# [C02］無形文化資源のためのデジタルアーカイブ:
集合知を利用したデータキュレーション

○土屋紳一

早稲田大学演劇博物館

T162-8050 東京都新宿区西早稲田 1-6-1

E-mail:tsuchiyashinichi@gmail.com
## Digital archives for intangible cultural resources: Data curation using Collective intelligence.

TSUCHIYA Shinichi

Theatre Museum, Waseda University,

Nishiwaseda 1-6-1, Shinjuku-ku, Tokyo, 162-8050 Japan

## 【発表概要】

wikipedia[1]が公開された年と同じ 2001 年から、演劇博物館は無形文化資源である演劇専門のデジタルアーカイブとして公開が始まった。現在、公開以来の大規模な収蔵品管理や公開システムのリニューアルに取り組んでいる[2]。合理化は進んだが、問題点も浮かび上がった。海外で起きている無形文化資源のアーカイブにおける現状を踏まえて、課題を明確化する。対応策を新公開システムに導入することで、解決を図ろうとしているが、その新機能を解説するとともに、将来の応用を踏まえた展望まで提示する。無形文化資源という限定された事例だが、今後様々な資源の統合が予測される状況を考えると、同様な課題に向き合わなければならない事態がやってくるかもしれない。デジタルアーカイブの将来に対する共通課題と考えている。

## 1. はじめに

無形文化資源である演劇関連の資料を収集している当館は、浮世絵データベースの公開から始まり、演劇の総合デジタルアーカイ

ブ・システムとして発展してきた。収蔵品管理システムが近年導入され、スクラッチ開発による大学全体の文化資源デジタルアーカイブとして大規模なリニューアルを 2017 年 6 月に予定している。標準化や登録作業の合理化が進んでいる反面、無形であるがために「演劇そのものをアーカイブできない」という性質から、単体で成立しにくい資料が多いため、利便性が向上したために、要求が多様化してしまった。こうした問題に向き合い、システムに新たな機能を導入するに至った。

## 2. 複雑化するメタデータ

## 2.1 演劇資料の種類

演劇専門の博物館は国内唯一であり、様々な資料を収蔵してきた。台本、脚本、衣装、楽譜、小道具、映像資料などといった関連す
る資料を積極的に収蔵してきた。浮世絵に関しては役者絵を中心に 4 万 7 千点以上の公開数を誇り、世界有数の浮世絵デジタルアーカイブである。さらには、演目の情報があまりない場合は、捨てられてしまうようなチケッ卜の半券なども重要な資料となるため収蔵が雪だるま式に増えている。近年では、俳優、演出家などの遺族からの寄贈が増え、カテゴリが多岐にわたり、仕分けするだけでも膨大な作業を要している。海外の例として、ドイツ、ヴッパータールで活動していたピナ・バウシュの財団が取り組んでいるアーカイブ[3]【表 1】を、見ていただきたい。ウェブペー ジでは 18 種類のカテゴリが表示されている。故人のアーカイブであるため、これ以上大幅に資料が増える事は考えにくいが、無形文化であるためにカテゴリが多様化していることが見て取れる。現代美術のような分野にも研究資料としての活用が可能であろう。それは現代美術自体も同じように、カテゴリや

データの設定などの共通した問題が起きているともいえる。演劇博物館の場合は、様々はケースによる寄贈を受けるため、あらゆる資料が収蔵されている。そのため、どのような資料が収集されるのかは、確定されることがないため、ピナ・バウシュの事例のような明確なカテゴリを作成できないまま、受け入れた資料の登録作業に追われていた。収蔵品管理システムを導入する際にも、資料に即したカテゴリを設定することはできず、業務の担当箇所で区分けするほか方法がなかった。

【表1】ピナ・バウシュアーカイブ項目

【表 2 】は収蔵品管理システムのカテゴリから、項目数をカウントした表になっている。演劇資料だけではなく、映像資料も収蔵しており、9 種類のカテゴリは、作業分担から決められたため、しっかりとした検討がされてはいない。しかし、長年の経験から培われた作業分担として機能していることを考えると、理にかなっているといえるだろう。

## 2.2 共通化の限界

9 つのカテゴリ全ては、入力可能な項目が、100を超えている。入力の際に、視認性と使用頻度を考えて、入力ブロックの順番を入れ替え、項目もそれぞれの資料に必要なものを追加し、必要のない項目は、削除するなどをしている。そのため、合計項目数がそれぞれ変わっている。横断検索を考慮し、共通する登録項目は当然存在するが、基本的なものに留まっている。国内資料などは、「国際地域」を追加し、横断検索に対応するなどの統合作業も行われた。しかし、無形文化資源は、単体では不完全な場合が多い。例えば、小道具があったとして、使われた演目の内容と連携していなければ、資料としての価値は発揮されない。その演目で、どの衣装を着て、どの役者が演じたのかを知ることができれば、小道具は他の資料にも影響を与えることができるであろう。しかし現状では、9 つのカテゴリを横断し連携する機能は、名簿のみである。名簿はデータベースを独立して

【表 2】演劇博物館収蔵品管理項目

作成し、各カテゴリをリンクで結びつけられている。それ以外は、登録作業者は別のカテゴリになると、機能的に結び付けることはできない。専門分野の違いや、そもそも作業を分業していることもあり、各担当者の確認や検証をしなくてはならず、作業が遅延してしまう。寄贈が増え続け、人員が少ないため、 MPLP(More Product, Less Process) [4]が一般化している状況で、カテゴリをまたいだ連携を構築するのは不可能といって良い。

## 3. 集合知を積極的に受け入れる

## 3. 1 ユーザと共に構築する

連携可能となる時期を待つのではなく、ユー ザに解放をし、同一システム内のデジタルアー カイブを自由に横断可能なデータキュレーション機能を新公開システムに導入をした。膨大な資料から必要なものを並べ、コメントが書き込め、簡単に共有し、議論がしやすいようになっている。ユーザはラーニング・コモンズのヴァーチャル版のように、開かれた空間が提供される。レコードのみをまとめるのではなく、検索項目、データキュレーションしたものを入れ子構造で保存することもできる。近いウェブサービスでは、スミソニアン博物館が構築した The Smithsonian Learning Lab[5]がある。課外学習用途として対象が設定されているためか、ヴィジュアルの演出がきめ細かく、作り揉まれているウェブサービスである。外部リンクなども取り込むことができ、柔軟性もある。アーカイブシステムに直接組み込まれているのではなく、あくまで学習用という目的になっているところが、本システムとは大きく異なる。

## 3.2 不確実$\cdot$矛盾も受け入れる

確実な情報を提供しなければならないという責任が、公開を管理する側にはあり、「おそらく関係しているだろう」という憶測は、情報として公開できない。そのため、もっとも資料の近くにいる作業者の判断が活用できていない側面があった。データキュレーション機能には「オフィシャル」というフラグも用意をしているため、デジタルアーカイブのメタデータとしては公開できないが、作業者の考えを取り込むことも可能となった。さらに、不確実なものは公開出来ないという足かせが、一般ユーザにはない。匿名性が高い状態で利用ができるため、利用する際のハードルを下げる反面、ネガティブな要素が懸念材料として出てくることはよく理解している。ネット上での匿名性の問題に関しては、すでに対応策が事例として多く存在している。例えば、キュレーシヨンしたものを、第三者が「いいね」ボタンのように評価できる機能も実装済みであるし、問題の告知機能もある。こうした対策を施したとしても、想定外の問題が起こるかもしれないが、外部リンクは許可しない仕様になっているため、解決出来るレベルであると考えている。 それよりも、ユーザが使い易い環境を提供することに注力した。これらの内容は、不確実で他のデータキュレーションを比較すると矛盾が生じるかもしれないが、今までは利用者との関係が遠かった状態から、共に構築をしていく協力者になることは大きな前進である。Wikipedia のような集合知がベースになっているウェブサ一ビスとは違い、あくまで公開しているデータに関して、繋ぎ合わせる、キュレーションであり、集合知としても一部の要素に限定をしている。また問題になった、キュレーションメディアのような著作権問題も内部のデータのみを活用するため、問題が起きない。こうした両者によって、将来のデジタルアーカイブを育てる関係形成は、今後増えてくるのではないかと考えている。集合知を外部のウェブサービスに流出させるのではなく、積極的に取り込む運用へとシフトすることで、デジタルアーカイブの多様化していく状況に対して、集合知の活用は直近の解決策ではなからうか。

## 4. おわりに

様々なカテゴリと分業化から生じる縦割り構造になりがちな、デジタルアーカイブの状況から何かしらの対策が必要なことは確実である。メタデータの共通化による横断検索の精度向上は必須事項としてあるが、無形文化
資源のようなケースは、どうしても複雑な構造でないと資料価值が向上しないという事態が起こっている。データを提供するだけのシステムではなく、ユーザがどのように考えて利用しているのかも、取り込める環境が普及して欲しいと望む。そして、何年後かに、大量のデータが蓄積された場合、今度は何を見たら良いのか判別できない状況が起こるかもしれない。しかし、データが一定量を超えると、人工知能の活用が視野に入り、検索結果の表示順などにも貢献できると期待している。また内容の矛盾などを機械的に抽出することで、議題が生まれるかもしれない。こうした開かれたプラットフォームとして運用することは、課題が出てくるかもしれないが、集合知によるデータキュレーションは、ユー
ザと管理者にとって、新たな関係を構築するだろう。

## 参考文献

[1] https://www.wikipedia.org/

（閲覧 2017/5/31）。

[2] http://archive.waseda.jp/archive/

(6月公開予定変更の可能性あり)。

[3] http://www.pinabausch.org/en/archive (閲覧 2017/5/31).

[4] http://www.archivists.org/prof-education/ pre-readings/IMPLP/AA68.2.MeissnerGreen e.pdf

(閲覧 2017/5/31).

[5] https://learninglab.si.edu/ (閲覧 2017/5/31).

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