画像資料の一部を切り出し、テーマに沿って集め直す作業は、デジタル化されただけでは達成されない。提供機関をまたいで部分を集積し、メタデータを付与して横断検索を可能にして初めて、資料の断片が研究・教育の素材として機能し始める。
何を単位として切るか
切り出す単位は研究の問いによって決まる。顔貌コレクション(顔コレ)では人物の顔が一切り出しの単位となり、IIIF Curation Viewer の矩形選択機能を使って絵巻物の顔貌を一つずつ囲む操作が積み重ねられた。2021年2月時点で299作品・8,845顔貌が収録されている [UC-002 §顔貌コレクション（顔コレ）とは]。顔貌に限らず、江戸時代の買物情報や観光情報を単位とした切り出しも同じ枠組みで実現されており、切り出す単位は資料の種類や研究の目的によって変わる [UC-002 §人文学資料のマイクロコンテンツ化]。武鑑の家紋や道具を切り出して持ち物の一覧を作るという用途もある [UC-001 §ICPの高度な利用]。
このように、デジタル化された資料から部分を抽出・収集し、メタデータを付与した上で横断検索・一覧化・研究活用につなげる取り組みを、マイクロコンテンツ化と呼ぶ [UC-002 §人文学資料のマイクロコンテンツ化]。元の画像ファイルを複製せず、提供機関が IIIF で公開している画像を参照した上で、切り出した部分領域とそこに付けたメタデータだけを自分たちのデータとして持つ点が、この仕組みの基本的な性格である [BP-001 §画像は複製せず領域とメタデータを持つ]。前提となるのは、切り取る対象の画像が提供機関から IIIF で公開されていることである [BP-001 §画像は複製せず領域とメタデータを持つ]。
キュレーションリストに何を記述するか
切り出した部分はキュレーションリストに蓄積される。このリストは JSON 形式で管理され、切り出した領域の座標と付与したメタデータを一体として保持する。顔コレでは向き・性別・職業といった項目を統一的に付与しており、8,000を超える顔貌に項目を一括挿入するために IIIF Curation Editor 上でキュレーションの JSON を表示させ、空のメタデータ項目を検索置換で挿入するという工夫が採用されている [UC-002 §顔コレ構築のワークフロー]。個別のメタデータの追加や変更には IIIF Curation Editor を使うが、大規模な編集作業には向かないという限界も指摘されている [BP-001 §工程ごとにツールを使い分ける]。
複数の資料(マニフェスト)からそれぞれ切り出した画像領域をメタデータとともに管理するという要件に、IIIF キュレーションリスト1ファイルのみで対応できる点が、管理の容易さとして挙げられている。複数機関で公開されている写本・版本を集約した「デジタル源氏物語」のように、複数マニフェストにまたがるアノテーションの集約にキュレーションリストが適している [UC-003 §『捃拾帖』内容検索システムと貼り込み資料の自動抽出]。
Canvas Indexer による索引化と facetsEndpointUrl を用いた集計
切り出したデータを検索可能にするには、JSONkeeper に保存されたキュレーションを Canvas Indexer がクロールしてキャンバス単位に分解し、索引化する工程が必要になる。Canvas Indexer はビューアやファインダーの背後にあるデータベース的なソフトウェアで、これに機械学習によるタグ付けサービスを連携させ、顔にタグを付けて検索するといった拡張も可能である [UC-001 §ICPの高度な利用]。
Canvas Indexer が構築した索引は、searchEndpointUrl と facetsEndpointUrl の二つの口から参照できる。searchEndpointUrl からはキュレーションに含まれる画像とメタデータの一覧が得られ、facetsEndpointUrl からは付与されたメタデータの一覧と各値の付与数が取得できる。男女の比率のような統計的な検討に活用できるほか、顔コレデータセットの構築にも応用されている [UC-002 §メタデータ検索と派生キュレーションの作成]。
IIIF Curation Finder による横断検索と派生キュレーションの作成
利用者が操作する表側では IIIF Curation Finder が稼働し、付与したメタデータによる横断検索を提供する。Label「身分」に紐づく Value「化身」を選ぶと仏・鬼・怪物などの顔貌を横断的に閲覧でき、表示単位はキャンバス(個々の顔貌)とキュレーション(作品単位)で切り替えられる [UC-002 §メタデータ検索と派生キュレーションの作成]。
IIIF Curation Finder には、検索結果の「+」ボタンで気になる部分をリストに登録し、エクスポートして派生キュレーションを作成する機能がある。複数の作品から似た顔貌を集めて比較するという、美術史の古典的な様式分析手法に直接対応する操作で [UC-002 §メタデータ検索と派生キュレーションの作成]、『石山寺縁起絵巻』を題材とした教育プログラムでは、学生が検索機能で典型に近い顔貌を考察し、考察結果をグループごとに派生キュレーションとして作成・共有している [UC-002 §『石山寺縁起絵巻』を用いた美術史教育プログラム]。
既存のキュレーションから派生キュレーションを作る手順には、蓄積済みのデータが新しい問いの出発点になるという意義がある。特定の顔貌の典型を絞り込んだり、作品横断的な比較対象を選んだりする判断を、索引の上で即座に試せるためである。
多人数で集合的に集めるやり方——キュレーソン
複数人で分担して切り出す場合には、IIIF Curation Manager によるグループ作業管理が必要になる。各作業者がメールアドレスと任意のパスワードでログインする「メールでログイン」機能を用いることで、管理者が各アカウントの情報を把握しながらキュレーションを横断的に確認できる。Google や Facebook のアカウントでログインすると作業者の個人アカウントを管理側が把握することになりプライバシー上の問題が生じるため、共同作業ではメールでのログインが推奨されている [UC-002 §顔コレ構築のワークフロー]。
集合的な切り出しを短時間で行うイベント形式として キュレーソン(Curathon)がある。参加者が集まってキュレーションのアイデアを出し合い、発見を共有するイベントで、アイデアソンやハッカソンと同じ発想に基づく。東京大学文学部の絵巻研究室の学生によるキュレーソンでは、髷に注目したキュレーションや背景の植物に注目したキュレーションなど、同じ研究室の中でも視点の異なる成果が生まれた [UC-002 §キュレーソン：ICPを使ったグループワーク]。
運営上は、テーマをあらかじめ決めておくこと、使いやすいデータベースやデータセットをリストアップしておくこと、検索キーワードの例を準備しておくことで進行がスムーズになる [UC-002 §キュレーソン：ICPを使ったグループワーク]。大人数で実施して後日成果をまとめる場合には、運営側が共通のメールアドレス・パスワードを用意して参加者全員にそれでログインしてもらうアカウント共有の方法が便利で、すべてのキュレーションが一つのアカウントに集まり、まとめての公開やアーカイブが容易になる [UC-002 §キュレーソン：ICPを使ったグループワーク]。
検索・集計・派生が切り出しの作業を支える仕組み
顔コレの実践が示すように、Canvas Indexer による索引化・IIIF Curation Finder による横断検索・facetsEndpointUrl による統計的集計・派生キュレーションの作成という一連の仕組みは、部分を切り出して集め直すという作業をデータとして結実させるために不可欠な層をなしている。切り出した数が膨大になるほど、索引と検索の仕組みが事後の分析を支える度合いは大きくなる。
『遊行上人縁起絵巻』を対象とした様式分析では、服装・髪型が同じ僧侶と尼僧をすべてピックアップし、IIIF Curation Board 上に並べて整理することで、男女の顔貌の描き分けと担当絵師ごとの傾向の違いまでを明らかにしている。500を超える顔貌を平面上で整理する作業は紙の上では物理的に難しく、デジタル上での整理機能がこれを可能にしている [UC-002 §『遊行上人縁起絵巻』の様式分析への応用]。切り出しとその後の集計・比較・整理が一つのデータ形式で一貫しているため、作業の途中から問いを変えたり比較対象を替えたりする試みが実際の研究プロセスの中で行える。