DEIM Forum 2014 F2-5

歴史資料の新たな利活用を目的とした小袖屏風 DB の設計と高度知的検索システムの構築
萩生田明徳†

藤村

雄基†

富井

尚志††

† 横浜国立大学大学院環境情報学府情報メディア環境学専攻 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79–7†† 横浜国立大学大学院環境情報研究院 〒 240–8501 横浜市保土ヶ谷区常盤台 79–7
E-mail: †{hagioita-akinori-yg,fujimura-yuki-dn}@ynu.jp, ††tommy@ynu.ac.jp
あらまし

近年，国立歴史民俗博物館所蔵の歴史資料に関するデジタルアーカイブの公開が進められており，小袖屏

風に関する多数の基礎的データや画像が公開されている．小袖屏風のデジタルアーカイブは学術調査や研究を目的とした人を対象に公開されており，高精細，高臨場感なデータが蓄積されている．このような文化財にかかわるデータの価値を広く共有するためには，歴史資料に詳しくない人でも使いやすく，多様なデータ利用が可能なシステムを構築することが望ましい．そこで我々は，歴史資料の新たな利活用と高臨場感の提供を目的とし，小袖屏風に関する特徴量の蓄積や色が与える印象による検索が可能な DB を設計した．また，DB に蓄積されたデータを用いた情報検索や解説文の類似度を用いた情報推薦が可能な高度知的検索システムを構築した．
キーワード

デジタルアーカイブ，文化財データベース，情報検索，情報推薦，感性情報，高臨場感

1. は じ め に利用が可能なシステムを構築することが望ましい. そこで我々は, 歴史資料の新たな利活用と高臨場感の提供を目的とし, 国

近年，歴史資料の保存や価値の共有を目的としたデジタル

立歴史民俗博物館との共同研究「歴史資料デジタルアーカイブ

アーカイブの公開が進められている. デジタルアーカイブとは，データを用いた知的構造の創生に関する研究−小袖屏風を対象「図書・出版物, 公文書, 美術品・博物品・歴史資料等公共的なとして」を行ってきた [6]．図 1 に本研究を構成する 6 つの要

知的資産をデジタル化し，インターネット上で電子情報として素を示す．本研究では，歴史資料デジタルアーカイブデータを共有・利用できる仕組み」のことである [1].

用いた機械学習やセマンティックデータ処理などによる知的構

通常，歴史資料に直接触れることや資料の細部を間近で見る

造の創生をはかり，得られた成果を効果的な展示技術に結びつことは，資料の劣化を防ぐために禁じられている．しかしながけ，歴史研究の発展を目指す．また，研究対象を小袖屏風とし，ら，歴史資料をデジタル化し，高精細画像などを活用したデジ情報学だけでなく服飾学の専門家なども交えた文理融合の研究

タルアーカイブを構築することで，歴史資料に直接触れることを行うことを目指す．

なく細部を間近で見ることが可能となる．

ここで問題となるのは，歴史資料デジタルアーカイブデータ

2003 年に定められた「e-Japan 戦略 II」[2] ではデジタルコが非常に多岐にわたることである．特に，歴史資料の画像は撮ンテンツの充実が目標として掲げられ，博物館や美術館の所蔵

影時期や撮影環境により異なるものとなる可能性がある．その資料に関するデジタルアーカイブが重要なコンテンツとして位ため，同一の歴史資料を撮影した画像を解析した場合でも，得置づけられた．その結果として，高精細画像を活用したデジタられる特徴量は画像ごとに変化する．また，歴史資料の解説文

ルアーカイブを誰でも手軽に閲覧できる環境が整いつつある．

も出版物ごとに異なることがある．さらに，歴史資料に対して

高精細画像を活用したデジタルアーカイブの代表としては，抱く感覚や印象にも多様性が存在する．したがって，文化財に国立文化財機構により公開された「e 国宝」[3] や国立美術館にかかわるデータの価値を広く共有するためには, これらの多様より公開された「遊歩館」[4] が挙げられる．
「e 国宝」では国立なデータをマッシュアップし，統合的・横断的に取り扱うこと

博物館 4 館の収蔵品が鑑賞でき，「遊歩館」では国立美術館 4 館が可能なシステムを構築することが望ましい.

の収蔵品を鑑賞することが可能である．

そこで本稿では，上記のシステムを実現するために必要な要

国立歴史民俗博物館では所蔵資料に関するデジタルアーカイ

素である高度知的 DB と高度知的検索について述べる．高度知ブ「データベースれきはく」が学術調査や研究を目的とした人

的 DB に関しては，小袖屏風に関する特徴量の蓄積や色が与えに対して公開されている [5]．
「データベースれきはく」では小る印象による検索が可能な小袖屏風 DB の設計について述べる.

袖屏風をはじめとし，紀州徳川家伝来楽器や錦絵などに関する

また高度知的検索に関しては，小袖屏風 DB に蓄積されたデー

多数の基礎的データや画像が公開されている．特に小袖屏風にタを用いた情報検索や解説文の類似度を用いた情報推薦が可能

関しては，高精細，高臨場感なデータが蓄積されている.

な高度知的検索システムの構築について述べる．

このような文化財にかかわるデータの価値を広く共有するためには, 歴史資料に詳しくない人でも使いやすく, 多様なデータ

図 2 野村コレクションの概要

図 1 本研究の構成要素
図 3 小袖屏風の例

2. 研 究 背 景
2. 1 野村正治郎と小袖屏風
野村正治郎 (1879-1943) は，昭和初期に活躍した京都の美術商人であり，染織品のコレクターとしても有名な人物である．
野村正治郎が集めた染織品をはじめとする服飾関連のコレク
図 4 小袖が 2 枚貼られた屏風

ション (以下，野村コレクション) は多岐にわたり，コレクショ
ンの総数は 1000 点を超す．野村コレクションの概要を図 2 に示す．大多数が国立歴史民俗博物館の所蔵品であるが，一部は装コレクション」として国立歴史民俗博物館により公開されて日本国内の寺院やアメリカの博物館，資料館などにも収められいる．

ている [7] [8]．野村コレクションの中で代表的なものとして，小袖と小袖屏風がある．

2. 2 臨場感の提供
近年の情報技術の発達により，仮想空間での臨場感の提供が小袖とは，上下一部式で大きな装飾面をもつ着物の原型と可能となった．デジタルファッション [12] では，衣服の揺れ動なった衣服である．平安時代から肌着 (実用着) として用いられきを忠実に再現することにより仮想空間におけるファッション

てきたが，時代の経過とともに表着へ変化し，多様な文様が描ショーを実現した．また，3 次元計測機器を活用することによかれるようになったのが特徴である [9] [10]．

り仮想試着システムの構築を可能とした．国立情報通信研究機

小袖屏風とは，野村正治郎が昭和初期に作成した屏風であり，

16〜19 世紀に実在した状態の芳しくない小袖の裂を金箔地や金砂子地の二曲一隻屏風に貼装し，衣服としての印象を再現した

構 (NICT) では，超多視点裸眼立体映像システムを開発し，超臨場感通信の実現に向けた実証実験を開始した [13]．

2. 3 関 連 研 究ものである．図 3 に小袖屏風の例 (H-35-55 菊桜模様小袖) を歴史資料に関するデジタルデータの活用に向けた取り組み

示す．現存が確認されている小袖屏風は 108 隻存在し，101 隻も多数行われている．岡本らは，複数の絵画から切り出したが国立歴史民俗博物館の所蔵品である．国立歴史民俗博物館所

素材をデジタルミュージアムに展示することにより，作品に対蔵の小袖屏風 101 隻のうち，近年寄贈された 1 隻を除いた 100

する新たな発見や偶然性の面白さを見出すことが可能である隻は野村正治郎の著書「時代小袖雛形屏風」[11] に収録されたことを示した [14]．前原らは，博物館の展示品に付与された解ものである．そのうち 11 隻の屏風には小袖が 2 枚貼られてい説文から得られる展示品間の影響関係を用いることにより，閲る．それらを図 4 に示す．

覧者の興味を考慮した展示品の推薦が可能であることを示し「時代小袖雛形屏風」[11] に収録された小袖屏風 100 隻，おた [15] [16] [17]．

よびそれらの屏風に貼られた小袖 111 枚を対象とした調査やまた，複数のデジタルアーカイブを連携させ，統合的な検索研究が服飾学の観点から進められてきた．調査や研究の成果はを目指した取り組みも行われている．安達は，国立歴史民俗博「野村コレクション 小袖屏風」[7] に収録され，調査や研究の成物館のデータベースから共通的な枠組みを見出すことにより，果として得られた基礎的なデータや画像は，「館蔵野村正治郎衣

人文科学分野のデータベースを対象とした統合検索が可能であることを示した [18]．山本らは，国立民族学博物館と国立歴史めには, これらの多様なデータをマッシュアップし，統合的・横民族博物館の資料情報を中心に分析することにより，人文科学

断的に取り扱えるようにすることが望ましい.

分野における資料情報の共有を目的とした博物館コアメタデー

そこで, 歴史資料の新たな利活用と高臨場感の提供を目的とタの提案を行った [19]．嘉村らは，複数の異なる情報源にあるし, 小袖屏風 DB の設計と高度知的検索システムの構築を行う．

芸術・文化情報を Linked Open Data 形式で統合することによ

小袖屏風 DB に関しては，小袖屏風に関する特徴量の蓄積や色り，単独の検索システムでは得られない情報の獲得が可能であが与える印象による検索が可能なデータベースの設計を行う.

ることを示した [20] [21]．渡邉らは，複数のデジタルアーカイ

また, 高度知的検索システムに関しては，小袖屏風 DB に蓄積

ブを連携させ，ユーザのコメントを活用したコミュニティを形されたデータを用いた情報検索や解説文の類似度を用いた情報成することにより，長崎や広島の戦災に関する多面的・総合的推薦が可能なシステムの構築を行う.

な理解を促すことが可能であることを示した [22] [23]. Google
は，歴史資料だけでなく博物館や美術館そのものをアーカイブ

3. 小袖屏風 DB の設計の対象とした Google Art Project を公開することにより，世我々は，歴史資料に詳しくない人でも使いやすく, 多様なデー

界中の博物館や美術館内の様子を Web 上で体感できることをタ利用が可能なシステムの構築を目指し，小袖屏風 DB の設計示した [24]．

を行った．なお，検証用プロトタイプの実装には，誰でも簡易

さらに，デジタル化された歴史資料の印象に着目した研究もに利用可能な DBMS として Microsoft Oﬃce Access 2013 を行われている．板橋らは，静止画像の色彩が与える印象の自動採用した．設計した小袖屏風 DB のスキーマを図 5 に示す．ス

抽出や人間の直観に合致した静止画像検索を行った中西ら [25]キーマや蓄積したデータの詳細については次節以降で述べる．

の手法を文化財画像に対して適用することにより，時代や文化を考慮した印象語の抽出が可能であることを示した [26]．

3. 1 基礎的データの格納
国立歴史民俗博物館がデジタルアーカイブとして公開した

2. 4 解決すべき課題「館蔵野村正治郎衣装コレクション」から小袖屏風 100 隻に関

文化財にかかわるデータの価値を広く共有するためには, 歴する基礎的データを入手した．入手したデータは主に屏風に貼

史資料に詳しくない人でも使いやすく, 多様なデータ利用が可能

られた小袖 111 枚に対して付与された資料番号，資料名称 (漢なシステムを構築することが望ましい. そこで我々は，歴史資字)，資料名称 (かな)，種類，時代 (和暦)，時代 (西暦)，法量

料デジタルアーカイブデータを用いた機械学習やセマンティッ(縦)，法量 (横)，地色，モティーフ，技法，材質，糸込み，伝クデータ処理などによる知的構造の創生をはかり，得られた成来，備考の 15 項目である．データの詳細に関しては，国立歴果を効果的な展示技術に結びつけ，歴史研究の発展を目指して

史民俗博物館の Web ページ [28] に記載がある．

きた．また，研究対象を小袖屏風とし，情報学だけでなく服飾

プロトタイプシステムでは検索の利便性を考慮し，屏風には学の専門家なども交えた文理融合の研究を行うことを目指して

屏風 ID，屏風に貼られた小袖には小袖 ID を付与した．屏風

きた [6]．

ID と屏風の法量は Table 屏風に格納し，小袖 ID と屏風 ID，

特に，小袖屏風には，地色や材質のような分類上の特性に加小袖の位置に関するデータは Table 小袖屏風に格納した．小え，構図上の位相に代表される暗黙的な共通性が存在する．そ

袖の位置とは，1 つの屏風に対して小袖が 2 枚貼られていた場

こで，小袖屏風の画像から特徴量を抽出し，類似性に基づいた合に生じる小袖の相対位置である．小袖の位置と屏風の法量はネットワーク構造を構築することで，知的構造の創生をはかり，

基礎的データである「備考」から抽出した．モティーフ，技法，

小袖屏風に関する新たな類似画像検索が行えるようになるこ

種類，地色，材質に関しては ID を付与し，それぞれ Table モとが見込まれる．また，小袖屏風には材質の違いなどの影響にティーフ，Table 技法，Table 種類，Table 地色，Table 材

より様々な反射光が生じることから，光源に対する観測位置に質に格納した．1 つの小袖に対するモティーフと技法は複数存

よって見え方が異なることもある．そこで，複数の光源位置か在し，同一のモティーフや技法をもつ小袖も複数存在する．そら小袖屏風の画像を撮影し，得られた画像から小袖屏風に対す

こで，Table 小袖モティーフ，Table 小袖技法を作成し，そる光の反射特性を抽出することで，観測者の立ち位置や動作にれぞれ小袖 ID とモティーフ ID，小袖 ID と技法 ID を格納し則した小袖屏風の見え方を再現することが可能となる．それゆ

た．Table 小袖には，小袖 ID，資料番号，資料名称 (漢字)，資え，新たな展示技術である高リアリティ・インタラクティブシ

料名称 (かな)，種類 ID，時代 (和暦)，時代 (西暦)，法量 (縦)，ステムの実現が可能であることが見込まれる [27]．

法量 (横)，地色 ID，材質 ID，糸込み，伝来，備考を格納した．

これらを実現する上で問題となるのは，歴史資料を扱う上で必要となるデータは非常に多岐にわたるということである．特に，歴史資料の画像は撮影時期や撮影環境により異なるものと備考に格納したのは，小袖の位置と屏風の法量を除いたデータ
である．

3. 2 解説文の格納なる可能性がある．そのため，同一の歴史資料を撮影した画像

国立歴史民俗博物館が刊行した小袖屏風に関する図鑑「野村を解析した場合でも，得られる特徴量は画像ごとに変化する．

コレクション 小袖屏風」[7] から屏風に貼られた小袖の解説文

また，歴史資料の解説文も出版物ごとに異なることがある．さ(解題) を入手し，小袖 ID とともに Table 解題に格納した．ならに，歴史資料に対して抱く感覚や印象にも多様性が存在する．

お入手できた解説文は，屏風に貼られた小袖 111 枚のうち 110

したがって，文化財にかかわるデータの価値を広く共有するた枚に関するものである．また，図鑑に記載されていた資料番号，

図5

小袖屏風 DB のスキーマ

資料名称 (漢字)，材質，技法，時代 (和暦) も入手した．これ
らは 3. 1 節における基礎的データと本質的には同等であるが，表記方法などに違いがある．そのため，これらもすべて Table
解題に格納した．
さらに，解説文の類似度を用いた検索や推薦を可能とする

n(c) =| 0

iif (c) = log

n(c) = 0

iif (c) = 0Nn(c)h′i = iif (ci ) × hi

ため，解説文から名詞の抽出を行った．名詞の抽出には，前

nc は c が 1% 以上存在する画像数であり，iif は重み付け係数，

原ら [17] の手法を参考とし，Yahoo!デベロッパーネットワー

N (= 100) は全画像数，h′i は色 ci の重みづけ後のヒストグラ

ク [31] で公開されている日本語形態素解析 API を利用した．抽

ム要素，hi は色 ci の重みづけ前のヒストグラム要素である．

出された名詞は 1832 語である．抽出された名詞には ID を付

次 に ，カ ラ ー イ メ ー ジ ス ケ ー ル と 言 語 イ メ ー ジ ス ケ ー

与し，Table 名詞に格納した．また，1 つの解説文から抽出さル [29] [30] を基に，代表色 130 色と印象語 180 語の関連度れる名詞は複数存在し，同一の名詞を含む解説文も複数存在すを 5 段階で表現した 180 語× 130 色の行列として，色・印象マることから，小袖 ID と名詞 ID，および解説文あたりの名詞のトリックスを生成する．

出現頻度を Table 小袖名詞に格納した．

その後，重みづけ後のカラーヒストグラムと色・印象マトリッ

3. 3 印象語の格納

クスの相関を求める．相関が 0.2 に満たなかった印象語は強い

感性情報の一種である印象語による検索を可能とすることを相関がないものと判断し，相関が 0.2 以上である印象語を抽出目的として，小袖屏風画像の色彩が与える印象の抽出を行った．

する．

印象語の抽出には，板橋ら [26] による文化財画像からの印象語

本稿では，以上の手順に対して小袖屏風画像 100 枚を適用

抽出手法を参考にした．板橋らが行った印象語の抽出手順を以し，印象語の抽出を行った．色・印象マトリックスにおける関下に示す．

連度としては文献 [29] に記載された星の数を採用した．生成しまず，文化財画像の各画素に対する RGB 値を HSV 値に変た色・印象マトリックスを図 6 に示す．

換し，カラーイメージスケール [29] [30] の代表色 130 色に近似

また，各印象語には印象語 ID を付与し，印象語 ID と印象する．代表色 130 色は，有彩色 120 色と無彩色 10 色で構成さ語を Table 印象語に格納した．さらに，屏風 ID と抽出されたれる．その後，文化財画像における代表色 130 色が占める割合

印象語に対応する印象語 ID は Table 屏風印象語に格納した．

を算出し，カラーヒストグラム h を生成する．

h = (h1 , h2 , . . . , h130 )
さらに，印象への寄与が高い色彩は画像群に現れる画像数が少ないものであるという仮説に基づき，カラーヒストグラムに対して重みづけを行う．

4. 高度知的検索システムの構築
我々は，3 章で述べた小袖屏風 DB，および小袖屏風画像を活用し，小袖屏風に関する多様なデータ利用が可能な高度知的検索システムの構築を行った．
検索システムは，歴史資料に詳しくない人でも使いやすく，
多様な環境で利用可能であることが望まれる．そこで，直観的図 6 色・印象マトリックス

図 8 システム画面の例

図7

システム構成の概要に操作でき，視覚的にわかりやすく，Web ブラウザ上で動作可
能なシステムを構築することとした．システム構成の概要を図7 に示す．検索システムの可用性を考慮し，小袖屏風 DB との連携には PHP を用い，クリックイベントの検知や html タグの生成には JavaScript を用いて実装した．

4. 1 高度知的検索システムの画面構成構築した検索システムのメイン画面を図 8 に示す．メイン画
面は，小袖屏風画像の一覧性を重視して構成した．表示された

図 9 詳細画面の例

小袖屏風画像を選択することで，詳細画面へと遷移する．詳細
画面の例を図 9 に示す．詳細画面では主に屏風に貼られた小袖に関する基礎的データと画像を表示する．
さらに，時代と材質に関する検索メニューを視覚的にわかりやすいものとした．時代に関する検索メニューを図 10 に示す．

図 10

時代に関する検索画面の例

図 11

材質に関する検索画面の例

小袖屏風の時代に関するデータには西暦と和暦という異なる時間の尺度が存在する．また和暦には，江戸前期という比較的長い期間を表すものや寛文という比較的短い期間を表すものもある．そこで，これらの関係性を一目でわかるようにし，歴史資料に詳しくない人でも使いやすいようにした．なお時代に関しては，研究資源共有化システム nihuINT [32] を参考にして作た．なお材質に関しては，江戸モード大図鑑 [9] の用語解説を成した．

参考にして作成した．

また，材質に関する検索メニューを図 11 に示す．平絹 (へい4. 2 高度知的検索システムにおける情報推薦けん)，絽 (ろ)，縮緬 (ちりめん)，練緯 (ねりぬき)，綸子 (りん

歴史資料に詳しくない人でも好みの小袖を探し出せるようにず)，絖 (ぬめ) は絹織物の一種であり，布の表面がざらざらしすることが望ましい．そこで，利用者に対する小袖の推薦を行たものが縮緬，布の表面に光沢があるものが練緯，綸子，絖でうこととした．本稿では，屏風に貼られた小袖の解説文に着目ある．これらの関係性が検索メニュー上で一目でわかるようにした．推薦手順を以下に示す．なお，ここではある小袖に関すし，材質が本来もつ意味に基づいた検索を行うことを可能としる詳細画面を利用者が閲覧した場合を想定する．

まず，前原ら [17] の手法を参考とし，3. 2 節で抽出された名詞に対して TF・IDF 法を適用することにより，特徴ベクトル

Di を生成した．次に，特徴ベクトルのなす角が小さいものが類似度が高いとみなせることからコサイン類似度 sim(Di , Di′ )を求めた．その後，類似度の上位 5 件を利用者に対して関連作

図 12

印象語を用いた検索例 (重厚な)品として推薦することとした．

Di = (wi1 , wi2 , · · · , wiM )wij = tfij × log

Ndfj

wi1 wi′ 1 + · · · + wiM wi′ M
sim(Di , Di′ ) = √√2
2
× wi2′ 1 + · · · + wi2′ M
wi1 + · · · + wiM
wij は解説文 Ki における単語 tj の重み (TF・IDF 値) であり，
tfij は解説文 Ki における単語 tj の出現頻度，dfj は単語 tj を含む解説文数，N (= 110) は全解説文数，M (= 1832) は全単語数である．
また，利用者が興味を持ったカテゴリーに含まれる小袖の中で類似度が高いものに関しては，おすすめ作品として推薦することとした．例えば，材質に関する検索メニューから「ざらざら」を選択し，ざらざらな材質をもつ小袖に関する詳細画面を利用者が閲覧した場合を想定する．この場合には，ざらざらな

図 13

印象語を用いた検索例 (なごやかな)

材質をもつ小袖の解説文 14 件から抽出された名詞 384 件に対して上記の計算を行い，類似度の上位 5 件を利用者に対して推5. 2 解説文による推薦

薦する．これにより，利用者の趣向を考慮した情報推薦が可能

まず材質に関する検索メニューから「ざらざら」を選択し，となる．

5. 高度知的検索の実例と考察
本章では，高度知的検索の実例として，印象語を用いた情報検索と解説文を用いた情報推薦について述べる．

ざらざらな材質をもつ小袖である「竹垣文字模様小袖」に関する詳細画面を利用者が閲覧した場合を想定する．なお，この小袖は屏風の右側に貼られたものである．詳細画面に関しては，

3 章の図 9 に示した．
図 14 に「竹垣文字模様小袖」に対する関連作品の推薦結果

5. 1 印象語による検索を示した．推薦結果の最上位となったのは，利用者が閲覧した

3. 3 節で述べた印象語による検索例を図 12，図 13 に示す．

小袖の左側に貼られた「竹垣唐松文字模様小袖」である．この

ここでは，言語イメージスケール [29] [30] 上で離れた位置にあ小袖の解説文には「野村正治郎がこの二領の小袖を同一の屏風る「重厚な」と「なごやかな」に関して検索した場合を想定すに貼装するに際して、近似した意匠を選り抜き...」との記載がる．
「重厚な」で検索した場合には，黒や濃い赤を基調とする小ある．したがって，この 2 枚の小袖が同一の屏風に貼られたの袖が貼られた屏風が得られた．これは比較的良好な結果である

は，2 枚の小袖の意匠が近似していたと野村正治郎が判断したと判断することができる．
「なごやかな」で検索した場合には，からであると考えることができる．それゆえ，妥当な推薦結果

淡くやさしい色を基調とする小袖が貼られた屏風が数多く得らであると判断することができる．

れたが，一方で黒を基調とした小袖が貼られた屏風も得られた．

図 15 に「竹垣文字模様小袖」に対するおすすめ作品の推薦

これは，小袖屏風画像に含まれる小袖の領域を抽出するために結果を示した．推薦結果として得られたすべての小袖の解説文

行った，屏風の色彩を背景色として除去する処理が不完全だっには，ざらざらな材質を表す「縮緬」が含まれていた．これは，たためであると考えられる．したがって，カラーヒストグラム

利用者の趣向を考慮した推薦結果であると判断することができに対する重みづけに関して検討を行う必要があると思われる．

る．したがって，小袖の推薦には解説文の類似度を活用するこ

特に，小袖屏風画像に対してトリミング処理を施すことにより，とが有効であることが示された．

画像から小袖の領域のみを抽出することも検討すべきであろう．

しかしながら，解説文の類似性についてはより深い検討が必

また現在のところ，屏風に小袖が 2 枚貼られていた場合には小要であると考えられる．特に，表記の揺れや類義語の扱いに関

袖 2 枚の色彩が与える印象が検索対象となっているが，各小袖して考量する必要があり，専門家による評価も必須である．

に着目し，各小袖の色彩が与える印象による検索を可能とする
必要性もあると考えられる．

また，本稿では解説文のみを用いて推薦を行ったが，解説文だけでなく画像の特徴量などを考慮することにより，小袖に描予定である．
謝辞

本研究の一部は平成 25 年度国立歴史民俗博物館共同

研究「歴史資料デジタルアーカイブデータを用いた知的構造の創生に関する研究― 小袖屏風を対象として」による．
文

図 14 「竹垣文字模様小袖」に対する関連作品の推薦結果

図 15 「竹垣文字模様小袖」に対するおすすめ作品の推薦結果かれた模様などに着目した推薦を行うことが可能なり，より利用者の趣向を考慮した推薦結果を得ることが可能になると考えられる．

6. まとめと今後の課題
本稿では，歴史資料の新たな利活用と高臨場感の提供を目的とし, 小袖屏風 DB の設計と高度知的検索システムの構築を行った．小袖屏風 DB に関しては，小袖屏風に関する特徴量の蓄積や色が与える印象による検索が可能なデータベースを設計した. また, 高度知的検索システムに関しては，小袖屏風 DB に蓄積されたデータを用いた情報検索や解説文の類似度を用いた
情報推薦が可能なシステムを構築した. 今後は，画像から抽出される多様な特徴量や知的構造などを考慮することにより，利用者の趣向をより反映したシステムへと改良する予定である．
また，専門家による評価を行い，システムの信頼性を向上させる予定である．さらに，より高精細な小袖屏風画像を活用し，高臨場感をより体感できるようなシステムへと発展させていく

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