# 第 5 回定例研究会 参加記

デジタルアーカイブ学会第 5 回定例研究会

日時：2018 年 5 月 26 日（土）13:30 16:10

場所: 東京大学情報学学環ダイワユビキタス学術研究館 2 階講義室

[テーマ1］命の軌跡は訴える〜被災地の新聞社とデ ジタルアーカイブ

報告：鹿糠敏和氏（岩手日報社）

鹿糠（カヌカ）氏は、大船渡支局長の時に震災に 遭った。支局から車で移動したが大渋滞にあい、高台 で取材することになった。その日は、救助と取材で一晚過ごし、翌日夜に支局に原稿出稿。その時から 1 週間の記憶がとんでいる。

震災 1 年後の 2012 年 3 月 11 日から、亡くなった方 のうち遺族のご了解が得られた方をひとりひとり紹介 する追悼企画「忘れない」を開始した。すでに 3400 人余りの方をご紹介し、現在も継続中である。

震災 5 年に際して、「忘れない」で取材した遺族の 方に面会し、どのようにして被災されたかの聞き取り を行った。その行動記録を首都東京大学の渡辺英徳先生 (現東京大学) にご相談し、可視化することにした。地方紙は地域の情報は豊富で、読者への発信力はあ るが、県外への発信は弱く、紙面以外の見せ方が弱い が、デジタルアーカイブにすることによりコンテンツ の可能性が一気に広がった。

震災後に生まれた子供が小学生になった今、「命の 軌跡＝あの人遺訓」生きたかった人がいる。生きて いくのがあいになる、とのコメントが印象的なご発表 であった。

鹿糠敏和氏

中澤敏明氏
[テーマ2］自動翻訳の可能性とデジタルアーカイブ への活用

報告：中澤敏明氏（東京大学）

冒頭、データが大事！データの保存の重要性を広め てほしいとデジタルアーカイブ学会へ要望された。自動化（翻訳）は元となるデータが重要である。

機械翻訳には、語彙のずれ、語順の違い、構造の違 い、報道のずれ、明示する表現の違い（英米、単・複数、冠詞等）が問題となり、翻訳は、背景や文化がわ からないとできない。

人工知能とは人間の知能を使ってすることで、強い $\mathrm{AI}$ (汎用型) と弱い AI (特化型) があり、弱い AI（画像で認識：ディープラーニング）は、ほぼできている。以下、多彩な事例を紹介していただいた。

2016 年 3 月 AlphaGO ゼロがプロの棋士に勝利した が、この時未知の手で勝っている。棋譜を解析するの ではなく、ルールを与えるだけで自分で学習して強く なった。実際問題として、飛行機が飛ぶ原理や全身麻酔か効く原理、カーリングのストーンが曲がる原理は よくわかっていないが、説明できる必要があるのか？説明ではなく、問題が解決してくれればいいという考 えが今の AIである。

ニューラル翻訳 (Neural Machine Translation (NMT)) の特徴は、統計翻訳より平均的に高精度、流暢だが、抜けがあることがある。NMT はここ数年で急激に発展、さらに進化する。優れた翻訳のためには、翻訳先 の文化を知ることが重要だが、まだニューラル翻訳で は無理なのではないかとのご意見であった。

吉野敬子