アーカイブズ評価自動化のためのAIツールの概念実証

• 研究課題/領域番号: 24KK0006
• 研究種目: 国際共同研究加速基金(海外連携研究)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分2:文学、言語学およびその関連分野
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 橋本 陽 京都大学, 大学文書館, 特定助教 (10882615)
• 研究分担者: 扈 素妍 京都大学, 大学文書館, 特定助教 (00908204) ; 元 ナミ 東京大学, 文書館, 助教 (10783920) ; 逢坂 裕紀子 国際大学, GLOCOM, 研究員(移行) (80864602)
• 研究期間 (年度): 2024-09-09 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 20,800千円 (直接経費: 16,000千円、間接経費: 4,800千円); 2027年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円); 2025年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円); 2024年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
• キーワード: アーカイブズ評価 / 評価選別 / 人工知能 / 機械学習 / 機能分析

研究開始時の研究の概要

本国際共同研究は、アーカイブズ学の観点から、人工知能（AI: Artificial Intelligence）の中でも、深層学習（DL: Deep Learning）の技術を用い、アーカイブズ評価（AA: Archival Appraisal）を自動化するツールの概念実証を行うことを目的とする。評価選別と呼ばれる日本国内のAAでは、AAの最終段階である処分しか実行されていないという現実に鑑み、そこに現用期間の算定と信用価値の評価を含めた、国際標準のAAを実行するためのAIツールを検討する。本分野で先端を走るスイスの研究者を海外共同研究者に加え、日本でのAIツールの実現可能性を探る。