ISSN 2188-3424

慶應義塾大学DMC紀要
第6号

DMC
Review
Keio University, Vol.6, No.1

11

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

目
巻頭言

次

･･････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････

4

重野 寛（慶應義塾大学 DMC 研究センター所長／理工学部教授）

特集

DMC 研究センターシンポジウム

第8回「デジタル知の文化的普及と深化に向けて：メタデータ再考」
講演「学術データの共有と利活用のための工夫」･･････････････････････････････････････

6

原 正一郎（京都大学東南アジア地域研究研究所教授）「コンテンツネットワーク形成におけるメタデータの限界」･･･････････････････

29

金子 晋丈（慶應義塾大学理工学部専任講師／DMC 研究センター研究員）

話題提供「書誌学者の立場から見たボーダレスなデータ利活用のための情報組織化」･･

47

安形 麻理（慶應義塾大学文学部准教授）「パースペクティヴとメタデータ」･････････････････････････････････････････････････

53

久保 仁志（慶應義塾大学アート・センター所員）「「MoSaIC」におけるデジタルコンテンツの情報組織化」･････････････････････

59

石川 尋代（慶應義塾大学 DMC 研究センター特任講師）

パネルディスカッション「ボーダレスなデータ利活用のための情報組織化とは」･････････････････････････（パネリスト）原 正一郎（京都大学東南アジア地域研究研究所教授）
金子 晋丈（慶應義塾大学理工学部専任講師／DMC 研究センター研究員）
安形 麻理（慶應義塾大学文学部准教授）
久保 仁志（慶應義塾大学アート・センター所員）
石川 尋代（慶應義塾大学 DMC 研究センター特任講師）（モデレーター）
安藤 広道（慶應義塾大学文学部教授／DMC 研究センター副所長）

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研究ノート
「インターネット前提時代におけるパブリック・ヒューマニティーズへの挑戦」･･･････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････

82

宮北 剛己（慶應義塾大学 DMC 研究センター研究員）

記録･･･････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････

編集後記･･･････････････････････････････････････････････････････････････････････････････････

安藤 広道（慶應義塾大学 DMC 研究センター副所長／文学部教授）

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93
102

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

巻頭言
重野 寛
慶應義塾大学 DMC 研究センター所長
理工学部教授『慶應義塾大学 DMC 紀要』第６号をお届けいたします。本号には、2018 年秋の DMC
研究センターシンポジウム第 8 回「デジタル知の文化的普及と深化に向けて：メタデータ
再考」における講演やパネル・ディスカッションをはじめとして、この１年間の活動報告、所員の研究成果などが掲載されています。
当センターは 2004 年にデジタルメディア・コンテンツ統合研究機構としてスタートし、2010 年にその活動を現在の研究センターに引き継ぎました。以来、文理にとらわれない学
問分野の融合を目指し、新しい知の創造や流通、あるいは教育、文化、芸術等のさまざまな領域への貢献を考えながら、活動を続けてまいりました。
当センターでは、幅広い研究プロジェクトを展開しています。そのひとつにデジタル・
アナログ融合型のユニバーシティ・ミュージアムの実現を目指す Museum of Shared andInteractive Cataloguing（MoSaIC）プロジェクトがあります。MoSaIC プロジェクトでは、文化資源の周辺や背後にある「物の関係性」をコンテクストと呼び、このコンセプトを進化させる方向で、デジタルミュージアムの技術開発と実践を重ねてきました。一方で、文化資源のデジタル情報の活用においてはメタデータの利活用の重要性が認識されています。
メタデータのあり方は我々の考える文化資源のコンテクストと常に深い関係にあります。
今回のシンポジムは、デジタル知のボーダレスな利活用をさらに促進する観点から、メタ
データについて再度考えるとともに、私どもの立ち位置を確認する意味でも大変貴重な機会となりました。
当センターが推進するもうひとつのプロジェクトとして、FutureLearn におけるオンラ
イン講義配信があります。FutureLearn は英国ロンドンに本部を置く、オンライン講義の配信事業体で、これに慶應義塾として参画しています。2018 年 8 月の段階で、慶應義塾大学からは 6 本の講義を配信しており、学習の登録者は全体ですでに 5 万人を数えるというところまで成長し、まだまだ増えていくと見込まれています。
『DMC 紀要』第 6 号を通じ、より多くの研究者、関係者の皆様へ当センターの活動をお伝えし、デジタル知の利活用やそれらを取り巻く諸問題についてご検討を進める一助となりますと幸いです。

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特集
DMC 研究センターシンポジウム

第８回「デジタル知の文化的普及と深化に向けて」

メタデータ再考
慶應義塾大学デジタルメディア・コンテンツ統合研究センター（DMC 研究センター）では、2018 年
11 月 20 日（火）に DMC 研究センターシンポジウム第８回「デジタル知の文化的普及と深化に向けて：メタデータ再考」を開催した。本シンポジウムの目的は、文化資源の利活用のボーダーを創造的に越えるために、メタデータを取り巻くフレームワークを改めて問い直すことであった。このシンポジウ
ムより講演、パネルディスカッションを採録する。

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慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

講演

ついてメタデータを中心にお話をします。

「学術データの共有と利活用

この発表の基礎となる事柄です。

のための工夫」

続いて、東南地域研が公開している 3 つ

原 正一郎の情報ツールについて、具体的に説明します。この発表の中心です。

（京都大学東南アジア地域研究研究所教授）

最後に、オープンデータやビッグデータに対応した、新しい情報プラットフォームの開発についてのお話をさせていただきた
いと思っております。
と言いましても、規模の小さい人文系の研究所の、その中の小さな情報センターの話なので、それほど大がかりなことはできません。ですが、手を広げ過ぎていて、どご紹介にあずかりました、京都大学東南

れもこれもが中途半端な状態になっており

アジア地域研究研究所の原と申します。こます。

の発表では、東南地域研と呼ばせていただ
きます。
本日お話しする内容は、このようになっております。

まず、「地域研究」や「報学」や「知」について、整理しておこうと思います。
言うまでもないことですが、地域研究は複合領域です。実際、東南地域研の構成員
最初に、地域研究とは何か、地域研究をは、歴史・文化人類・経済・医学・農学・支援する情報システムとはどのようなもの

生物などを専門とする研究者です。ですかか、そこで考慮しなければならない事柄にら、地域研究の定義は研究者ごとに違って

6

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

います。ここに示したのは、あくまでも私とは言いませんが。

の定義ですが、「地域を総合的に理解する」

地域の知ですが、これはもっと曖昧です。

研究領域としています。もちろん、「地域」

ここでは「地域に関する文字・画像・動画・とは何処かあるいは何か、「総合的に」とは音声などの資料、研究過程で得られたデー

どのようなことか、どうしたら「理解」しタ・発見・仮説・証明、成果である論文・たと言えるのかなど、曖昧この上ないので

書籍、さらに実験手技・分析手法やメタデすが、研究領域を厳密に定義する意義があータなどの研究資源の総体」を知としているとは思えないので、ざっくばらんにこのます。データ処理的発想とでもいいましょ程度に考えています。

うか。コンピュータを前提とすれば研究資
源はデジタルデータとなりますが、ここにはアナログデータが入っても良いかなと考えています。
最後に、地域情報学ですが、地域研究に関する知を組織化して利活用を支援する取り組みと考えております。たとえば、左下の写真は「戦場にかける橋」の場所ですが、このようなフィールドに足を運んだり、そ一方、情報学ですが、「明確なノルム（物の右の写真は地図ですがさまざまな資料を差しあるいは視点）と手続き（アルゴリズ集めたり、それらをデータベース化したり、ム）により、多様なデータを計量的に処理分析するためのツールを作ったり、右側のする研究」と定義しています。これも、な

写真のように成果を国際学会で発表したり

かなか突っ込みがいのあるところですが、する活動をしています。

地域研究と同じく、情報とはなにかを突き詰めていくと分からなくなってしまうので、ステレオタイプ的ですが、人文社会科学の定性的アプローチに対比するという意味で、
計量性と再現性を強調しています。つまり、同じデータと同じ方法を使えば、誰でも同じ結論を再現できる、と言うことです。もちろん、情報学で扱うデータが全て計量的

これは、地域研究を支援する地域情報学

7慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019を説明するために、いつも使っている図で

究資源のデジタル化とデータベース公開は、す。地域の知を情報の流れとして、東南地地域研究においても必要不可欠な要件とな域研で開発した情報ツールと必要な情報技ってきました。これが、東南地域研でもデ術を整理したものです。

ータベースの構築と公開を積極的に進めている理由で、そのために開発したものが「地域研究情報基盤」です。
詳細は後にしますが、「地域研究情報基盤」において、研究資源のデジタル化と公開の機能を担う情報ツールが、Ｍｙデータ
ベースです。東南地域研のほとんどのデー
タベースは、Ｍｙデータベースにより構築されています。

地域研究ですから、全てはフィールドワところが、データベースの数が増えてくークから始まります。都市や村落や森林なると、どの資料がどのデータベースに入っ

どいろいろなフィールドに滞在して、観察ているか分からない、一つずつデータベーしたり、インタビューしたり、資料を収集

スを検索するのは面倒だということで、デしたりします。それらの研究資源を研究室

ータベースを統合する仕掛けが必要になっに持ち帰って、整理・分析して、論文や書てきました。そのために開発した情報ツー

籍を執筆します。ここで研究は終了します

ルが「資源共有化システム」です。これもが、私はこれを「従来型の地域研究」と呼後で詳しく説明します。

んでおります。

さらに、統合されたデータの高度情報処

一方で、収集した研究資源、例えば写真理を進めるために、いくつかの分析ツール

や動画などは、再現のきかない、その時・を試作しています。

その場所でしか収集できない資料なので、このようにして得られた研究成果は、地その意味で貴重です。さらに、地域で集め域にフィードバックされます。これで地域た資料や研究成果は地域や一般に還元すべの知が一巡します。この地域の知の循環のき、広く学術コミュニティーで共有すべき、プロセスを支援するＭｙデータベース、資あるいは執筆した論文や書籍の証拠として源共有化システム、分析ツールなどの情報保存すべきなどといった、社会的・学術的ツールの総体を地域研究情報基盤、その開な要請が強くなっています。そのため、研発に関わる情報学を地域情報学と呼んでい8

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019ます。こういうとカッコは良いのですが、

さて、お茶の自動販売機のディスプレイ

どれも完成の域には達しませんし、新しいが左側のボルトの写真のようだとします。

技術が次から次へと現れてくるので、どのここでボトルの中身をデータ、自動販売機

技術を導入するか、どの段階で古い技術ををデータベースと考えます。このお茶は何入れ替えるかなど、戸惑いが多いのが実際でしょうか？

のところです。

が欲しいのですが、右側のようなラベルが私は「おーいお茶

濃い茶」

さてデータベースを構築するうえでメタ

なければ正しいボトルを選ぶことができま

データは欠かせません。このメタデータでせん。メタデータとは、このラベルのようすが、「あるデータにアクセスするための要に中身について記述した事柄です。

約というか Proxy となるデータ」と言われつまり、ラベル「おーいお茶 濃い茶」ています。自分なりに翻訳すると、ある対がなければ、ボトル「おーいお茶

濃い茶」

象物や現象の特徴を何らかの視点あるいはを選ぶことができない。言い換えると、ラ基準で計測して定型的に要約したデータとベルというメタデータがなければ、正しいします。たとえば、人物が対象なら、生年データにアクセルでないことになります。

月日や住所や地位などのデータの集まりに

メタデータの書き方は、今のところは問わなりますし、同じ人物でも健康が対象であないけれど、これがなければデータベース

れば、血糖値やコレステロール値などのデ検索はできませんということです。

ータの集まりになります。つまり物理的にこのメタデータですが、作者の意図や環は同じ対象物や現象であっても、視点や切境を反映したものとなります。先ほどの人

り口が違えば、違うメタデータとなります。

物データベースと健康データベースは、対メタデータについて、もう少し掘り下げ

象物は同じヒトであっても、目的によってたいと思います。筑波大学の杉本先生の説

メタデータの内容が異なるという例です。

明法が面白いので、それを拝借します。

この視点は、学術データベースにおいて重要です。後ほど説明いたします。
それから、あまりいい言い方ではないですが、メタデータの質は作成者の力量に左右されます。どんなに精緻なメタデータを設計しても、必要な情報を読み取る目がな
ければ、正しいメタデータを作成できないからです。たとえば、医療データを検索す9慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

るためのメタデータがあったとしても、必ータを例にした理由ですが、私にとっては要な語彙や医学知識あるいは症状を正しく死活問題だからです。私は大きな病気をし認識できる技術などがなければ、使えるメ

まして、食塩の摂取量が 1 日 6 グラムに制タデータを作成することはできません。

限されています。食塩 6 グラムはどのぐら
いか、カップラーメン 1 個で 5 グラムといったら、一食あたりの食塩量がどれだけ少ないか想像つくと思います。なので、スーパーなどで食材を買う時に、「食塩相当量」
や「ナトリウム」は、私にとってはとても重要なデータなのです。ですから、下の 2
つの栄養成分表は私の意図に合ったメタデ

それから、作業コストにもメタデータ作

ータですが、上側の食品表示ラベル役に立成において重要な要素です。たとえば完璧

たないメタデータということになります。

なメタデータを 1 件作るのに 1 万円かかる

次に「メタデータの書き方は、今のとことします。この場合、メタデータの質は高ろは問わないが」に関係しますが、下の 2

いもののデータ量の少ないデータベースでつの栄養成分表を改めてご覧下さい。これ我慢するか、メタデータの質は多少劣るけ

らは「内容的」には同じですが、記述法がれどもデータ量の多いデータベースとする

違っています。まず左側は一包あたりある

かなど、悩ましい決断が必要になります。

いは 100g あたりの値で、右側は 85ｇあたりの値です。また左側は食塩相当量ですが、右側はナトリルウム量です。メタデータの記述法が多様だということがお分かりと思います。

もう少しメタデータの中身を見てみましょう。先ほどの、「作者の意図を反映する」
ことに関係しています。これらの食品表示
ラベルもメタデータの例です。このメタデ

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実際のデータベースを例にします。このい解決法だと思います。図書館の機械可読上下 2 つの仮想データベースの内容は同じ

目録（MARC :MAchine-Readable Cataloging）

ですが、項目名、データ型、記述規則、粒はその典型例です。日本では、国立国会図

度が異なっています。

書館の JAPAN MARC や国立情報学研究所

まずデータ項目ですが、上が日本語であの NACSIS-CAT などがこれに該当します。

るのに、下は英語となっています。これが同じであることはヒトにとっては当然です
が、コンピュータにとっては別物です。
データ型について、上の識別では「0001」
ですが、下の ID では「1」です。「イチ」ということでは同じかもしれませんが、「0001」は文字型、「1」はおそらく整数型
で、違うデータ型です。

一方、研究分野におけるメタデータの統上の性別の「M」と下の SEX の「1」は制あるいは標準化は、必ずしも容易ではな

記述規則の違いです。ちなみに、JIS（JISいし、良い方法とも思えません。なぜかと

X0303（性別コード））では男は「1」、女はいうと、分野が違えば語彙が異なります。

「2」となっています。上の誕生日の「昭和あるいは、同じ語彙であっても意味が違う

32 年 10 月 11 日 」と 下の birthday のこともあります。それから、研究ではオリ「1957/10/11」も記述規則の違いです。

ジナリティーを重視しますから、対象物が上の氏名は「大学太郎」で、下は同じであっても、メタデータが異なるのは

surname が「ダイガク」で forename が「タ当たり前です。標準化や統制は、発想の自ロウ」で、粒度が異なっています。これら

由を阻害します。新しい発想のもとで作らのように、内容的の同じメタデータでも、れるメタデータは、それまでとは全く違う

記述法は違っていることが分かります。

構造となる可能性があります。そのようなでは、異なるメタデータをどうしたら良

理由で、研究分野のメタデータの統制や標いでしょうか。一つの手段はメタデータの準化は不可能であり有用でもないと考えて統制あるいはメタデータの標準化です。みいます。

んなで同じメタデータを使いましょう、ということです。データサービス機関の間で標準についての合意が形成できるなら、良11慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

よくあることです。
このような多様なデータをどうやって管理・運営するかというのが、これまでの課題でした。ついでですが、もう一つ、今、直面してる問題は、多様なデータの長期的な保存と利活用をどのように実現するかということです。
ここまで述べたことを表にまとめてみま

研究メタデータの特徴を明らかにしたとした。図書館のメタデータは標準化が進んころで、異なるメタデータを統合するあるでいます。アーカイブ・博物館・レポジト

いは繋ぐにはどうしたら良いかという話にリについても、標準規約の制定は進みつつ進みたいと思います。

ありますが、導入は進んでいないようです。
これらのいわゆる機関データベースに比べると、「研究（者）DB」の様相はかなり異なっています。主要な利用者は研究者ある
いは研究グループなどの個人あるいは小規
模なグループです。そのためもあり、公開性は必ずしも高くはありません。個人デー
タなどが含まれている場合は、もちろん公開できません。目的も研究の遂行に特化し皆さんが健康診断を受けると、血糖値はていますから、メタデータの構造はデータ

幾つなど書かれた検査結果票を受け取るとベースごとに異なっていて、これをメタデ思います。検査項目名には、いろいろな書

ータの heterogeneity と呼ぶことがあります。

き方があります。
「血色素量、ヘモグロビン、

データ収集法やデータ構造や利用法につHb、HGB」といった具合です。これらが同いても、図書館や博物館は一貫しています

じであることを専門家は知っていますが、が、研究者は変化します。今日、私はデー

コンピュータはそうはいきませんから、こタサービス側の立場で話をしているので、のままでは、情報システム間でデータを統

メタデータやアプリケーションの変更はあ合したり分析したりすることはできません。

りがたくないのですが、反対にデータを利そこで、検査項目語彙を辞書にまとめて利用する研究者側の立場のとき、朝令暮改は用しようとしたのが、この研究です。

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ここでは、主要な検査ラボにアンケートを送って、利用している語彙や単位などの関連情報を集めて同義語集を作り、同義語に代表語と ID を付けました。こうすることで、情報システムの間で交換する検査データの項目名については、対応できるようになりました。後で述べる「資源共有化シ
ステム」は、この方法を応用しています。
異なるデータを統合する方法として、データ項目名とデータ属性の交換以外に、時空間データの利用可能性についての研究を進めています。例えば書籍資料のデータベースであれば、資料名や著者名や出版社名などに注目した検索やデータ統合が可能です。しかし、遺物や発掘された壷のようなものには、書名や著者名などはありません。
では、検査項目名が交換できれば問題が一方、これらの対象物に関するデータベー解消されるのかと言えば、そうは問屋が卸スの検索や統合を行う上で、壺などが利用さないわけです。情報システム間で交換さされたと想定される時期や発掘された場所

れた検査値を利用する場合、先ほど述べたといった時空間データは有効です。多様な

整数や文字といったデータ型以外にも、単史資料を対象とする地域研究において、こ位や計測法や記述規則などの情報が必要とのような時空間データは親和性の高いものなります。このように検査値を記述する上と言えます。また、時空間情報をグレゴリで考慮しなければならない事柄、データのオ暦や緯度・経度のように数値化できれば、意味ということが出来ると思いますが、そ

計量的な取り扱いも容易になります。

れらを属性としてまとめたのがこの表です。

この図は、時間と空間を考慮した、我々この研究では、これらの属性を検査値と一の情報モデルです。主題軸は書誌データベ緒に交換することで、異なる情報システム

ースの書名や著者名や主題に相当する文字

間でのデータ利用の可能性を試みました。

的な情報です。同じ主題を持つ史資料を検索するあるいは集める際に利用します。

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それに対して、空間軸は対象物の場所に「共有する」機能、「使う」機能です。

関連する情報です。緯度経度や地名などによって、史資料を検索する、集める、あるいは空間的関係を分析する際などに利用できると考えています。時間軸は空間軸と同じ機能を時間で実現しようとするものです。
このモデルを地域研究的に解釈すると、
この 3 次元的な仮想空間内のデータ点の塊が、ある地域の全体像に対応すると見なせます。また、この塊を主題・空間・時間あデータベースがなければ、データ公開も、るいはそれらを組み合わせた面で、ちょう共有も、使うこともできませんから、「作る」

ど CT のように輪切りにして、可視化・分機能は最優先です。そのために My データ

析することは、地域を多様な視点で観察す

ベースという情報ツールを構築しました。

ることになると考えています。これは、情ところで、ユーザーインターフェースや報学による地域研究という新しい可能性を可視化アプリケーションなど、データベー

示すものと期待しています。あるいは、そスを「使う」機能も重要です。Ｍｙデータのようなことができたら面白いと考えていベースは誰もが簡単に使える情報ツールでます。

すが、機能は制限されていて凝った使い方
は 出 来 ま せ ん 。 そ こ で Application
Programming Interface あるいは API とも呼ばれる機能を公開しています。API はプログラムでＭｙデータベースを使うための仕掛けです。研究に適したアプリケーション
は、自分で作って下さいということです。
次に「共有する」機能です。Ｍｙデータ
ベースで多くのデータベースが作られてい以上が前触れで、ここからは、東南地域

ますが、どの資料がどのデータベースに入研の情報基盤の紹介です。大きく分けて 4っているかは、検索して見なければ分かりつの機能を実現または実現しつつあります。

ません。といって、一つ一つ検索するのもデータベースを「作る」機能、「使う」機能、面倒なので、データベースを共有化して一14慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

括検索できる情報ツールも構築しました。

ルがＭｙデータベースです。

それが「共有する」機能です。

技術的な説明はしませんが、ID を必要とさらに「使う」機能として GIS ツールなしない、データ型やデータサイズを気にしども構築していますが、今日、この話はいない、データ項目名の記述制限を緩やかにたしません。

しているなど、データ作成の制約を減らす

それでは、「作る」機能、「使う」機能、工夫をしています。また、データベース作「共有する」
について、詳しく説明します。

成の作業は、コマンドではなく、GUI によって直感的にできるようになっています。
さらに、地域研究用なので、地図あるいは
タイムラインを使ったデータ検索機能や表示機能をはじめから用意しています。
ということで、Ｍｙデータベースのメタ
データスキーマは任意です。データフォー
マットは、CSV、TSV、XML の 3 種類です。
スキーマは任意と言っても、多少の制限は

Ｍｙデータベースはデータベースの公開あります。たとえば XML の場合、データを支援するツールです。もしデータベース

構造は入れ子になっている、つまり整形式

を自力で構築するなら、サーバーを購入しでなければなりません。また CSV あるはて、OS やセキュリティ環境などを整えてTSV の場合、下部構造を持たない、つまりから、データベースソフトウェアの設定や、第一正規形を満たしていることなどです。

アプリケーションを作成する必要がありま余談ですが、EXCEL と ACCESS の違い

す。また、基本的なデータベース理論や検を理解している人文社会学研究者は多くな

索言語の習得なども必要です。
残念ながら、

いようで、かなり手を入れないと使えない

データベースの構築は特に人文社会学研究

EXCEL データを持ち込まれる方もいらっ者にとっては、敷居の高い作業です。

しゃいます。

しかしながら、人文社会学においても、

Ｍｙデータベースの利用法は、HTML フ

データは EXCEL などのツール使って作る

ォーム、つまり通常の Web 検索ページによことが当たり前になっています。そこで、

るか、API を使ったアプリケーションによ

EXCEL レベルのデジタルデータからデー

るかの 2 種です。

タベースを作れるように工夫した情報ツー

Ｍｙデータベースを利用する前に、ユー

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ザー登録の申請をしてもらいます。なお、
ここからの説明では、Ｍｙデータベースを作成する研究者をユーザーとします。管理者は、Ｍｙデータベースのシステム上に一定の作業領域を確保した上で、ユーザーがデータベースへアクセスするための URI とID とパスワードを発行します。
もう少し詳しく説明します。これは文字資料の例です。ユーザーは、図の上側のような内容に関するメタデータをテーブルとして整理したり、左下のように XML を使って本文を翻刻したりします。また、この例では内容に関連する場所と時間も推定しているので、それらは LAT、LON と西暦としてメタデータに追加されています。なお
その後は、この図に示す手順でデータベ
Ｍｙデータベースにおいて、緯度と経度のースを作成します。
表記は WGS84 測地系に基づく十進表示、

ユーザーは資料に基づいてメタデータを

時間はグレゴリオ歴による yyyymmdd とな

作りますが、多くの場合はテーブル形式のっています。
ファイルとなっています。ここまで出来ていれば、発行された URI を使ってＭｙデー
タベースを呼び出し、メタデータや画像データなどをアップロードします。さらに幾つかの設定、
例えば検索するデータ項目や、表示するデータ項目、データベースの利用権限などを設定したら、データベース作成の準備完了です。データが少なくてエラーがなければ、「構築ボタン」を押して数分以

これは、Ｍｙデータベースに登録したメ内にデータベースの構築が終了して、直ち

タデータの例です。上の 3 行分はＭｙデーに公開できます。

タベース独特の書き方で、1 行目はデータ

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慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

項目名、2 行目は他言語によるデータ項目

ベースの構築を開始します。

名、3 行目は次に説明するデータ属性です。
メタデータをＭｙデータベースにアップロードする段階で、属性の行は不要です。
データ項目名を二つ用意した理由は、例
えばメタデータがタイ語で記述されているとデータ項目の意味が分かりにくいので、それを日本語や英語などの別の言語で記述する必要があったためです。地域研究デー
これは、できあがったデータベースの検タベースならではの工夫です。
索画面の例を示しています。右上は通常のテキストによる検索画面ですが、一部ではプルダウンメニューを使っています。空間
情報があれば、左上のように、地図画面を使った検索もできます。さらに、時間情報があれば、下側のようなタイムラインを使った検索もできます。
現在、50 個ほどのデータベースを公開していて、構築中や実験を含めると 100 個ほ

メタデータをアップロードしたら、デー

どのデータベースがＭｙデータベースによタ項目ごとに属性を設定します。データ属り構築されています。
性ですが、どの項目が検索対象なのか、どの項目が表示対象なのか、どの項目が緯度経度なのかなどを設定します。少し高度な設定としては、データの値を参照してプル
ダウンメニューやスイッチボックスを作成したり、階層的な選択メニューを作成した
りもできます。
さらに、これとは別の画面ですが、デー
タベースへのアクセス制限を設定したりし

これらは、公開されているデータベース

ます。一通りの設定が終了したら、データの一例です。

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慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

API を使えばアプリケーションを作る負担は大幅に減ります。それでも、人文社会学研究者にはまだ敷居が高いかもしれません。ですが、Web プログラムの簡単な技術があれば、データベースシステムの中身を知らなくともアプリケーションを作ることができますから、外注してもコストはかな
このように、Ｍｙデータベースを使うのり低く押さえることができます。

は簡単なのですが、システム自体はけっこう巨大で複雑です。それを、情報系の教員
2 名だけで管理・運営しています。そのため、ユーザーからの個別の要求にはとても対応できません。というわけで、よほどの理由がない限り、Ｍｙデータベースの機能
拡張に応じることはしていません。また、ユーザーのアプリケーションをＭｙデータ
ベースに組み込むことも認めていません。

これはＭｙデータベースの API の例で、システム更新によるＯＳやミドルウェアの

地名辞書データベースから「相国寺」といバージョンアップへの対応や、セキュリテ

うお寺の位置情報を JASON という書き方

ィの責任分界などの問題があるためです。

で取り出しています。このように、API のその代わりに API を公開しているので、検索式も検索結果も単純かつ定型的なので、ユーザーは自分でアプリケーションを作る

アプリケーションプログラムの作成はかなことができます。残念ながら、アプリケー

り楽になります。

ションの自作は簡単ではありません。実際、少し昔であれば、Ｃ言語や、データベース
システムが提供しているライブラリや、インターネットのセッション管理などの技術や知識がなければ、アプリケーションは作れませんでしたから、専門業者に委託するしかなく、コストもかかりました。

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慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

東南地域研の同僚が作った API アプリケーションの例を二つお見せします。
まず左側です。地域研究の論文などでは地図を多く使いますが、紙面に掲載できる
枚数には制限があります。また、ズームイ
ンやズームアウトもできません。彼の工夫は、紙面には最小限の地図を掲載し、それ以外の地図は QR コードを使ってＭｙデー

次に資源共有化システムです。前にも述

タベースから参照しようとしたことです。
べましたが、Ｍｙデータベースで作られた
QR コードにスマホをかざすと、京大出版

データベースは、ユーザーの研究目的が異会のサーバーが My データベースを検索しなるので、同じメタデータ構造を持ったもて地図データをスマホに表示します。表示のはありません。一方、Ｍｙデータベース
する枚数に制限はないし、デジタルデータの検索者にとっては、どのデータベースになのでズームインやズームアウトも容易で何が入っているのか分かりません。かといす。
って、一つ一つ検索するのは面倒です。資
このアイデアの応用は広くて、別の研究
源共有化システムは、Ｍｙデータベースで書の例では、舞踏の写真の脇に QR コード

作られたメタデータ構造の異なるデータベ

をつけて、ここにスマホかざすと、動画やースを統合検索する仕掛けです。実際は、音楽が出てくるようになっています。
東南地域研以外のデータベースも統合検索
右側の例は、いわゆるマルチメディアデできるようになっています。
ータベースです。右側はマレー語原本の画像で、画像データベースからの出力です。
左側はそれを電子翻刻したデータで、テキストデータベースからの出力です。API を使って別々のデータベースを検索して、Web 上で合成しています。
これら以外にも GIS と組み合わせたアプ
リケーションなども作成されており、ユニークなものが、これからも作成されると期資源共有化システムの仕掛けは単純で、待しています。

個別データベースから独立した中立的なメ

19

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

タデータを利用します。これを共有化メタ
データと呼んでいます。現在の共有化メタ
データは、Durbin Core と Metadata Object
Description Schema（MODS）の 2 種類です。
Ｍｙデータベースで作ったデータベース、
図ではデータベース A と B を、資源共有化
システムに登録する際に、各メタデータのデータ項目と、共有化メタデータのデータ言うまでもないことですが、資源共有化

項目の関連を定義します。これをマッピン

システムの検索性能は、各メタデータと共グと呼んでします。

有化メタデータのマッピングに異存します。

検索者は、個別のデータベースではなくそこでマッピングの実験をしました。こ

資源共有化システム、図の資源共有化シスの図の左は、私が以前に勤務していた国文

テムゲートウェイにアクセスします。検索

学研究資料館の論文目録データベースのデには共有化メタデータの項目を使うので、ータ項目の説明文、右側は Dublin Core の説

検索者は個別のメタデータを気にする必要明文です。この説明に基づいて、論文目録はありません。

から Dublin Core へのマッピングを試みま

資源共有化システムゲートウェイは検索した。被験者は、国文学研究資料館の目録

命令を各データベースに渡しますが、その担当図書館員と教員の 5 名です。

際に対象データベース用の検索命令に変換します。資源共有化システムゲートウェイと各データベースは、Z39.50 または SRWという情報検索プロトコルで自動的に通信します。そのため、検索者は個別データベースの所在や検索式を気にする必要はありません。
左側は各被験者のマッピング結果をまとめたものです。できる限り全項目をマッピングしようとしていた者もいれば、できるところだけをマッピングした者もいるなど、マッピングの程度はさまざまでしたが、そ20慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019の結果もバラバラでした。

資源共有化システムの現状は、この図に中央は、個別マッピングの結果を受けて、示した通りです。東南地域研の外部のデー

5 人で検討したマッピング結果です。
「これ

タベースとして、人間文化研究機構の百数でなければならない」ではなく「これなら十個のデータベースのうち、地域研究に関妥協してもよい」というレベルの合意です。

連する国立民族学博物館、総合地球環境学

個別マッピングよりも収斂した印象を受け研究所、北海道大学スラブ・ユーラシア研

ますが、論文目録から Dublin Core への対応

究所図書館、東京外語大学 AA 研、UC バが１対多になっている項目があります。

ークレー・東アジア図書館、ハーバード・

右側は MARC へのマッピングを介したイェンチンライブラリーの統合検索を実現結果です。目録関係者なので MARC はご存しています（本発表後、ハーバードについ知でした。MARC から Dublin Core へのマては、情報システム変更により統合検索を

ッピングは、既存の Crosswalk を使いまし

停止中）。

た。その結果、マッピングされない項目がこのような成果を受けて、資源共有化シ増えた反面、マッピングはかなり整理されステムの対象を東南アジアの大学図書館なました。

どに広げようとしていますが、進んでいまマッピングがどれだけバラツクのかを調せん。東南アジア諸国の情報基盤のレベルべる実験だったので、バラツキの違いが検があまりにも大きくて、日本と遜色ないあ索精度にどれだけの影響を与えるのかにつるいは日本以上の国から、基本的な図書館

いての検討は行いませんでした。しかし、

情報システムすら整っていない国まで様々想定した以上にバラツキが大きかったので、です。この状態で資源共有化システムを導資源共有化システムの評価は、「統合検索で入するのは困難と判断しました。

きないよりは良いけど、検索精度は余り良くない」というところと考えています。

ところが、この議論を進めている中で、お互いがどのようなデジタルデータを持っ21

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019ているのか知らないということが明らかにープンデータやオープンサイエンスに対応なりました。たとえば東南地域研では三印することができません。

法典などの資料価値の高いタイ語データベースを公開していますが、現地の人は知りませんでした。そこで、共有化はいったん諦めて、デジタルデータのインベントリシ
ステムを共同で作ることにして、このスライドのような国際 Workshop などを開催しています。

そこで、新しい地域研究情報基盤の構築に着手しました。これを Glocal 情報ネット
ワークと呼んでいます。Glocal は、globalと local を合わせた jargon です。
地域をいろいろな尺度、たとえば地球レ
ベルや国のレベルで俯瞰したり、村のレベ
ここまでのまとめです。データベースをルで詳細に検討したり、時間についても長

「作る」
、
「使う」
、
「共有する」ための地域

い時間で見たり、短い時間で見たり、時間

研究情報基盤はだいたいできました。

の移動で見てみたりと、そういうことが柔ただし、幾つかの問題があります。とい

軟にできるような情報基盤にすることを意

うのは最初の設計が 1999 年でほぼ 20 年前

図した名前です。

です。
よく 20 年も動いてきたなと思っています。ですが、古い技術や非標準の技術を多く使っているので、管理・運用コストがかかります。また、メタデータマッピングが固定されているので融通が利かない。それから、ただ検索するだけで終わってしまって、それ以上のこと、例えば関連する
Web データに繋げることが難しい、といっ

Glocal 情報ネットワークでは、大学内のた問題があります。つまるところ、今のオ

データベースとインターネット上の膨大な22慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

データのシームレスな結合を目指していまいました。RDF よりも高度なデータの関連

す。多くの情報がインターネットにあって、づけができることと、研究グループに Topic

これを使わないと地域研究も進まない状況

Maps の専門家いたためです。

になっているためです。たとえば巨大ハリ

この図は、Topic Maps を使って漫画のデケーンや巨大地震などの大規模災害が発生

ータベースを構築した例です。面白いデー

した場合、最新の情報はテレビなどのマスタベースなので、これを話すだけで 1 時間

メディアではなくインターネット上を流通はかかってしまうのですが、要は、漫画情しています。大統領選挙のような政治情報報を本気で記述しようとするとネットワー

や、パンデミックなどのような医療情報や、ク状になってしまうので、普通の図書目録

気象などの環境データでも同じです。

など記述しきれず、Semantic Web の手法がこのような Web 上のビッグデータと必要になったということです。

我々のデータベースを効率的に繋げる、反対に、我々のデータベースを Web からより広く利用して貰えるためには、データ連係のための新しい技術的な枠組みが必要です。
今 の と こ ろ 、 Semantic Web 技 術 、 特 にResource Description Framework（以下、RDF）
による Linked Open Data（LOD）が回答ではないかと考えています。
これは Glocal 情報ネットワークの構造と現状を表した図です。3 層構造となっています。
一番下の層が RDF データベースの実体です。Ｍｙデータベースに蓄積されている
メタデータを RDF トリプルに変換して蓄積する作業を続けています。
これらの RDF トリプルの主語と述語の少し脇道にそれますが、Semantic Web の語彙には、元のデータベースで使っていた機能を実装する枠組みとして RDF が有名

データ項目名を流用しています。語彙がバですが、最初のころは Topic Maps を使ってラバラなので、このままでは統合検索など

23

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019に利用できません。語彙の関係を記述したを辿れるように工夫した情報ツールです。

オンロジーが必要となり、それを実装する

例えば荘園の所在地名を使って地名辞書をのが第 2 層です。これまでの資源共有化シ

検索し、地名辞書から荘園の緯度・経度をステムの機能を再現する場合、各メタデー

取り出して、地図上に荘園の位置を表示しタのデータ項目名と共有化メタデータのデます。つまり、RDF で記述されている情報

ータ項目名の関係を RDF で定義します。あの所在 URI を参考にして、関連する情報を

るいは図書館の視点でデータを統合するな

次々と自動的に繋いでいきます。

らば、MARC を中心したオントロジーを定

これまのでキーワード検索は検索結果を義します。もちろん、独自のオントロジー

表示して終わりでした。ですが、この情報を定義しても構いません。これにより、こツールでは、検索をきっかけとして、関連れまでの資源共有化システムよりも柔軟なしていそうな情報をどんどん繋げていくの

データの統合が可能となります。

で、新しい発見やヒントを得る上で有用な

これまでに、第 1 層と第 2 層を少しずつ研究ツールなることが期待されます。

作り始めているところです。第 3 層は応用

ただし、すべてのデータに URI を付けなプログラムで、実装は進んでいません。こければならないので、データ作成は時間との第 1 層と第 2 層を公開すれば、我々のデ手間のかかる大変な作業になっています。

ータベースをより広く利用して貰えるようになると期待しています。

これは東南地域研で進めている別の実験です。論文検索システムは検索された論文
その実験を人間文化研究機構と共同で行が終点だったのですが、ここでは論文を起っています。これは、国立歴史民俗博物館

点にして、関連する情報へリンクします。

の荘園データベースのあるレコードを起点

残念ながら、これも工事中です。

として、関連する論文や地図データベース

先ほど地名を緯度・経度に変換すると言24

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

いましたが、そこではデジタル地名辞書を利用します。現在の地名については国内外でフリーの Web サービスが幾つかあって、それらを使うことができますが、日本の歴史地名についてのフリーのデジタル辞書はありません。ないと困りますが、かと言って誰も作ってくれなかったので、我々で作ってみました。

最後に、
データベースとは違うのですが、進行中の 2 つの研究について手短にお話しします。
Glocal 情報ネットワークでは、大学内のデータベースとインターネット上の膨大なデータのシームレスな結合を目指すと言いましたが、これまでに説明したのは、自分達のデータベースの Linked Open Data 化についてでした。

幾つかの史資料を使っていますが、最初現在進行中の研究の一つ目は、Web ビッのデジタル地名辞書には大日本地名辞書を

グデータについてです。ここではソーシャ使いました。
辞書の見出し語が地名なので、ルネットワークデータを使って、地域の状

その内容を読んで場所を推定し、それを緯態を可視化することを目指しています。ソ度経度に変換するという作業を繰り返しまーシャルネットワークデータを使った地域した。

研究の例はいくつもありますが、多くは、この手順を応用して、延喜式の式内社名、

災害のような特定のデータ収集と分析が目明治につくられた旧 5 万分 1 地形図の全地的で、データ収集には、キーワード検索を

名などを緯度・経度に変換した結果、これ

非常に巧みに使っています。

までに約 37 万件の地名を収容したデジタ

ところが、この研究では地域の状況を俯

ル地名辞書を作りました。日本の歴史地名

瞰することが目的なので、特定のキーワーのフリーデータとしては、最大規模ではな

ドでデータを選別することはできません。

いかと考えています。このデータは、人間

そこで、ここではソーシャルネットワーク

文化研究機構からダウンロードできます。

データを機械に分類させるという方法をと25

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019っています。実験段階なので、ソーシャル法と考えています。必ずしも正確とは言えネットワークデータと言いながら、実際はない大量のデータを含めて分析することで、

Web 上の新聞記事を利用しています。

地域をより全体的に俯瞰できるようになり、

手順は、この図に示すように、新聞デー

新しい研究のヒントが見えてくる可能性がタを定期的に crawling して、広告などの不あれば、素晴らしいかなと考えています。

要部分を取り除いて、記事テキストデータを作成します。次に記事のテキストを単語に分解します。その際に地名や時間名に関する語彙を抽出して、地名についてはデジ
タル地名辞書に当てはめて緯度・経度に変換します。単語単位に分割されたテキストにトピックモデルという手法を使って、内容を 200 種類のトピック言い換えれば主題

最後に、研究データの長期保存はいま喫に機械的に分類します。最後に、記事を地緊の問題です。検討を始めましたという段図上に可視化します。これによって、地域

階なので、笑い話としてお聞き下さい。

を 200 の観点から俯瞰することができるよ

メディア変換、いまはハードディスクや

うになります。字句解析とトピックモデル

クラウドを使っているので、ほとんど問題の処理は機械学習の応用です。

ないです。ですが、フロッピーディスクなどの昔の媒体に入っているデータの変換は大変です。何といっても、装置がなくなりつつありますから。
ワープロ専用機なんて若い方は殆ど知らないでしょうね。このころに作成された文書データは、今となってはほとんど使えな
いと思いますが、プレインテキストでよけ

これまでの地域研究のように、少数の文

れば、何とかなるかもしれません。

献やデータを緻密に読み解くのではなく、ゲーム、これは実は簡単だと思っていた

ざっくりであるが全体的に眺めるというアのですが、専門家にお聞きしたら、非常にプローチです。最近 Distant Reading という難しいということが分かりました。プログ

言葉が流行っていますが、それに類した方ラムはエミュレータなどを使えば何とかな

26

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

りますが、問題はジョイスティックなどの論はあまりされていないし、その重要性を

ハードウエアです。設計図を保存しておい述べても、なかなか理解されていないといて、必要に応じて作るしかないようなので、う印象を受けています。適切な標準メタデ

これは意外に難しいです。

ータが定義されれば良いのでしょうが、当肝心のデータベースです。もしデータベ

面は、機器の説明書、実験ノート、論文、ースソフトがなくなってデータしか残ってあるいは手書きのメモなど関連する文書情いなかったら、上の図のようなバイナリデ

報をデータ本体に混載させるしかないのかータを分析するしかありません。かつて、もしれません。

この経験をしたことがありますが、本当にたいへんな作業です。
次の図は、データだけが読めた場合です。
何のことか分かりません。
次の図ですが、これだと血液検査データ
かなと、何となく分かる気がしますが、実際には使い物になりません。まともな研究者だったら絶対に使わないでしょう。なぜメタデータの話からだいぶズレてしまい

かというと、例えば、最初の項目は GOTましたが、まとめです。

で単位は U/L と分かります。ちなみに GOT

ここでも最後にちょっと書いたのですは肝臓の機能を調べるものです。しかし、が、研究データの長期保存の問題は、どうどんな計測法を使ったのか、どんな人が検保存するかよりも、どうやって使い続ける査の対象だったのか、どのような状態で血かを考えたほうが良いのではないかと考え液を採取したのかなどが明らかでなければ、ています。そのためには、先ほど述べたデ比較研究に使うことができません。

ータのオープン化とデータの関連付けを続先ほど言ったように、研究データの長期

けて、色々な経路から古いデータに辿り着保存が喫緊の問題となっていて、各大学でける、あるいは発見できるようにすること

は図書館やメディアセンターなどが中心とが重要になると思われます。そのためのオなって検討しています。ですが、話を聞いープン環境あるいは情報インフラの整備をていると、ビットデータを安全に蓄積する

進めていく必要があり、そうなってくると、ことが話題の中心になっていて、データをメタデータのあり方がとても重要で、こと利用する際に必要となる情報についての議によったら、もう一度再考しなければなら27

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

いのかもしれません。
まとまりのない話になってしまいましたが、以上です。ご静聴、どうもありがとうございました。

原 正一郎（はら しょういちろう）
1957 年、千葉県生まれ。京都大学東南アジ
ア地域研究研究所教授。専攻は情報学。共著に『歴史 GIS の地平』
（勉誠出版）、『ナチュラルコンピューテーション 1』（パーソ
ナルメディア）、
翻訳書にＭ・ジェームズ『人工知能 BASIC』（啓学出版）など。

28

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

講演「コンテンツネットワーク形成におけるメタデータの限界」
金子晋丈（慶應義塾大学理工学部専任講師
・DMC 研究センター研究員）

現実にいまどういう形で探索をやっていて、本当はあるべき姿とはどういうものなのかなというところから始めて、現在のキーワード検索に代表される言語を用いたやり方の限界が伝わればいいかなと思っております。一方で、「ネットワーク型と集合定
ご紹介ありがとうございました。理工学義型」と書いていますが、ネットワーク型部情報工学科の金子と申します。DMC 研のほうがコンテンツネットワークというも究センターの研究員も務めております。きのなのですが、それはどういうふうにしたょうはコンテンツネットワークとメタデー

らできていくのだろうとか、最終的にはメタに関してお話ししたいと思います。ここ

タデータはどういうものなのかというものにいらっしゃる方はコンテンツネットワー

をお話しできればと考えております。

クとはなんだと思われていると思うのです

まず、コンピューターによるデジタル情が、そのあたりも含めてお話しできればと報の探索ですが、こちらにある映画のタイ思っております。きょうの内容ですが、コトルを持ってきました。
『ターミネーター』、

ンピューターによるデジタル情報の探索はご存じない方はいらっしゃらないと思いま

どういうプロセスを踏むのだろう、人間ですが、『ターミネーター』の最初のものが左もそうですが、情報の探索のフェーズみた側、2 個目が右側、その後続編も出ていま

いなところを、最初お話しできればと思っすが、スペースがないので二つだけです。

ています。

29

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

ジェクトというのがありました。知っている方は知っていると思いますが、調べまし
たが、莫大な 570 億円を 10 年間かけて使い、人工知能ベースのコンピューターをつくるという新しいプロジェクトです。ですから、時期がドンピシャであるというのを、最初のものが出されたのが 1984 年です。

まず一つ分かっていただけると思います。

僕はつい最近までこの 1 は見たことがなか

もう一つが、インターネットです。インったのですが、『ターミネーター』のストー

ターネットというのは、自律分散型のシス

リーは皆さんご存じですか。漠然と覚えてテムで動くと。その二つを組み合わせて、いらっしゃる方もいると思いますが、マシ『ターミネーター』というのは『アバター』

ンというロボットとコンピューターが一体をつくったジェームズ・キャメロンという化したようなものが人間と戦っていくとい監督がつくっているのですが、ジェームう話です。その悪の権化みたいなやつがズ・キャメロンはたぶんここの二つを組み

skynet というもので、ニューラルネットベ

合わせて、このストーリーを組んでいるのースの artificial intelligence が動いていまではないかと、僕は現段階では思っています。これはべつに僕が付け加えたわけではす。

なくて、これが当時から言われていたトピ

整理しますと、自律分散型インターネッ

ックです。ですから、皆さんが最近 AI とトにそれぞれが独自のルールに基づいて動言っているのは、1984 年の話をしているときながら、全体として協調的な動作をしていうことになります。

いく。自律分散型システムを用いた情報処理システムと、処理された情報に基づき動作するマシン、ロボット、それが技術的な背景にあり、SF 的な味付けとして、マシンが人間を征服したいと考え始めたということで、この『ターミネーター』はストー
リーとしては動いていることになります。
もちろん誤解なく言っておきますと、こ1984 年はどういう時代かと考えると、たれは SF 的脚色ですので、べつにコンピュとえば国内では第五世代コンピュータプロ

ーターが頑張ったところで、マシンが人間

30

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019を征服したいと考え始めることはないので、これを議論すればするほど世の中が破滅に向かうのかとか、金子の研究は軍事研究だ
とか、全然そういうわけではないのでご安心ください。
こういった『ターミネーター』の世界が、
1984 年にある種 SF として出てきたにもか

さて、技術者ですので『ターミネーター』

かわらず、一向にコンピューターが独自にの世界を実現しようと思ったら、どんな IT

情報を解析して、それを使っていくというシステムがあればできるのかを考えるわけ

形にまだまだなってきていないのはなぜかです。SF を見ながら、「これはどういう技というと、技術的には考える必要があるか術があったらできるかな、これは無理だね」

なと思います。

ということを考えるのは楽しいのですが、

これが 1984 年の例ですが、いまのわれ『ターミネーター』のリアルなやつを持っわれの生活でいくと、Google 検索の代行をてくるとあれかなと思いまして、ロボット

できるコンピューターがあるかというのと、にして、これは逃げている主人公みたいな

ほぼほぼ似ている考え方になると思います。

絵です。

皆さんが Google 検索をやるときは、キー
ワードを入れて結果が返ってくる。少し不満のある、所望の結果が返ってこなかった
場合は、キーワードを変えてもう一度入れて結果が返ってくる、それを何回か繰り返すという作業が Google の検索作業になると思うのですが、これはコンピューターに代行させることができません。なぜかといすごく典型的なシーンとして、スライド

うと、コンピューターは次に浮かぶキーワ

4 に、監視カメラが街中にあって、世界中ードが浮かんでこないからです。これがそに監視カメラがインターネットにつながっもそもの上の話（ターミネータの skynet）て存在しているみたいな絵を描いています。

と下の話（Google 検索の代行）で実は共通

では、『ターミネーター』のシーンでいくと、しているバックグラウンドということにな

マシンが逃げている人を探し出すためにはっています。

なにをしなくてはいけないかと。よくイメ31慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

ージ的には監視カメラを捉えて、あそこになくて、なにかしらのメカニズムでこのカ映っているというのが分かって、あちらにメラを見つけてこないといけないというといるんだと追いかけるシーンになっている

ころに、最初の技術ポイントがあります。

と思いますが、それをやるためにはものす

ところが、映画ではこんな話はなくて、

ごく大変なことが必要なんです。

自動的に見つかったみたいな、「やばい、や

なぜかというと、ロボットはこの人が映ばい」と思わされるわけですが、見つけてっているカメラがどこにあるかを知らない。

くることになります。一番僕が安直に思い

そもそも自分の周りにどんなネットワーク

付いた技術的な解決策は、ロボットが自分

カメラがあって、それが本当に自分の近くから電波を発して、近くの監視カメラがそにいるかが分からないので、仮にたとえばれに対して応答するわけです。電波が届く

世界中に 1 億台の監視カメラがあったとし範囲にいる監視カメラが「僕の IP アドレて、1 万台でもいいですが、その中から自スなんだよ」というのを返してあげる。そ分の近辺もしくは逃げている主人公の近辺

うすると、このロボットは自分の近くにあのカメラを、10 台でも 100 台でも限定しる監視カメラの一覧を入手できるので、そてチョイスすることができないので難しくれに基づいてその監視カメラたちに、「こう

なってきます。

いう特徴の顔をしたやつがいたら教えろよ」みたいなことを言うと、『ターミネーター』の世界が出来上がってくるかなと思うわけです。なんとなく伝わりましたか。
コンピューターには得意なことと不得意なことがあるわけです。ここを理解しないとうまくシステムがつくれないわけですが、
コンピューターが得意なのは完全機械的なネットワーク的には違う位置にそれぞれ作業です。繰返作業やこういう計算をしないます。この監視カメラはこんな IP アド

さい、こういう演算をしなさいというのがレス（45.86.110.23）、このカメラはこんなコンピューターの得意なこと。不得意なこIP アドレス（123.45.34.12）、違う場所にとは、なにか新しい発想を求めること、こあって、違う場所にあるから、ただ単に IP

れはコンピューターには現段階ではできなアドレスの一番下の桁を 1 増やせばいいといものになっています。

か、1 減らせばいいとか、そういう話ではこれを考慮してこんなシステムをつくっ32

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019てみたわけですが、これをもう少し整理しもいいのではないかと思うかもしれないでてみます。これが情報探索の手順の一つのすが、そういうことをしたいユーザーがサンプルと思って整理しているわけですが、

1000 人いたら、1 万人いたら、10 万人い

最初はその 1 億台なり 1 万台なりの監視カ

たら、そのシステムは動くのだろうか。そメラから、追いかける相手が映っているでうすると、それは動かないわけです。リク

あろう、映っているかもしれないエリアのエストが集中して処理ができないので、動100 台を選んでくるフェーズ、逆に言えば

かないということになります。

1 億台から 100 台以外を消すフェーズが最では、皆さんがやられている Google 検

初にあります。その次に出てくるのが、そ

索は、この例でいうと、実は最初から情報の 100 台のカメラ映像から顔が一致するもの精査のフェーズに入ってきます。キーワのを見つけてくる、情報を精査するフェーードを入れてこれに合致するものだけを返ズになる。100 台で見つからなかったら、してくださいということです。たとえば、もう一度 100 台を 1000 台に変えて探し直Keio University で Google 検索すると何件しましょうというのがだいたいの流れになヒットするか分からないですが、軽く 1 万ります。

を超える数字がヒットしましたみたいなものが出てくると思います。皆さんが見るのは最初の 10 個ぐらいです。それは精査していないことになりますね。1 万件ヒットしたうちの 100 件だけ、最初の 10 件だけを見ると、残りの 99 万 9990 件は無視されるということで、実は適切な情報探索のフこう考えたときに、いまの検索技術はな

ェーズを経ていない、情報探索ができていんなんだろうとか、いまわれわれがやってないというのが、実際のいまの IT におけいる情報の探索はどういうことなんだろう

る情報探索の問題と考えています。

というので、たとえば 1 番の情報選択フェ最初の情報選択、ここには絶対あいつはーズをカットするとなにが起こるのだろう

いないというのを排除するフェーズをスキか。1 億台世の中にあるので、仮に 1 億台

ップできるかという問題は、いろいろ考えのリストがあったとしたら、1 億台にすべさせられる問題です。それを二つのやり方て問い合わせて、その顔が映っていますかで対比的に書いております。

というのを返す。それだけ聞くと、それで33慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

いけないのかということをやらないといけないのが、実はこちらのモデル（スライド
6 の左の図）になっています。

たとえば、『ターミネーター』の世界で、頭の中はアメリカのハリウッドのような感じになっているところで、日吉というすごくローカルな地名を出してあれなのですが、たとえば日吉に監視カメラがあって、このこちらに別のモデル（同、右の図）を書

監視カメラ群は日吉 1 丁目にあります、こいてみました。こういう集合を捉えるのでの監視カメラ群は日吉 2 丁目にあります、はなく、それぞれのカメラが相互に近いカ

この監視カメラは日吉 3 丁目にありますとメラのことを知っているだけの世界です。

あらかじめ定義してあげて、それを使ってこの世界だと 1 カ所場所が決まって、いま逃げ続ける主人公をうまく見つけられるか

ここに映ったよとなると、ユーザーはそこという話をここでは取り上げたいと思いまから近い位置にいるので、その近傍のカメす。

ラを自在に設定することができます。仮に

たとえば、逃げる相手がここだけでぐる100 台のカメラでいなかったら、1000 台にぐる回っていて、逃げているのが日吉 1 丁

広げてあげましょうとか、ユーザーが移動目だというのが分かれば、なんとなくオー

したらユーザーが移動した方向でまた円をケーそうです。でも、逃げているときに、描いてあげましょうという形で、変幻自在

日吉 3 丁目のほうに行ったり 2 丁目になっにその集合を変えてあげることができるのたり、実際日吉 1 丁目と日吉 3 丁目は隣接が、こちらのネットワーク型のモデル（同、していないのですが、架空の話だと思って右の図）になっています。

いただいて。ぐるぐるやっていると、いま

すなわち、ここで言いたかったのは、こその主人公は何丁目にいるのだろうか、あういう形態（同、左の図）を取るときは、の通りを隔てると日吉何丁目に行くんだろ

関係ある情報の集合が相互にどういうつな

うか、
そういったことを全部把握した上で、がりになっていて、どのエンティティがど

いまどこの集合に対して検索をかけないとこに属しているのかを完全に把握している34

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019場合には、非常に速やかに場所を特定でき側をネットワーク型という名前で呼びたいて、情報を選択することができるのですが、と思います。

よく分からないときは実はこれはうまく使えないことになります。いまそもそも自分は日吉 1 丁目にいるか 2 丁目にいるかすら分からない場合には、左のモデルはなかなか使えないということになるかと思います。
言いたかったのは、たとえば Google 検索をするときに、皆さんは世界中のボキャ

次に、集合定義型で言語を用いて集合を

ブラリーを知っていて、それぞれがどうい

定義した場合に、さらにどんな問題が加わう位置で集合が管理されていて、それが分ってくるのかについてお話ししたいと思いかっているのであれば、キーワードを入れます。ここは先ほどの原先生のお話と微妙て適切に情報を持ってくることができるけにオーバーラップする部分ですが、たぶんれども、それを知らないのであれば、うま

原先生のほうが非常に具体的な事例を挙げ

く使えないということをこの例は表していてご説明いただいていて、僕は少し抽象的ます。

な話になっているかもしれないので、うまく頭の中で merge させながら聞いていたどちらかというと、世界中の情報を知らないのであれば、こちらのモデル（同、右だきたいと思います。

の図）のほうがより適していて、自分が少なくとも知っているところから徐々にたどって、本当に知りたいところに近づいていく、そういうことができるのがこの右のモデルになろうかと思います。

非常にシンプルなキーワード検索の実現
方法を書いております。キーワード検索をやるときには、たとえば file_red.txt と
file_blue.txt があったときに、それぞれの要素である単語がそれぞれ表に管理されることになります。「This」というのは This

以下では、この左のほうを集合定義型、右35慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019という意味ではなくて、実際コードになって落ちていきますので、0x54、0x68、0x69、
0x73、これが This です。ですから、Thisのコンピューター的な識別は「This」ではなくて「0x54、0x68、0x69、0x73」、この
数字の列によって一意に決まってくるということになります。「This is a red pen.」よりコンピューターの立場に立って考え「This is a blue pen.」、これを両方全部分

ると、0x72、0x65、0x64 に近いものはな

解していくとこういう形になって、それぞにか、すごくコンピューター的に簡単に近れの数字の列が含まれているファイルが一いものを出すと、0x72、0x65、0x65、1覧表になると、キーワード検索のベースがビット違いですが「ree」です。全然 red

出来上がることになります。

とは違います。もしくは、red の r のとこ

すなわち誰かが「This」という検索キー

ろだけが変わって 0x73、0x65、0x64 でワードを入れると、入力された文字列が「set」。こういうふうに ID 近傍、機械的

0x54、0x68、0x69、0x73 だったら、これにすぐプログラムができて近くを見つけるだねと言ってこの二つが検索結果に返るし、というのは、意味的にはまったく異なると「red」の 0x72、0x65、0x64 というのがころを指していることになります。

与えられると、この file_red.txt が返ってそうすると、コンピューター的な数字のくるというのが検索の基本的な動きです。

列でなにかしようというと難しいので、意

あえてここでこの数字の列を、分かりに味的な近傍もしくは曖昧検索ともいいます

くいにもかかわらず出したのには理由があが、それを実現するには集合に関する知識ります。それは、たとえば小文字全部の（辞書）が必要になってくるということに「red」と大文字全部の「RED」は数字となります。一番端的な例ですと、先ほどのしては違うからです。
「0x72、0x65、0x64」

red と RED は同じだよということをやりと「0x52、0x45、0x44」というのはどう

たければ、72 が入力されたら 52 にも変換

見ても似つかない。red と RED だから一緒して検索しなさいとか、65 が入力されたらだと、それは意味の世界であって、コンピ

45 にも変換して出しなさいというテーブ

ューターの世界では完全に数字の列で判断ルを持つわけです。そうすると、大文字、しますので、それは全く違うものというこ

小文字を区別なく検索することができるよとになります。

うになります。

36慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

さらには、もっと高度な曖昧検索をしたうに対処するかというので、一つ出てくる

くて、赤みがかった色を言うときに、赤とのが語彙を統制する。Red というとこうい言うのか、ピンクと言うのか、朱色と言うう意味だということを定義するわけです。

のか、いろいろあると思うのですが、そう

先ほどの原先生の話でも出てきましたが、いったものの広がりを検索で実現しようと

たとえばオントロジーとして「作者」とい思うと、このテーブルに全部書かないという意味があります。作者という意味が一意

けないことになります。0x72、0x65、0x64

な ID として url がこれで指定されるのでは 0x70、0x69、0x6e、0x6b、これは pink

すが、先ほど「作者はいろいろな定義があですが、変換してそれも探しなさいとか、りますから、熟読してくださいね」とさら同じように red が入ったら ruby となってっと流されましたが、まさに熟読して、そいますが、0x72、0x75、0x62、0x79 で ruby

れを理解して、それとたがわぬ使い方をしの色を探しなさいということをやるわけでない限り、実はこういうものはうまく動かす。

ないということになります。

こういうテーブルを持ち始めると、なに言葉による識別というのは、本当に真のが起こるかというと、いまは赤色を探した

意味集合を構築できるのかというのが、そいから red と pink でいいかもしれないでもそも疑問に挙がってきます。利用者からすが、red と pink を区別して調べたいときすると、検索キーワードの文字列は完全にには、これは邪魔にしかならないわけです。

一致しなくても見つけてほしいという気持

もしくは、Red と ruby を区別して用いた

ちになると思います。僕だってなります。

いときには邪魔にしかならない。それが全

スペルミスをしたら直してよとか、大文字、部一緒くたになってテーブルに入ってくる

小文字はもちろんのこと、同じような意味

ので、こういったものはなかなか難しいとを持っているのだったら、それも探してくいうことになってきます。大文字、小文字

れたらいいじゃないかと思います。もしくぐらいはまだ、大文字、小文字を区別しては、日本語で出てこない情報だったら、英検索するのはよくありますよね、これをや訳してくれてそれも探してくれたら幸せだっているだけです。それ以上のものが入っよねと思うのですが、ベースはキーワードてこないというのは、弊害も大きいからとの文字列は完全一致でないと駄目ですよと。

いうことになります。

文字とその文字コードというところで全然こういう意味の広がりをどういうふうに違ってきますので、ちゃんと ID 化される対処するか、言葉のばらつきをどういうふとそれが区別されてしまうという世界で、

37慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

こういったミックスはなかなか難しいことしいところなのかなと考えています。

になります。

ここまでのところで二つお話をしました。
情報を選択してくるというときに、集合を定義するとフレキシビリティがないという話と、その集合が言葉によって定義された
場合、そこに曖昧性という言葉のコンテク
ストへの依存性があって、うまく機能しな
いということになります。

スライド 11 に絵にしてみましたが、検索者の期待というものがあって、完全一致
で出てくる部分、辞書によって先ほどのマ
ッピングのテーブルで出てくる部分、たぶんユーザーが期待している部分。
イメージ、
すごく期待している部分のほうが辞書による拡張よりももっと先に行っていて、辞書さて一方で、もう一つ対抗馬として出しによって、拡張によって得られたのは少したネットワーク型についてお話ししたいとというところが現実的なところなのかなと思います。コンテンツネットワークの形成思います。

と書いていますが、ネットワーク型の話でそれは、そもそも言葉はコンテクストにす。

よって意味が変わってきますし、オントロ

いろいろ出てきますが、コンテンツネッ

ジーの正確な運用には意味の定義の周知がトワークとはなにかというと、デジタルデ必要であり、類義語として定義するとしてータがネットワークを組むと。データの隣も、それを機能させたいとき、させたくな

接状況を利用者が直接把握できると書いていときのコントロールが非常に難しいです。

いますが、言ってみれば先ほどの『ターミコンピューターは人間の状況を把握できなネーター』のカメラとカメラが相互につな

いので、それをつかむことは非常に困難にがっているイメージ。カメラが情報に置きなるかと思います。結果として、言葉で集換わっていくと思っていただけるといいか合を定義するとなにが起こるかというと、なと思います。

有用な情報が除去されて、無用な情報が取り込まれるというのが言葉による識別の難38

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

かもしれない、こことここになっているかもしれない。でも、これはネットワークがつながっていないので、直接にはそこには行けないということになります。
ネットワーク構造を取った場合は、そのネットワークの上でしか通っていくことがある情報がある情報とつながっている、できないので、離れたところにジャンプは

この情報はより自分に近いような位置にいできないことになります。でも、頑張ってる、もしくは遠い位置にいる、そういった誰かたどった人がいて、これとこれが実際ものがこのグラフ情報によって分かってく近いことが分かったら、ここに線を引いてると。ホップが離れていくと遠い、ホップ

あげるだけで、そのあとの人はワープできが近いということになります。すなわち、るというのがネットワーク型の特徴になり

ネットワーク構造というのはグラフ構造とます。

思っていただいてもいいですが、意味的隣

こうやって話をしていると、ネットワー

接を表現可能だというのが一つ大きな特徴

ク型はイケてるよねと思っていただけたらになっています。

僕はうれしいのですが、一番難しい点があ

このネットワーク型を集合定義型の先ほります。コンセプトは非常にシンプルで、どの例と比較していくと、いくつか違いが近いものをグラフで表していくというすごあります。先ほど言った意味的隣接を表現

くシンプルな構造なのですが、大変なのが可能だということが一つと、意味的隣接がスライド 13 の下に書いた、ネットワーク

少し変わったら、その部分だけ変えてあげの育成と維持が必要になります。なぜ難しれば、それを使う人はそのときになって反いかというと、ネットワークにはメカトー

映された状況を使えますということ。

フの法則というものがあります。これはネットワークの価値が n の 2 乗に比例すると

あとは、一方でワープができないです。
ワープができるというのはどういうことかいうものです。

というと、たとえば日吉 1 丁目でグループ化される、集合として定義されている、このカメラはクリックで切り替えられるような集合だと思うのですが、それはこのネッ
トワーク的にはこことここに対応している39

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

術です。
インターネットも同じです。3 台のパソコンがインターネットにつながっています。
3 台だけでインターネットが構成されている世界。
「べつにそれは要らないのでは」とみんな思うと思うんです。でも、世界中のネットワーク、世界中のコンピューターが一番シンプルな例でいきますと、いまど同じネットワークにつながっているからこ

きは携帯電話だと思いますが、携帯でも携

そ、インターネットをつないでおかなきゃ

帯ではなくても電話があるとしたときに、となるわけです。これが先ほどのメカトー

世界中に 1 台しか電話がなくて、それを所フの法則という考え方で、そこのしきい値有していることに意味はまったくないわけを超えるまでが、実はネットワーク型シスです。誰にもかからないし、意味のないも

テムの一番難しいところになります。

のです。2 人だけが持っていたら、その 2
人だけがコミュニケーションできるので、その 2 人の関係が親密であれば非常に有効に使えます。でも、それだけです。ホットラインみたいなものです。3 人になってく
ると、3 人がそれぞれ話せるようになってくるので、2 人だけしか持っていないとき

スライド 14、うちの DMC でやっているよりも便利だよねと。4 人、5 人、6 人、7研究の紹介をさせてください。うちのネッ

人とどんどん増えていけばいくほど、そのトワーク型のシステムです。うちはネット

価値は上がっていくということになります。

ワーク型でシステムをつくるというチャレですから、ネットワークサービス全般に、ンジをしています。一般的なメタデータでたとえば Facebook もそうですが、あれは物事を見つけてくる検索のようなやり方、5 人でやっていても全然つまらないと思う

それはメタデータを介した先ほどの言葉でんです。でも、あれだけのスケールで動い表されたつながりです。同じ ID を持ってているから新しい情報がやってきておもしいる、共有しているという間接的なコンテ

ろいよね、みんなやっているなら僕もやろ

ンツ同士の結び付けではなくて、利用者のうとなるわけです。これがネットワーク技

意思により直接的にコンテンツ同士を結び40

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

先ほどの上の User A、B、C がそれぞれ自付けると。
たとえば A さんがこのコンテンツとこの分で関係をつけたグループをつくった、もコンテンツは関係あるよねと思ったら、こしくはネットワークをつくった。それぞれ

こで 1 個決めてあげる、結び付ける、線をが LAN をつくると思っていただいても構引いていると思っていただいても構いませいません。

ん。メタデータを付与する代わりに利用者が自由に定義してあげましょうと。言語化
せずにただ単に集合を与えるだけ、もしくはリンクをつないであげるというのが基本的なシステムの考え方です。
これはあとで出てきますが、所有権、自分が持っていなくてもこのリンクをつくれ

それが実際のデータとしては、左のようなるというので、実はネットワーク育成を促形で入って、CID:1、CID:2、CID:3 のよう進させようとしています。コンテンツが、な形でそれぞれネットワークが組まれるこ

たとえばこの黒いオブジェクトを見ていたとになっているのが Catalogue System の

だくと、User B も User A も Collection に構成になっています。詳しい話は技術展示

それぞれ入れている。このコンテンツ同士のところで聞いていただければ、説明してが自動的につながるメカニズムをもらえると思います。

Catalogue System は持っています。単独
で Collection だけをつくっていたらネット
ワークは分離した世界なので、まったく使い勝手が悪いのですが、同じコンテンツを持つと、そこが自動的につながるメカニズ
ムを導入することで、ネットワークが構成されるようになっているというのがさて、コンテンツネットワークをつくっ

Catalogue System です。シンプルで簡単ていこうとしたときに、難しいことが二つに結び付けられるというのをキーにした技あります。一つはノードの数をいかに増や術になっています。

していくかという話と、その増やしたノー

具体的な方法を話しても、頭がこんがらドの間にネットワークをどう組ませるかとがるといけないので簡単に説明しますが、いうところが、コンテンツネットワーク形

41

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

成においては非常に重要なポイントになっるという話は完全に切り離しましょうといてきます。

うのが一つ目の話です。

ネットワークノードが増えるほうがいい

なぜかというと、あるファイルは URLというのは、先ほど話したことです。プラ

が HTTP でアクセスできるところにあるス、ノードが多くなってくると、情報の粒

けれども、あるファイルはオンラインにな度、どのぐらいまでの情報が欲しいかとい

いかもしれない。オンラインに上げておく

うバリエーションがたくさん出てきますののは非常に管理の手間がかかるので、そう

で、ユーザーに応じて適切な情報を選択す

いうのはないかもしれない。もしくは、そることができるという意味でも、もちろんれがデータベースに入っているかもしれな

ノードが増えれば増えるほどいいかなといい。それを透過にアクセスしないといけな

うことになります。ネットワーク形成の加いとなると、全部オンラインに上げてくだ

速ですが、ハブをあちこちに置こうね、そさいとか、ものすごくシステムの負荷が上うするとネットワークにつなぎやすくなる

がってきます。こういった別々の場所に保でしょうというのが、簡単な理解になりま存されているものを、きちんとハンドリン

す。

グしたいので、まず切り分けましょうとい
うのが一つ目。
二つ目が、最近だとデジカメやスマホで撮っても軽く 5MB とかいくような時代に、
5MB、10MB のファイルをスパンスパンとやりとりして幸せかというと、スパンスパ
ン行けばいいですが、行かないので不快な

まず、ネットワークノードの取り込みでわけです。そうすると、データの容量に依すが、どうやったらこの関係のあるネット

存しないような形でやるためにも保存と流ワークにノードを持ってこられるか、どん通は分離しましょうと。あとは、先ほどもどんファイルを増やしてこられるかという言いましたが、HTTP、オフラインのサポのをいろいろ考えました。それが実際の設ート等いろいろあるのを、どんな形でもで計としてこういうふうに落ちてくるのです

きるようにするためにも、流通にはそういが、まず保存されているファイルをそのまうエンティティは要るけれども、実際のフま流通させることはやめようと。保存する

ァイルはどこかに保存されていてもいいみ話と流通する話、そういったファイルがあたいなことを言っています。

42

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

あとは、ファイルを使うときに課金したはもっと上にいるのですが、それを切り離いとか、誰だったら使っていいみたいな話して動かすようにしましょうと。

が出てきます。そういったところもファイ流通したときに、これは一種のチラシみルがあるよとか、このファイルは便利だよ

たいなものです。実際のサービスではなくという話とは別のところで管理しましょうてチラシみたいなもので、チラシにどんなと。お金を取る、誰が見られないようなの情報を載せておけばアトラクティブなのかと、実際にそういうのがあって便利だよとみたいなことは考えないといけないので、いう話は別だということです。

ここにメタデータがいろいろ載ってくるの

あとは、最後にデータをどう利用できるかなと考えています。たとえば、タイトルのか、先ほども少し出てきましたが、こうがなにとか、サムネイルも載っていてとか、いうフォーマットで書かれていて、どうい

最低限の流通情報が Virtual File には記載

う情報が含まれているか分からないと使えされるのかなと考えています。

ないので、そういう利用方法を明示したり、

もう一つ、ネットワーク形成の加速です

ある誰かがつくったコンテンツの一部だけが、ただノードがネットワーク上に存在すを流通させたかったら、そういう部分指定

るだけでは、ネットワークの価値は上がっもできるようにしたりするというのが、ネ

てこなくて、ネットワーク化される、要すットワークノードの取り込みの話です。

るにどんどんいろいろなところとつながってくることによって、あちこちに行けるよ
うになるわけです。
まず、システムとして一番肝というか重要視しているのが、デジタルコンテンツを所有していなくてもネットワークの線を引けるということです。インターネットの世

いまのコンセプトを全部突っ込んでつく界で極端な話、たとえば僕は CNN をよくっているのが、スライド 18 の Virtual File

見ますと。CNN を見るためには日米間のという話で、あとでここで技術展示のポス

回線が太くないといけないといった場合、ターを学生さんがやっていますので見てく

日米間の回線を太くするみたいなことを自ださい。保存の話、Virtual File といいま分が思っていないにもかかわらずやるといすが、その流通の話、認証の話、実際使ううことです。それができることで、ネット

話、先ほどの Catalogue System を使う話

ワークがどんどん出来上がってくるという43

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

ことです。日米間のと言っても、日米間のつながってくると。たとえば、慶應だと日既存のラインの横に引くのではなくて、シ吉の記念館をいま建て替え工事中です。下ョートカットで行けるようなものをつくっは古いやつ、上は新しいやつ、これは想像てしまうということです。

ですが、それがこの場所でリンクしてくると、別の人が同じ場所で体験したものに飛んでいけることになります。
最後のイベントハブというのが時間軸です。たとえば、去年の DMC シンポジウム
でこんなのがあったよと、Twitter のハッシュタグみたいなものですが、違う人がそもう一つ、別のアイデアでネットワーク

れぞれ撮った写真であっても、それが同じ形成を加速しようとしているのですが、そイベントでそこをハブにいろいろ広がってれがハブを用意するという考え方です。三いけるというような工夫をすることで、ネつのやり方をスライド 19 に書いています。

ットワーク形成が加速されるかなと考えてモノハブ、位置ハブ、イベントハブです。

おります。

モノハブはその名のとおり、同じモノにさて、いままで集合定義型の話、集合定

対して、たとえばこれですと、「伊右衛門

義型が言語、言葉で表現されたときの課題、

500ml ペットボトル」というモノを、違う一方でネットワーク型、ネットワーク型のデジタルファイルに、いま四つになってい課題とその解決の仕方をお話ししてまいります。同じモノを三つのデジタルファイル

ました。ここで改めてメタデータはどのよが共有していることになります。あるときうに利用されるべきではないかというとこはこれを A さんがつくり、あるときは B さろに立ち返りたいと思います。

んがつくり、それは全然別の場所で行われるかもしれないけど、工業品なのでなかなか難しいですが、違う場所でつくられて、違う人によってつくられたかもしれないけ
れども、こういったモノがハブ機能になるというのは、ネットワークを形成するのに便利かなというのが一つ目です。

言うまでもなく、集合定義型、言語によ

二つ目が、位置を軸にいろいろなものがる集合定義というのがいまのキーワード検44慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

索であり、ほぼほぼいまのメタデータ検索同じだよね、それは本当に中身を表していのやり方になっていると思います。現在のるのかということです。一方で、きちんと

メタデータの利用形態は、先ほどの情報探その違いが分かるようなメタデータ、そう

索の手順の 1 番と 2 番を両方やっているのいったところがこの二つの混在によってミではないかと思います。すなわち、情報選

ックスしてくることになります。

択のツールであり、たくさんの情報リソー

僕が思うに、情報選択というのはメタデスの中からそれを選んでくる、1 億個からータを使うのではなくて、コンテンツネッ

100 個を選んでくるための道具であり、そトワークを使うべき、そこで情報の選択をしてその 100 個の中から、いったいなにがして、情報の選択をしたあとにより精査す

書かれているのか中を見極める、でも本文るときに、そのプロセスを簡略化する、もまでは読みたくないみたいなときに使われしくは簡便にするためにメタデータがあれる情報精査の前段階のツール、この二つがばいいのかなと思っているという状況です。

混在しているのがいまのメタデータの利用のされ方かなと思っています。
しかしながら、この二つの機能をメタデータに同時に与えてしまうと、なにが起こるかというと、情報選択のツールだと思うと安易なメタデータを乱発し始めると。引っ掛かってくれなかったら困るといって、最後に「おわりに」ですが、コンピュー

なんでもかんでも、富士山が小さくでも写

ターによるデジタル情報の探索はどんなシっていたら富士山、富士山と入れるというステムでできるのかな、どんな手順になることです。でも一方で、情報精査の前段階のかなというところからスタートして、メのツールだと思って入れたキーワードは、

タデータ、既存のキーワード検索の限界とすごく精緻なキーワードであるかもしれないうものを伝えたつもりです。一方で、ネ

いけど、決してほかの人が思い付かないみットワーク型にすることで、柔軟、フレキ

たいな話、これは相反する、対立するようシブルでいろいろなユーザーの状況に応じな軸かと思います。

た探索をすることができるというのがネッ

もう一つが、メタデータは与えたけど、トワーク型で、ネットワークの形成の仕方、こちらの写真に与えられたメタデータとこそして最後にメタデータが現状とどのよう

ちらの写真に与えられたメタデータは全くな関係であるべきかというところをお話し45

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

いたしました。

⾦⼦ 晋丈（かねこ くにたけ）
慶應義塾大学理工学部専任講師・DMC 研究
センター研究員。専門はアプリケーション
指向ネットワーキング。特に、デジタルデータの利活用を促すデジタルデータのネッ
トワーク化について研究を行っている。
2001 年東京大学卒業。2006 年同大学院情報理工学系研究科博士課程終了、博士（情報理?学）。同大学院新領域創成科学研究科での特任助教を経て、2006 年 9 月より慶應義塾大学デジタルメディア・コンテンツ総合研究機構、特別研究助教。2007 年、同機構特別研究講師。2012 年 4 月より現職、デジ
タルメディア・コンテンツ統合研究センター研究員を兼任。

46

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

話題提供

最初に図書館におけるメタデータを考え「書誌学者の立場から見たボーダレスな

みると、人類の知的な文化財を扱う機関とデータ利活用のための情報組織化」

しては、原先生のお話にもありましたよう

安形 麻理に、非常に早くから標準化が進んできた分（慶應義塾大学文学部准教授）

野であるといえます。基本的には近現代の刊行物、複製品がたくさんある本を扱ってきたため、目録の標準化が非常にしやすかったということもあって進んできたわけです。

ご紹介いただきました安形と申します。
メタデータということでしたら、うちの専
攻のもっとふさわしい先生も会場にいらしているのですが、私は本日は書誌学者とし最近はインターネット情報資源など、図ての立場からということで、先ほど冒頭に書館が物として所有していない情報資源にありました原先生のお話とだいぶ重なるとついても記述しなくてはいけないという状

ころもありますが、研究に関わってきた中況に対応するために、また一方では博物館

でのメタデータについて思うところを話題

や文書館とも、デジタルなデータであれば、提供という形でお話をさせていただきます。

お互いのメタデータの共有が進むだろうという期待から、ダブリン・コアといった共通の枠組が出てきているわけです。
ただし、一般のいわゆる複製物としての印刷本でしたら何がメタデータかは明確ですが、私が研究対象にしているような 15
世紀の印刷物（incunabula、インキュナブラ）、あるいは会場後方にも 15 世紀の活版
印刷物やその前に作られた手書きの写本の47

リーフが展示されていますけれど、ああい

デジタル化された場合になると、図書館以う資料についてのメタデータをとる際には、外のアクターもいろいろ関わってきます。

メタデータなのかデータなのかという境界

たとえばグーグルブックスなどでもたくさはかなり曖昧だといえます。つまり、そのんの本がデジタル化された形で手に入るわ

物が何であるかということを同定して記述

けですが、実はグーグルブックスでは、紙すること自体が研究であるという意味で、の本を一意に定めるはずの ISBN がそのデメタデータとデータの境界が必ずしもはっジタル版ときちんと対応付けられておりま

きりしないところがあるかと思います。あせん。検索で一つの ISBN を入れても非常る場合にはメタデータ、ある場合にはデーにたくさんのリストが出てきます。なおかタともなりうるわけです。
欧米の国立図書館などでは、書誌データ
を Linked Open Data（LOD）の形で提供するということが行われていて、私も昨年から共同研究者と一緒にインキュナブラのLOD モデルを考えてみたらどうだろうということで取り組んでいます。そうする中でやはりメタデータをどうとるかというの

つ、その中には該当する ISBN が 1 件も含が非常に重要な課題であると認識しました。

まれていないということもあります。グー

そちらはまだ検討している途中ですので、グルブックスではそういった形でのメタデ

今日はちょっと違ったお話をしたいと思いータを整備しようという意識はないというます。

ことが見てとれます。これは先月行われました第 66 回日本図書館情報学会研究大会の「米国における電子書籍化の現状」というポスター発表で知ったことなのですが、そういった状況です。
また、デジタルアーカイブも様々な機関
が様々な方針の下で、それぞれのメタデー
タを付けているわけです。データそのもの

目録は非常に標準化が進んできたと申しも、そこについているメタデータも多様で、上げたのですが、本が電子書籍化されたり、目録と違い標準化は進んでいません。メタ48

データとして書誌・所蔵情報やフォリオ（ペので、その挿絵の種類が一致するかどうかージ）番号、撮影の詳細などを付したもの

を見ることで、文書が一貫した構造をもちもあれば、本一冊分の画像に簡潔な解説文

内容に意味がありそうかどうかを判定しよを付してメタデータにあたるものとして提うという研究を行いました。

供されているものも多く見られます。

この研究では、比較的詳しい目録データ
が所蔵館であるイェール大学のバイネッケ
図書館の OPAC から入手でき、画像は所蔵
館のウェブサイトから公開されていて、な
おかつそこにはもう著作権保護期間が満了している資料なので、イェール大学は何の権利も主張しないし、許諾も拒否もしないということが明示されています。権利情報に関するメタデータもきちんと示されていここで、メタデータと研究の関わりの例ます。なおかつ翻刻されたテキストデータ

を紹介します。スライド 4 に挙げましたのも、個人的に翻刻された研究者がウェブでは、ヴォイニッチ写本という、発見から 100

自由利用可として公開されていました。

年程経っているのにまだ誰も読むことがでこの写本については、権利関係も非常にきていない、オカルト界隈でも大人気の謎

クリアということで、安心してスムーズにの写本です。読めそうなのに読めない文字研究を行うことができました。やはり研究で書かれているのです。私と共同研究者が者が知財の法律の専門家である必要があっこの写本を真面目に研究してみようと取りてはならないと思うわけですが、そういっ

組んだ 10 年程前の時点では、16 世紀の写た意味でのメタデータがわかりやすく整備

本もしくは 20 世紀の偽物というようなメされていました。

タデータがついておりましたが、その後年

しかし、この同じヴォイニッチ写本をた代測定が行われて 15 世紀ということは間

とえば美術の観点から研究したかったとし違いないということになり、メタデータもますと、ヴォイニッチ写本の各ページに示変わったりしています。

されている挿図やそこに使われている顔料、

我々はテキストデータをページごとにク

インクといったものに関するメタデータはラスタリングした結果と、ヴォイニッチ写ありません。

本はほとんどのページに挿絵がついている49

る、アクセスできるということ自体が価値であったりすることが珍しくなかったわけです。
それぞれの研究者が様々な課題をもって研究を遂行していくため、そこで必要とされるメタデータが非常に独立的で多様であるというところが一つの特徴であるといえます。
本日の会場の展示コーナーにはたくさんの顔料が並んでいるわけですが、ああいった情報は付与されていません。同じデータとメタデータのセットであっても、研究者が持っている課題によっては適切な十分な
メタデータであったり、そうでなかったりするといえるでしょう。
また先ほど原先生が最後の方でおっしゃっていらしたように、いろいろなデジタル
コレクション、特に人文学のデジタルコレ
クションを公開する際には、どちらかというと研究者の側でそのデジタルコレクションの構築がいかに大事かという提案書を書
き、助成金を獲得して実現させる形が主流です。待っていてもお金は下りてきません。
そういう意味でいいますと、人文学のデ

助成金でデジタルコレクションが整備されータ自体がいわゆるロングテールにあたるても、それがやがて中断、閉鎖、あるいはかと思います。宇宙科学やタンパク質の構終了してしまうと、大規模なプロジェクト

造といったビッグデータと関連が深い研究であっても、データだけは残っているがも領域もあるわけですが、人文学の研究といはや検索はできないなど、どう使ってよい

うのは、しばしば 1 人、あるいは少人数でのか分からないようなデータというものが行われたり、あるいはその資料を持ってい残されてしまっているわけです。

50

あるいはプログラムは公開されているものの、そのプログラムを実際にデータに適用し動かしていくようなところでの維持は非常に困難だということも出てきます。欧米の大規模なプロジェクトでもそうした例が多く出てきていることを受けて、最近では、助成機関側がデジタルコレクションのインフラ整備と持続可能性にも焦点を当て

人文学のコレクションは、個別の課題、るようになってきたというのは、明るい兆個別の研究課題というものに密接に対応す候であるといえるでしょう。

るために、なかなかそのコミュニティ全体
で参照して使うような参照コレクションに移行しにくいという特徴があります。直接投資が少なく、個別の研究課題があるからこそです。そうしたことを考えた場合に、人文学のメタデータのあり方を一口にまとめるのは難しいといえます。本当に話題提供という形で、結論も出ていないのですが、最後に、人文学の特徴として『ビッグデ私の話は以上です。どうもありがとうござータ・リトルデータ・ノーデータ』
（勁草書

いました。

房, 2017）という本にあった比較をスライドに挙げました。これは全体としてビッグ

安形 麻理（あがた まり）

データにしろ、人文学のようなリトルデー

慶應義塾大学文学部教授（書誌学、デジタ

タにしろ、きちんとしたメタデータやそれル書物学、図書館・情報学）。学部生時代かを提供する知識インフラが整備されていなら貴重書デジタル化プロジェクトに様々ないかぎりノーデータになってしまう、つま立場で関わってきた。主著に『デジタル書

り、使えない、アクセスできない、誰も知物学事始め：グーテンベルク聖書とその周らないデータになってしまうということを辺』（勉誠出版, 2010 年）、「利用者による

述べているものです。

特殊コレクション資料の撮影の許可：北米の研究図書館における動向」『図書館は市民と本・情報をむすぶ』（勁草書房, 2015, p.

51

52-60）、「科学は贋作を判定できるか」『書
物學』no. 14, 2018, p. 34-41.等がある。

52

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

話題提供
「パースペクティヴとメタデータ」
久保 仁志（慶應義塾大学アート・センター所員）

ライプニッツのパースペクティヴという概念を説明したあと、「獅子岩」と呼ばれている岩を通してパースペクティヴがどういうものなのかということをお話しさせてい本日は普段自分が関わっている知の体系

ただければと思います。

とはまた違うところに迷い込んでしまった感が実はありまして、いまからする話が場違いなことにならないか若干不安でいます。
最初にお話をいただいた「メタデータ再考」という一番の主題がある。そして「ボーダレスなメタデータの利活用のために」という副題があるというときに、そもそも「メタデータ」とは何かを一つのモデルを

まず簡単にライプニッツの引用をしてし通して提示できないかということと、ボー

まいます。
「同じ都市も、異なった方角からダーというのが、どこにどういうふうに存眺めるとまったく別の都市に見え、パース在するのかということを示せないかと考え、

ペクティヴとしては多重化されたようにな

本日の発表をいたします。

るが、それと同じように、単純実体［モナ

これからお話しする内容は、原先生がペド］が無限に多くあるので、その数だけ異ットボトルのお茶を使ってご説明されたこなった宇宙が存在することになる。しかしとをかなりクロースアップして、末端肥大

それらは、それぞれのモナドの異なった観的にご紹介するような形になると思います。

点から見た唯一の宇宙のさまざまのパース
ペクティヴに他ならない」。
いまからすると「そもそも宇宙一つです53

か」という問いがあるでしょうし、「多様体」（前述のひげ部分を）牙というふうに見るという考え方があるので、「唯一の宇宙」とこともできます。

いう言葉に引っかかる方もいるかもしれま
せんが、ものとしてそこにあるように見える、みんなが一つとして振る舞っているものについて、これは語っているわけです。
また、ライプニッツにとっては理念的な「唯一の宇宙」でもあるわけですが。

ただ、これは別にこういうふうに見ることが厳密な獅子岩ですと定義されているわけではないので、たぶんいまお話した二通りの見方で見たとしても、おそらくどちらも正解だと考えられます。
そして実はこの獅子岩は狛犬を兼ねていこの「パースペクティヴ」について獅子るんです。

岩を通して考えてみたいということです。
三重県熊野市井戸町というところに七里御浜という浜があります。スライド 4 の写真はそこにある岩ですが、皆さん獅子に見えますかね。
人によっては獅子ではなくて、鳥のくちばしのようにも見えるという方もいたり、学生に聞いてみたらパンダとかク
マとかいう人たちもいたりして、人によっ獅子岩がある場所というのは、井戸町といておそらく見え方は違うと思うのですが。

う、スライド 5 の地図の中央部あたりなの

一応、念のために説明しますと、これがですが、そこから結構離れた場所に大馬神（獅子の横顔とすると岩山の右上の小さな社と呼ばれる社がありまして、実はこの大凸部を）鼻、かつ口ですね。これ（その下）

馬神社に狛犬は置かれていないらしいのではおそらくひげですね。または、これ（さす。神社の狛犬の代わりに、この獅子岩がらに下の大きな切れ目）を口に見立てて、用いられ、信仰の対象になっているという54

ことなんです。

ている皆さんそれぞれによっても見え方はでは実際、この獅子岩がどこから見てもかなり違うと思います。しかし、おそらく獅子岩に見えるのかを検証してみましょう。

獅子を見いだそうとする中で、なんとなく獅子らしさみたいなものが見えてくる。

スライド 6 の写真は獅子岩周辺の写真をグーグルストリートビューからクリッピング

もうこれ以上近づいてしまって見上げるしてきたものです。例えば、この地点（右（スライド 6 の右上段写真）と、その見え

上段写真）に立つと「獅子岩」には見えまは、パースペクティヴは崩れてしまう。

せんね。これをお城に見立てることもでき

ほかにもいくつかあるのですが、獅子岩るかもしれないですが、ただの崖に見えまのように見える場所の反対側にちょうど回す。この見えの位置が「獅子岩」に対してってみたとき。ちなみに日本のスフィンク

この位置（地図該当箇所）ですね。

スなどと言われることもあるらしいのです

初めに簡単に説明してしまいますが、こが、これ（左上段写真）はおそらく足を折の同じ方位というのかな。もう少し遠ざかり曲げてお尻の部分を見せている獅子岩とって見る（右中段写真）と、実は獅子岩っいうふうに見えないこともない（笑）。だけ

ぽく見えなくもないんですね。おそらく人

ど、そういうふうに見ることができるのは、間が実際にこの浜に降り立ってこの岩を見この岩の塊を一度「獅子岩」として見た後たときに見える姿としては、たぶんこれがですよね。

一番獅子岩に見える位置だと思うのですが、

そして、これ（左中段写真）はいわゆる先ほどスライド 4 でお見せした写真よりも顔の正面ですね。横顔が見えるなら正面か獅子性の度合いが下がっていますよね。

ら見ても獅子岩かというと、そうではない。

これを見ると、やはりクマとかパンダとのっぺりして、全然獅子岩に見えない。たいうのはあながちうそではないというよう

だの岩の壁、岩肌しか見えない。

に感じられます。たぶんいまご覧いただいでは、真裏に回ってみるとどうなるかと55

いうと、ただの盛り上がった藪です。たぶん獅子岩と知らずにここ（左下段写真のあたり）を車で通り過ぎてしまう人は相当多いと思うんですよね。この見えしかないので。

左の写真のほうはなんとなく獅子に見えるのですが、右の写真を見ると獅子が消えてしまう。一度獅子岩に見えてしまうと不可
逆的にこの写真でも獅子岩を見出してしまうかもしれませんが、この光景をはじめに
ただ奇跡的に車から獅子岩に見えるポイ

見て獅子岩と見ることは難しいと思います。

ントというのが、実はありまして。ここな

ここから分かるのは獅子に見えるためにはんですね（右下段写真。地図、道路上の南シルエットだけが獅子に見えることが条件

地点）。道路を北から南に走って来た人にとではないということですね。灰色だったり、っては、知らなければ絶対に獅子岩と気づ光が当たっていたり、暗かったりとか、そかないのですが、逆に南から北に走って来の凹凸のイメージも含めて実は獅子性といた人にとっては獅子岩と知らなくても、「ひ

うのが立ち現れている。右は夕暮れどきでょっとして、あれ、なんか動物っぽくな

すが、肌理が消え、獅子らしさがなくなっい？」というような、気づきがある可能性ているといえると思うのです。だから時間があるパースペクティヴです。これは最初的なパースペクティヴにおいても、この獅にお見せした写真の位置で、獅子岩と言わ子岩が現れるポイントがあることになる。

れて一番納得できる位置です。
いまお話ししたのは獅子岩をどこから見るのかというアングル、空間的なパースペ
クティヴの問題なのですが、実は時間的なパースペクティヴにおいても、このギャップというものがありまして、スライド 7 を見て下さい。

56

「獅子岩を見る際のパースペクティヴと提条件です。次に獅子に見える場所に、見メタデータの採取におけるパースペクティ

える時間に立つこと。さらには、それが単ヴというのは類比的な問題」があるのではに獅子岩に見えるというだけではなく、あないかと思っています。別の言い方をするる種の信仰の対象としても見えるということ、メタデータの項目というのは、まさにとです。
（大馬神社には狛犬がなくて、この

このようなパースペクティヴの設定そのも獅子岩は狛犬としての機能も持っている）。

のなのではないかなと思います。また、メでは、この条件のうちの一つを客観的にタデータの項目というのは、どこからそれ規定できるのかを考えてみましょう。例えを見るのか、いつそれを見るのかというこ

ば、空間的座標を定めたときに、この獅子と。もう少し具体的な言い方をすると、名岩というものが明らかに獅子岩として立ち称は何なのか、
大きさはどれくらいなのか。

現れてくるのか。緯度経度を指定すれば少そういう問いがメタデータの項目となりまなくとも立つべき位置は分かる。しかし、すが、その設定によってかなり現れてくる

それも実は測地系によって変わってしまい

ものが違ってくる。つまり、パースペクテ

ます。

ィヴやメタデータの項目とは、どのように震災のあと国土地理院は 2011 年に測地対象にアプローチするのかという問いのこ

系を更新したようで、それに従った座標をとです。

発表しているのですが、ほかのウェブで検もう一度、ただの岩の塊を獅子岩として索できる地図は実は古い測地系に従ってい見るためのパースペクティヴの条件が何でます（2018 年時点）。日本が今まで用いいあるのかと考えると、まずは獅子というもてきたのはおよそ 3 種類ありまして、2011のを知っていること、獅子のイメージをす

年以降の「日本測地系 2011」、2002 年に採でにもっていること。

用された「世界測地系」、それ以前の「日本測地系」です。それで全部数値が変わってしまうんですね。だから、緯度経度が分かっていれば獅子岩に見えるような位置に立
てるか、そのパースペクティヴに立てるかというと、実はそうではない。ある測地系に則った緯度経度が指定され、高度も、見る角度も、時間も分かってないといけない

これがある対象を獅子と同定するための前ということになる。さらには、それらの誤57

差や、各人の個体差の修正などのプロセスを経てようやく獅子岩のパースペクティヴが現れてくることになるはずです。
また、ボーダーの話ですがぼくは、パー
スペクティヴの設定の間にそれが存在すると考えています。
結論は別に特にないんですが、こういうパースペクティヴの問題というのが、メタデータを考えるときに一つ大きなきっかけになるのではないかなと思い、本日は発表させていただきました。

久保 仁志
慶應義塾大学アート・センター所員、同大学非常勤講師。アーキヴィストとして 2002
年より現在に至るまで様々な資料体の構築に携わる一方、美術理論・アーカイヴ理論・映画の研究を行い、映画作品《Cargo 1 なにかいってくれ いまさがす|半影のモン
タージュ》（2010 年）等を制作。近著に『〈半影〉のモンタージュ：アーカイヴの一つのモ チ ー フ に つ い て 』（「 JSPS 科 研 費
26580029」レポート、2017 年）、「ある書斎の事件記録??瀧口修造と実験室について」『NACT Review 国立新美術館研究紀要』5 号（国立新美術館、2018 年）等がある。現在、慶應義塾大学アート・センター
にてアーカイヴを考えるための企画『プリーツ・マシーン』を行っている。

58

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

話題提供「
「MoSaIC」におけるデジタルコンテンツの情報組織化」
石川 尋代（慶應義塾大学 DMC 研究センター特任講師）

この MoSaIC（Museum of Shared andInteractive Cataloguing）というのは略語でありまして、最後に Cataloguing ということが出てきますが、この Cataloguing が
MoSaIC というシステムに関しての話を先ほど金子先生の話に出てきた Catalogue

させていただきたいと思います。今回のテ

System にのっかるデータのことになりまーマがメタデータということだったんですす。これを MoSaIC のほうでは関連するコ

が、私は文化財を持っているわけでもなく、ンテンツ同士を矢印でつないだり、まとめ

それをデジタル化してデータベースをつくたり、有向グラフで表現して、これを「関るわけでもなく、メタデータをつくったこ係の modeling」と呼んでいます。

ともなければ、それをつけたこともないエ
ンジニアリングのほうにずっといた者なので、なにをどういっていいのか分からなかったのですが、ここで MoSaIC では情報の組織化ということをやってきたと思うので、きょうはそれについてお話をしたいと思い
スライド 2 の中央に簡単な例がありますます。

が、緑色の矢印でつながっているのは時祷書ですね。これは松田先生の写真を拝借してしまいましたが、4 月、5 月、6 月、これを並べて矢印でつないでみたカタログになります。赤いほうは 4 月ですから、おひつじ座ということで、おひつじ座に関係する59

ものを集めたものです。

ような構造ともいえるかもしれません。

ざっくりと言いますと、このようなこと

Associating のほうは Linked data のようを MoSaIC では Cataloguing と呼んでいて、につなぐということができますが、この特このデジタルコンテンツがたくさんある中徴としては述語の意味はもたせていないとで、この矢印を引いてつなげていくことで、いうことがあります。これは方向だけがあ

コンテクストを描くということに値するのって、これからこれにつなぐよということ

かなと思っております。

だけが記述されるものです。

そして、このコンテクストはあそこの共そして重要なのは、この構造で表した関

通する、共有するコンテンツによってさら係のまとまりを Catalogue ということで識にネットワークしていく。これを「Context

別する、区別をすることが可能となっておNetworking」と呼んでおります。

りまして、これによって 1 次元増えるわけですが、いろいろな表現ができるようになります。特徴としては先ほどもありましたが、とにかくシンプルです。メタデータはなくてもいいんです。画像があって、なにか Catalogue をつくるぞって線を引けば、それで一つのデータになります。

ここで（スライド 3）でもう少し関係モ

Catalogue になります。

デリングについて説明します。MoSaIC では二つの構造でモデリングを行います。右側に書いてある Associating、これは二つのコンテンツの関連性を示すもので、それを矢印でつなげるもの。もう一つは
Grouping と読んでいまして、なにか関係するものをなにかの観点で集めたものを表しています。この二つの構造で、デジタル

最初のころに議論があったのですが、メコンテンツ間の関係を記述できるというこ

タデータはなくてもいい。最初はメタデーとを提案しております。

タいらないと言い張っていたのですが、最Grouping というのはなにかの観点があ

近はちょっとメタデータいるよねというこるので、これはメタデータのキーワードのとになりまして（笑）。メタデータはなくて

60

もいいよということを、少し弱気になってステムになっています（スライド 3 下図参

いますが、言っています。これは関連性を照）。

たどっていくことで、必ずしも検索、メタ
データ的な検索ではなくても、なにか探していけるだろうな、探していけるといいなということで言っておりましたが、先ほどの金子先生の発表を聞いていますと、メタデータがメタデータちっくになって、メタデータとして入っていくなと思って、ちょっと裏切られた感があるんですけど（笑）。

これは、環境をモデリングするというこ

メタデータというのはもうデジタルコンとは、すべてのコンテンツを一様に扱える

テンツの一つとして扱おうと思って、このということになりまして、なにか特別なコ

7 年間やってきました。メタデータもそのンテンツを表示するものではなく、とにか

概念ではなく言葉として、もう言葉が存在

くなにかつなげていけば、このように一様するんだ。存在論的な感じで、言葉が存在な空間に表示できるので、それが特徴となするから、それも電子データに言葉で文字ります。

データだったり、なにかすれば、それをくっつけてやることで人間が見れば分かる。
もしくはコンピュータもある程度がんばれば分かるから、それでいけるのではないかと言っていたのが 5 年ぐらい前ですかね。
もう最近はやはり一般的なメタデータのほうに寄っていったかなと思います。

そして、これまでずっと私はエンジニア

このようにコンテクストの表現ができる

リングのほうで関係のモデリングですね。

と言っておりますが、
ここで一番の特徴が、その情報組織化、そのあたりのことばかり

そ の Catalogue を つ く っ た あ と に 、考えてやってきまして、では、
この MoSaIC

Catalogue を可視化することですね。つなの Cataloguing でなにが表現できるのか。

がりをすべて 3 次元空間中にこうノードを

そういうことをずっとやらなければいけな

おいてデジタルコンテンツを置いて、それいと思いながらも後回しにして、を触ると中身が表示できるというようなシ

Catalogue は誰かものをもっている、デー61

タをもっている人たちがつくってくれるとできるようなアプリケーションの開発をし思ってやっていたのですが、なかなかどうていきたいと思っております。以上で終わもうまくいかないので、ようやく自分できらせていただきます。

ちんと Catalogue をつくってみようという段階にきております。
よくよく考えてみたら、この Catalogue

石川 尋代（いしかわ ひろよ）というのが従来であるデータベース、整慶應義塾大学デジタルメディア・コンテン

理・分類してデータベースにきちんと登録

ツ統合研究センター特任講師。
博士（工学）。

す る と い う 側 面 も あ り ま す し 、 Linked

2010 年慶應義塾大学大学院理工学研究科

data のように関連をどんどんつなげてい

開放環境科学専攻博士課程単位取得退学後，くという側面もあります。

同年博士（工学）取得。その後、慶應義塾

一つこの、ほかにそれにない新しい特殊学理工学研究科特任助教を経て、2012 年よな考え方としては、この Catalogue では物り現職。専門はビジュアライゼーション、語をつくったり、考え・思いとかをつなげ

3 次元視知覚、
アプリケーション開発。
2012ていって、その順番であったりとか、その年より DMC にて Catalogue の記述法、可構造というか関係とかを表現できるのでは視化の研究、インタラクティブ展示

なかろうか。これはキュレーションという

MoSaIC の開発に従事している。

ことにつながっていくのかなと思って、いまこれを、ここの部分がどうやったら。モ
デルケースですね。こうやったら、こうい
うのができるみたいな、そういったことを考えようとしはじめています。
そして MoSaIC として今後、目指していきたいところが、検索して調べるところから、コンテンツを見て楽しい、そしてコンテンツにつながっている Graph の様子を見ても楽しい。それで一つずつたどっていって順番に見ていっても楽しいし、横道にそれて見ていっても新しい発見があって楽しいというようなコンテンツ空間の散策が62

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

パネルディスカッション

先生方の講演とポジショントークを受け「ボーダレスなデータ利活用のための情て、すぐに議論に入っていくほうがいいの

報組織化とは」かもしれませんが、私も一言だけお話しさせていただきたいと思っています。時間が（パネリスト）

ないのでどうしようかと思っていたのです

原 正一郎（京都大学東南アジア地域研究研究所教が、やはり少しだけお話をさせていただきます。

授）

私自身はメタデータということに関して

金子 晋丈（慶應義塾大学理工学部専任講師／
DMC 研究センター研究員）

はまったくの素人と言っていいのですが、安形 麻理（慶應義塾大学文学部准教授）

本日、いろいろとお話を伺っていて、デー

久保 仁志（慶應義塾大学アート・センター所員）

タベースに蓄積した情報を利用するために

石川 尋代（慶應義塾大学 DMC 研究センター特任

やはりメタデータは不可欠なんだなと、改めて思っているところです。ただ、私自身

講師）（モデレーター）は世代的にポストモダンという世界の中で安藤 広道（慶應義塾大学文学部教授／DMC 研究

研究を進めてきた人文学者ですので、そういう目でメタデータを見ていると、いろいセンター副所長）

ろと疑問とか心配になってしまうことがど
安藤：それでは、これからディスカッショ

うしても出てきてしまうんです。

ンに入っていきたいと思います。時間がおどういうことかというと、久保先生をこしていることもありまして、話題が限られこにお呼びしたのは大正解だったなと思ってしまうかもしれませんが、精一杯盛りだているのですが、メタデータは蓄積されたくさんの議論ができるようにしていきたい

情報を利用するための組織化に必要なものと思います。

である。ということは、あらかじめそれらの情報を利用する主体にとって有用な、ある特定の利用のあり方を前提に構築されているということですね。つまり、ある一群の情報の特定の利用のあり方を共有するためのものである。
久保先生はパースペクティヴという言葉を使われていらっしゃいましたが、逆に言63

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

うとそうした利用方法を共有する利用主体

ることが忘れられてしまうのではないかとのまとまりが、あらかじめ想定されているいうことです。

ということにもなります。となると、そのメタデータのことを考えていくと、どう

利用のあり方を共有する利用主体のまとましても私はそういうところに引っかかってり、たとえば使用言語のまとまりというのしまうんです。つまりメタデータのボーダもありますし、学問分野や関心領域というーによって、われわれの思考が制限されてまとまりもあるわけですが、当然のことなしまっているのではないか。そんな疑問とがらそのまとまりごとにメタデータの構成

心配がどうしてもぬぐい去れないというこは異なってくる、つまり多様性を持つこととです。ほかにもいろいろあるのですが、になる。そこにそれぞれのまとまりの領域

これ以上話していると時間がなくなってしの横断を難しくするボーダーが張り巡らさまうので、まずはそうしたボーダーというれていくのではないかということです。

ものを乗り越えていくことに関して議論を問題はそのボーダーの存在だけではありしていきたいと思います。

ません。利用のあり方をあらかじめ前提と本日、二人の先生のご講演では、そうしして情報を組織化するということは、あるたメタデータのボーダー。特にシンクロニ

意味で、その利用のあり方を共有する利用

ック（共時的）な位相におけるボーダーを主体のまとまり内に対しても、利用を通じ乗り越えていくための現在進行形の研究にて人々の思考の方向性を限定してしまう、

ついてのご紹介がありました。原先生のごつまり思考の自由な拡がりを制限してしま研究はある意味、私の感覚ですが、正道とう力が働いてしまうのではないかと、私な言っていいアプローチのように聞こえまし

どひねくれた人間は考えてしまうわけです。

た。つまり、メタデータマッピングという

たとえば同一分野や関心領域の中にも、ところから始めて、まずは資源の共有シス

本来メタデータを巡っては、久保先生のおテムをつくっていく。加えて、現在どんど話にもあったように、さまざまなパースペん研究が進んでいる Linked Open Data、

クティブが存在するのが当たり前でありま

Sematic Web などを応用することによっして、そうした中で、無理矢理統一したメて、メタデータによって張り巡らされていタデータによって情報の利活用を行う。仕くボーダーを乗り越えていこうという考え方がないかな、これでいいかなと合わせて方、方向性だと思いました。

利活用し続けていると、知らず知らずのう

一方、先生方のお話をきちっと理解でき

ちに、本来多様な視点があり得るものであているかどうかは不安ではあるのですが、64慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

金子先生のコンテクストネットワークのごようなところからでもいいので、どなたか研究、そして、展示してある石川先生の口火を切っていただけるとうれしいなと思

MoSaIC の開発に関わる研究は、これまでいます。あまりしゃべると怒られてしまいの情報の組織化の研究としては、これも私ますので、私からはこれぐらいにしたいとの勝手なイメージなのですが、変化球とい思います。いかがでしょうか。

う感じがするんですね。
今ちょっと内紛が起こっているみたいなので心配ですけど（笑）
、メタデータに依存をしないあり方、最初はそうだったらしい。
つまり、メタデータに依存しない意味的隣接の Graph 情報というのでしょうか。そうしたものに基づいたデータ間の関係を重視
して、メタデータ界のボーダーを乗り越えていこうというご研究だったと思います。

原：私の研究所におけるミッションは、研こうした研究事例だけでなく、安形先生、究資源をデータベース化して研究コミュニ

久保先生のポジショントークでも面白い話

ティに供するようにすることというか、そをたくさん伺うことができましたので、それが採用の際に示された用務でした。デー

れらも踏まえてメタデータのボーダーとい

タベースといっても、人文系の場合は目録

うものの存在をどう受け止めるのか。そし的なものがほとんどでしたから、その意味て、そのボーダーを乗り越えていくために

ではメタデータありきでした。

は、今後どのような見通しをもった研究が先ほど申しましたが、メタデータは、あ必要になってくるのか。そのあたりのことる対象のプロキシ、資料へアクセスするたを私的にはぜひ議論をしていただきたいとめの代用物に過ぎませんから、必要ではあ

思っています。

るけれども、真剣に考える必要のあるもの

ただ「そのような議論していたらいつまとは最初のころは考えていませんでした。

で経っても終わらないよ」ということもあ

むしろ、データベースシステムを効率的にると思います（笑）
。ですので、ここからの管理・運用する上で、多様なメタデータは

展開は先生方の議論の成り行きに委ねると邪魔で、統合するのは当たり前と考えていして、まずはそれぞれの先生方のお話に対ました。

する、たとえば質問とかご意見とか、そのだから、みんなで共通のメタデータを使65

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

いましょうと言ったのですが、驚いたことてもデータベース化できます。

に、標準メタデータを使っているはずの図

しかし、My データベースで作った個別書館ですら、賛成してくれませんでした。

のデータベースを繋ぐ段になって、当然の対象とする史資料を標準のメタデータではことながら、メタデータの違いは壁になり記述しにくいということと、MARC 以前かました。言い忘れましたが、今話している

ら使っていたメタデータを今更変えたくなのは、前の職場で扱っていた国文学データ

いということのようでした。
研究者の場合、ベースです。ですが、同じことは、今の職これも先ほどの発表でも述べましたが、た場である地域研究にも当てはまります。国とえ同じ資料のメタデータであっても、研文学では、ジャンルや時代が違えば、使う究の目的が異なればメタデータは異なるの

語彙が違ってくるので、壁が出てきてしま

で、共通化は言語道断であり、耳も貸してうんです。これを乗り越える方法としては、くれませんでした。ですが、研究者の側に語彙の関連あるいはマッピングを整理した

立ってバラバラなデータベースを幾つも公

オントロジーといいますか、シソーラスが開するメリットと、利用者の側に立って一必要です。ところが、厄介なことにシソー回の検索で資料を検索できるメリットのどラスの整備されている学問分野はほとんど

ちらを優先すべきか、またシステムの効率ありません。少なくとも国文学にはありま的な管理も勘案すると、共通メタデータのせんでした。さらに困ったことに、誰もオ方が良いと判断して、数年ほどは粘り強く

ントロジーを作ってくれませんでした。こ

説得を続けたというか抗ったのですが、最れも国文研究者の立場にたてば、自分の研終的には諦めました。
説得しているうちに、究に直接関係ないことにエフォートを割り研究者がオリジナルなメタデータを重視す

振りたくない気持ちは理解できなくもありるのも宜なるかなと考えるようになってきませんが、ドメイン全体の将来を考えるとました。

問題となるかもしれません。

そこで、バラバラなメタデータを取り込ということで、今のところ、語彙間のマむことができて、しかも管理や運用も容易

ッピングにはダブリンコアを使っています。

な、言ってみれば研究者にとってもシステ

このマッピングはあまりにも粗雑というか

ム管理者にとっても「最小不幸？」となる

ラフなので、幾つかのオントロジーの組合

データベースシステムとして工夫したのがせを試みています。これは、書籍データベ

My データベースです。My データベースは、ースであれば図書館用標準メタデータであ

基本的には、どのようなメタデータであっる MARC にマッピングし、文書データベ66

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

ースであればアーカイブ用標準メタデータ

かなかった面白そうなパターンも散見されである EAD にマッピングし、書籍データ

るので、新しい研究の視点あるいはヒント

ベースと文書データベースはダブリンコアを得ることができるのではないかと期待しを使うといった、マッピングの対象と粒度ています。

に注目した使い分けです。この方法は RDFを使った次世代情報基盤で実装中です。
この次世代情報基盤では Linked Open
Data の実現を目指しています。情報アクセスのきっけは、相変わらずキーワードですが、それ以降は地名辞書や Wiki などの知識ベースを介したリンクを辿ることになるので、ドメインを超えたデータ共有、あるいは知の共有に一歩近づくことができる

久保：つながっていないのですが、よろしのではと期待しています。

いですか（笑）。まず言い忘れたことを先に最後の Web ビッグデータはキーワード

申し上げたいのですが、メタデータのボーによらない情報アクセスと分析の試みです。

ダーがどこにあるのかということで、皆さたとえば新聞記事を検索しようとしても、んもお気づきだと思うのですが、私の発表量が多すぎてキーワードを付けることがでではパースペクティヴの差にボーダーがまきません。文字列検索も可能ですが、かな

ずあるだろうと思っています。そして、もりのゴミも拾ってしまいます。そこで、機う一つは「利用主体のまとまり」と安藤先械に勝手に分類させてしまおうと言うのが、生が仰っていたことですが、パースペクテ

ここでの発想です。具体的にはトピックモ

ィヴを束ねる客観的な値だと思われている

デルを使っています。文書中に現れる語彙

メタパースペクティヴというんですかね。

の出現確率に基づいた分類を行う方法なの

そういうものにもボーダーがあるだろうとで、キーワードではなく内容の類似性によ思います。

りデータを分類します。新聞の場合、似た

おそらくこれはいまのデータベース系のような内容の記事を抽出します。トピック

問題にそのまま交換可能な問題設定だと思を色分けして地図に表示したりしています。

うのですが、メタデータをなしに、そもそ

機械が統計的に分類するので、「何で？」ともコンテンツネットワークを形成するといいうパターンがある反面、これまで気がつうのが、なぜ無理だったのか。メタデータ

67

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019を利用するようになってきたというのが、え方がメタデータという存在を生んでいる

それはなぜなのか。そもそもメタデータののではないか。ちょっと全部読みたくないないネットワーク、データベースというもけど、あらすじだけ知りたい、といったよのがあり得るのかというのが、ふと素朴なうな。某航空会社のラウンジのアプリだと、疑問としてありまして。そのあたりをちょ面白いんですよ。本を並べているかのようっと教えていただければと思うのですが。

に見せて、それは忙しいビジネスマンのためのあらすじ集なんですね。
「あっ、これ読
んでみたいな」と思って開けたら、あらす
じしか書いてないんですよ。
それって本当にそれを分かったことにな
るのかなということなんですけれど、イコール、メタデータで分かった気になって勝
手にその情報として除外しているようなところがあると思っていて。そんなのだった

金子：それは最初に言うべきだったかもし

らいっそのことそんなメタデータなんてやれないんですけど、私はいまでもメタデー

めて、それこそ獅子岩の現場に行って、神タはいらない。なくても動くシステムだと社まで歩いてみて、あそこの周りは 360 度、思っています。そういう意味で、まず石川

365 日ずっと周遊し続けて、獅子岩とはな先生に誤解しないでねという（笑）
。まず、んたるかを考えるのが、本来獅子岩を分か

それが一つです。内紛ではないです（笑）。

るということに非常に近い。もしくは、そ

いやいや、よくある話です。

の獅子岩の周りで生活している人に密着しそもそもメタデータというのは意味理解て、その獅子岩の位置づけを肌で感じるとを必要としますという話と、ボーダーが存いうのが本当の理解だと思うんですが、た在するという、それは理解とセットですとぶんみんなそれをサボりたいからメタデーいう話について私はそのとおりだと思ってタを使いたいんじゃないか。そういう真に

いて、究極な世界を考えたときには、メタ理解する人の数と、その甘っちょろくちょ

データなんてなくして、ただ単に渡されたっとだけ分かった気になりたい人の人口比

ほうが、それがなにかを考えるきっかけにを考えたときに、後者の割合が多いんじゃなるのではないかと思っています。

ないか。
「まあ、メタデータ入れとく？」とそれをさぼりたいと思う、人間の甘い考

いうふうになってきていると理解していた68

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

だいたほうが正確かなと思っています。

そこから学び取っていくことは可能だと思うんですね。だからメタデータがないとデ久保：すみません。本当に素人に説明してータベースがつくれないとか、情報が構築

いただくつもりで答えていただきたいのでできないというのは、それはいわゆる既存

すが、私からすると、メタデータなしのデのデータベース構造にすごく寄った考え方

ータベースってよく分からないんですね。

なのかなと思いますね。

つまり、そもそもあらゆるデジタル・コン

Graph という面白い情報を保存し、共有

テンツはメタデータなんじゃないのと。どするメカニズムがあれば、それも一種のデ

ういうものをメタデータではなくて、どうータ。それもデータベースなんですけどね。

いうものをデータというふうに区別しているのかというのもご説明いただいていいで

久保：獅子岩でいうと、たとえばどういうすか。

ふうに考えられますか。先ほどおっしゃった理想的な意味の到達地点みたいなものが金子：Graph というものが実は情報そのも一つあるとして、そこに至るまでに、獅子のになっているんですね。ですから、別に岩をコンテンツネットワークの形成みたい

地図がなくても町歩きはできるじゃないでなモデルとしてなにか具体的な方法論を考すか。
その道がここで、交差点があります。

えるとしたら、どんなものになるでしょう

そこをすべての道に入っていって、
「ああ、

か。

ここを行くと、ここに出るんだ」みたいなことを。たとえばイタリアとかの旧市街を

金子：たぶん私だと、先ほど見せていただ

歩くと、小さな町だけだけど、たぶん 3 時

いたのをどういうふうに Graph 化するか間ぐらい歩くと、すべての小道も全部入れという話ですが、モノのハブみたいなのもていって、頭の中に地図が再現できるみた

ちょっと説明しましたけれど、モノ ID といことはできると思うんですが、それに近いうのを獅子岩という一種の抽象概念を設いものだと思うんですよ。

定して、そこにいっぱい撮っていただいた

そうすると、一種その地図情報というの写真を Graph 上に交差点のなんていうん

をメタデータとして頭の中に入ってくる。

ですかね、凱旋門の伸びる放射状の道路のでは、メタデータがなくて町歩きができな

ように、その先に写真をバンバンとまず置いかというと、そうではなくて、ガイドブ

いてみて。またその獅子岩からずっと伸ばックもなにもなく街を歩くことは可能だし、したところに、ここに神社を配置してみた69

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

いに。その一個のポイントから複数のとこります。先ほど、自分たちのデータを RDF

ろにいざなえるというか。

化したと言いましたが、これを可視化したらどうなるか試してみたところ、使い物に

久保：すみません。私からすると、その写ならない。ものすごい数のノードとリンク

真がメタデータではないのかと思うんですが画面中を覆い尽くしますから、最初はス

けど、それはメタデータではない？

ゴイと感動するのですが、「だからどうなっているの」と思い直して眺めると、さっぱ

金子：そういう意味でいうと、Graph 構造

り分からない。結局、RDF の主語や述語のがメタデータになっているといえば、なっ語彙を利用してフィルタリングしないといていると思います。逆に、その Catalogue

けないんです。ある国で行った別の研究ででポイントにしているのは、その言語は使も似たようなものでした。地域住民の関係

わないけれども、関係があるかないかを示図を作ったのですが、最初は A さんから B

しているんですね、実は。関係があるといさんへという単純な有向グラフでした。とうメタデータが Graph に存在しているのころが可視化したらゴチャゴチャで使い物ではないかと言われたら、そのとおりです。

になりませんでした。結局、親子関係や師でも、そこにたとえばもっと付随する、補弟関係などのいろいろな関係をグラフに追足的な情報を言語として与えているかとい

加することになり、言ってみれば意味付き

うと、ベースの考え方としてはそれはなく、有向グラフになってしまい、結局、リンク

少なくともなんらかの関係があるよというに付けた語彙を使って、関係をフィルタリ

情報をメタデータとして提示しているのがングしたり、色付けして区別したりしましGraph だと私は思います。

た。つまり、グラフを使っても、言葉に頼って操作しています。
この経験を写真の例に当てはめると、私が持っている 100 枚や 200 枚程度の写真データならば問題ないと思いますが、組織全体が持っている、たとえば 100 万枚の写真の場合、先生のやり方がどうなるのか気になります。

原：金子先生にお聞きしたかったことがあ

金子：数の問題ですけど、まず私が立って70慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019いるところは、すべてのデータが精緻にそ張る問題よりも、エッフェル塔とかという

ういう Graph 化されていくかということすごく著名なものに対してものすごくたく

においてはノーだと思っています。やはりさんのエッジが多くの人によって引かれる

じっくり研究されたものに関しては、いっことのほうがどんな世界がくるんだろうとぱい線が引かれるであろうし、もしくは著いう恐れを感じています。伝わりましたか。

名なコンテンツであればいっぱいエッジが出てくると思いますが、では、日々スマホでカシャカシャ撮っている一個一個にそんな RDF を書くような細かい単位の情報をエッジとして与えていくのかというと、最初はやるかもしれないですが、たぶんそれはほぼ不毛な作業だと気づくと思うんですね。そうすると私は人間のレイジーさとい
うか、そこもちょっと含めて考えているん

安形：私も金子先生に質問です。Graph でですが、そうすると一個の写真を撮る、もいろいろつないでいくにしても、なんらか

しくはあるイベントで複数個の写真を撮っの計算はしてつないでいくわけですよね。

たときに、ほかのコンテンツと結びつくの

もしかしたら、理解が間違っているのかもはたかだか数枚の内の 1 枚だけが 2 本ぐらしれないのですが、たとえばそのエッフェ

いとつながって、残りは同じイベントです

ル塔にたくさんつながるのか、それともほよという、1 本ぐらいしかつながらないよ

かのもの同士でつながるのかというところ

うな Graph の世界を私としてはイメージがあるときに、どういう形で計算していくしている。

かというところは、言葉でなかったとしていかに埋もれるデジタルコンテンツをなも、必ずメタデータ的な観点がなにかある

くすかというのをまず考えていて、そのたのではないかと思ってしまうのですが、そめにはやはりつながっているということがのあたりいかがでしょうか。

重要で。でもリッチにいっぱいつながりす
ぎると、もちろん先生がおっしゃったみた

金子：特に計算ということは考えてなくて、いな問題になってくる。だから逆に私が恐まずは人力です。結局さっきのメタデータ、れているのは、すごく時間をかけてじっく

その関係があるのは人間のパースペクティ

りといっぱいリンクを一個のコンテンツにヴを反映しているという話からすると、そ71

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

れは個人に依存しているので、個人が線を安藤：そうなんでしょうね。ぜひ石川先生

引きたいと思ったら引けばいいんじゃないにもこの問題についてコメントいただきたかというのが、いまの立ち位置です。です

いと思います。

からコンピュータ的な計算が必要かというと必要じゃなくて、ただ単に言われたとおりリンク張りました的な計算をまずは想定しているんですけれど。

安形：そうすると、一つのものを見て、私がつなぐものと金子先生がつなぐものが違ってくるわけですよね。そうした場合に、なかなかほかの人のものを活用したり、統

石川：本当にメタデータを分かっていない

合したり、あるいは横断的に見ることはどんだなということを、よく分かったんです

ちらかというともう諦める方向なのでしょけれども。最初におっしゃられたように、うか。それとも、その先にやはりなにか共

どっちもメタデータではないかとおっしゃ

有の方法というのは、どんな形であり得るったように、私の場合はどっちもデジタルのでしょうか。

コンテンツでいいじゃないかと思ったほうで。そのへんの違いもよく分からずという

金子：私は、そのコンテンツ空間が全部あか、それでいいんじゃないかと私も思ったって、それを本当に左上から右下まで横断んですよ。

的に探すというのは完全に諦めています。

もう一つは、メタデータは使うだけだっでも諦めていないのは、自分が興味を持ったんですが、その使い方というのもあまりているところから、たとえば Graph 的に何

これまで絶対に有効ではなかったですね。

ホップかいった範囲内。そのある中心からいろいろなデータベースのサイトに行きま

同心円状に広がりがあったとして、そのあす。それでなにか調べようと思っても、専る範囲内はきちんと見られるようにしたい

門外なのでなにを入れていいか分からない

ねというのがいまの立ち位置です。ですかんですね。キーワードが分からない。メタら、その範囲に本当にほしいコンテンツがデータに何が入っているか分からない。専なかったら、残念みたいな感じですね。

門用語はさらに分からない。一番分かるのは年代かなといって年代を入れてみると、

72慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

いろいろなものが出てきてもうなにがなんだかという。

金子：補足で、われわれがつくっているの

そんな状態で、なにも知らない素人のユは、先ほど原先生は研究者向けだとおっしーザー側からはメタデータがあまり見えてゃったんですが、うちらはいかに文化財デきていないのではないかなと。なので、ユータとか、あらゆるデジタルデータを一般

ーザー側から見たら、どこにどうやってそに開放して使わせるかというところに結構のメタデータが有効に使われているのかと違いがあるかなと思っています。

いうのが分からない。データベースも全部そうすると、さっきのメタデータのキー別々ですし、
一つのデータベースで探して、ワードとか項目とか要素とか、それが分か

次のデータベースで探してと。結局、なにってないと探せない。使えない。そこの敷か面白いものも発見できずに終了するとい居を下げるために、やはりそこから外れなうことが多々ありまして。

いといけないよねというのは考えているポ

なにか調べるというトリガーがないんでイントとしてありますね。

すね。エンジニアリングで古文書なんて絶対、そんなに調べないんですよ。でも、それがなにか面白いかもしれないと思って、そのデータベースに行ってみてみるトリガーが必要なのだと思います。

久保：関心はあったとしても、そのとっかかりとなるものが必要ですね。
安形：デジタルアーカイブでは、たとえば
石川：そうですね。なので、最近は全面的

赤い絵とか、そういうもので手軽に見るこになにかトピックが出てきて、そこからクとができるとか、テーマ別にいろいろ見ら

リックして入っていくというのが出てきた

れるというものは確かに結構あります。特ので、まだ少しぐらいはいいかもしれないに美術館・博物館のアーカイブなどだとそですけど。本当に一般の人たちから見たらういう面白い見せ方があると思うのですが、

メタデータの議論はしているんだけど、果

一方でそういう方に注力しているアーカイ

たしてどこにどうやって活躍しているのか

ブは、メタデータとしてはそんなにがんばがよく分からないところが現状です。

っていなくて検索しづらい傾向があります。

73慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

テーマとして出てきているところでは見するとか、オントロジーあるいはシソーラることができるけれど、この絵を実際に見スを使って、語彙を拡張して繋いでいくしたいときにどうやったら検索して出てくるかない。

だろうといったときの、メタデータの整備でも知らない言葉って実はいっぱいあるの状況はかなりいろいろです。でも、なぜんですね。最初、国文学の世界に触れたと

そういうものが増えてきているかというの

き、音を漢字に変換できない語彙がたくさも今日はよく分かって、よかったと（笑）。

んありました。たとえば「ほんこく」が「翻ただ、検索を考えた場合にメタデータとい刻」なんて分かりませんでした。
あるいは、

うのは非常に重要になってくると思います。

国文学者はテキストデータベースを「本文データベース」と書いていたのですが、「ほ

原：データベースを作るときには目的があんぶん」と読んだら笑われてしまいました。

るので、それは重視する必要があると思い

つまり、オントロジーあるいはシソーラス

ます。ですから、研究者が作るデータベーを如何にうまく作るかが鍵になっている。

スは、どんなに良い物であっても、恐らくだから金子先生がおっしゃるメタデータ

小学生や中学生が使うことはなかなか難しを使わないという趣旨はよく分かるんですい。誰でも使えるデータベースであることが、だからといって線で引っ張ったから何に越したことはないし、工夫してできないかが見えるかというと、やはり違うのではことはないと思うけれど、それは本来の研ないのかと。そこにはなにか語彙的な枠組

究とは全く違う別の研究テーマなんですね。

みが必要なのかなと、どうしてもまだ思っ

研究者のデータベースというのは、目的てしまう。

に応じて、自分が整理したいようにデータを組織化するんですよね。たとえば、写真を対象としても、色に注目したデータベースがあれば色についての情報は豊富であっても、内容についての情報は乏しいかもしれない。だからと言って、研究データベースを統制することはできない。そのような研究データベースを少しでも広く使えるよ
うにするには、
私たちがやっているように、

金子：私はネットワーク屋なのでアナロジ

言語ではない情報、例え場所や時間を追加

ーでちょっといろいろ考えるんですが、そ74慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019の電話網とインターネットって二つの通信を共存させる。同じ情報を使いながら複数サービス、通信ネットワークがあるんですのサービスを共存させる方向に、いま私はよ。端的にいうと、電話網というのは電話

進みたいと思っているというのが全体の考サービスオンリーで、それに最適化したシえ方ですね。

ステムなんですね。インターネットは、最
初はもちろんボイスという音声コミュニケ

安藤：いかがでしょうか。会場から松田先ーションをサポートできず、そのコンピュ生が手を挙げていらっしゃいます。一応、ータ間の通信だけが世界中でできるよとい

所属とお名前を。

うものでしたが、そのうちググーッと性能が上がっていき、いまや普通に国際電話な

松田：文学部の松田と申します。よろしくんてせずにスカイプで国際電話しますといお願いします。先ほどの話を普段と離れたう世界にどんどん変わってきています。

ところから今年はここで聞いていて、なん

いま Graph 化しようというのは、いろい

ていうか、金子先生が目指しているのは私

ろなもちろんアプリケーションごとに違っも本日あらためて真のデジアナ融合だなとた特性のあるメタデータで検索できる。そ思ったんですけど、やはり情報組織化とか、

うだろう、それは私にとっては電話のイメ

それとはまったく違う話ですよね。

ージです。でも、それがもしプラットフォ

金子先生は、つまり一人の人間がどうやームとしてインターネットのように共通化ってデジタルと関わっていくか。それがアできて、それを複数のサービスに使っていナログの人間として関わっていくかというけるようになるのであれば、それはもっとところをやろうとしていて、それはわれわ

新しいネットサービスを生むだろう。逆にれもそうだし、MoSaIC はそれをやろうと言えば、もっと新しいデジタルデータのサしていると思うんですね。一方で、だけどービスを生むでしょうと。

情報を情報としてちゃんと組織化していく

なにが違いかというと、先ほどフィルタ必要がもう一つあると。

ーの話もありましたが、結局どう使っていそれと MoSaIC とはまったく別なもの

くかの話をそのプラットフォームを共通化であって、それぞれあればいいと思うわけ

した上で、ネットワークの用語で一個ユーです。それはいま私が関わっている、理事

ザーのレイヤーを上に上げるということなもおっしゃっていた慶應ミュージアム・コ

んですが、レイヤーを上に上げたところでモンズでもやはり金子先生がいうようなも処理することによっていろいろなサービスのをミュージアムがもつデジタルの側面と75慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

して出していこうと考えているところがあしてなんらかの利用の方向性、検索のありるので、そこをちょっと、こういうことや方、そういうものを規定していくものはすりたいんだけど MoSaIC ではどうやるん

べてメタデータで私はいいと思いますけれですかとか、そういう話ではないのではなど。そのあたりはもしかすると、谷口先生

いかというのが一つです。

がちょっと苦笑していらっしゃいますので、もう一つは、メタデータという使われ方

もっと高いところから、このあたりのとこについては私が考えていたものよりアバウろを解説してくださるのではないかと思い

トになってきているように思います。私がますが。

考えていたメタデータは本来、触る必要がないもの。最初にそれが出てきたのは、たとえば安形先生などと貴重書のデジタル化をやっていたときに、これはいつ誰がどういうふうにして撮影したのか、JPEG なの
か TIFF なのかということであって、それは普段は触る必要がなくて、なにかあらた
めてもう一回写真を撮りましょうというときに、初めて見ればいいものであって、リ

谷口：文学部の谷口と申します。私などがーダーズ・ダイジェスト的なものとか本の話していいのかという気がしますが、おっタイトルとか、そういうのは全部データだ

しゃる皆さんの立場というんですか。とらと思うんですね。

え方はそれぞれ妥当な。つまりもともとメ

あえていうならパラデータであって、メタデータというのも、また先ほどの話で定タデータではないのではないか。だから、義を誰がどう決めて安定して使われている

ここで聞いている話は全部データの話ではかという話になりますので、そこはとらえないかと、極端なことをいうと私には聞こ方によってデータに対してのメタデータとえてしまうんですけど、どうでしょうか。

いう、メタレベルの。おっしゃっていた管理情報みたいなのは、あるいは測定に関わ

安藤：なかなか難しいお話だと思うんです

るもろもろの証拠情報というんですかね。

が、やはりある情報に対して付属している

そのあたりのものをメタデータとおっしゃ

情報はメタと言っていいと思うんですね。

る場合と、それから世の中にある事物に対ある情報本体に対して付属して、それに対してなんらかの形でデータとして表現した

76慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019段階で。先ほどの写本に対して、それがタ

ちょっとお話があった続きでいいますと、イトルが誰、あるいはどこで見つかった。

やはりメタデータの本来の意味は、対象をなんでも構わないのですが、ある実在物にコントロールするところにあると思います。

対してデータとして表現した段階で、もうメタデータがなんであるか。デジタルはど

それがメタデータだというとらえ方でしょうであるか。あるいはデジタルデータがどうか、使い方というものがあって、両方のうであるか。それから DMC としてなにを使い方が混在しているというのがややこし

どういうふうにやっていかれるかというこい部分ではありますし、どちらも妥当な使とは、それぞれの先生方がそれぞれのお立い方だと私は思っております。

場からお考えを深めていただければいいわ
けであって、それを本日ここで交流させて

安藤：どちらかというと、本日はいま谷口

いただいて、一つにまとめる必要は毛頭な先生がおっしゃった後者的なところに比重いと思うんですね。

が置かれていたと思いますね。とはいえ、

ぜひ、こういう場で先生方のご意見を外

どっちがメタデータなのかとか、二者択一

延的に広げていただきたいと思っておりま的なものでもないと思いますし、どちらでして、それで一つご質問させていただきま

あってもそれぞれ問題点があれば、それをす。メタデータが先ほど来お話があります

カバーしていくなんらかの改善点を見つけ

ように、一つは利用のためにという側面かていくことがやはり大事なのかなとは思いら論じられていた。もう一つは、これはコますけれども。

ントロールをするため、管理をするためとせっかくですので、高山先生、よろしくいう側面もあるんだというお話は、先ほどお願いいたします。

の谷口先生のお話も含めてあると思うんですが。
そのコントロールをするために、これから特に慶應義塾の場合に新しいミュージア
ムを考えておられると考えたときに、これは特に安形先生にお尋ねしたいのですが、図書館の世界では書誌コントロールという概念があるわけですね。そういう場合に、

高山：いまはもう所属はございません。元そのメタデータのコントロールをどういう

文学部におりました高山と申します。いま

形で、どういう機関が中心になってやるか。

77慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

仮に慶應義塾の新しくできる博物館が、集めて、なにかを動かしていきたいという

少なくとも自分が所有権を主張するところ人たちが、その時点において使ってきた言のデータをコントロールするとなったとき

葉なのかなというのが正直なところです。

に、どういう形でコントロールをしたらい

一般的に、書誌コントロールというのは、いのか。それを裏付けるための法律の問題

書誌と言っているのは、原先生の前でこうはどうなるんだろうか。あるいは、いや、言うのもなんですが、われわれが図書館な

その法的な問題まで発展させる気はないとりなんなりの領域が扱っている資料群、情いうことであれば、ビジネスベースでコン

報資源、それを社会的にコントロールする。

トロールの実際を実現するためにはどうい

なにがどういうものがあったのか。あるいうふうにしたらいいのだろうとか。そのあは、どこにあるのかということが社会的にたりのお考えがあるかどうかをお尋ねしたコントロールされる。つまり、それにわれいと思います。安形先生と言いましたけれ

われとしてアクセスできる。あるいは、そども、ほかの先生方もご意見がありました

ういう情報を知ることができるということ

ら、ぜひご教授いただきたいと思います。

を実現する。それが、単に一つの組織ができる部分も当然ありますし、それが寄り添

安形：書誌コントロールを谷口先生の前でってというんでしょうか。連携してもう一私がいうと、大変（笑）
。それはぜひ谷口先

枚上のレベルでそういうコントロールをし生から簡単にご説明をいただけますと幸いていくというような意味合いもあって、全です。

体、そういうものの総称だと私は理解しておりますが、高山先生、このような回答で

谷口：私にはあまり取り上げたくない用語

よろしいでしょうか。
（笑）。

ですね。非常に説明が難しいと思います。
私らの領域というんでしょうか、一つの先ほどのボーダーの中においても、たぶんい
くつかの定義の仕方、説明の仕方があってしかるべき用語。私なんかはどちらかというと戦略的な用語なのかなという感じが、要するにもともと中身があるわけではなく、そういう言い方にして、それをやりたい。
あるいは、それによってお金なり人なりを

金子：どこまで立ち戻って話をするかにも78慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

よるんですが、デジタルデータを、先ほどくともつながりがあるので、一個手前、二の書誌コントロールの話でいきますと、ど個手前までアクセスした人がそこにリーチ

こまで保存し、管理してアクセスできるよ

できる可能性があり、そこにそれの延命のうにするかと考えたときに、その保存のコチャンスが与えられるのではないかなと思ストというものを絶対に忘れることができうんですよ。

ないと思っています。何回かこのシンポジ

もし既存のデータベース構造でなにかにウムを通してしゃべっていることなんです

マッチするものだけが出てくると、いかにが、デジタルデータを保存するという行為

それが情報的に隣接していたとしても、そは、実は媒体を変えながらずっと永続的にれはマッチしないので永遠に日の目を浴びやろうと思えばできることだと思っていまないということになると思うんですね。そす。したがって、イコールそれは経済的なの情報をやはり保存する側ってそれがイコ

裏打ちがあれば、金持ちであればデジタルールお金になってくるし、利用する側はそデータを永続させることは技術的に可能だ

このお金の部分が見えていないので、保存し、論理的にも可能だと思っています。

する側というのは苦しみを持っていると思

しかし、すべての人、すべての組織がそうんですね。その苦しみに対してなんらか

ういった経済的資源を持ち合わせていないのインプットを与えてあげないと、その苦場合において、データが失われる危険性がしみを耐えられないと思っていて、そうい出てくる。いろいろな考え方があると思いったときに近くまで欲しい人が来てますよ

ますが、「すべてのデジタルデータは貴重なという情報があるだけで、実は救われる部

人類の資源であるから、すべて保存してお分が多いのかなと思っています。

くべきだ」的な考え方から、「いや、使われですから、法制度によってそれを保証しないのは消しちゃえばいいんじゃない。だようとか、たとえば国でアーカイブ組織をって金もったいないし」という考え方まで

つくってそこで保証しようという考えはどあると思うんですけど、私はどちらかとい

ちらかというと私は持っていなくて、基本

うと後者に近い考え方です。かといって、的にはより多くの人類がより多くのデジタ

完全に使われないものを捨てるべきなのか。

ルリソースを利活用することによって、そそれって 10 年後も使うかもしれないよねの健全なデジタルのエコシステムというか、と。

デジタルデータのエコシステムというのが

なぜ Graph のような考え方を持ってい形成されるのではないか。それに対して国るかというと、Graph にしておけば、少ながなにかしらの援助をするのであれば、そ79慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

れはそれであり得るけれども、ベースとな

タデータという話でここまで多様なパースって動くのは、国が社会を動かしているわ

ペクティヴが出てくるとは思わなかったとけではなくて、人々が国をつくって社会をいうか、もちろん多少覚悟はしていたんで動かしているわけですから、やはりそこですが、やはり広がってしまったなというと動くデジタルデータというのも人々によっころですね。

て動かされ維持されるのが基本ではないか

実は予定の時間を十数分過ぎていますのと考えています。お答えになっていますで

で、そろそろ終わりにしないといけないとしょうか。

思うのですが、せっかく 1 名の方からご質問がありましたので、金子先生、簡単にお高山：ありがとうございました。私もそう答えいただけますでしょうか。

思うのですが、先生がおっしゃるようにネットワークの中で利用者と権利者とが話し金子：「1 億台の監視カメラを全部検索する

合えばそれでいいんだというところへ持っのは大変というお話がありましたが、全部ていきたいのですが、それで果たしてどこ検索するスピードを上げようというアプロまで可能かというところに疑問を感じたもーチについてはどう思いますか。将来的なのですから。でも、それをともかくやって可能性はあるのか」。1 億台の監視カメラをみるよりしょうがないと、こういうことで全部検索するスピードを上げようというアすよね。

プローチもあってもいいと思いますが、それはエンジニアリング的にはあまり効率的

金子：そうですね。

ではないと思います。
それはどういうことかというと、もっと

高山：はい。ありがとうございました。

身近な例でいくと、皆さん、おうちありま
すよね。最寄りの駅からいろいろなところに通学、通勤されていると思うんですが、そのときに、いや、私、その目的地まで早く行きたいから、全部直通の電車をつくります的な話だと思います。それってちょっと効率悪いよねと、エンジニアとしては思うんですね。もちろんスピードを上げるた
めの CPU リソースをどんどん向上させて

安藤：議論が尽きないところ恐縮です。メ80慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

いくという考え方もありますけど、そしたらそれはもっと別のところに使ったほうが便利なのではないかなと思うので、1 億台の監視カメラに、絶対映っていないところに対してジョブを投げるのはあまり効率的ではないかなというのは、エンジニアリン
グ的な観点のコメントです。

安藤：どうもありがとうございました。まだまだお話をしたいことがたくさんあるのではないかと思います。今日は私のモデレーターとしての能力不足から、議論がどん
どん広がっていくことになってしまったのですが、一方で、メタデータをめぐっては
本当に多様な論点があり得るということ、いろいろな課題があり得るというところは、おぼろげながらではありますが、この議論を通じて見えてきたのではないか。そうしたことを皆さんにも了解していただけたのではないかと思っております。
まだお話をしたいという方は、このあと交流会がございますので、ぜひそこで納得のいくまで議論をしていただければと思います。今日は、お二人の先生方、そしてコメントをしてくださいました 3 人の先生方、
本当にどうもありがとうございました。それから会場の皆さま、最後までお付き合いくださいましたことに感謝申し上げます。

81

研究ノート

して位置づけられる。その他の多くのデジ「インターネット前提時代にタル・ヒューマニティーズ研究では、デジタ

おけるパブリック・ヒューマニ

ル技術を駆使した新たな発見・解読（の遂ティーズへの挑戦」

行）に重きが置かれる一方、パブリック・ヒ

宮北 剛己

ューマニティーズでは、いかに、そしてどの（慶應義塾大学 DMC 研究センター研究員）

ように人文学の知をパブリックに公開・共有し、公衆/市民とエンゲージしていけるかが重要とされる8。

1. はじめにインターネット前提時代 1 とも云われる
昨今、デジタル技術を活用した教育・研究活

本稿では、まず、現在パブリック・ヒュー

動は大きな分野に成長している。そのひと

マニティーズを取り巻く状況や技術的動向

つにデジタル・ヒューマニティーズ（デジタルについて述べた後、筆者の（研究）アプロー

人文学）と呼ばれる分野がある。その定義やチを紹介する。次に、筆者がこれまでに取り解釈は多岐にわたるものの2,3「Big Tent」4組んだ研究活動のうち、このパブリック・ヒあるいは「umbrella term」5とも隠喩される

ューマニティーズの文脈に即したかたちでように、デジタル・ヒューマニティーズと行われた研究事例を紹介し、最後に、今後のは、文学や歴史学、美学などの人文学研究を取り組み、展望について述べる。

一つの枠組みに集約し、「デジタル技術を応用することで人文学を深化・発展させよう

2. パブリック・ヒューマニティーズをとする一連の営み」6のことを指す。

取り巻く状況・技術的動向

筆者は、このデジタル・ヒューマニティー

前述したように、パブリック・ヒューマニ

ズに係る営みのなかでも、研究活動の裾野

ティーズとは、学術研究を広く社会に開いを広げていく試みであるパブリック・ヒュていく試みのことを指す。日本ではまだあーマニティーズの分野で研究に取り組んでまり馴染みのない言葉かもしれないが、欧いる。パブリック・ヒューマニティーズに関

米では、学際的な特徴をもつ、ひとつの学問する定義や解釈もまた広範囲にわたるが7 、領域として認識され、複数の大学機関では、学術研究を特定の研究者や専門家だけでな

パブリック・ヒューマニティーズに関連しく、専門的な知識・研究経験を伴わない公衆たプログラムやコースが提供されている9 。

/市民—パブリック—にも開いていく研究とまた、日本でも昨今、パブリック・ヒストリ82慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

ー（公共歴史学）と呼ばれ、人文学のなかで

Focused」「Defined APIs」「Plug ‘n’ Playも特にヒストリー（歴史学）研究に重点を置

Software」の3つを柱に展開され16、世界各いた分野・研究アプローチ（方法論）に対す地で制作・公開されているデジタルアーカる関心が高まっている10,11,12。

イブで導入されている。IIIFに準拠して公このパブリック・ヒューマニティーズと開されているデジタルコンテンツは、標準

呼応しながら推進されているのが、学術研

APIを活用することでアーカイブを横断し究のオープンデータ化およびオープンアク

た閲覧、共有、再利用が可能となり、また、セス化である。オープンデータとは、「自由

利用者自身が（複数開発・提供されているオに使えて再利用もでき、かつ誰でも再配布

ープンソースのソフトウェアの中から）ビできるようなデータ」13のことを指し、オーューワー等を選択して、（一定のルールのも

プンアクセスは、はじめは「インターネットと）自由にコンテンツを利活用できる。国内

上で論文全文を公開し、無料で自由にアク外での普及活動に携わる一般財団法人人文セスできる」14ことを目的に提唱され、今で情報学研究所の永崎研宣氏によれば、IIIF

は論文に限らず、様々な学術情報（コンテンは「サイロからコンテンツを解き放つ」17こツ）を世界中の人々が広くオンラインで享とで、デジタルコンテンツのあり方に幅広受できるようにすることを指す。

い可能性をもたらす。

そして、こうした枠組みが普及すること

LOD （Linked Open Data）

で、今日では書物や美術品、文化財といった

LOD—リンクト・オープン・データ—は、オ

人文学（に係る）データのオープンな利活用

ープンデータ（に付随する各種属性情報、所も実現しはじめている。以下では、その技術

謂メタデータ）をウェブ上で統一的に記述的動向について、代表的なものを一部紹介することで、データを相互に接続して「つなしていく15。

ぐ」仕組み・技術のことをいう。LOD は、ウ
ェブ上で記述・公開されるコンテンツの機

IIIF (International Image

械可読性を高めるセマンティック（ウェブ）Interoperability Framework)

技術に基づくことで、ただデータを公開す

画像（データ）をはじめデジタルコンテン

るだけでなく、分散されている情報を統合

ツを相互運用するための国際的な規格とし的に扱うことを可能にする18。この LOD は、て、IIIF—トリプル・アイ・エフ—と呼ばれる

ウェブ（World Wide Web）の考案者である（共通）規格がある。IIIFは、「Community

ティム・バーナーズ＝リーが提唱する「5 つ83慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

星オープンデータ計画」19の中でも 5 つ星レ

いく取り組みが加速しているのである。

ベルとされ、研究機関のみならず、行政機関

3. 「デザイン」に根ざしたアプローチ

や企業でも導入が進んでおり、分野を超えたオープンデータの公開・利活用が促進されている。

話題は変わるが、筆者の知る限りでは、デジタル・ヒューマニティーズ界隈を俯瞰しJapan Search（ジャパンサーチ）

たとき、主流を占めているのは、次のいずれ

上記で紹介した 2 つとは異なり、技術でかの分野の研究者・専門家となる。1) 人文

はなくウェブツール（ポータルサイト）の紹学を専攻している/してきた者、もしくは 2)介となるが、機関横断型デジタルアーカイ

情報科学（コンピューターサイエンス）を専ブとして、欧州の Europeana20・米国の DPLA

攻している/してきた者である。勿論、両者(Digital Public Library of America)21にの知識や経験なくしてはデジタル・ヒュー

次ぐかたちで、2019 年 2 月末より、Japan

マニティーズの深化・発展は望めないが、こSearch（試験版）の公開が始まった22。日本とパブリック・ヒューマニティーズにおいではこれまでにも、各分野/機関ごとに様々ては、人文学を「開いていく」対象は公衆/な体裁でデジタルコンテンツが構築・提供

市民（社会一般の人々）となる。そこで重要されていたが、これにより、今後はこのポーになるのが、その公衆/市民に対して「どのタルサイトから国内の多様なコンテンツをような経験・価値を提供したいのか」という備えるデータベース/アーカイブを横断検考え方に立脚することである。つまり、ただ索できるようになる。また、各種文化資源

研究成果を（例えばオンライン上で）公開す（情報）のオープン化に加えて、メタデータ

るのではなく、公衆/市民がどういう人たちの整備・集約等も行うことで、データの標準で（構成され）、何を知りたいのか/求めてい化も促進されていくという23。

るのかを考察しながら研究を実践していく—広義的な意味合いでの「デザイン」24に根

このように、パブリック・ヒューマニティ

ざした考え方が有用となる。

ーズの広まりと並行して、オープンかつパ
ブリックにデータ・学術情報（コンテンツ）

筆者はメディアデザインという分野を専を公開していく仕組みが構築されている。

攻し25、人文学あるいは情報科学（コンピュ

学術と公衆/市民をつなぎ、シームレスなアーターサイエンス）を専門としている/してクセスを可能にすることで、知を共有してきたわけではない。しかし、だからこそ、そ84慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

れらの分野を専門とする研究（者）と協働しを結び、これまでに合計 6 種類27のオンライながら、デザイン（研究）の立場から、パブンコースを配信しており28、筆者はプロジェ

リック・ヒューマニティーズの実践・発展に

クト発足時より、コースのデザイン・コンテ

寄与できるものと考えている。公衆/市民とンツ開発チームに従事している。なかでも、いった「ユーザー」にどのような体験を提供

筆者の博士論文の主題材となったのが、日できるのか、ユーザーエクスペリエンス（UX） 本の書物文化・歴史的典籍を紹介していくの観点を中心としたデザインベースドの研コース「Japanese Culture Through Rare

究アプローチの有用性を模索・探求していBook/古書から読み解く日本の文化：和本のる。

世界」である。

4. 研究プロジェクトの紹介（パブリッ

本コースは、世界各地の公衆/市民が—日

ク・ヒューマニティーズの一例として）

本語や日本の歴史的典籍に関する知識の有
無にかかわらず—体系的かつ網羅的に日本

ここでは、パブリック・ヒューマニティーの書物文化・歴史的典籍について学ぶこと

ズの一例として、筆者がこれまでに取り組ができるよう、全体プログラムが設計されんだ研究プロジェクト（概要）を紹介していたが、筆者はそのうち、コース本体29と連動く。紹介するプロジェクトは、筆者が博士課して展開された「歴史的典籍のデジタル展

程で在籍していたメディアデザイン研究科

示モデル」を中心にデザインした。このデジ（KMD）、ポスドク研究員として半年間在籍

タ ル 展 示 モ デ ル （「 Narrative

していたフィンランドのアールト大学、そCollection」と名付けられた）では、歴史的して、2019年4月現在、研究員として在籍し典籍の画像や書誌情報といったデジタルデているデジタルメディア・コンテンツ統合

ータを、ただ不文脈に羅列する30のではなく、研究センター（DMC）で行われた/行われてい各典籍が備える言語・非言語両側面の特性

るものとなる。

に応じて、コースのトピックと呼応した「ナBook

ラティブな文脈」を取り入れることで、世界
Keio FutureLearn プロジェクト中のコース受講生がより能動的にコースを2012 年に設立された FutureLearn (フュ楽しめる環境を構築した。

ーチャー・ラーン)26は、イギリス・ロンド
ンに本部を置くオンライン教育配信事業体

具体的には、慶應義塾図書館ならびに附となる。慶應義塾大学は 2015 年に配信協定

属研究所斯道文庫が所蔵する日本の歴史的85慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

した31,32。（図 1 参照）

典籍（8 世紀から 19 世紀にわたって制作された古書や貴重書）合計 146 点を題材に、それらの書物を制作年代や種類、形や大きSemantic Biographies プロジェクト

さ、（表紙の）色合い等に応じて体系的に整筆者が2018年1〜6月まで在籍していたフ

理・分析したのち、デジタルデータならでは

ィ ン ラ ン ド ・ ア ー ル ト 大 学 の Semanticの特性を生かして、視覚的に分かりやすく、Computing Research Groupでは、LODをはじ且つ直感的なインタラクションを通じて書めとするセマンティック（ウェブ）技術を活物（群）に関する理解を深めることができる用したセマンティック（データ）インフラやWeb インターフェースを創出、新しいかたちオントロジー技術の開発、また、それら技術の（日本の歴史的典籍）鑑賞体験をデザインを用いたウェブアプリケーション・サービ

図1：Narrative Book Collection上での鑑賞体験の一例（本棚を模したBOOKSHELF VIEWからフィルター機能を駆使することで、BOOK VIEW [各書物の高精細画像と書誌情報を掲載]やFutureLearnコースを、興味のある文脈に沿って自在に探求できる）

86

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

スの開発を行なっている。33 研究内容は多ィー・プロソポグラフィーをLOD化し、デジ

岐にわたるが、筆者はそのうち、人物の伝記

タル・ヒューマニティーズ研究そのものにや人物間の関係（人・物・事との関係性）にも役立てるよう、ファセットナビゲーショ

ついて、セマンティック技術を用いて研究ンを組み込んだウェブアプリケーション

するSemantic Biographies プロジェクト（インターフェース）を制作、一般公開してに携わった。

いる。例えば、第二次世界大戦時におけるフSemantic Biographies プロジェクトでィンランド軍事史を対象とした「WarSampo」

は、LOD形式に変換されたバイオグラフィー

35（biography）およびプロソポグラフィー伝を対象とした「Biografiasampo」36がある。

（prosopography）関連のデータ群をマッピ

筆者は在籍中、現地の研究者と協働してングやテキスト/ネットワーク分析を通じ「US Congress Prosopographer」37と名付けて定量的・定性的に解析、可視化することられたウェブアプリケーションを開発した。

で、人物に連なる歴史的資料の新しい価値・

本プロジェクトでは、米国コロラド大学の見方（解釈方法）を創出することを目的とし協力も得て、米連邦議会が開会した第1回議ている。同プロジェクトでは、Sampo34シリ会（1789年）から第115回議会（2018年）まーズと題して、様々な人物のバイオグラフ

で、約12,000の下院・上院議員のバイオグラ

や約13,000におよぶフィンランド人物史

図 2：研究パイプライン（図上の矢印/項目は筆者のフロー、図下の矢印/項目はユーザーのフローを表す）

87

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

図 3：US Congress Prosopographer 上でのビジュアライゼーションの一例（民主党員[青]・共和党員[赤]の出生/死亡地の比較）
芸術作品等をオンラインコース・コンテン

ンド軍事史を対象とした「WarSampo」したのツ上だけではなく、そうした実空間でも鑑ち、各種ビジュアライゼーションを通じて、賞できるように、オンライン空間と実空間

議員の在任期間や所属政党、出生/死亡地、とを横断して体験できる「場」づくりを推進

二大政党（民主党員・共和党員）の類似/相している。

違性について比較検証ができるアプリケー

試験的な取り組みとなったが、2018 年 11

ションを制作した38。研究期間の都合上、ア

月 12 日から 12 月 14 日まで慶應義塾大学三プリケーション本体は試験版の公開で終わ田キャンパスで行われたセンチュリー文化ってしまったが、前述したSampoシリーズを

財団寄託品展覧会「禅僧の書と書物」40では、含めて公開しているものはすべて、一般の展示作品の一部—FutureLearn から配信されユーザーでも特別な知識なしに利活用できた コ ー ス 「 Sino-Japanese Interactions

るよう、簡易で操作性の高いインターフェ

Through Rare Books/古書から読み解く日ースを実装している39。
（図2, 3参照）

本文化」で取り扱われた書物群—を大型タッ
チパネルディスプレイで紹介した。ここでFutureLearn GLAM プロジェクト

来場者は、ガラスケースに陳列された書物

本プロジェクトは、Keio FutureLearn プを眺めるだけでなく、タッチやスワイプとロジェクトから派生するかたちで発足した。

いった自然な操作を通じて（書物の）デジタ

GLAMはGalleries、Libraries、Archives、そル画像や（コースで公開されている）ビデオ

してMuseumsの頭字語から成り、文化・学術を閲覧することが可能となり、書物のもつ系の施設を総称する時に用いられるが、本魅力を様々な視点から体験することができ

プロジェクトでは、慶應義塾が有する書物・た。（図 4 参照）88慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

図 4：展覧会の会場前に設置された大型タッチパネルディスプレイ（展示）の模様

おわりに

5. 今後の取り組み、展望

デジタル・ヒューマニティーズを捉える
際に「Methodological Commons（方法論の前述したプロジェクトに加えて、筆者が共有地）」という背景理念がある44。つまり現在関わっている研究としては、は、様々な分野にまたがって方法論を共有

FutureLearn の Book シリーズ41の新コース

し、複合的な視野をもつことで、新しい研の制作・公開がある。本コースは、大英図書

究・成果物を生み出していけることを意味

館との共同開発コースとして制作が進んでするが、本稿では、パブリック・ヒューマニ

おり、慶應義塾・大英図書館が所蔵する書物

ティーズの文脈のなかで、デザイン（研究）（和書・洋書）を取り上げ、2020 年度中のの立場から、学術研究を公衆/市民にも開い配信を予定している。また、FutureLearn でていく取り組みの一端を紹介してきた。詳の取り組みからスピンアウトするかたちで、しい考察は別の機会に譲りたいが、膨大な

慶應義塾大学出版会が中心となり、江戸時

数のデジタルデータが生産・蓄積されるイ代の文化・芸術の一翼を担った「名士層」42

ンターネット前提時代において、オープンに焦点を当てたデジタルアーカイブの制作

データやオープンアクセスを基盤に、どのやデジタル表現を取り入れた展覧会の開催

ように人文学の知をパブリックに公開・共も今後予定されている43。

有し、公衆/市民とエンゲージしていけるのか。今後も「パブリック」と「デザイン」をキーワードに研究に取り組み、デザインの89

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

視座から、パブリック・ヒューマニティーズ

宮北 剛己（みやきた ごうき）の新しい可能性を創出していきたい。

DMC 研究センター研究員。専門は、デジタル
人文学、セマンティック・ウェブ、情報デザ
イン、ユーザエクスペリエンス・デザイン。
DMC では、MOOC コースのデザイン・コンテ
ンツ開発に従事している。

1

Humanities and Cultural Heritage, 29 Aug 2014.

村井 純. インターネット前提社会からの出発. 電気学会誌, 2017, 137 巻, 1 号, pp. 35-40.

https://www.brown.edu/academics/public-2

humanities/blog/seven-rules-public-humanists,

デジタル・ヒューマニティーズに関する論考には、例として、以下がある。

(accessed 2019-04-24.)

Susan Schreibman, Ray Siemens, John Unsworth ed.

Wendy F. Hsu. Lessons on Public Humanities from the

A Companion to Digital Humanities. Oxford,

Civic Sphere. Debates in the Digital Humanities 2016,

Blackwell, 2004.

Ed. Mathew K. Gold and Lauren F. Klein,

http://www.digitalhumanities.org/companion/,

Minneapolis, University of Minnesota Press, 2016, pp.

(accessed 2019-04-23.)

280-286.

Anne Burdick, Johanna Drucker, Todd Presner, and8

Jeffrey Schnapp. A Short Guide to the Digital

Digital Humanities 2016, Ed. Mathew K. Gold andHumanities. MIT Press, 2012.

Lauren F. Klein, Minneapolis, University ofMatthew Kirschenbaum. What Is “Digital

Minnesota Press, 2016, pp. 384-389.

Sheila A. Brennan. Public, First. Debates in the

Humanities,” and Why Are They Saying Such Terrible
例えば、米国ブラウン大学の John Nicholas Brown

Things About It?. differences, 1 May 2014, 25 (1), pp.

9

46–63.
3 国内外の最新の動向は、一般財団法人人文情報学研究

Center for Public Humanities and Cultural Heritage
やイエール大学 Public Humanities at Yale、英国シェ所の永崎研宣氏による論考やブログ、発行メールマガジ

フィールド大学では、専門的に学べるコースが提供されンに詳しい。

ている。

digitalnagasakiのブログ.

10

http://digitalnagasaki.hatenablog.com/, (参照 2019-04-という言葉/概念自体が、パブリック・ヒューマニティ

24.)
人文情報学月報. http://www.dhii.jp/DHM/, (参照 2019-ーズと互換的に使われることも多い。

04-24.)「David M. Dean, ed. A Companion to Public History.

411

本稿では詳細に触れないが、パブリック・ヒストリー

最近刊行された包括的論文集として 2018 年刊

Newark, John Wiley & Sons, Incorporated.」がある。

Matthew Jockers and Glen Worthey. Introduction:

Welcome to the Big Tent, n. d., Digital Humanities

また、同 2018 年には International Federation for2011 Abstracts,

Public History（IFTP）から、電子ジャーナル

http://dh2011abstracts.stanford.edu/xtf/view?docId=teiInternational Public History（IPH）の初号が刊行され/ab-005.xml, (accessed 2019-04-24.)

ている。

5

Stanley Fish. The Old Order Changeth.

12

日本では、国内複数の研究者が集まり、2019年3月にopinionator.blogs.nytimes.com. New York Times, 26「パブリックヒストリー研究会」第一回会合が開催され

Dec 2011.

ている。

https://opinionator.blogs.nytimes.com/2011/12/26/the-https://public-history9.webnode.jp/, (参照 2019-04-24.)

old-order-changeth, (accessed 2019-04-24.)
6 『デジタル・ヒューマニティーズ』発刊に際して. デ

13

ジタル・ヒューマニティーズ, 2018, 1 巻, p. 1.

http://opendatahandbook.org/guide/ja/what-is-opendata/, (参照 2019-04-24.)

7

オープンデータとは何か？. OPEN DATAHANDBOOK.

パブリック・ヒューマニティーズに関する論考には、Read the Budapest Open Access Initiative.

例として、以下がある。

14

Julie Ellison. Guest Column: The New Public

Budapest Open Access Initiative.

Humanists. PMLA, 128, 2013, pp. 289-298.

http://www.soros.org/openaccess/read, (accessed 2019-

Seven Rules for Public Humanists. Public Humanities

04-24.)
15 本稿ではごく一部を紹介している。2019 年 4 月に刊

Blog. John Nicholas Brown Center for Public

90慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019髙信彰徳. FutureLearn プロジェクトにおけるオンライ
行された「国立歴史民俗博物館監修 後藤 真・橋本雄太

ンコースの開発. 慶應義塾大学 DMC 紀要, 4(1), pp. 34-

編 『歴史情報学の教科書

く 』 （文学通信）」では、様々な分野の動向や事例が41, 2017-03.
村上篤太郎. FutureLearn 発グローバル展開―義塾のオ

網羅的にまとめられている。

ンライン教育―. 塾監局紀要, 第 33 号, pp. 36-39, 2019-16

歴史のデータが世界をひら03.
29 各コース（本体）は、ビデオ、アーティクル（テキスInternational Image Interoperability Framework.

https://iiif.io/, (accessed 2019-04-18.)
17 つながる世界のコンテンツ──IIIF が描くアート・ア

ト）、ディスカッション、クイズ等の「ステップ」を組ーカイブの未来. デジタルアーカイブスタディ. アート

み合わせて構成される。

スケープ. 2017 年 10 月 15 日号.

30

https://artscape.jp/study/digitalachive/10139893_1958.html, (参照 2019-04-24.)

ジトリの多くは、例えば、テキスト検索結果にも基づい

18

現様式が限定されることが多い。

学術研究利用を主目的に開発されたアーカイブ・レポ

た書誌情報・画像のリスト表示—といったかたちで、表本稿では詳細な言及は避けるが、技術概要や国内での取り組みについては、国立情報学研究所の武田英明氏に31よる論考に詳しい。例えば「オープンデータの最前線—

る「MAKE、DEPLOY、IMPACT」のプロセスに沿う

データの Web を実現する LOD と DOI—. 特集：オープ

かたちで研究は進められた。また、研究の詳細に関して

ンサイエンス

開かれたデータの可能性, NII Today, 第

興味のある方は、別稿（以下拙稿）を参照されたい。
拙稿. Design of Narrative Book Collection Combining

71 号, 2016-03.」がある。
19

5 ★ オープンデータ. https://5stardata.info/ja/, (参照Computational and Visualization Approach—
Exploring Japanese Culture Through Keio2019-04-17.)
20

University’s Pre-Modern Japanese Book Collection—.
慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科, Doctoral

Europeana Collections.

https://www.europeana.eu/portal/en, (accessed 2019-

Dissertation, 2018-03.
32 FutureLearn では、一度配信が完了したコースも

04-25.)
21

本稿では詳細な言及は控えるが、KMD が提唱していDigital Public Library of America. https://dp.la/,(accessed 2019-04-18.)
22 ジャパンサーチ (BETA). https://jpsearch.go.jp/, (参（一定期間のインターバルを置きながら）継続して再配

照 2019-04-24.)

示モデル「Narrative Book Collection」も改良を重ねて23

おり、次回は 2019 年後期に再配信/改良を予定してい信を行なっている。また、再配信にあわせてデジタル展

非公式ではあるが、試験版の公開にあわせて、セマン

ティック・ウェブ技術研究者の神崎正英氏によるる。

「Japan Search 非公式サポートページ」も開設され、

33

LOD のデータモデル/記述の際の枠組みである RDF（Resource Description Framework）の活用方法等がhttps://seco.cs.aalto.fi/, (accessed 2019-04-22.)
34 Sampo とは、フィンランド神話に登場する宝物のこ説明されている。

とを指すという。

Japan Search 非公式サポートページ - ジャパンサーチ

35[利活用スキーマ] unofficial support page.

2019-04-22.)https://www.kanzaki.com/works/ld/jpsearch/, (accessed36

2019-04-18.)
24 今日、デザインという言葉が示す範囲は広がりをみ2019-04-22.)
37 US Congress Prosopographer (試験版).

せ、表現（形態）のみならず、様々な理論や実践手法がhttps://semanticcomputing.github.io/congress-

確立されている。またデザインに関する論考も多く存在

legislators/, (accessed 2019-04-22.)

するが、例えば、ユーザーの立場・見方も記した先駆的38な著書として「D. A. ノーマン. 誰のためのデザイン? ─Using Linked Data for Prosopographical Research of

認知科学者のデザイン原論. 野島久雄訳, 新曜社,

Historical Persons: Case U.S. Congress Legislators.

1990.」がある。

7th International Conference, EuroMed 2018, Nicosia,

25

Cyprus, October 29 – November 3, 2018, Proceedings,

慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科の修士・

WarSampo. http://www.sotasampo.fi/en/, (accessed
Biografiasampo. http://biografiasampo.fi/, (accessed

Goki Miyakita, Petri Leskinen, and Eero Hyvönen.

Part II.
39 プロジェクト（内容）とは直接関連しないが、博士課程に在籍していた。
26

Semantic Computing Research Group (SeCo).

Free online courses from Top Universities -FutureLearn. https://www.futurelearn.com/, (accessed

Semantic Computing Research Group を率いる Eero

2019-04-24.)
27 2019 年 4 月時点。

Hyvönen 氏は、ヘルシンキ大学に設置されているデジ

28「HELDIG（Helsinki Centre for Digital Humanit-

タル・ヒューマニティーズのリサーチセンター

各コースの開発過程やコース内容等の詳細は、以下の論考に詳しい（初出順）。

ies）」のディレクターも務めており、フィンランド国内

大川恵子. 慶應から世界へ──グローバルなオンライン公

外で精力的にデジタル・ヒューマニティーズ研究・教育

開講座の開講. KEIO Report, 三田評論, No.1207, pp.

の普及活動を行なっている。

118-119, 2017-01.

91慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019とは、江戸時代の「文人文化の担い手」のことを指す。
Helsinki Centre for Digital Humanities | University

本研究を推進しているメンバーである慶應義塾大学大学

of Helsinki. https://www.helsinki.fi/en/helsinki-centre-

院システムデザイン・マネジメント研究科（SDM）研for-digital-humanities, (accessed 2019-04-25.)
40 慶應義塾大学附属研究所斯道文庫、慶應義塾大学アー究所の日比谷孟俊氏の祖先にあたる日比谷健次郎氏もそ

ト・センター、慶應義塾図書館の 3 機関が主催。

43

41の一人とされる。

Book に関連するコースとしては、これまでに

慶應義塾大学出版会の安井元規氏、実践女子大学の白戸満喜子氏を中心に活動しており、「足立における郷士「Japanese Culture Through Rare Book/古書から読みの歴史と文化に関するワークショップ」等で成果発表を解く日本の文化：和本の世界」、「Sino-Japanese

行っている。

Interactions Through Rare Books/古書から読み解く日

44

本文化」
、「The Art of Washi Paper in Japanese Rare「Willard McCarty and Harold Short. Methodologies.

Books/和本を彩る和紙の世界」、以上 3 コースを制作・

Pisa, 2002-04.」で用いられ、その後、広く定着したと開講しており、総じて Book シリーズと呼称している。

される。

42

足立郷土博物館学芸員の多田文夫氏によると、名士層

92「Methodological Commons」という用語は、はじめ慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

記録

会議記録
●DMC ミーティング
4 月 26 日（木）、6 月 1 日（金）、6 月 26日（火）、7 月 27 日（金）、9 月 4 日（火）、10 月 3 日（水）、10 月 31 日（水）、11 月 27日（火）、1 月 25 日（金）、2 月 25 日（月）、3 月 19 日（火）●拡大 DMC ミーティング
4 月 26 日（木）、6 月 1 日（金）、6 月 26日（火）、7 月 27 日（金）、9 月 4 日（火）、10 月 3 日（水）、10 月 31 日（水）、11 月 27日（火）、1 月 25 日（金）●オンライン教育委員会
10 月 26 日（金）●Future Learn Meeting
4 月 10 日（火）、4 月 27 日（金）、6 月
4 日（月）、6 月 13 日（水）、6 月 29 日（金）、8 月 31 日（金）、9 月 26 日（水）、9 月 28日（金）、10 月 15 日（月）、10 月 30 日（火）、11 月 9 日（金）、11 月 16 日（金）、1 月 24日（木）、2 月 20 日（水）93慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

記録

研究・教育活動業績(2018 年 1 月～12 月)
凡例＝本記録は研究員による研究・教育活動の業績一覧であり、研究員の投稿に、もとづくものである。
1． 著書・訳書、2．論文、3．学会発表，4．講演・展覧会・ワークショップ等、5．その他

重野 寛（所長

理工学部教授）2. 論文
・ 小林諒二郎, 篠原涼希, 重野寛: Named Data Networking における Content Poisoning
Attack 対策手法, 情報処理学会論文誌 Vol.60 No.2, pp. 440-pp.448, 2019 年 2 月.
・ 小林裕樹, 西山潤, 谷遼太郎, 重野寛: 帯域状況に基づく PoI を考慮した被災地情報収集機構,
情報処理学会論文誌 Vol.60 No.2, pp.459-pp.468, 2019 年 2 月.
3. 学会発表
・ Ryotaro Tani, Yuki Kobayashi, Hiroshi Shigeno, "Offloading System Based on EstimatedResponse Time in Multi-tier Environment," IEEE Consumer Communications &Networking Conference (CCNC 2019 Work-in-Progress Paper), 11-14 January 2018.
・ Chiaki Doi, Masaji Katagiri, Takashi Araki, Daizo Ikeda, Hiroshi Shigeno, “Is hebecoming an excellent customer for us? Customer level prediction method for customer
relationship management system”, The 32nd IEEE International Conference on
Advanced Information Networking and Applications (AINA-2018), pp.320-326, May 2018.
4. 講演、展示会、ワークショップ
・ 谷遼太郎, 小林裕樹, 重野寛, "複数層環境における推定応答時間に基づくオフローディングシ
ステムの検討", 第 26 回 マルチメディア通信と分散処理ワークショップ (DPSWS2018), 2018年 11 月.
・ 小林諒二郎, 篠原涼希, 重野寛: Named Data Networking における Interest のフラグを用いた Content Poisoning Attack 攻撃検知の検討，情報処理学会 マルチメディア, 分散, 協調とモバイル(DICOMO 2018)シンポジウム，pp. 1652-1657，2018 年 7 月

安藤 広道（副所長

研究員

文学部教授）

4．講演、展覧会、ワークショップ等
講演
・ 「第五航空艦隊司令部壕の調査成果」鹿屋平和学習ガイド・戦争遺跡調査員主催『あの日を忘れない･･･3･18 鹿屋空襲によせて』鹿屋市中央公民館 2018 年 3 月 18 日
・ 「歴史を伝える･･･だけでいいのか」2018 年度極東証券株式会社寄附講座・慶應義塾大学文学部公開講座『橋渡しする文学部』慶應義塾大学三田キャンパス 2018 年 6 月 30 日
・ 「近現代考古学の可能性－社会に開かれた歴史をめざして－」大阪経済大学日本経済史研
究所『黒正塾』大阪経済大学 7 月 21 日
・ 「日吉と鹿屋－鹿屋市第五航空艦隊司令部地下壕の調査成果から－」慶應義塾福澤千九センター主催 学徒出陣 75 年シンポジウム・研究報告『慶應義塾と戦争』慶應義塾大学三田キャンパス 12 月 2 日
展覧会
・ 『日吉と矢上の考古学－縄文土器から焼夷弾まで』 開催期間 1 月 12 日～2 月 8 日 慶應
義塾大学三田キャンパス図書館（分担）ワークショップ等
・ 「久ヶ原遺跡ツアー」大田区立郷土博物館 3 月 21 日

94

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

5. その他
・ 展示図録『日吉と矢上の考古学－縄文土器から焼夷弾まで』慶應義塾大学民族学考古学研
究室 1 月 12 日（編著）・ パネルディスカッション「ボーダレスなデータ利活用のための情報組織化とは」慶應義塾
大学 DMC 研究センターシンポジウム『メタデータ再考』慶應義塾大学日吉キャンパス西別館 11 月 20 日（モデレーター）

大川恵子（副所長

メディアデザイン研究科教授）

5. その他・ "Understanding Quantum Computers" Course Run2, 16 Apr 2018 - 4 Weeks
・ "Japanese Culture Through Rare Books" Course Run5, 28 May 2018 - 3 Weeks・ "The Art of Washi Paper in Japanese Rare Books" Course Run1, 16 Jul 2018 - 2 Weeks
・ "An Introduction to Japanese Subcultures" Course Run4, 30 Jul 2018 - 4 Weeks
・ "Understanding Quantum Computers" Course Run3, 1 Oct 2018 - 4 Weeks
・ "Exploring Japanese Avant-garde Art Through Butoh Dance" Course Run1, 24 Sep 2018
- 4 Weks・ "Exploring Japanese Avant-garde Art Through Butoh Dance" Course Run2,7 Jan 2019 4 Weks・ "Japanese Culture Through Rare Books" Course Run6, 14 Jan 2019 - 3 Weeks
・ "Sino-Japanese Interactions Through Rare Books" Course Run3, 18 Feb 2019 - 4 Weeks

小菅 隼人（研究員

理工学部教授）1. 著書
・ Kosuge, Hayato. “The Expanding Universe of Butoh: the Challenge of Bishop Yamada in
Hoppo Butoh-ha and Shiokubi (1975).” in The Routledge Companion to Butoh
Performance. Routledge, 2018. pp. 214-25.（単著分担）2. 論文
・ 小菅隼人．「祈りとしての舞踏―舞踏家大野慶人に聞く」．『日吉紀要：言語・文化・コミュニケーション』50 号，慶應義塾大学日吉紀要刊行委員会，2018/12/31, PP. 19-51．（単著）
・ 小菅隼人．「漆黒の闇から純白の拡がりへ―舞踏家雪雄子に聞く―」．『人文科学第 33 号：慶應
義塾大学日吉紀要 H-33』49 号，慶應義塾大学日吉紀要刊行委員会，2018/06/30，pp. 35-77．
（単著）
・ 小菅隼人．「『カフェ・ミュラー』をアーカイブ映像で見ることの意味について」．『舞台芸術21：アーカイブを批評する』21 号，角川文化振興財団，21 号，2018/03/25，pp. 120-22. （単著）
3. 国際学会発表
・ Kosuge, Hayato. “Curated Panel: The Theatre of Ghosts and the Other under the Threatof Mass Deaths.” IFTR 2018 Migration and Stasis (9-13 July, 2018), U of Belgrade, Serbia.
2018/07/11.（共著）
・ Kosuge, Hayato. “Curated Panel: Migrating/Migrated Bodies in Japanese Context.” IFTR
2018 Migration and Stasis (9-13 July, 2018), U of Belgrade, Serbia. 2018/07/10.（共著）
・ Kosuge, Hayato. “Theorizing Asian Bodies in Performance.” IFTR International
Federation for Theatre Research 2018, Regional conference, UP Diliman, Manila.
2018/02/23.（共著）95慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019金子 晋丈（研究員

理工学部専任講師）

2. 論文
・ 金子晋丈, "柔軟広範かつ長期的な利活用のためのデジタル情報のネットワーク化," 信学技報, vol. 118, no. 19, IN2018-1, pp. 1-6, 2018 年 5 月.
・ T. Kondo, S. Yoshihara, K. Kaneko, and F. Teraoka, "ZINK: An Efficient Information
Centric Networking Utilizing Layered Network Architecture," IEICE TRANSACTIONS
on Communications, Vol.E101-B, No.8, pp.1853-1865, 2018 年 8 月.
・ R. Ogitani and K. Kaneko, "Activation Server for Bidirectional Limited Usages of DigitalObjects," in Proc. of 2018 IEEE 16th Intl Conf on Dependable, Autonomic and Secure
Computing, 16th Intl Conf on Pervasive Intelligence and Computing, 4th Intl Conf on Big
Data Intelligence and Computing and Cyber Science and Technology
Congress(DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech), Athens, 2018, pp. 1008-1015.
・ doi: 10.1109/DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTec.2018.00143
・ H. Watanabe, T. Kondo, K. Kaneko, F. Teraoka, "Inserting Layer-5 to provide applications
with richer functions through common API," IEICE TRANSACTIONS on
Communications, Vol.E101-B, No.9, pp.1967-1981, 2018 年 9 月.
・ 上村優介, 金子晋丈, "Catalogue System におけるパーソナライズサービスのための部分グラ
フ決定手法", 研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS), 2019-DPS-177(6),1-8, 2019 年
1 月.
・ 荻谷凌, 金子晋丈, "Virtual File：認証認可とファイル取得の独立制御を可能にする広域デー
タ流通フォーマット," 信学技報, vol. 118, no. 466, IN2018-127, pp. 259-264, 2019 年 3 月.

池田 真弓（研究員

理工学部専任講師）

1. 著書
・ （共著）池田真弓「初期印刷本の装飾方法−−一四五九年マインツ出版『聖務の理論』を例に」『移ろう形象と越境する芸術』八坂書房、2019 年 3 月。
4．講演
・ 講演「インキュナブラの装飾と挿絵」、第３０回慶應義塾図書館貴重書展示会「インキュナブラの時代：慶應義塾の西洋初期印刷コレクションとその広がり」、2018 年 10 月 6 日。

石川 尋代（ＤＭＣ研究センター特任講師）
3. 学会発表
・ 石川 尋代, 本間友, 金子晋丈,「MoSaIC による資料間関係の可視化―イタリア・ルネサンス
祭壇画研究への利用―」人文科学とコンピュータシンポジウム論文集(じんもんこん 2018)、
情報処理学会シンポジウムシリーズ Vol. 2018, No.1, pp.33-38.
4. 講演、展覧会、ワークショップ等
・ 石川 尋代，金子 晋丈，松田 隆美,「MoSaIC:Connecting digital contents by various
contexts：様々なコンテクストによってデジタルコンテンツを繋ぐ」国際シンポジウム「デジタル時代における人文学の学術基盤をめぐって」, 2018 年 7 月 6 日.
5. その他
・ 石川 尋代「様々なコンテクスト：エンジニアリングからデジタル人文学へのアプローチ」
人文情報学月報第 85 号【後編】巻頭言, Digital Humanities Monthly No. 085-2, 2018 年 8月 31 日発行.

96慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

杉浦 裕太（研究員

理工学部専任講師）

2. 論文
・ 小林巧，家永直人，杉浦裕太，斎藤英雄，宮田なつき，多田充徳，距離カメラ付きスマー
トフォンを用いた簡易的な人体の足の 3 次元形状計測システム，精密工学会誌，Vol.84，
No.12，996-1002，2018-12-5．
3. 学会発表
・ Yuta Sugiura, Hikaru Ibayashi, Toby Chong, Daisuke Sakamoto, Natsuki Miyata,
Mitsunori Tada, Takashi Okuma, Takeshi Kurata, Takashi Shinmura, Masaaki
Mochimaru, and Takeo Igarashi, An asymmetric collaborative system for architecturalscale space design, In Proceedings of the 16th ACM SIGGRAPH International Conference
on Virtual-Reality Continuum and its Applications in Industry (VRCAI '18), ACM, Article
21, 6 pages, December 2-3, 2018, Tokyo, Japan.
・ Yuta Sugiura, Toby Chong, Wataru Kawai, and Bruce H. Thomas, Public/privateinteractive wearable projection display, In Proceedings of the 16th ACM SIGGRAPH
International Conference on Virtual-Reality Continuum and its Applications in Industry(VRCAI '18), ACM, Article 10, 6 pages, December 2-3, 2018, Tokyo, Japan.
・ Moeko Iwasaki, Suzanne Low, Mitsunori Tada, Yuta Sugiura, Hideo Saito, Maki
Sugimoto, 3D Shape Reconstruction of Human Foot using Distance Sensors, In
Proceedings of the SICE Annual Conference 2018, 6 pages, September 11-14, 2018,
Nara, Japan.
・ Kentaro Ino, Naoto Ienaga, Yuta Sugiura, Hideo Saito, Natsuki Miyata, Mitsunori Tada,
Grasping Hand Pose Estimation from RGB Images Using Digital Human Model by
Convolutional Neural Network,in Proc. of 3DBODY.TECH 2018 -9th Int. Conf. and Exh.
on 3D Body Scanning and Processing Technologies, 154-160, October 16-17, 2018,
Lugano, Switzerland.
・ Takumi Kobayashi, Naoto Ienaga, Yuta Sugiura, Hideo Saito, Natsuki Miyata, MitsumoriTada, A Simple 3D Scanning System of the Human Foot Using a Smartphone with a
Depth Camera, in Proc. of 3DBODY.TECH 2018 - 9th Int. Conf. and Exh. on 3D Body
Scanning and Processing Technologies, 161-169, October 16-17, 2018, Lugano,
Switzerland.

97慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019●5 月 9 日（水）記録

情報の教養学（福井健策氏「ネットのダークマタ

活動実績

ー：止まらない海賊版で、マンガ・アニメは滅びるのか？」）収録（日吉）●4 月 11 日（水）FutureLearn 舞踏収録（三田）●5 月 10 日（木）医学部広報ビデオ収録（信濃町）●4 月 12 日（木）FutureLearn 舞踏収録（三田）●5 月 12 日（土）慶應看護 100 年記念式典収録（信濃町）●4 月 13 日（金）FutureLearn 量子コンピュータ入門収録（SFC）●5 月 16 日（水）FutureLearn 舞踏収録（三田）FutureLearn 舞踏収録（古川橋）●4 月 14 日（土）●5 月 21 日（月）慶應長寿クラスター ポリシーダイアログ・ミー

情報の教養学（堀 潤氏「フェイクニュースと民主

ティング収録（信濃町）

主義：いま私たちが為すべきこと」）収録（日吉）●4 月 16 日（月）●5 月 24 日（木）FutureLearn 舞踏収録（三田）BPA （英国パラリンピック委員会）との覚書（MOU）締結式収録（日吉）●4 月 16 日（月）～17 日（火）大学院政策・メディア研究科紹介ビデオ収録●5 月 25 日（金）（TTCK）

早稲田大学大学総合研究センター、9 名来訪●4 月 18 日（水）●5 月 28 日（月）FutureLearn 舞踏収録（三田、上星川）

FutureLearn 舞踏収録（三田）APRU 研究プロジェクト紹介インタビュー（國領●4 月 19 日（木）常任理事）収録（三田）FutureLearn 舞踏収録（三田）●6 月 5 日（火）●4 月 20 日（金）APRU 研究プロジェクト紹介インタビュー（中谷FutureLearn 舞踏収録（三田）教授、ショウ教授）収録（三田）KGRI Lecture Series 講演収録 "生物学応用のための実用的な in vitro 技術プラットフォーム"（矢●6 月 8 日（金）上）アーミテージ氏への慶應義塾大学名誉博士称号授与式＆講演会収録（三田）●4 月 25 日（水）雪雄子舞踏公演収録（日吉）FutureLearn 舞踏収録（東京大学）

98

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019●6 月 17 日（日）●10 月 3 日（水）FutureLearn 舞踏収録（三田）AV ホール自動収録・配信（文学部・基礎情報処理）●7 月 6 日（金）●10 月 5 日（金）国際シンポジウム「デジタル時代における人文学

第 30 回慶應義塾図書館貴重書展示会ギャラリー・

の学術基盤をめぐって」ポスター／デモンストレ

トーク収録

ーション「MoSaIC: 様々なコンテクストによって（丸善・丸の内本店４階ギャラリー）デジタルコンテンツを繋ぐ」参加：特任講師 石川●10 月 9 日（火）尋代（一橋講堂）

AV ホール自動収録・配信（理工学部・英語スピー●7 月 12 日（木）キング３）

塾長ビデオメッセージ収録（三田）●10 月 10 日（水）●7 月 19 日（木）AV ホール自動収録・配信（文学部・基礎情報処理）

KGRI Lecture Series 講演収録"超撥水表面の紹●10 月 16 日（火）介" （矢上）AV ホール自動収録・配信（理工学部・英語スピー●8 月 3 日（金）キング３）

KGRI Lecture Series 講演収録 （矢上）
#1 "中枢神経系における細胞・薬剤導入のための●10 月 17 日（水）注入可能な生体高分子"

AV ホール自動収録・配信（文学部・基礎情報処理）#2 "ヘルスケアのための体内埋め込み型マイクロ●10 月 31 日（水）デバイス"

情報の教養学（岡田美智男氏「〈弱いロボット〉的●9 月 4 日（火）

思考のすすめ―他力本願なロボットがFutureLearn 舞踏収録（三田）ひらく、弱いという希望、できないという可能性」）
収録（日吉）●9 月 11 日（火）、9 月 12 日（水）KGRI Lecture Series 講演収録 （矢上）●11 月 14 日（水）「顕微鏡技術とレーザーを用いたイメージング」

KGRI Lecture Series 講演収録

「レーザーを用いた細胞・生体組織のマニピュレ"Volumetric imaging of whole-tumors revealsーションとその応用」

cancer malignancy"（信濃町）●9 月 21 日（金）●11 月 16 日（金）KGRI Lecture Series 講演収録

KGRI Lecture Series 講演収録 （三田）

"前頭側頭型認知症におけるタウの出現"（信濃町）"22 世紀のグランドデザインを見据えて現在の課
題を深く洞察する"●9 月 26 日（水）AV ホール自動収録・配信（文学部・基礎情報処理）99慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019●11 月 20 日（火）●12 月 26 日（水）「DMC シンポジウム－第８回デジタル知の文化

AV ホール自動収録・配信（文学部・基礎情報処理）的普及と深化に向けて－メタデータ再考」開催・●12 月 27 日

収録（DMC 展示室）

慶應義塾大学病院１号館広報ビデオ●11 月 22 日（木）、11 月 23 日（金）編集完了（信濃町）

ORF2018PITCH の収録（東京ミッドタウン）●1 月 9 日（水）●11 月 27 日（火）AV ホール自動収録・配信（文学部・基礎情報処理）

AV ホール自動収録・配信（理工学部・テクニカル・●1 月 15 日（火）コミュニケーションⅡ）

AV ホール自動収録・配信（理工学部・テクニカル・●12 月 1 日（土）コミュニケーションⅡ）

じんもんこん 2018 人文科学とコンピュータシン
ポジウムにて研究発表●1 月 16 日（水）（東京大学 地震研究所）参加：特任講師 石川尋代

AV ホール自動収録・配信（文学部・基礎情報処理）●12 月 4 日（火）●1 月 17 日

AV ホール自動収録・配信（理工学部・テクニカル・

SFC 渡辺賢治教授最終講義収録（湘南藤沢）

コミュニケーションⅡ）●1 月 21 日●12 月 6 日（木）SFC 渡辺利夫教授最終講義収録（湘南藤沢）

KGRI Lecture Series 講演収録（三田）"2018 年米国中間選挙：米国のアジア政策へのイン●1 月 22 日

プリケーション"SFC 渡邊頼純教授最終講義収録（湘南藤沢）●12 月 7 日（金）●1 月 23 日～2 月 4 日

KGRI Great Thinker Series 講演収録 "サイバーキャンパス紹介映像制作収録（入学センター・全キ

文明のプロローグ"（三田）ャンパス）●12 月 12 日（水）●2 月 5 日

AV ホール自動収録・配信（文学部・基礎情報処理）塾長・メルケル首相対談収録（三田）●12 月 19 日（水）●3 月 8 日

AV ホール自動収録・配信（文学部・基礎情報処理）

看護医療学部
近藤好枝教授、鎌倉光弘教授最終講義収録（湘南藤●12 月 21 日（金）沢）

KGRI Lecture Series 講演収録（三田）"Political Transition and News Media: Dynamics●3 月 30 日

of Media-Party Parallelism in South Korea"

SFC 村林裕教授最終講義収録（三田）100慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

名簿
研究員・職員2019 年 3 月 31 日現在
所長

重野 寛 慶應義塾大学（Ph.D.）
副所長 大川恵子 慶應義塾大学（Ph.D.）
安藤広道 慶應義塾大学

理工学部教授

研究員

文学部教授

専門員
事務長
職員

松田隆美 慶應義塾大学（Ph.D.）
小菅隼人 慶應義塾大学
金子晋丈 慶應義塾大学（Ph.D.）
池田真弓 慶應義塾大学（Ph.D.）
杉浦裕太 慶應義塾大学（Ph.D.）
石川尋代 慶應義塾大学（Ph.D.）
宮北剛己 慶應義塾大学（Ph.D.）

大学院メディアデザイン研究科教授
文学部教授

理工学部教授理工学部専任講師
理工学部専任講師
理工学部専任講師（9 月 12 日～）
DMC 研究センター特任講師
DMC 研究センター研究員（7 月 1 日～）

岡田 豊史
村上篤太郎（～10 月 31 日）
落合 啓一（11 月 1 日～）
鈴木美佐子（～5 月 31 日）
小川
武 (6 月 1 日～)
山本 真紀

以

101

上

慶應義塾大学 DMC 紀要 6(1), 2019

編集後記

安藤広道
慶應義塾大学 DMC 研究センター副所長
文学部教授
DMC 紀要第６号をお届けします。
「デジタル知の文化的普及と深化に向けて」と題するシンポジウムも第８回目となりました。今年度は、私立大学戦略的研究基盤形成支援事業が終了し、これまで駆け足で進めてきた MoSaIC を中心とするプロジェクトを振り返るいい機会になったと思います。そこ
で今回は、プロジェクトの発想の原点に立ち返り、メタデータの問題を取り上げることにしました。情報の蓄積と利活用において、メタデータに基づく情報の組織化は不可欠ですが、一方でそれは利用者の思考を縛ることにもなるある種の領域を形成してしまいます。
その領域のボーダーをどのように乗り越えていくのか、熱い議論をご覧いただきたいと思います。
当センターのプロジェクトのもうひとつの柱である MOOCs（FutureLearn）では、今
年度も新たに The Art of Washi Paper in Japanese Rare Books と Exploring Japanese Avantgarde Art Through Butoh Dance の２コースを加えることができました。昨年度までの４コースの再配信も含め、ラインナップがさらに充実したことで、世界中で着実に受講者が増えています。本号では、今年度から研究員に加わった宮北剛己さんが、パブリック・ヒューマニティーズの観点から、学知を世界に開いていく MOOCs の意義と課題をまとめてくださいました。大学の国際的な情報発信力がますます重要になっている今日、
FutureLearn プロジェクトには、塾内はもちろん塾外からも大きな期待が寄せられることになるでしょう。
本年度から、ヒューマンコンピュータインタラクションがご専門の杉浦裕太さんにも、
DMC のメンバーに加わっていただきました。すでに各プロジェクトに新たな風を吹き込
んでくださっています。一方、長年 MoSaIC プロジェクトにご尽力いただいた石川尋代さんが任期満了となります。この場をお借りしてこれまでのご貢献に感謝申し上げたいと思
います。

102

慶應義塾大学 DMC 紀要 第 6 号（2019.3）
DMC Review Vol.6 No.1 (2019.3)
2019（平成 31）年 3 月 31 日発行〔編集・発行〕
慶應義塾大学デジタルメディア・コンテンツ統合研究センター〒223-8523
神奈川県横浜市港北区日吉本町 2-1-1
日吉キャンパス西別館 1
Research Institute for Digital Media and Content, Keio University
Hiyoshi Campus West Annex 1, 2-1-1 Hiyoshihoncho, Kohoku-ku,
Yokohama, Kanagawa 223-8523
TEL 045-548-5807 FAX 045-566-2153

103