修士

美術館の展示企画は、学芸員が作家や作品、その周辺の概念が織りなす文脈を膨大な調査に基づき編集する知的生産の現場である。しかし、まとめられた調査成果は図録や解説パネルといった閉じた形式に留まり、再利用可能な構造化データとして十分に蓄積されていない。このため、展示終了と共にその貴重な文脈が散逸してしまうという課題がある。本研究では、美術領域の非構造なテキストから知識グラフを構築するプロセスに着目した。大規模言語モデル (LLM) を活用しつつ、専門性の高い芸術分野で懸念される誤情報のリスクを回避するため、LLM の構築結果を専門家が吟味し、適宜固有の知識を加えながら段階的に構築を行うシステム「ArsTraverse」を開発した。熊本県宇城市不知火美術館での実践を通じ、同時代的な人物や物事の関係性を可視化するダイアグラム制作においてシステムの設計と改善を行った。専門家の固有知識を反映したデジタルアーカイブの構築手法を確立することで、展示の文脈を次なる知的生産へと継承する、新たな情報基盤の可能性を提示した。