# [B43] 『人事興信録』データからの親族ネットワークの可視
化

○佐野智也 ${ }^{1)}$, 増田知子 1$)$

1) 名古屋大学大学院法学研究科, 〒 464-8601 名古屋市千種区不老町

E-mail: tomoya@law.nagoya-u.ac.jp
## Visualization of Kinship Network from Who's Who Record "JINJI KOSHINROKU"

SANO Tomoya1), MASUDA Tomoko1)

1) Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya, 464-8601, Japan

## 【発表概要】

「日本研究のための歴史情報」プロジェクトでは、様々な資料のテキストデータ化に取り組み、研究に利用している。本報告では、テキスト処理とその結果の活用事例の一つとして、『人事興信録』の人的ネットワークの可視化について報告する。『人事興信録』は、家族・親戚情報が詳細に記載されている点に大きな特徴があり、これを利用することで、実親子関係やより広い姻戚関係の情報を得ることができる。可視化のための前提作業として、テキストデータからの親の氏名の抽出処理や、採録者との同定処理について紹介する。特に、採録者の同定処理は、他の人事情報資料を扱う際の参考になるものと考えられる。このようなテキスト処理を経て描かれたネットワーク図は、『人事興信録』原典だけでは容易にわからない人的関係性を可視化しており、実際の事例を用いてその有効性を示す。

## 1. はじめに

名古屋大学法学研究科でおこなっている 「日本研究のための歴史情報」プロジェクト （http://jahis.law.nagoya-u.ac.jp/）では、法学、政治学、経済学で扱う歴史資料 (明治〜占領期）のデータベース化に取り組んでいる。 その目的は、資料画像の展示ではなく、文献・資料に記載されている情報の集計や内容の検索を自由にできるようにすることである。文献・資料のテキスト化及びコンピュータ処理を、解読前の作業工程に組み入れることで、従来の研究者の手作業では非常に困難であった、大量の情報を短時間で処理することが可能となった。

本報告では、『人事興信録』のテキスト処理とその結果の活用について報告する。『人事興信録』データベースは、2018 年 8 月に大正 4 年版の一般公開を行い、その作成経緯と利用について、2019 年 3 月の第 3 回研究大会で報告を行った。その後、2019 年 6 月に、昭和 3 年版を公開し、検索対象は、延べ 39133 名となっている。2020 年には、初版（明治 36 年）を公開することを予定している。この DB は、『人事興信録』研究の基盤となっているが、この研究の重要なテーマの一つは、近代日本の富裕層の人的ネットワークを解明す
ることである。『人事興信録』は、家族・親戚情報が詳細に記載されていることが大きな特徴であり、これを利用することで、人的ネットワークの一端が解明できると考えられる。

人的ネットワークの解明を補助するため、実親子関係のある採録者を可視化して表示する機能を既に DB に実装している。さらに、『人事興信録』では、「参照」として、より広い親戚関係が明示されている。この情報を用いて、実親子関係という緊密な関係以上の、 より広い姻戚ネットワークを表示することで、日本近代政治史分野の新しい発見につながる成果を得ている。

本報告では、可視化の前提処理として、実親子関係の特定方法や、「参照」中の人名の同定方法を紹介し、人事情報を機械処理する際の問題点を示す。さらに、実際に可視化した図が、研究に有用な材料となることを示す。

## 2. 実親子関係の可視化

## 2. 1 親の氏名の取得

親子関係を特定するためには、『人事興信録』の記述の中から、親の氏名を正確に取得することが必要となる。親の氏名が記述されている部分は、通常、「君は【肩書】【親の氏

## 名】の【続柄】」という構成になっている (例：「君は埼玉縣人澁澤市郎右衞門の長男」)。肩書と親の氏名は連続した文字列であるため、何らかの方法で、両者を分離する必要がある。親の氏名はフルネームで記載されていること が多いが、名前のみの場合もあり（例：「君は 滋賀縣人先代太郎平の二男」)、この場合、苗字を補う必要がある。これよりもさらに問題 となるのが、「其」と記載されている場合であ る。「其」と記載される場合、ほとんどが「君 は」から始まるのではなく「當家は」から始 まる記述となっている（例：「當家は先代陳重 より顯る陳重は（中略）君は其長男」）。「當家 は」から始まる記述には、様々なことが記載 されており、「其」が誰を指しているかは、高度な判断が要求される。

人事興信録のテキスト化は、順次進めており、非公開の版も含めると、採録者は 10 万名以上になっている。これらをすべて人間が手作業することは現実的ではない。そこで、本プロジェクトでは、親の氏名を取得する処理は、ほとんど機械処理で行っている。機械処理に失敗した箇所や、失敗している可能性が高い部分だけをピックアップし、その部分だけを目視で修正するというプロセスを取っている。以下では、機械処理の手法について述べる。

（1）肩書と親の氏名の分離

肩書の部分には、道府県名を伴う「縣人」 や「士族」のほか、「先代」「故」「亡」「多額納税者」「資産家」「豪農」「校長」など、多種多様な言葉が使われている。これには、肩書辞書を作成することで対応している。しかし、 あらかじめすべての肩書を登録しておくことは不可能であるため、処理がうまくされない場合もある。

（2）苗字の補完

苗字が省略されている場合を検討したとこ万、肩書に「先代」「先々代」「當主」が使われている場合に、省略されている傾向があることがわかった。しかし、これらの場合にすべて省略されているというわけでもなかった。苗字が省略されていない場合には、補わない
ことが必要となる。そこで、肩書に「先代」「先々代」「當主」が含まれている場合で、親の氏名として取得した文字列の一文字目と採録者名の一文字目がマッチしない場合に、採録者名の苗字を補うこととした。

なお、テキスト化の際には、採録者名の苗字と名前を分離して入力してはいない。資料画像上は、苗字と名前の間に他より広いスぺ ースが空いていることで、区別して入力が可能な場合もあるが、すべてがそのようになっているわけではない。また、テキスト化時にそのような分離入力をさせることは、入力コストの増大にもつながる。そのため、テキストデータ納品後に、採録者名を苗字と名前に分離する作業を別途おこなっている。これも機械処理で行っており、MeCab による形態素解析を利用している。 $\mathrm{MeCab}$ の苗字の辞書を独自に拡張することで、機械処理だけでも、 かなりの精度で苗字と名前を分離することに成功している。

(3) 「其」の処理

「其」を正確に特定することは、非常に難しい。検討した結果、「先代【親名】」「父【親名】」「【親名】に至（り・る）」の部分を取得すると、比較的正解が多いことがわかった。 これらのパターンが複数回出現する場合には、最後に使われているものを取得すれば良いこともわかった。なお、これらのパターンで取得できる場合でも、名前だけが使われているため、苗字を補う必要がある。

これ以外に、文字列上のパターンを見つけ出すことは困難であった。そもそも「其」が使われているのは、採録者の $3 \sim 4 \%$ 程度であり、上記で処理できたものを除けば、残りは $2 \%$ 以下となるため、処理できなかったものだけを手作業することは、許容範囲内と判断し、残りは手作業することとした。

## 2.2 親の特定

『人事興信録』は、非常に限られた者だけが採録者となっているが、それでも第四版 13917 名における同姓同名は、38 組 77 名存在する。このような同姓同名の問題があるた

め、他資料と比較する際の同一人物の判定は、名前のみによることができない。さらに、当時は、家督相続の際に親の名前を継ぐことも多かった。そのため、第四版と第八版をマッチングさせるなど、時代が異なる資料を使う場合には、同姓同名だが別人であるという可能性は、格段に高くなる。このような同姓同名の問題を考慮せず単に名前だけを使って親子関係をつけると、無関係の採録者が兄弟となってしまったり、本来は兄弟である者が親子になってしまったりということが発生する。 そのため、親にも一意の ID を与えて、同姓同名の場合を区別する必要がある。本プロジエクトでは、親が採録者になっている場合にのみ、DB 上で使用している ID を与えて、その範囲内で親子関係を可視化することとした。 2.1 で取得した親の氏名と、『人事興信録』 の採録者名をマッチングさせ、同一人物かどうかを判定することになる。同一人物の判定には、氏名に加えて、(1)「親」の妻の名前と 「子」の母の名前が一致する、(2)「親」の子供の名前と「子」の採録者名の名前の部分が一致する、この(1)(2)のいずれかが一致する場合に、親であると機械処理で判定した。

## 2. 3 可視化

2.2 で得られた親子関係の情報を使い、 jQuery の OrgChart [1]を使って、図 1 のような可視化を行っている。これにより親、兄弟、甥といった関係にある採録者を容易に把握できるようになった。

## 3.「参照」の可視化

## 3. 1 人物の特定

「参照」には、採録者名が記載されているが、やはり同姓同名の問題がある。そこで、 この場合も氏名ではなく一意の ID に置き換えるのが適切であり、DB 上で使用している ID を与えている。前提として、「参照」には当該版の採録者名が掲げてあるはずであるから、採録者名のみを対象とした文字列マッチのみで処理している。同姓同名がいる場合には、複数の採録者のうちの誰であるかを特定する必要があるが、参照している場合には、通常は、相手から参照されているため、それを基準に機械処理で判定を行っている。

ここで問題となるのは、参照人物が採録者名の中に見つからない場合である。これには大きく 2 種類の原因がある。一つは、誤植や改名のために、参照中の記載と採録者名が文字列マッチしない場合である。もう一つは、死亡等により採録者となっていないのに、参照に記載されてしまっている場合である。このように参照人物が採録者名の中に見つからない例は、版によって大きく異なるが、第八版において 400 件あった。これらの特定は、相手から参照されていることを手がかりとできるため比較的単純な作業ではあるが、現状では手作業により行っている。

## 3. 2 ネットワーク図の利用

3.1 で得られた関係情報を処理することで、図 2 のような可視化を行うことができる。本稿では、Gephi [2]を利用した。可視化するこ

図1. 実親子関係の可視化

とによって、人事興信録の情報をより的確に捉えることができるようになる。

『人事興信録』を発行する人事興信所の事業は、戸籍調査、秘密調査、結婚情報の提供であった。これらの情報は、婚姻関係、養子制度を活用しながら、事業の拡大を図っていこうとする富裕層・実業家たちにとって必要とされていた。もっとも、家格が大きく異なる、平民と旧大名家、平民と旧公卿家の間で婚姻関係が成立することは、極めて特殊なことと言ってよかった。姻戚関係が、社会的なネットワークとして機能するには、「媒介」即ち八ブとなる家が存在し、それにより身分違いの、旧公卿家、旧大名家、大実業家たちによるネットワークが誕生していたことが指摘されている[3]。

例として、『人事興信録』第四版の古河虎之助を挙げる。古河虎之助は、銅山王古河市兵衛の息子で大富豪であるが、身分としては平民である。古河家は、維新の元勲である岩倉具視と姻戚関係を成立させているが、これは、侯爵・西郷家を媒介にすることで成し遂げられている。このことは、『人事興信録』の原典を眺めているだけでは、容易にはわからない。原典には、「参照」として、「侯爵西鄉從德、 ※公爵岩倉具張、 $※$ 男爵伊地知幸介、 $※$ 男爵上村彦之丞、 $※$ 平岡良助」が記載されており、岩倉具張が挙げられていることで、岩倉家とのつながりはうかがえる。しかし、岩倉家とどのようにつながっているかは明らかではない。「参照」には、上記のように、人名にコメ印（※）が付されている場合がある。コメ印がついている場合、通常、その採録者の項にその人物の名前が登場せず、関係が記載されていない。そのため、古河虎之助の項を見ても、岩倉具張との関係は全く不明である。図 2 は、コメ印がついていない人物のみをネットワークとしてつないだものであるが、この図を見ると、西鄉從德が古河虎之助をつなぐためのハブとなっていることがよく分かる。

図2. 第四版の古河虎之助のネットワーク図

## 4. おわりに

「参照」の可視化については、本稿で示した使い方以外に、複数の人物を比較する、特定の人物を時期で比較する、といった使い方をすることで、日本近代政治史分野の新しい発見につながる成果を得ている。

「参照」の可視化については、DB 上では機能を提供できていないので、今後、閲覧できる仕組みを導入することを検討している。

## 謝辞

本研究は、科研費 $16 \mathrm{H} 01998$ の助成を受けた。

## 参考文献

[1] https://github.com/dabeng/OrgChart （参照日 2020-02-20)

[2] https://gephi.org (参照日 2020-02-20)

[3] 増田知子, 佐野智也. 近代日本の『人事興信録』(人事興信所) の研究 $(2)$. 名古屋大学法政論集. 2018, 276 号, p.251-258. DOI:

10.18999/nujlp.276.7

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