はじめに

本講演は、ROIS-DS人文学オープンデータ共同利用センター（CODH）／国立情報学研究所のAsanobu Kitamoto氏が、過去の都市景観を古写真と地図・空間情報を組み合わせて再現・理解する研究を紹介したものです。写真や映像を空間的な文脈の中で解釈し、その作業を支援するデジタルツールを提供する取り組みで、古写真・都市景観・古地図・デジタルアーカイブに関心のある研究者やアーキビストに役立つ内容です。

視覚的・空間的な歴史資料という視点

本講演の出発点は、写真や映像を「視覚的」であると同時に「空間的」な歴史資料として捉える視点にあります。写真や映像は、テキストには現れない景観の細部を捉える視覚的な資料です。それと同時に、地理座標を通じて実世界と結びつく空間的な資料でもあります。視覚資料それ自体にも情報はありますが、空間的な文脈を知ることで、より深い解釈が可能になります。

そこでKitamoto氏は、視覚情報と空間情報を結びつけることを重視します。研究の目的は、こうした視覚的・空間的な資料の収集と解釈を支援するデジタルツールを提供することです。本講演では、この目的に関連するいくつかの事例を紹介します。

North China Railwayの写真アーカイブとAIタグによる検索

最初の事例は、North China Railway が撮影・所蔵していた古写真のアーカイブです。North China Railwayは日中戦争期に中国北部・西北部（華北）の交通インフラを管轄していた会社で、このアーカイブは1937年から1945年にかけて撮影された3万5千点を超えるストックフォトからなります。写真は宣伝目的で収集され、その一部は『北支』という雑誌にも掲載されました。鉄道建設だけでなく、人々の日常生活や文化遺産なども写しています。

このアーカイブは、メタデータに加えてAIタグでも検索できます。AIタグはGPT-4oを用いて各写真に付与しました。たとえば「cityscape」というAIタグで検索すると、過去の都市景観を写した写真の一覧が得られ、個々の写真をクリックすると、1938年当時の街の様子などを確認できます。日本人に限らず、中国の人々にも関心をもって見られている資料です。

一方で、このコレクションには限界もあります。写真は都市の一部を切り取って捉えるにとどまり、街並みを連続的に記録したものではありません。そのため、写真を場所に対応づけることが重要になりますが、このアーカイブでは元資料のメタデータに基づく「駅」単位のマッピングにとどまり、住所のような地点レベルでは対応づけていません。この点で、過去の景観を再現する用途には十分に有効とはいえない、とKitamoto氏は述べています。

地図と組み合わせた過去の景観の再現

次の事例は、北京を対象とした別のプロジェクトで、複数の古写真と地図を組み合わせて過去のある時点の都市景観を再現する試み（synchronic photographs、共時的写真）です。古写真を空間的な文脈の中で解釈するために、まず古地図を作成し、その上に古写真を対応づけました。

用いた古地図は『乾隆京城全図』（Qianlong Map）で、幅13メートル・高さ14メートル、全203枚、290億画素からなる巨大な地図です。ジオリファレンシング（georeferencing）の手法によって、北京の城壁内全域を地図上にマッピングしました。

その地図を手がかりに、1900年頃に刊行された写真アルバムの古写真を解釈しました。写真に写る建物や複数の対象物を、地図上の地点と一つずつ対応づける（写真の点Aを地図の点Aに、点Bを点Bに合わせる）ことで、撮影地点を特定します。この手法によって、一見すると建物のように見えるものが、実際には通りの上に建てられた仮設の建物であることが判明した例もあります。空間情報がなければこうした解釈は難しいものの、空間情報があれば迅速に判別できます。この事例はYoko Nishimura氏との共同研究です。参考文献：Yoko Nishimura, Asanobu Kitamoto, "『乾隆京城全図』と古写真を用いた北京古景観の再現", 「Historical GISの地平」シンポジウム, pp. 127-142, 2009

Memorygraphアプリによる景観の変化の把握

三つ目の事例は、景観が時間とともにどう変化したかを捉える取り組み（diachronic photographs、通時的写真）で、そのために開発したiOS・Android向けのカメラアプリが Memorygraph です。たとえば東京のある古写真について、それが撮影された場所に実際に足を運べば、100年前と現在の景観を直接比較できます。建物は大きく変わっていても、堀はほとんど変わっていない、といった対比が見えてきます。

この同一構図撮影を支援するのがMemorygraphです。古写真をスマートフォンのファインダーに半透明で重ね、現在の景観と一致させて撮影することで、古写真と現在の景観を対応づけます。一般のカメラでも比較はできますが、その場合は古写真を記憶し、頭の中で照合しなければならず容易ではありません。ファインダー上で直接重ね合わせられるMemorygraphでは、この作業がずっと簡単になります。

この撮影は市民参加型で行えます。多くの人が同じ場所を訪れ、最適な一致を探して撮影すると、撮影地点の報告が集まり、その平均から古写真の撮影地点を特定できます。さらに、現在の写真と古写真を比較することで、現在の建物のある部分に過去の姿が保存されている可能性を推測できます。形が少し異なって見えるのは後から付け加えられた部分があるためで、元の建物の形を保とうとした結果ではないかと考えられます。このように、何が保存され何が変化したかを、同一構図撮影によって発見できます。この事例は大阪大学のTakahashi氏との共同研究であり、この写真はYano氏の講演でも紹介されました。

景観を「読む」ための新しい技術

これらの事例に共通するのは、景観を「読む」という営みです。景観を読むとは、絶えず変化する景観の中に不変なもの（invariance）を見出すことです。同一構図の写真を画素レベルで比較すると、人が気づかないような微細な変化が明らかになることがあります。これは写真を研究する人だけでなく、撮影に参加する人にとってもユニークな体験であり、何が変わり、何が変わっていないかを実感を伴って理解できます。ただし、景観をうまく読み取る技術は、その場所や景観についての知識に依存します。場所をよく知っていれば、どこから撮ればよいかを容易に判断できますが、知らなければ理解に時間がかかります。

こうした活動は、コミュニティアーカイブの一環として進められています。多くの人が自分のスマートフォンで気軽に参加でき、「スマホで三条 まちなみの変遷発見ラリー」のような市民による活動として写真が活用されています。写真を市民参加型の活動に用いるという意味で、これはパブリックヒューマニティーズと呼べる取り組みです。

なお、何が「保存」され何が「変化」したかを判断するにあたって、社会学や建築学の特定の理論を用いているわけではありません。Kitamoto氏は、そうした確立した理論には詳しくないとしたうえで、このプロジェクトはむしろ都市景観全体を対象としており、個々の建物の保存を扱う建築とは異なる観点だと述べています。空間的な文脈の中で視覚資料を解釈するには、新しい技術やスキルが必要です。資料の価値や意味を批判的に読み解くこの営みを、本講演では「digitally-enabled criticism」と呼んでいます。

講演情報

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この記事は、講演記録を基に生成AIを利用して作成したユースケース記事です。