印象主義絵画再編― 機械学習による新解釈手法の提案 ―Reorganization Impressionism：
A Proposal for a New Methodology Using Machine Learning

原

翔子 *

Shoko Hara

1. はじめに
日本では文化や芸術に対して「発信すべきも立った特徴を有しているが，同様な影響を受けの」や「教育すべきもの」であるという意識がて同時代に制作された作品としてその作品同士強い . もちろん，これに関連して地域を芸術やの類似点から理解や解釈をされる機会が少な

文化で盛り上げていこうとする取り組みは推奨

い . 機械学習手法の適用によって作品群をクラされるべきではあるが，一方で，文化や芸術をスタとして把握することで，同一作家の作品で「社会生活や活動の産物」であるとする意識はも年代やその他の要素ごとでは別々の作家の作

薄い . ジョナサン・クレーリーはアカデミック

品と同じ特徴を有しているということを図示な学問領域としての芸術史が 19 世紀的環境にし，作品そのものを見ていないにも関わらず視起源をもつことに言及したうえで，その同時期

覚的に理解することが可能になる .

に生み出された芸術作品がこの芸術史から排除

本研究では芸術絵画を作家のキャリアや社会されていることを危惧し，19 世紀絵画を連続

状況を踏まえて理解する . そして印象主義絵画

した芸術史の中に組み込み，統一された説明をを決定木によってクラスタリングすることと，試みた（クレーリー，2005）. たしかに 19 世紀

その背景を考察することの 2 点を目的とす

以降，作家と鑑賞者はいずれも観察者としてのる . 具体的には，米国シカゴ美術研究所所蔵の変化を余儀なくされ，絵画制作および鑑賞の在

欧州印象主義絵画を対象とし，機械学習を用いり方そのものが大きく変わった . 印象主義は社

たクラスタリング手法によって近代西洋絵画再会や環境，技術の変化の影響を大いに受けなが編の枠組みを提示する . 本研究では学芸員とはら生まれ，世間に浸透していった . 印象派とし違った立場や領域にある研究者にとっても，絵て理解されている画家たちの作品は個々に際画が有効な研究の題材であることを主張す* 東京大学大学院学際情報学府博士課程
キーワード：決定木，クラスタリング，19 世紀フランス社会，キャリア，印象主義絵画，ネットワーク分析 .

印象主義絵画再編

17

る . たとえば，今後ますます活用が進むだろう

点を切り取ることに長けていた写真では表現し

機械学習の手法，広義には人工知能が，人文社

きれない動きや，当時の白黒写真では不可能

会科学分野の研究発展に大きく貢献しうるだろだった鮮やかな色彩などがこれにあたる . 写真

う . また，これまで構築や鑑賞および教育目的と絵画の関係については絵画を視覚メディアとの利用については知見が蓄積されているデジタしたときのメディア論的観点から議論するが，ルアーカイブ（井上 , 2019）について，研究目

本研究では，写真によってありかたを変えられ的の利用者として新たな知見を提示することがて以降の絵画だからこそ，「市民社会生活を反できる .

映した一産物」として扱う ¹ ことの妥当性が支

機械学習による作品クラスタリングの結果持されると考える . いっぽうで客観的な事実のを，例えば実際の展示やデジタルアーカイブコ

伝達は写真が伝達するようになった . 他方，絵レクションのレイアウトに活かすことで，作品画が担うようになったのは，写真には表現しき同士が有する類似点から解釈や理解を促すこと

れないより内面的な部分，すなわち概念的かつができる . 鑑賞者にとっても，気になる作品と精神的な表現だ . したがって，印象主義以降の同じ特徴を有する作品の発見が容易になると期

絵画は「客観的な記録」ではなく「主観的な記待される . 従来のように美術作品に対して個別

憶」の象徴あるといえる . 作家個人の主観は歳に注視しながら解釈するのではなく，作品同士月を経るごとに変化していくことが考えられるの関係性から理解する試みが，機械学習手法のが，本研究では，作家個人のライフステージを適用によって可能になるということを示すとい

加味した上で，作品を他の作家の作品と関連さうのも本稿の目的である .

せながら理解することが期待される .

ところで本研究は，絵画芸術のありかたや役

以下では初めに，実際に分析対象とする印象

割について議論することを意図していない . 確

主義絵画や印象派画家が活躍した時代背景につかに，19 世紀フランスにおける印象主義絵画

いて考える . 続いて実際の分析に移る . 決定木の誕生は，それまでの絵画史を踏まえると明らによる絵画のクラスタリング方法を具体的に記

かに革命的であるといえるだろう . モネが出現

述したうえでその結果を提示する . そこで分岐する以前は，「模倣」あるいは「再現」の精神した各クラスタについて内容を詳細に記述し，に基づいて描かれていた絵画が，その規範を捨

クラスタリングの背景として考えられる要因にてた（小田 , 2008）からだ . その一因となった言及する . さらには，ネットワーク図を作成し，のが写真という新たな視覚メディアの登場であクラスタリング結果からわかることを視覚的にる . モネ以前のかつての画家たちが絵画として考察する . 最後に，これらの流れを踏まえて本表現してきた内容が写真術によって実現される研究の意義，限界，今後の展望を，まとめととようになったために，画家たちは表現内容を変もに提示する .

化させざるをえなくなった（小田 , 2008）. 定

18

東京大学大学院情報学環紀要

情報学研究

№99

2. 印象派および印象主義絵画
ここでは，分析の対象である印象派および印像など多岐にわたる . 前述の通り，本研究は絵

象主義絵画全般の理解を深める . 以下，印象派画を分析対象とする . 以下，分析の対象となるを「作家の集い」，印象主義を「作品の様式」

印象派画家並びに印象主義絵画を俯瞰し，人，と定義する . 一概に印象派，印象主義といって時代，様式，主題から議論する .

もその内容は絵画のみならず，工芸，音楽，彫

2.1

人から理解する

印象派画家の中には，サロン（官展）やアカ

ことがない . 印象派の父たるモネやルノワール

デミーに対して憧れを抱いていた者も，当初かに関しても，キャリアの後期には意欲的にサロら反発的であった者もいた ². 例えば戸外制作をンへの出品を試みた（高階 , 2017）. したがって，しなかったエドガー・ドガは，自身が印象派と印象派画家とそうでない画家を区別するのは至して区分されることを毛嫌いしたという（木村 ,極困難である . しかし，彼らは描いた時代，主題，

2018）. マネは印象派の礎を築いたとして評価

作品を購入された画商が共通していたことが分されながらも，実は一度も印象派展に出品したかっている .

2.2

時代背景から理解する

印象派展が初めて開催されたのは 1874 年のる環境も大きく変化した . 普仏戦争勃発時には，ことである . その直前期である 1939 年には「色志願兵として戦った者もいる ³.1881 年にはアカ彩の同時対比の法則」が発見されたり，写真がデミーの組織が改編され，同時に，権威が失墜

発明されたりした .1841 年になるとチューブ絵し始めるようになる（木村 , 2018）. 画商やギャの具が発明され，1843 年にはパリとノルマン

ラリーの台頭が勢いを増し，海外に印象派が輸

ディーが汽車で結ばれるようになった . それと出されるようになった結果，印象主義絵画は，並行するようにナポレオン 3 世の支配下で進め

芸術的価値はもちろんのこと，商品的な価値をられたパリの大改造が，市内の風景を大きく変高めていった（フック , 2009）. また，科学がえた . まず，城壁が取り壊され，パリ市そのも身近なものとなり教育が行き届き始めたことのが拡大した . 人口増加に伴い，近隣の農村もは，市民が実力を獲得していったことにもつな開発された . その後 1870 年には第二帝政が終がる . 労働者の権利を社会的に認める法律が充焉を迎え，ブルジョワジーが台頭し，社会主義

実し，社会主義的な思想が普及していったこと者も現れるようになった . このような技術の進も，この時代の大きな特徴だ . 各種情報誌が充

歩や社会基盤の変革に伴い，画家たちの置かれ実したことも背景として挙げられる .

印象主義絵画再編

19

2.3

様式から理解する

19 世紀当時のサロン（官展）やアカデミーの印象そのものを描いたのだ（高階 , 2017）.

では伝統的に，宗教画，歴史画，寓意画の方が，したがって，きわめて主観的であり，自然の客

肖像画，風景画より格上とされていたため，大観的な姿を忠実に描いた写実主義と大きく異なきいサイズで描くのが許されていたのも前者でるのはこの点においてである .「対象には本来あった . 前者，特に寓意画を解釈するのには高固有色などなく，その色そのものが光によって度な教養を必要とする . 一方で後者は目に見え変化する」という発想（高階 , 2017）から，色る現実であり解釈を必要としなかった . 現実的のブレを表現する筆触分割の技法が好まれな人々の日常を大きく描いたのが，印象主義のた . 色のブレは太陽の動きから生まれるため，先駆であったクールベをはじめとする写実主義

戸外の風景を描いたことも印象派の特徴としての画家たちだった . 印象主義は写実主義よりも挙げられる . そして何より革新的だったのは，

さらに印象的に描くことが多かった . すなわち，

近代的なテーマを描いたことだ .

目に見えた現実を一瞬にして切り取り，その時

2.4

主題から理解する

印象派の時代，アルコール依存症や売春が社

街路・レストラン・カフェ，競馬，劇場・コン

会問題であった . パリ大改造に伴うインフラのサートホール，海景，起伏にとんだ田園風景，

整備によって登場した街路，公園，住宅，下水

太陽の光，トウモロコシ畑・晴れた日の雪景色，

道，鉄道，駅は印象派にとって格好の題材となっ汽車・駅といった内容が含まれる . もちろん，た（三浦 , 2015）. また，市民社会を反映する

これ以外を描いた作品もみられるが，印象主義

文化や娯楽として劇場，競馬場，カフェ，レス

絵画として認められ，作品を購入してもらうべ

ト ラ ン， デ パ ー ト も 描 か れ た（三 浦 , 2015）.

く，一定の主題に沿って制作することが多かっ

印象主義絵画で描かれた主題には陽気，海辺，た（フック , 2009）.

レクリエーション・休暇，ピクニック・庭園，

3. 絵画のクラスタリング
美術史の大家である高階秀爾氏は，あらゆる（高階，2017b，p220）という . この主張の通り，

芸術作品がすべて「特殊な状況のもとで」描か

これまでの美術史は，画家 1 人 1 人，絵画 1 枚れたとし，その状況を明らかにしていくことこ

1 枚に対し真摯に向き合うのが通例だった . 年

そ が 歴 史 の 役 割 で あ る と 主 張 し た（ 高 階，代や作家の過去を無視して作品を扱うことはむ

2017a）. ま た，「 絵 画 の 歴 史 を 研 究 す る に は，しろタブーだろう . しかし，たとえ個々の作家

当然作品そのものと親しむことが必要である」

や作品に特殊な事情が付随するとしても，あえ

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東京大学大学院情報学環紀要

情報学研究

№99

てそれらを一堂に会し機械的にクラスタリング

かった年代でみる作品同士の性質から推察されすることで，これまで関連性を記述されていなる解釈の可能性を提示する .

3.1

データ

シカゴ美術研究所（米シカゴ）の印象主義絵に「印象主義および後期（ポスト）印象主義絵

画コレクションの絵画作品全 120 点を分析対象画」として一つの項目にクラスタリングされてとする . シカゴ美術研究所はジョルジュ・スーいたもの ⁴ であり，現在公開されている印象主

ラ の『 グ ラ ン ド ジ ャ ッ ト 島 の 日 曜 日 の 午 後 』

義絵画コレクションの内容とは一部異なるが，（1884 年）をはじめとする印象主義絵画を豊富

リニューアル以前のウェブページは現在もインに所蔵していることで知られる . なお，シカゴ

ターネットアーカイヴで公開されている通りで美術研究所はその名の通り，一般的な美術館以あり，再現性および検証可能性は十分に確保さ上に，作品に対して研究するという使命感を強れている .120 点というサンプル数は，後述のく持っている . 現に 2018 年 10 月にはホームペー

主題のタグ付けなど手動作業による部分が多い

ジ内のデジタルアーカイブコレクションが一新

ことや，解釈の際に作品を 1 点ずつ丁寧に振りされ，大量の著作権切れ美術作品が高解像度で返るにあたって妥当であると判断した . また，無償公開された . 自由にダウンロードすること

実際に日本で開催される西洋絵画の特別企画展ができる上，使用時にも，作家と作品名，日付

覧会では通例 100 点前後の作品が展示されるこを明記すればクレジット表記不要で自由に扱うとからも，実際のキュレーションを想定するのことが可能だ . 加えて，作品の解説が大幅に増にふさわしい作品点数，すなわちサンプル数でえた . 分析に使用する絵画は 2018 年 8 月時点あると考える .

3.2

変数

本稿ではデジタルアーカイブの積極的研究利

aspect_r，青空（ダミー変数），曇り空（ダミー用にあたって，オンラインコレクション上に記変数），室内（ダミー変数），第 1 回から第 8 回載されている事項を主たる変数として扱う . 追までの印象派展出品経験（それぞれダミー変加として，印象派展への出品経験や空の描写と数）：ex_6 は第 6 回印象派展への出品経験を指いう印象主義絵画や印象派画家を扱う上で重要

す，主題：theme を用いる . 当該年代に発生しになると考えられる要素を変数として加えた事象から解釈を行うため，作品制作期間を取た . 具体的には画家名：painter，画家の誕生年

らずあえて個別の年代を変数として用いた . そ（年）：birth，制作開始年（年）：start，制作終のため，作品制作期間の長さは鑑みていない .

了年（年）：finish， 制作開始時の年齢（歳）：

括弧付きのものは数値であり，括弧内に単位

age_s，制作終了時の年齢（歳）：age_f，縦幅を示す . それ以外の変数は非数値 . 図 1 および（cm）， 横 幅（cm）， 縦 横 比（ 縦 幅 ÷ 横 幅 ）：2 に表記のある変数については分析上の表記も印象主義絵画再編

21

記載した . なお，筆致や色彩を変数に加えられ及び変数化に今後の研究の発展可能性を見出しなかった点が本研究の限界点として挙げられたい . ダミー変数以外の変数については表 1 にる . 筆触分割や鮮やかな色彩は印象主義絵画を

基本統計量をまとめた .

語る上で無視できない特徴だ . これらの数値化

表１：基本統計量
変数名

平均値

標準偏差

最小値

最大値

1.画家の誕生年（birth）

1842.65

8.905663

1819

1864

2.制作開始年（start）

1885.533

11.28194

1860

1917

3.制作終了年（finish）

1886.133

11.34235

1860

1919

4.制作開始時の年齢（age_s）

42.88333

11.93816

21

77

5.制作終了時の年齢（age_f）43.48333

12.088552279

6.縦幅（vertical）

76.50333

35.76075

15.5

212.2

7.横幅（horizont）

84.50375

39.61169

24.3

308.1

8.縦横比（aspect_r）

0.93450.274053

0.522565

1.909524

表２：分析上の主題表記および作品数一覧
主題

表記（短縮形）

作品数

レクリエーション，休暇

Holiday（hld）

6

ピクニック，庭園

Picnic15

街路，レストラン，カフェ

City

14

競馬など賭博Gambling（gmb）

3

劇場，コンサートホール

Theatre（tht）

6

海辺，海景

Seascape（ssc）

14

起伏にとんだ田園風景

Countryside（cnt）

13

太陽（月）の光Sun（sun）

15

晴れた日の雪景色

Snow（snw）

1

汽車，駅

Station（stt）

1

肖像画

Portrait（prt）

20

静物画

Still（stl）

12

主題について，分析上用いた主題の表記一覧

た . レクリエーションおよび休暇と，ピクニッ

は，表 2 のとおりである . 描かれている内容のクおよび庭園の区別については，ブルジョワ階

みならず作品のタイトルを踏まえたうえで，主級の人物が自然風景とともに描かれているよう

観的判断を避けるために Google Cloud Vision

な『グランドジャット島の日曜日の午後』タイ

API⁵ を利用しつつ，一枚ずつ確認しながら表プのものを前者とした . 一方で，マネの『草上2 の主題一覧をもとに手動タグ付けを行っの昼食』のような，裸婦などの非日常的な様子

22

東京大学大学院情報学環紀要

情報学研究

№99

が自然風景とともに描かれているものをはじ景を後者とした .

め，モネがジヴェルニーの庭園で描いた自然風

3.3

手法

本 研 究 で は 決 定 木（Decision Tree） を 採 用
する . 分析には統計ソフト R の決定木アルゴリに容易であるため，決定木でクラスタリングを行った .

ズムである rpart による CART を用いた . 本研

類似する先行研究では，Saleh らが 2016 年に

究では，絵画を変数要因からクラスタリングす

絵画の作風の影響分析をクラスタリングによっることによって，クラスタごとの性質をより深て 行 っ た も の や，Elgammal ら が 2018 年 に 深く考察することを目指す . 手本となるクラスタ

層学習によって既存分類への画像データのあてが存在するわけではないため，教師データを前はめを行ったものがある . いずれも情報科学や提としていない . 本稿における分析では「出力人工知能分野における研究であり，分類やクラすべきもの」があらかじめ決まっているわけでスタリングを目的としているため，結果の解釈はない . さらにはクラスタ作成の分岐点となるまでは深く行っていない . 本稿では対象作品数

変数を重要度で上位から理解することが視覚的を絞ることで，クラスタの考察を試みた .

4. クラスタリング結果と考察
4.1

クラスタリング結果

図 1.

クラスタリング結果Ⅰ（左） 図 2

クラスタリング結果Ⅱ（右）図 1 は，全ての変数を用いたクラスタリングとその内容の上に示されている .n の上の数字の結果である . 後に示す図 2 もこの図 1 と同様

は作品を ID で管理した際のものであり，ここに，各分岐点においてクラスタリングされた作では触れない . 図 1 の末端のクラスタを左から品数（n）と全体における割合が，有意な変数

順に A1，B1，C1，D1，E1，F1，G1，H1 と呼印象主義絵画再編

23

ぶことにする .A1 にはブーダン，カイユボット，

クラスタリングされた . 興味深いのは，B1 とクロス，ホドラー，ヨンキント，ロートレック，

C1，D1 と E1 とでクラスタが分割された際の，スーラ，シニャックによる作品全 15 点がクラ制作開始年である 1884 年だ . 以降のクラスタ

スタリングされた .B1 から F1 までの 5 つのク

リングは先と同様に縦横比で行われているが，ラスタには，バジール，セザンヌ，アンソール，

1884 年を境に何が変化したのだろうか . 画家や

フォラン，ゴーギャン，ゴッホ，マネ，モネ，

主題で見ても，部分的には異なるものの，共通

ルノワール，シスレーによる作品全 90 点が含する内容が複数確認されるため，さらなる考察

ま れ る . 残 る H1 に は ド ガ， フ ァ ン タ ン ＝ ラが求められる .1884 年といえば，5 月に第 1 回

トゥール，モリゾ，ムンク，ピサロによる作品

アンデパンダン展が開催された . ここでは点描

全 15 点がクラスタリングされた . このことよ

画家が初めて集結し，のちに新印象派と呼ばれり，作品はまず画家名でクラスタリングされるる集団が初めて公に作品を展示する機会を得ことが確認された . これは，作品と対峙する際

た .1884 年以降の作品としてクラスタリングさには第一にそれが誰によって描かれたかが重要れた 30 点の中には，点描で有名なシスレーにになるということだろう . 画家によって描きがよるものも含まれる . 本研究では筆触まで変数

ちな主題や使用するキャンバスのサイズの傾向

化できてはいないが，点描以外の手法をとる画が有意に異なるということが考えられる .

家にも何らかの影響があったことが推察され次に，B1 から F1 までのクラスタと G1 を分る.

けたのは主題だった . 具体的には，起伏にとんクラスタリング結果Ⅰからわかったことは，だ田園風景（Countryside：以下，郊外），競馬

画家の名前を踏まえて作品を鑑賞することにはなどの賭博（Gambling：以下，賭博），レクリエー

体系的な側面がある一方で，印象派画家と，一ション及び休暇（Holiday：以下，休暇），肖像

般に後期印象派 ⁶ とされる画家の中には特別な画（Portrait），海辺及び海景（Seascape：以下，

区別がみられなかったということだ . しかし，

海景画），晴れた日の雪景色（Snow：以下，雪点描画家がより活躍するきっかけとなったアン

景色），汽車及び駅（Station：以下，駅），静物

デパンダン展以降で，それ以前の印象派画家の画（Still），太陽の光及び連作（Sun：以下，陽制作傾向にも変化が見られたことも，本研究に光 ま た は 連 作 ）， 劇 場 及 び コ ン サ ー ト ホ ー ル

おける成果の一つである .

（Theatre：以下，劇場）が B1 から F1 までの

図 2 は，画家名，主題，縦幅，横幅，縦横比

作 品 全 90 点 に あ た る .G1 に 含 ま れ る 主 題 は，といった，クラスタリング結果Ⅰにおいて説明

街路及びレストランならびにカフェ（City：以

力の強かった変数を除いてクラスタリングを下，都市景観），ピクニックおよび庭園（Picnic：

行った結果である . すなわち，年齢や年代，印

以下，自然景観）である .

象派展出品経験という，画家のキャリアに関すB1 から F1 までのクラスタは縦横比でクラる変数でクラスタリングを行ったことにな

スタリングされ，横長な作品と縦長な作品とでる . 末端のクラスタを左から順に A2，B2，C2，

24

東京大学大学院情報学環紀要

情報学研究

№99

D2，E2，F2，G2，H2，I2，J2 と呼ぶことにす

クラスタリングされている . ちなみにブーダンる . 画家名と主題が排除されたことにより，作は第 1 回のみ，バジールは死後に第 2 回のみ，品に描かれた内容は画家のキャリアから美術史

印象派展への出品経験があるが，その他，マネと照らし合わせて推測することになる . したもヨンキントも印象派展への出品経験がない .

がって，時代やキャリア（年齢）が主題選定なE2 には 1866 年から 1875 年までに制作が開どの制作上のプロセスにどのような影響を与え始された，セザンヌ，ファンタン＝ラトゥール，ていたのかを純粋に分析することができるのがマネ，モネ，ルノワール，シスレーの作品で，クラスタリング結果Ⅱである .

制作終了時の年齢が 48 歳未満の計 10 点がクラ

まず，制作終了時の年齢が 48 歳より前か 48

スタリングされた .E2 にクラスタリングされた歳以降かで，A2 から F2 までのクラスタと G2

作品はすべて制作終了時の年齢が 28 歳から 36

から J2 までのクラスタがクラスタリングされ歳である . 制作開始時の年齢が 28 歳未満の作

た . 本研究の分析における制作終了時の年齢の品は，1876 年以降に制作された計 9 点が B3 に

平 均 値 は お よ そ 43.5 歳 で あ り， 平 均 値 よ り 5

クラスタリングされている .B2 に含まれる作品

歳大きい年齢を境目として 79 作品と 41 作品とは 1859 年生まれのスーラ，1863 年生まれのシに分けられた . 前者には全画家の作品が，後者

ニャック，1864 年生まれのロートレックといには，セザンヌ，ドガ，ゴーギャン，マネ，モう，本研究の分析対象の中でも比較的後ろの年

ネ，モリゾ，ピサロ，ルノワール，シスレーに代生まれた画家によるものである .C2 には 1876

よる作品が含まれている . 前者のみに作品がク

年から 1883 年までに 28 歳以上だった画家であラスタリングされている画家はバジール，ブーる，カイユボット，セザンヌ，マネ，モネ，ルダン，カイユボット，クロス，アンソール，ファノワールによって制作された作品計 19 点がク

ンタン＝ラトゥール，フォラン，ゴッホ，ヨンラスタリングされている . そのうちルノワール

キント，ロートレック，ムンク，スーラ，シニャッの 35 歳から 42 歳までの作品が 11 点を占めてクということになる .

いるのがこのクラスタの特徴である . 残る D2

A2 から F2 までのクラスタを A2 から E2 まには 1884 年以降に 28 歳以上だったセザンヌ，

でのクラスタと F2 とにクラスタリングするの

クロス，アンソール，ゴッホ，ホドラー，ローが，第 6 回印象派展への出品経験である .F2 にトレック，モネによって制作された作品 18 点

は，第 6 回印象派展出品経験のあるドガ，フォがクラスタリングされた . いずれの作品も 1898

ラン，ゴーギャン，モリゾ，ピサロの，制作終

年までには完成している . 年齢が 32 歳から 46

了時の年齢が 48 歳未満の作品計 15 点がクラス歳までに収まっているという点では D2 と大きタリングされている .A2 には第 6 回印象派展へ

な差異はない .

の出品経験のないバジール，ブーダン，マネ，G2 から J2 までのクラスタを G2 から I2 まで

ヨンキント，による 1866 年よりも前に制作さと J2 とに分けるのは，生年が 1836 年以前か否

れていて 47 歳以下で完成された作品計 8 点がかである .J2 には 1837 年以降に生まれた画家

印象主義絵画再編

25

の作品から 48 歳以降に制作が終了した 7 点が年以降に誕生した画家から 1894 年より前に制クラスタリングされた . 具体的にはドガから 1

作が終了し，その時の年齢が 48 歳以上 60 歳未点，マネから 1 点，ピサロから 5 点である . ド

満だった作品 14 点がクラスタリングされた .

ガもピサロも第 6 回印象派展に出品している

こちらも I2 および G2 同様にセザンヌ，モネのが，F2 にクラスタリングされた彼らの作品と作品が含まれているが，ルノワールのものはな

は性質に差異があるようだ .I2 には 1836 年以降

く，代わりにシスレーとモリゾから 1 点ずつがに生まれた画家の作品のうち制作終了時の年齢

クラスタリングされた .

が 60 歳 以 降 の 13 点 が ク ラ ス タ リ ン グ さ れ

これまでのモデルと同様，作品が同じクラス

た .1839 年生まれのセザンヌから 1 点，1840 年

タにクラスタリングされやすい画家同士もいれ生まれのモネから 11 点，1841 年生まれのルノ

ば，そうでないものもいる . クラスタリング結

ワールから 1 点が含まれている . 最後に G2 と果Ⅱではキャリア関する変数のみを使用していH2 を区別するのは，制作終了が 1894 年以前でるため，同じライフステージにおける作品がどあるか否かである .G2 には 1836 年以降に誕生のようにクラスタリングされているのかを観察した画家から 1894 年以降に制作が終了し，そするのに役立つ . しかし，樹形図では説明が複の時の年齢が 48 歳以上 60 歳未満だった作品 7

雑になってしまうため，補助的な図示が必要に点がクラスタリングされている .I2 と同様にセなる . そこで本研究では，クラスタリング結果

ザンヌとモネとルノワール，そしてここではⅡからネットワーク図を作成する .

ゴーギャンの作品も含まれている .H2 は 1836

4.2

クラスタリング結果Ⅱのネットワーク分析

図 3 は，クラスタリング結果Ⅱをもとに作成

図 3 の左側に配置されたスーラ，シニャック，した作品ネットワークである . これまでの各モ

ロートレックによるクラスタが B2，右側に配デルのクラスタリング結果の解釈と同様，クラ

置されたバジール，ブーダン，マネ，ヨンキン

スタリングされた内容をマニュアル作業によっトによるクラスタが A2 である . この 2 つのクて丁寧に確認し，ネットワーク図作成ツール

ラスタは他の集団から孤立していることがわか「UCI ネット」を用いて筆者が作成した . 各ノーる . 分析対象となった作品数が少なかったこと

ドは併記されている画家の作品を表し，紐帯はも要因として挙げられるだろうが，制作時の年

クラスタリング結果Ⅱにおいて同じクラスタに齢も年代も異なるこの 2 つのクラスタを展覧会

クラスタリングされた画家同士を結んでい

企画時に他の画家の作品とは明確に区別した形

る . あくまで作品を対象としているので，実際で展示するのは有効だろう . 実際に，A2 の画の交友関係とは異なる . 紐帯の線が太いほど，家たちは印象派前期に活躍している一方で，点クラスタリングされたクラスタにおける重複が描画家として周知されているシニャックやスー多い画家同士ということになる .

ラは A2 の画家たちと比べて活躍時期が遅い .

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東京大学大学院情報学環紀要

情報学研究

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次に特徴的なクラスタが，セザンヌ，クロス，

たわけではないという ⁷ から，それがよくわかアンソール，ゴッホ，ホドラー，ロートレック，

る構図となった .J2 も F2 と同様，ドガ，マネ，モネ，ムンクによる D2 である . 図 3 ではモネ

ピサロによって構成されている . 印象派の中でを含む左側に大きな七角形として配置されていも生まれ年が早い画家のキャリア後期の作品ク

る . 奇しくもこのクラスタにはオランダ出身のラスタだ .

ゴッホやスイス出身のホドラー，ノルウェー出ネットワーク図からわかることは，モネとセ身のムンクといった外国人画家の作品が複数ク

ザンヌの作品が特に，印象主義絵画全体を通し

ラスタリングされている . その中に含まれたフて年代とともに性質が変化しているということ

ランス人画家の作品には異国的な要素が含まれだ . 多くのクラスタに含まれていることを生かているのかもしれない .D2 と同様にネットワー

し，他の画家の作品と関連性を見出していくの

クの中心部からやや離れて構成されているクラは，画家個人のみに注視していたのでは不可能

スタが F2 であるここにはドガ，フォラン，ゴー

な所業である . 本研究における分析でも確かに，

ギャン，ピサロといった，第 6 回印象派展への既存の美術史と同様に，画家名，主題，サイズ，

出品経験がある画家の作品がクラスタリングさ

作家の印象派展出品経験，重要年代から作品をれている . ドガは積極的に印象派展開催に向け理解しすることの妥当性が示された . しかし，て尽力した人物であるが，モネやルノワールとそれに加えて，美術史では議論されてこなかっ

いった，ネットワークの中心部にも配置されてたような作品同士の関連性に対して関心を持たいる印象派の代表人物らとは同じクラスタにクせるような枠組みの再編が，機械学習といったラスタリングされていない . 印象派の中でもそコンピュータによる補助があって初めて可能にの作品は異色だったということがわかる . 実際なることも主張できた .

にドガ自身は印象派と呼ばれることを好んでい

図 3.

印象主義絵画再編

作品ネットワーク27

5. おわりに
5.1

まとめと意義本研究では印象派や印象主義絵画を取り巻い

キャリアの各時点で別の作家のどのような作品ていた環境について美術史関連書籍を参照したと似た性質を持つ作品を制作していたかを理解

うえで，決定木を用いて絵画をクラスタリング

することで，新たな手法を模索していたキャリした . その結果，画家名，主題，主要年代，画ア後期にも焦点を当てて語る際に定量的な観点

家の印象派出品経験といった変数で絵画が機械から可能性を示すことができた . あくまで印象的にクラスタリングされた . 従来は個人として派画家といった認識が強い作家については，印把握してきた画家を，作品同士の関連性から通象派という枠組みでは収まらないような個性に

時的に把握することがネットワーク分析によりついては一般に認識されていない . ネットワー

可能になった . 従来は定性的に関連性を解釈しクは人々が自由に交流し，自らの個性と創造的ていた作品同士を，定量的に関連づけることが行為を開発・発展しながら，社会システムを創できたことが本研究の意義である . 美術史や芸造的に変化させるものでなければならない（須術史という枠組みから距離を置いて，年代から

藤 , 2018）. したがって，絵画を理解する際にも，推察される社会的な背景からの理解による作品

社会的な要因や経年をふまえた上で，単なる芸解釈を試みた .

術作品としてではなく社会の産物として認識す

例 え ば モ ネ は 印 象 派 の 父 と さ れ て い る が，

5.2

る姿勢が求められることが示された .

限界

当初は絵画の変数化を目標としていたが，色る . これは芸術史および美術史領域における本彩や構図を数値として分析に適応させることが稿の課題として挙げられる . 別途，専門家などできなかった . また，使用したデータセットにのユーザーを対象とした実験や調査を行う必要

はサンプル数でも限界があった .120 作品のう性がある . さらには，現状では解釈の妥当性をちにすべての画家の作品が含まれているわけで担保できるような再評価の仕組みがない . 解釈

はないし，含まれていたとしても，キャリア全の方法とその確認方法を再検討できる仕組みを体が展望できるほどの量は確保できなかった .

設けるに際し，本稿での解釈が一例に過ぎない

また，本稿ではクラスタリング結果の解釈のことを踏まえて，専門家によるクラスタリング

妥当性について専門家の知見獲得が不足してい5.3

結果に対する解釈を参照する必要がある .

今後の展望

昨今は企業における芸術作品に対する意識が化的事業である Google Arts & Culture⁸ に注力

高まっている . 例えば Google は今， 自社の文している . ユーザーが送信した写真と似た特徴

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東京大学大学院情報学環紀要

情報学研究

№99

を持つ絵画を表示するサービスをアメリカで実もある . 本研究では個人を一般的なカテゴリで

験的に提供し始めた . 本研究の成果は今後，芸はなく経年や時代の変遷を意識したネットワー

術作品の機械的な分析に潜在的な市場価値を見

クから理解することはできたが，個性の要因を出している様々な企業との共同研究へと発展し

因子分析などから考えることも期待される .

うる . 機械学習による分る手法を活用して発展

また，仮想現実（VR）やオンラインミューさせていくことが可能であるほか，ノウハウをジアムで疑似体験が可能な現代において，展覧さらに拡張した別の新手法を提案することが将会の在り方が今後大きく変わっていくことが予

来的に期待される .

想される . 機械学習を利用し，扱う変数を操作手始めとしてまず，その他の機会学習手法をしながら絵画の新たな組み合わせやクラスタリ用いたクラスタリングを試みたい . 本研究ではングを試みることは，展覧会を企画する際に時画像データから分析に用いる情報を抽出し数値代に即した試みとして期待される成果は大きい化したのち，年齢や出身地などといった画家のだろう . キュレーションという行為に機械学習

属性や，物価指数など社会的な側面を示す数値

を導入することは，既存の学芸員の役割を奪うとともにクラスタリングすることができたが，こと，すなわち主体の代替可能性を意味するのすべての特徴量を抽出することは難しい . 学習ではない . 複数種類の主体の共存を促すことで方法を模索し，画像データに示されたすべての新たな視点を獲得することができる上，さらな要素を対象とした分析を目指す . 色彩や筆致，

るクリエイティビティ創出さえ期待できる . こ

描かれている内容や構図をも分析できるので，のことを踏まえて，研究目的の利用を促すよう現段階における限界点の突破口となる . また，なデジタルアーカイブのあり方についても考え

個性とは個人を際立たせるものであり，他人とたい .

の差異として新たな方向へと個人を導くもので謝辞
須藤修特任教授（東京大学大学院情報学環），田中秀幸教授（東京大学大学院情報学環），高木聡一郎准教授（東京大学大学院情報学環）
をはじめとする，ご指導いただいたすべての方々に，謹んで感謝の意を表する .

註1）	絵画には市民社会から自然に生じて，その社会のものとして認められているような芸術がある（ピコン , 1998）. 近代絵画は市民社会に求められた絵画であった .

2）

	サロンに出品する者は独立派展（印象派展）に出品することが認められていなかった . したがって，印象派展に出品していなかった時期はサロンへの傾倒がみられると解釈できる .

3）	多くの印象派画家と親交を持ち，パトロンにもなっていた画家であるバジールは，普仏戦争で戦死した . モネのように，イギリスへと疎開した画家もいる .

4）	現在公開されている内容では印象主義絵画と後期（ポスト）印象主義絵画が別々にクラスタリングされた状態であり，後者には以前含まれていなかった作家も含まれている . 具体的にはアンリ・マティスらが挙げられる . 印象主義絵画は高階秀爾『カラー印象主義絵画再編

29

版

近代絵画史（上）』増補版，（中央公論新社，2017 年）に収録されている一方で，マティスについては高階秀爾『カラー版

近代絵画史（下）』増補版，（中央公論新社，2017 年）における別項目で言及されている . 本研究の分析では，これと一致した
2018 年 8 月時点での作品クラスタリングに従う . また，120 点というのは，機械的にクラスタリングされた作品を個別に振り返る際，無理のない分量だと判断したことも注記しておく .
5）“Google Cloud Vision API”https：//cloud.google.com/vision/

6）	後期印象派という表現が登場したのは，1910 年以降のことである .1910 年 11 月にロンドンのグラフトン・ギャラリーで“Manet
and the Post-Impressionists”と題される展覧会が開催され，これを組織した美術批評家ロジャー・フライによって一群の画家たちが“the Post-Impressionists”，すなわち「後期印象派」と呼ばれるようになった（田中 , 1997）. 印象派と違って，のちに
後期印象派として印象派から区別されるようになったのが特徴だ .

7）

	ドガは心の奥で自分自身を「アングルの弟子」とみなし，芸術家がグループを作るという考え方を好んではいなかった（デンヴァー , 1991）.

8）“Google Arts & Culture”https：//artsandculture.google.com/

参考文献
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木村泰司 . 印象派という革命 . 筑摩書房 , 2018.
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Saleh, B., Abe, K., Arora, R. S., & Elgammal, A.（2016）. Toward automated discovery of artistic influence. Multimedia Tools andApplications, 75（7）, 3565-3591.

原翔子（はら・しょうこ）［専攻領域］アートとテクノロジー［所属］東京大学大学院学際情報学府 社会情報学コース［所属学会］社会情報学会，情報処理学会，デジタルアーカイブ学会

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情報学研究

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Reorganization Impressionism:
A Proposal for a New Methodology Using
Machine Learning
Shoko Hara*

The purpose of this study is to organize and consider artwork from a quantitative point of view.
Therefore, the decision tree, which is a classification method of machine learning, is applied on 120
impressionist paintings from the Chicago Institute of Fine Arts. Through this classification, a different
viewpoint from the past in interpreting the picture work has been obtained. Moreover, this new
method may provide comprehensive interpretation of paintings with additional information such as
the situation at the time of production, metadata, etc., instead of simply focusing on each painting.

* Graduate School of Interdisciplinary Information Studies, the University of Tokyo
Key Words：Machine Learning, Clustering, 19th Century French Society, Career, Impressionism, Network Analysis.

印象主義絵画再編

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