| 研究課題/領域番号 |
20K00254
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分01070:芸術実践論関連
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| 研究機関 | 明海大学 |
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研究代表者 |
矢島 ますみ 明海大学, 経済学部, 教授 (80220135)
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| 研究分担者 |
前田 利之 阪南大学, 経営情報学部, 教授 (70320041)
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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 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2021年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2020年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 上方舞 / 吉村流 / 芸風 / 作品映像 / 動作分析 / 地唄舞 / 伝承芸 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、上方舞の“吉村流の流派を象徴する芸風”を映像分析から検証する試みである。吉村流は、上方舞四大流派であり、現在の家元六世「吉村輝章（1947年～）」氏は、人間国宝であった四世「吉村雄輝（1923年2月2日～1998年1月29日）」氏の内弟子で技芸の研鑽に励み、「舞の一挙手一投足、呼吸や目線に至るまで厳格に伝承が守られている」という。本研究の目的は、四世と六世、家元２名映像を資料として、映像分析ソフトの機能を利用し、歌詞に対する動作と動作軌跡等の視点から共通性・類似性等を明らかにすることによって、流派としてこだわる吉村流が伝える伝承の芸（運動の特徴）を客観的に明らかにすることである。
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| 研究実績の概要 |
本研究は、上方舞の“吉村流の芸風(舞の特徴）”を、過去に収録された作品の映像を用い,ダートフィッシュ社の運動分析ソフトウェアを利用することによって、吉村流が引き継ぐ芸風のエッセンスを客観的に浮き彫りにし、古典芸能の芸の伝承という点から有益な情報を保存することを目的とする5年間の研究であり、本年度は4年目にあたる。
資料となる映像は、吉村流四世 吉村雄輝（人間国宝 1923年2月2日 - 1998年1月29日）、六世 吉村輝章（現家元 1947年 - ）および、五世吉村雄輝夫（1932年 6月30日 - 2000年 5月3日）、そして、4年目においては、6世家元の高弟の作品映像も分析対象に加え、師匠―弟子の動きの近似性も視野に入れながら、吉村流の特徴を俯瞰的に解釈することとした。
本研究において運動を抽出する際は、手作業で動きをトレースしているため、分析する運動映像の抽出に多くの手間を要している。本年は、少しでもスムーズに分析する方法を巡って、OpenCV による動画像解析、特に物体トラッキングの適用可能性を含めて運動の特徴を把握する方法をも模索したが、課題が多くさらに検討を要することが分かった。
吉村流の芸風(舞の特徴）を浮き彫りにするにあたり、これまでの研究では、4世、5世、6世、それぞれ（意図的かあるいは非意図的かはわからぬが）、振り付け・手順は同じでも、動線や移動の速度に個性が見られている。今年は、サブ的な映像資料として、6世輝章氏の高弟の作品映像も参考にしてみると、子弟ならではの近似するような動きのクオリティを見ることができた。比較をするにあたり客観的数値の抽出まで至っていないが、研究の最終年度、少しでも客観的な芸風の特徴を明らかにできたらと考える。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
今年も以下の理由により手間取ってしまっている。ベースになる映像資料が古い映像であるため、画像の劣化はもとより、分析対象とする作品の部分抽出に関して、家元四世、五世、六世の作品映像のカメラアングルや解像度が異なる場合が多く（撮影機器精度やカメラの設置位置が毎回異なる）、共通の映像部分を探し出すことに手間取っている。また、既存の映像のため、運動分析を容易にするような角度からの映像や、運動追跡のポインターを備えていないために、対象となる部位の動き（形）をすべて手作業でトレースする必要があり、昨年から引き続き、動きの抽出に多くの時間を要している。本年は、作業効率を高めるために、動画像データそのものを時系列データとして解析する方法を検討（この１例として、OpenCV による動画像解析、特に物体トラッキングの適用可能性について実装および実験）したが、なかなか確実な筋道がみつからなかった。研究の進度がやや遅れている状況にある。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究最終年度では、再度、客観的なデータとしての運動の特徴を捉える方法として、OpenCV による動画像解析、特に物体トラッキングの適用可能性について実装および実験を再度挑戦する。うまくいけば、その物体の速度や輪郭のリアルタイム検出ができるので、動きの特徴を客観的な差異（特徴）が見て取れよう。
また同時に、効率的ではないが、従来の方法通り、手動で動作をトレースすることを積み重ねて、少しでも吉村の芸風を特徴づける（伝統的な、あるいは、共有される）動きの特徴が具体的に目視できるデータを多く抽出できればと考える。
研究の最終年度である本研究の結果は、海外の学会にて発表できるよう、分析方法の洗練も含め、深めていく。
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