り返し対話する中で、AIの特性を理解し、その有用なアシスタントとしての可能性を最大限に引き出すことができるだろうと結びました。

（文責：久世）

２．「実践事例から学ぶ生成AIを活用した効果的な教育への応用」

安藤　昇氏（青山学院大学非常勤講師・工学院大学ICTアドバイザー）

動　画

内　容

1. 生成AIの飛躍的な進化と実用例

 

1.1. AI研究の初期と現在の到達点
安藤氏は、5年前の青山学院中等部でのAI教育事例を紹介しました。当時は、カメラで生徒の顎を認識し、飲み物を感知したらマスクを自動で開閉するという、比較的シンプルな機械学習の応用に取り組んでいました。しかし、そこからAIの性能は飛躍的に向上し、現在では個人でもプロレベルのコンテンツ制作が可能になっていると述べました。

具体例として、自身が制作したAI生成の映画予告編を披露。映像だけでなく音楽もAIが生成したものであり、プロの技術が「民主化」されている現状を指摘しました。また、クリスマスソングの歌詞と歌唱をAIで生成した事例も示し、AIが創造的な分野においても高い能力を発揮していることを強調しました。

1.2. ChatGPTの進化と知能指数の向上
ChatGPTの登場からわずか2年間で、その性能が劇的に向上したことを具体的な数値で示しました。

2年前 (ChatGPT 3.5): IQ 64程度で、しばしば「嘘をつく」と批判されていました。

1年前: IQ 85まで向上し、大学入学共通テストでも人間の平均を上回る成績を収めましたが、推論や数学、図の認識は苦手でした。

昨年9月 (O1モデル): 考えるAIが登場し、メンサのテストでIQ 120を記録。これはメンサ会員の基準（130）に迫るものであり、人類の98%よりも高い知能を持つAIが誕生しました。

昨年12月: IQが133に迫るAIが登場し、共通テストでは図やグラフの認識を除けばほぼ満点に近い913点（1000点満点中）を獲得。東京大学文科一類のボーダーライン（860点）をも楽に超えるレベルに到達しました。

安藤氏は、この進化の速さゆえに、半年や1年前のAIのイメージが全く通用しない「全く別の世界」が展開されていると述べ、積極的な有料版の活用を推奨しました。

1.3. AIエージェントの登場と自律的な思考・行動
最近のAIの大きな進歩として、「AIエージェント」の登場を挙げました。これは「考え、行動するAI」であり、高度な問題解決のためにAIシステム同士が協力したり、複雑なタスクをロジックに基づいて意思決定しながら実行したりする能力を持ちます。

安藤氏は、VS Code上で動作するAIエージェントのデモを披露し、以下のような驚くべき能力を示しました。

プログラミングの自動生成: 「ウェブブラウザ上で動くオセロゲームを作って」と指示すると、AIが瞬時にコードを生成。中学生でもAIを使ってバリバリ開発している現状を紹介しました。

自己検証とバグ修正: 生成されたオセロゲームのコードに対し、AIが自らブラウザ上でゲームをシミュレーションし、マウスの動きや駒の配置が正しく機能するかを確認。バグがあれば自動で調整するという、人間のプログラマーが行うようなデバッグ作業をAI自身が行う様子を示しました。

このようなAIエージェントの登場により、人間が言語で指示するだけでAIが自律的に思考し、具体的な行動を起こすことが可能になったと解説。これは教育現場、特にプログラミング教育において革新的な変化をもたらし、近い将来、小学生高学年でも高度なプログラミングが可能になるだろうと予測しました。

1.4. ディープシークの発見とAIの「ひらめき」
1月20日に発表された「ディープシーク」という新しいAI理論の発見についても言及。これはAIが「ひらめく」能力を獲得したことを示唆するもので、論文中にはAIが問題解決の途中で「ちょっと待ってよ」「気づいちゃったんだけど」と自ら思考を再構築し、新たなアプローチで解き直すログが記録されていると紹介しました。これは「ノーベル賞級の発見」であり、人間と同じような「癖」を持ったAIの登場は、AIの能力を飛躍的に向上させ、関連企業の株価にも影響を与えたと述べました。

2. 生成AIによる教育・業務改革の最前線

 

2.1. 大学・中等部における教育実践
安藤氏は、青山学院の大学講義において、生成AIで作成されたレポート以外の提出を認めないというユニークな取り組みを紹介しました。これは、学生にハルシネーション（AIの嘘）を起こさないための正しい論文・レポート作成方法を指導するためであり、GoogleドキュメントのGemini機能を用いたレポート作成デモを披露しました。AIが自動でレポートを作成し、Google検索で内容を再検証することで、信頼性の高いレポートを作成するプロセスを示しました。

また、Microsoft OfficeのCopilot機能を用いて、Wordでのレポート作成や、PowerPointでのプレゼンテーション資料自動生成デモを披露。学生がレポートからプレゼン資料までをAIで短時間で作成できる現状を示し、自身のプレゼン資料もデザインに凝らず文字のみの構成になっていると語りました。

2.2. AIによるレポート採点と教育の個別最適化
大学のレポート採点においても、AIを積極的に活用していることを紹介。学生から提出された大量のレポートをAIが自動で抽出し、大学の先生として「レポートを添削して」といったプロンプトを自動生成させ、評価基準に基づいて自動採点を行うシステムをデモしました。これにより、100点満点中の得点や、論理性、構成、表現力などの詳細なフィードバックを瞬時に生成し、学生一人ひとりにメールで返信するプロセスを公開しました。

安藤氏は、AI生成のレポートの傾向として、表現力と参考文献の乏しさを指摘し、この点を学生に指導することで、より質の高いレポートを作成できるようになることを示しました。

2.3. AIによる超高速な資料収集と「調べ学習の終了」
最近のAIの進歩として、OpenAIの「ディープリサーチ」（月額35,000円の有料サービス）に言及。これは、世界中のリアルタイムの論文やニュースを自動で収集・分析し、大学の論文レベルのレポートを作成できる機能であり、「本日をもって調べ学習は終了です」とまで述べ、AIによる情報収集能力の圧倒的な向上を示しました。

2.4. 教員の業務効率化への応用
AIは教育現場のバックオフィス業務、特に通信簿の所見作成や教員の人事評価といった、時間のかかる面倒な作業を大幅に効率化できると述べました。

通信簿の所見作成: 生徒の年間行動記録を入力すると、AIが励ます形式の所見を自動生成。プロンプトエンジニアリングもAIが自動で行うため、人間がプロンプトを作成する必要がなくなると指摘しました。

教員の人事評価: 群馬県の事例を挙げ、数百ページに及ぶ人事評価マニュアルをAIが読み込み、評価基準に基づいて自動的に評価を行うプロンプトを生成。自己申告書や面談内容を入力するだけで、正確な評価レポート（意欲、能力、業績など）を自動生成できることを示しました。

2.5. AIによる個別最適化教育の実践と効果
安藤氏は、自身のAIアバターを授業の補助として活用し、学生一人ひとりの進捗度合いや理解度に合わせて個別最適なプログラミング学習を提供していることを紹介しました。生徒が「プログラミング初心者だけど、共通テスト対策で基本的なところから教えて」と話しかけると、AIアバターが個別に最適化された問題を提供し、確認テストでフィードバックを行うという仕組みです。

このAI活用型授業は、生徒から高い評価を得ており、安藤氏は「教員の授業でこの評価を受けるのは非常に優しい内容で、みんなが分かる楽しめる内容をやった時にはこうなる」と述べ、通常難しいプログラミング教育においても、AIが個別最適化を促進することで高い学習効果が得られることを示しました。これは将来的に、英語などの言語教育においても標準的な学習体験になるだろうと予測しました。

2.6. AIによる学習サポートの未来
安藤氏は、高校生が自宅で宿題を解く様子をAIが動画認識し、リアルタイムで指導するデモを披露。方程式の解き方をAIが丁寧に解説し、生徒の理解度に合わせてヒントを与えるなど、まるで家庭教師が隣にいるかのような学習サポートが可能になることを示しました。これにより、月額150万円もする予備校の冬期講習が、わずか数千円のAIサービスで代替可能になる日が近いと予測しました。

3. 人間とAIの関係、そして未来における人間の役割

 

3.1. AI主導型社会への転換と「好奇心」の重要性
安藤氏は、AIの判断が人間よりも的確になるにつれて、「AI主導型」の社会となり、人とAIの立場が逆転する可能性を指摘しました。AIが指示を出し、人間がそれを受け入れるという関係性が、一般的な業務において遅かれ早かれ実現するだろうと述べました。

このような変化の中で、人間にとって最も重要な資質は「好奇心」であると強調しました。新しいものに挑戦し、知りたいという欲求を持つことが、AIと共存する社会で不可欠であると語りました。

3.2. AIの限界と批判的思考の必要性
AIにはハルシネーション（幻覚）やバイアス（偏り）といった問題が存在し、またAIは善悪を判断せず、特定の宗教観も持たないため、常に批判的な目でAIの回答を見る必要があると述べました。特に、日本の文化に合わない回答や、学習データが偏っているために生じる不適切な情報に対しては、鵜呑みにせず、自分の頭で考えることの重要性を強調しました。

3.3. 人間ならではの価値の再評価
AIが高度な計算能力や知識処理能力を持つ一方で、人間ならではの価値が今後ますます重要になると指摘しました。具体的には、想像力、感情、倫理的な判断といった領域は、AIにはできない人間の得意分野であり、これらが社会で高く評価されるようになるだろうと述べました。学力や偏差値といったAIが代替可能な能力よりも、「この人といると仕事がしやすい」と感じさせるような人間的魅力が重要になると強調しました。

3.4. 将棋界に学ぶ人間とAIの共進化
安藤氏は、将棋界におけるAIの導入が、人間とAIの共進化の良い事例であると述べました。将棋AIは人間最強のプロ棋士である藤井聡太をも圧倒するが、それでも将棋界は衰退せず、むしろ人間ならではの面白さやロマンが再評価されていることを指摘しました。

藤井聡太が自身の成長の転機としてAIとの研究を挙げていることに触れ、人間がAIから学び、AIと共に進化していく可能性を示しました。AIによって「廃れた」とされていた戦法が、AIの評価によって再評価され、プロの対局で用いられるなど、AIが人間の思考を拡張する例も示しました。

最後に、棋士の羽生善治の「私は将棋について1%しか分かっていない」という言葉を引用し、人間の知恵や可能性は、AIの無限の可能性に比べればごく一部に過ぎないかもしれないと示唆しました。そして、AIの登場によって、人間はこれまでの1%の思考に囚われず、より広い視野で物事を捉えることができるようになるだろうと語り、この変化を受け入れて教育に携わることが重要であると結論付けました。

（文責：久世）

 

３．「生成AIスタートアップ、ビジネスでの生成ＡI活用」

寺澤滉士良氏（株式会社neoAI・取締役 COO（松尾研究室））

動　画

内　容

1. NEOAIの事業概要と生成AIの基礎

松尾氏はまず、自身の所属する東京大学松尾研究室発のスタートアップ「NEOAI」の事業内容を紹介しました。

1.1. NEOAIの事業とミッション
NEOAIは創業2年で社員数60〜70名規模に成長し、50社以上の企業に生成AIを中心としたソリューションを提供しています。そのミッションは「圧倒的なスピードで研究とビジネスに橋を渡す」ことです。研究分野で次々と生まれる生成AIの最新技術を、ビジネスで利用可能な形にするために、エンジニアリング、研究知識、ビジネス知識を統合してソリューションを提供しています。

NEOAIの主な事業は以下の3つです。

AIソリューション事業: 企業とプロジェクト型で連携し、カスタマイズされた生成AIソリューションを提供。

生成AIアプリケーション提供: 企業向けのChatGPTのような生成AIアプリケーションを提供。

生成AIの研究開発: DeepSeekなどの最新LLMの研究開発を行い、その成果を顧客に提供することを最終目標としています。

松尾氏個人の研究領域は、ビジネスとはやや離れた「漫画の生成」であり、画像生成AIを用いてテキストから高品質な漫画画像を生成する技術を研究していることも紹介されました。

1.2. 生成AIとは何か：従来のAIとの決定的な違い
松尾氏は、生成AIが注目を集めるきっかけとなったのは、2022年の画像生成モデルStable Diffusionと、同年冬のChatGPTの登場であると述べました。これらの技術により、誰もがAIに触れられるようになり、大規模言語モデル（LLM）の活用が一気に加速しました。

従来のAIを「識別AI」と名付け、生成AIとの違いを明確にしました。

識別AI:

入力: 決められた形式（画像、テキスト、表データなど）。

出力: 事前に学習された分類や数値（例：猫か犬かの判別、需要予測、異常検知、感情分析など）。

特徴: 定型的な業務やビッグデータの分析に長ける。タスクごとにデータを集めて学習が必要。

生成AI:

入力: 自由度の高いテキストや画像など、人間が情報を得るような形式。

出力: 自由度の高いテキスト、画像、動画など。

特徴: 汎用性が高く、指示（プロンプト）次第で様々な業務に対応可能。

特に画像生成AIは、テキスト指示（プロンプト）によって高品質な画像を生成でき、テキストの一部を変更するだけで異なる画像を生成できる汎用性を持つことを強調しました。

また、**大規模言語モデル（LLM）**は、テキスト生成に特化しており、デスクワークやビジネスにおけるテキスト処理の多さから、将来的に大きな市場規模を持つと予測しています。LLMは要約や翻訳だけでなく、論理的思考力や想像力も持ち合わせているため、小説や記事、レポート、メール、コピーライティングなどの創造的な業務にも有用であると述べました。さらに、社内規定やマニュアルからの質問応答（チャットボット）や、コーディング支援、数学・科学分野の研究など、人間の知的活動を模倣し、サポートする能力も持っています。

LLMの利用形態については、GoogleやOpenAIなどが提供するクラウドベースのAPIを通じて、個人や法人でも利用した分だけ料金を支払う形で利用可能であり、個人で莫大なサーバーを持つ必要はないと説明しました。

1.3. LLMの強み：汎用性とコスト効率
LLMが登場する以前は、タスクごとにデータを集めて学習させる必要があり、感情分析、要約、情報抽出、対話AIなど、業務の数だけAIエンジニアが個別に開発する必要がありました。これは導入コストが高く、普及を妨げる要因となっていました。

しかし、LLMの登場により、同じ一つのAIに対して適切なプロンプトを与えるだけで、様々な業務を遂行できるようになりました。これは、人間が部下に業務を依頼するのと同様に、テキストで指示を与えることで、AIが学習なしでタスクを遂行し、しかも高い精度で実行できることを意味します。この汎用性とコスト効率の高さが、ビジネス分野でのLLM導入を加速させていると述べました。

1.4. 生成AIの現在の位置づけ
松尾氏は、生成AIを「人間のプロには及ばないものの、80点くらいの回答を低コストで出せる非常に優秀な新卒」と表現しました。ただし、将棋の分野など一部ではプロの能力を超える場合もあると付け加えました。

生成AIの能力は進化を続けていますが、現時点では「その人しか知らない知識や経験」までは備わっていないため、ビジネスで利用するには、AIにその知識と経験をうまく与える必要があると指摘しました。

2. 生成AIのビジネス適用における課題と解決策

2.1. 業務背景知識の不足とRAG（検索拡張生成）技術
生成AIは汎用的な知識は持ち合わせていますが、個別の企業や業務に関する背景知識は持ち合わせていません。例えば、企業の休暇申請ルールのような特定の情報に対して、AIが「会社の規定に従ってください」という当たり前の回答しかできないケースを挙げました。

この課題を解決するのが「RAG（検索拡張生成）」という手法です。RAGは、社内ドキュメントやネット情報などの外部知識源をAIに参照させ、その情報をプロンプトに組み込んで回答を生成させる技術です。これにより、AIは質問内容に応じて必要な情報を検索し、それを基に回答を生成することができます。人間が分からないことをネットで検索したり、社内マニュアルを参照したりするのと同じようなプロセスをAIが実行できるようになったと説明しました。

RAGの利点として、以下の点を挙げました。

正確性の向上: AIが参照した情報源をユーザーに示すことができるため、回答の正確性を最終確認できます。

最新情報への対応: Web検索と組み合わせることで、AIの学習時点以降の最新情報にも適切に回答できます。従来のLLMは学習時点までの情報しか知らないため、最新ニュースなどには対応できないという弱点がありました。

RAG技術の導入は、2023年後半から日本企業で急速に進んでおり、特にバックオフィス業務での利用が活発です。松尾氏は、生成AIの活用が企業の生き残りに密接に関わる重要な要素になっていると強調しました。

2.2. LLMのビジネス利用における主要な弱点と克服策
松尾氏は、LLMのビジネス利用において克服すべき4つの主要な弱点と、それに対する解決策をまとめました。

嘘をついてしまう（ハルシネーション）:

対策: AIが参照した情報源を示す、あるいは人間が最終確認する体制を整える。AIを「部下」と見なし、過度に信用しない姿勢が重要。

個別の業務背景知識を知らない:

対策: RAGのような機構を用いて、社内データ（ドキュメント、規定など）とLLMを接続し、背景知識を与える。

最新情報を知らない:

対策: Web検索とLLMを連携させ、リアルタイムの最新情報を参照して回答を生成させる。

セキュリティの懸念:

課題: 一部のLLMサービスでは、入力・出力データが次のモデル学習に利用される可能性がある。企業にとっては情報漏洩のリスクとなる。

対策: データが学習に利用されない設定の選択、または企業向けにセキュリティレベルの高い生成AIサービスを利用することが不可欠。

これらの課題を克服することで、LLMはビジネスで実際に利用できるレベルに引き上げられると強調しました。

3. 生成AIの未来と人間社会への影響

3.1. LLMと画像・動画生成AIの飛躍的進化
LLMの能力は2022年の登場からわずか2年半で著しく向上し、IQが130を超えるモデルも登場しています（O3モデルはIQ 150に迫るとの見方もある）。松尾氏自身もOpenAIのO1 Pro（月額3万円）を壁打ち相手として活用しており、この最先端AIの活用が今後さらに重要になると述べています。

画像生成AIも精度が飛躍的に向上しています。以前は文字が崩れたり、顔や手に違和感があったり、指示に忠実でなかったりする問題がありましたが、現在では文字もきれいに生成され、苦手とされてきた手も自然に描けるようになってきています。人間が作った写真や作品と見分けがつかないレベルにまで達しており、クリエイティブ分野でのAI活用が当たり前になる未来が訪れる可能性を指摘しました。

さらに、動画生成AIも急速に進化しています。OpenAIが発表した動画生成AIは、テキスト指示から最長60秒の自然な動きとカメラワークを持つ動画を生成できるレベルに達しており、表現の可能性を大きく広げています。

3.2. AIエージェントの展望：自律的な業務遂行と研究への応用
LLMが単なるテキスト生成にとどまらず、AIエージェントとして進化していることにも注目が集まっています。AIエージェントは、LLMにツールを扱わせるエンジニアリングを施すことで、与えられたゴールに向かって様々なツールを使いこなし、自律的に思考し、行動できるようになりました。

OpenAIの「Operator」のデモでは、AIがブラウザを操作してレストランを予約する様子が示されました。これは、人間が秘書に依頼するように、AIが適切なボタンをクリックし、ユーザーの入力に応じて適切に情報を入力し、さらには「7時半しか空いていませんが大丈夫ですか？」といった人間的な対話まで行うレベルに達しています。松尾氏は、これは2年前には考えられなかったレベルの技術だと述べました。

AIエージェントは、ブラウザ操作だけでなく、社内システムとの連携を通じて、人間と同等の業務を遂行できる可能性を秘めており、NEOAIでもこの技術に注目して顧客への提供を進めているとのことです。

また、AIエージェントは研究分野でも活用が進んでいます。例えば「AIサイエンティスト」と呼ばれるAIは、研究アイデアの発案から論文執筆までを完全に自動で行うことが可能であり、簡易検証であれば大量に実行し、そこから知見を吸い上げて論文を作成する能力を持っています。

3.3. 人間の役割と未来への提言
松尾氏は、AIが「ほぼ人はいらない」と思えるレベルにまで到達しつつあるものの、「最終的な意思決定は人」という原則は変わらないと述べました。小さな意思決定はAIに任せる時代が来ても、大きな判断や最終的な責任は人間が負うことになります。AIは「武器が増えた」と捉え、それをいかに効果的に使うかを人間が考える必要があると強調しました。

AIの進化は今後も加速し続け、人の働き方、ビジネス、さらには生き方そのものに大きな影響を与えると予測しています。しかし、松尾氏は、現状の業務の中で生成AIが何ができるか、自分の業務にどう活用できるかを考えることが重要であると提言しました。

最後に、「生成AIにうまく使われるのではなく、自分で使いこなしていく」という姿勢を持つことが、これからの時代を面白く生きるための鍵となるだろうと述べ、講演を締めくくりました。

（文責：久世）

 

コーディネータ：澤井進氏（岐阜女子大学特任教授）

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