時系列史料の人機分担構造化：
古典籍『武鑑』を参照する江戸
情報基盤の構築に向けて
北本 朝展（情報・システム研究機構 データサイエン

ス共同利用基盤施設 人文学オープンデータ共同利用センター CODH／国立情報学研究所NII）
堀井 洋、堀井 美里（合同会社AMANE）
鈴木 親彦（CODH）
山本 和明（国文学研究資料館）

http://codh.rois.ac.jp/
Twitter: @rois_codh
2017/12/10

じんもんこん20171

人文学オープンデータ
共同利用センター
CODH http://codh.rois.ac.jp/• 情報・システム研究機構 データサイエン
ス共同利用基盤施設内に、2017年4月1日に正式に発足。
1. 情報学・統計学の技術を用いて、人文学の研究を革新する。
2. 人文学のデータを用いて、情報学・統計学の研究を革新する。
2017/12/10

じんもんこん2017

2

深める

研究者

市民参加型サイエンス（シチズンサイエンス）

オープンサイエンスの共創トライアド
2017/12/10

データ駆動型サイエンス

オープ
ンサイ
エンス

市民

機械増やす

人間と機械の競争
vs. 人間と機械の協調（チーミング）広げる
じんもんこん2017

3

NIJL-NWプロジェクト

http://www.nijl.ac.jp/pages/cijproject/
2017/12/10• 「日本語の歴史的典籍」約30万点を画像データ化。
• 日本文化に関する、初の（？）ビッグデータ公開事例。
• CODH／NIIは、オープ
ンデータ公開やデータの利活用のテーマで、国文研と協働。

じんもんこん20174ディープアクセスとデータの構造化• ディープアクセス：古典籍のメタデータに加え、内容分析を用いて直接アクセス。
1. 日本古典籍字形データセット：古典籍の文字情報と座標を構造化。
2. 江戸料理レシピデータセット：料理本の記述を調理可能なレシピに構造化。
3. 武鑑全集（本研究）：人物情報や組織情報、地理情報などを構造化。
2017/12/10

じんもんこん20175機械のためのオープンデータ
http://codh.rois.ac.jp/char-shape/

日本古典籍データセット（国文研所蔵）2017/12/10

じんもんこん2017

日本古典籍字形データセット（国文研所蔵・CODH加工）6市民のためのオープンデータ
http://codh.rois.ac.jp/edo-cooking/

日本古典籍データセット（国文研所蔵）2017/12/10

じんもんこん2017

江戸料理レシピデータセット（CODH制作）
日本古典籍データセット（国文研所蔵）を翻案

7

「武鑑」のバージョンと「差読」
2017/12/10

じんもんこん20178寛政武鑑（1789）

http://codh.rois.ac.jp/pmjt/book/200018823/

日本古典籍データセット（国文研所蔵）2017/12/10

じんもんこん20179

「武鑑」とは？
1. 「武鑑」とは、江戸時代に出版された大名家および幕府役人の名鑑。
2. 17世紀中ごろ〜1867年の大政奉還まで、200年以上の間出版され続けた。
3. 実用書であり、ロングセラーブック。
4. 社会の需要に応えて、年を追うごとに厚くなり、その改訂の頻度は年に数度から月に数度までに増えた。
参考：藤實 久美子：江戸の武家名鑑 武鑑と出版競争,吉川弘文館, 20082017/12/10

じんもんこん201710武鑑の価値と課題
1. もし「武鑑」を網羅的に構造化した時系列データベースを構築できたら？
2. 江戸時代の大名家・幕府役人に関する中核的データベースになるのでは？
3. 日本文化の研究に役立ちそうなのに、なぜ網羅的なDBが存在しないのか？
• →多数のバージョンが存在するため、そのすべてを構造化することは困難！
2017/12/10

じんもんこん201711

古典籍とバージョン• 江戸時代の出版は、板木に文字や絵を彫って印刷する木版印刷が主流。
1. 刊（板・版）：新しい板木を彫って本を刊行すること（メジャーバージョン）。
2. 印（刷・摺）：既存の板木を使って本を刷ること（異なるバイナリ？）。
3. 修（補・訂）：既存の板木に対して埋木などを使って部分的な修正を加えること（マイナーバージョン）。

参考：中野 三敏：書誌学談義 江戸の板本, 岩波書店, 20152017/12/10

じんもんこん201712武鑑とバージョン管理
1. 「武鑑」の刊年は後世の推定。同一年の複数バージョンは区別できない。
2. 任意の「武鑑」がどのバージョンに対応するかを知る手段はない。
3. 時間とともに更新される時系列史料のバージョン管理システムが必要。
4. バージョン管理システムの特徴は、差分による変化検出と情報圧縮にある。
2017/12/10

じんもんこん201713異なるバージョンの比較

左が『寛政武鑑』（1789）、右が『寛政武鑑』（1791）。
日本古典籍データセット（国文研所蔵）2017/12/10

じんもんこん201714差分検出の方法
1. ソフトウェア工学：diffなどの差分出力ツールや、gitなどのバージョン管理システムが広く使われている。
2. テキストベース差分検出：Versioningmachine（TEI）など、差分に焦点を合わせたシステムは多く存在する。
3. 画像ベース差分検出：写本の場合は適用が困難だが、版本の場合は同一板木を使いまわすため有効に働く。
2017/12/10

じんもんこん201715

テキストベースと画像ベース

2017/12/10

じんもんこん201716画像ベース差分検出
1. テキスト化不要：低精度なOCRや高コストな翻刻を回避可能。
2. 非文字情報の活用：版本の比較では、文字の相違を比べるより、匡郭や界線の欠損の有無を調べる方が簡便。
3. コンピュータビジョン：特徴点を検出して対応を計算することは基本的問題。
4. 時系列史料に適した差分検出方法。
2017/12/10

じんもんこん201717差読（differential reading）
1. 遠読（distant reading）と同様、機械の支援を受けた新しい「読み方」の提案。
2. ほぼ同一の画像に埋もれた微妙な差異を強調し、人間が気づけるようにする。
3. 人間が苦手、機械が得意とするタスク。
人間よりも機械の方が、高品質な結果を生み出せる可能性が高い。
4. 時系列史料に適した新しい読み方。
2017/12/10

じんもんこん201718

人機分業ワークフロー
2017/12/10

じんもんこん201719人機分業ワークフロー

2017/12/10

じんもんこん201720画像ベース差分検出

左が『寛政武鑑』（1789）、中が『寛政武鑑』（1791）、右が比較。1789＝赤、1791＝青。
2017/12/10

じんもんこん201721画像の重ね合わせ• OpenCV 2.4を利用。
• 特徴検出：FAST• 特徴記述：BRIEF• マッチング：ハ
ミング距離（全探索）• 射影変換行列推
定：RANSAC• 差分表示：青・赤でカラー強調。
2017/12/10

じんもんこん2017

22

差分翻刻
• 基準翻刻：基準となるバージョンは、全部を翻刻する。
• 差分翻刻：その後のバージョンは、差分のみを翻刻する。
• 改版検出：板木の更新を検出したら、全部を翻刻しなおす。
• メリット：全体の2%が更新される場合、翻刻すべき量を1/50に削減できる。
2017/12/10

じんもんこん201723

差分翻刻システム構想
IIIF Curation
Viewerを用いて、差分検出結果から変化領域を自動生成し、差分翻刻を依頼する。
2017/12/10

じんもんこん201724

武鑑全集と江戸情報基盤に向けて
2017/12/10

じんもんこん201725

Edo+150・武鑑全集
http://codh.rois.ac.jp/edo+150/

2017/12/10

じんもんこん201726

翻刻によるデータ構造化• 基本項目：大名当主名、姓（本姓）、領知高（単位：石）、居城地、居城地-江戸間のルート・距離、参勤交代年月。
• 居城地の現在地：Googleマップで探索。
• 現代の通称：『国史大辞典』・『角川新版日本史辞典』など。
• 大名家ID：標準がないため出現順に付与。
本のDOIと組でユニークなIDとする。
2017/12/10

じんもんこん201727

武鑑全集（大名家一覧）
http://codh.rois.ac.jp/bukan/book/200018823/

大名家の基本情報を抽出して一覧表示。
2017/12/10

じんもんこん201728

武鑑全集（参勤交代）
http://codh.rois.ac.jp/bukan/book/200018823/trip/

参勤交代時期をアニメーション表示。
2017/12/10

じんもんこん201729江戸情報基盤の構想• 「日本古典籍データセット」の武鑑：現在8点だが、今月中に373点を追加予定！
• 「武鑑」の更新情報を用いて、人物、組織、場所などを時間軸に紐付けていく。
• 「武鑑」を典拠として、他の情報源を紐付けていく（Linked Data）。
• 任意時期の状況を可視化する時系列インタフェース「江戸タイムマシン」へ。
2017/12/10

じんもんこん201730

新しいリサーチクエスチョン
1. 「武鑑」の網羅的解析：新しい発見へのブレークスルーになりうる。
2. 出版：「武鑑」の間違いはどの程度の速さで修正されたのか？
3. 時系列解析：大名家や幕府役人の人事異動頻度の長期変動パターンは？
4. 画像ベース差分検出だけで解明？→時系列史料に新たな価値が生まれる。
2017/12/10

じんもんこん201731

オープンサイエンスの可能性• 標準技術としてのIIIF＋オープンなライセ
ンス：日本に存在する「武鑑」の画像データを、仮想的に集約しながら網羅的な解析を実現。
• 市民科学との連携：「みんなで翻刻」など、学習と組み合わせた活動の展開。
• ふるさと翻刻：故郷の大名に関する情報
は、その地方の人々が構造化を担当。
2017/12/10

じんもんこん201732おわりに2017/12/10

じんもんこん2017

33

まとめ
1. 「武鑑」を時間的に連続して変化する時系列史料として定義。
2. 板本書誌学の概念をバージョンと対応させ、差分を読む「差読」を提案。
3. 画像ベース差分検出を用いた人機分業ワークフローによる差分翻刻を提案。
4. 「武鑑全集」を構築し、将来の網羅的解析に向けた予備調査を実施。
2017/12/10

じんもんこん201734

謝辞・参考情報• 謝辞：ノートルダム清心女子大学の藤實久美子教授には、「武鑑」に関する貴重なコメントを頂いた。
• 武鑑全集• http://codh.rois.ac.jp/bukan/• 日本古典籍データセット「武鑑」リスト• http://codh.rois.ac.jp/pmjt/book/?武鑑• IIIF Curation Viewer• http://codh.rois.ac.jp/software/iiif-curation-viewer/• Edo+150• http://codh.rois.ac.jp/edo+150/

2017/12/10

じんもんこん201735