| 研究課題/領域番号 |
20H00010
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分2:文学、言語学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山家 浩樹 東京大学, 史料編纂所, 教授 (60191467)
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| 研究分担者 |
本郷 恵子 東京大学, 史料編纂所, 教授 (00195637)
尾上 陽介 東京大学, 史料編纂所, 教授 (00242157)
林 晃弘 東京大学, 史料編纂所, 准教授 (10719272)
井上 聡 東京大学, 史料編纂所, 准教授 (20302656)
小瀬 玄士 東京大学, 史料編纂所, 助教 (30634026)
山田 太造 東京大学, 史料編纂所, 准教授 (70413937)
渋谷 綾子 東京大学, 史料編纂所, 特任助教 (80593657)
中村 覚 東京大学, 史料編纂所, 助教 (80802743)
阿児 雄之 独立行政法人国立文化財機構東京国立博物館, 学芸企画部, 室長 (00401555)
馬場 基 独立行政法人国立文化財機構奈良文化財研究所, 埋蔵文化財センター, センター長 (70332195)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
44,200千円 (直接経費: 34,000千円、間接経費: 10,200千円)
2024年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
2023年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
2022年度: 8,710千円 (直接経費: 6,700千円、間接経費: 2,010千円)
2021年度: 14,820千円 (直接経費: 11,400千円、間接経費: 3,420千円)
2020年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
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| キーワード | 古文書 / 古記録 / 人文科学研究資源 / データパッケージ化 / 木簡 / ガラス原板 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、基礎的資源としての史資料に関する各種・多様なデータについて、統合的に利用しうる環境を構築することを目指す。目録・画像・テキスト・人名・地名・修補記録・伝来情報などの諸データは、これまで逐次的にそれぞれ独立して作成されてきた。こうした多様なデータを永続的に統合運用しうる環境を整備するため、人文科学データのパッケージ化手法を確立し、それを体現する情報システムの設計・開発を実践する。また古文書・古記録といった紙資料だけでなく、木簡や絵画など他資料への適用可能性についても検討を深めてゆく。こうした取り組みによって、人文科学研究資源のデータストアのあり方を一新するような研究の展開を目指す。
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| 研究実績の概要 |
2022年度までの成果にもとづき，以下に示す3課題を実施した。
1．多様かつ大量なデータの統合と永続的な提供を可能にする環境整備：史料編纂所における基幹である所蔵史料目録DB（Hi-CAT）と史資料の物理的データ（紙質・状態・修理履歴など）を集約する「史料情報統合管理システム」との連携方式の確立に努めた。特に「AI等の活用を推進する研究データエコシステム構築事業」におけるユースケース創出課題「異分野共創による史料学DXの確立」（提案代表者：尾上陽介）と連携し、上杉博物館所蔵上杉文書や松尾大社社蔵史料の調査など6件の原本史料調査・分析を行い、その結果の登録を試行した。
2. データのパッケージ化と提示手法の確立：引き続き1.の成果をもとに、史料に関わるさまざまなデータを収集するためのコンテキストに基づいたパッケージ化方式の確立につとめた。史料データの分類や可視化の手法を確立していくため、トピックモデルLDA・STMといったAI・機械学習手法の適用を進めることでデータ駆動型データ提示モデルのプロトタイピングを進め、その成果を国際会議PNC2023にて報告した。
3. 紙史資料以外の人文科学研究資源への適用可能性の分析・検証：これまでに引き続き、奈良文化財研究所が行っている出土木簡や東京国立博物館蔵ガラス原板をもとにした史料画像の利活用を前提とした適用手法についても検証を進めた。特にガラス原板に関する史料画像について、データ利用条件を設定するなど二次利用可能な形式として公開していくことを確認した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
昨年度までに進めてきた顕微鏡画像とそのアノテーションを永続的に共有・管理していくための方法論を実証していくため、上杉博物館所蔵上杉文書や松尾大社社蔵史料の調査など6件の原本史料調査・分析結果へ適用した。また、トピックモデルLDA・STMといったAI・機械学習手法の適用を進めることでデータ駆動型データ提示モデルのプロトタイピングも進めることができた。これらは、人文知として蓄積していく「人文知」クラウドとも称すべき機能の有効性を検証するものであり、人文学以外の分野でも利用しうる「総合知」としてのデータとして位置づけることができる。これを踏まえて「AI等の活用を推進する研究データエコシステム構築事業」にかかるユースケース創出課題「異分野共創による史料学DXの確立」のような異分野融合研究との連携を実現するに至った。さらに研究データエコシステム構築事業シンポジウム2023において、本研究課題における成果を報告することができた。また、東京国立博物館蔵のガラス原板に関する画像の公開についても具体的な計画を立てることもできた。以上より「おおむね順調」として判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
以下に示す3課題を実施していく。
1．多様かつ大量なデータの統合と永続的な提供を可能にする環境整備：史資料料紙に対するキュレーションを可能にするアプリケーション「caid」および「caid server」へ蓄積したデータの長期利用・長期保存を可能にするため、OAIS参照モデルに照らし合わせ、研究データ管理の観点も踏まえて、史資料の物理的データ（紙質・状態・修理履歴など）を集約する「史料情報統合管理システム」と連携し、利用条件などデータ公開に不可欠なデータとともに格納する。
2. データのパッケージ化と提示手法の確立：引き続き1.の成果をもとに、コンテキストに基づいた史料データのパッケージ化を進め、それを可視化するデータ検索システムを構築する。
3. 紙史資料以外の人文科学研究資源への適用可能性の分析・検証： 昨年度までに進めてきた東京国立博物館によるガラス原板の各種データを対象として、そのデータの公開に取り組む。
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