# 震災アーカイブと震災アーカイブ web に関する概念モデルの作成

齋藤玲 ${ }^{1, *}$ 大内啓樹 ${ }^{2,3}$ 羽鳥康裕 ${ }^{4}$ 邑本俊亮 ${ }^{1}$ 杉浦元亮 ${ }^{1,5}$ 塩入諭 ${ }^{4}$ 柴山明寛 ${ }^{1}$
${ }^{1}$ 東北大学災害科学国際研究所 ${ }^{2}$ 奈良先端科学技術大学院大学 ${ }^{3}$ 理化学研究所
${ }^{4}$ 東北大学電気通信研究所 ${ }^{5}$ 東北大学加齢医学研究所
*責任著者 : ryo@tohoku. ac. jp
\{hatori, motoaki. sugiura. d6, satoshi. shioiri.b5\}@tohoku. ac. jp
\{muramoto, shibayama\}@irides. tohoku. ac. jp hiroki. ouchi@is. naist.jp

## 概要

将来の巨大地震の発生に先立ち, 震災アーカイブ 並びに震災アーカイブwebを有効に利活用していく ことが，一人でも多くの人の命を救い，心を助ける ことにつながっていくに違いない。この有効な利活用を促進するために, 本研究では, 震災アーカイブ web として，既存の資料を整理する形で，国立国会図書館東日本大震災アーカイブ「ひなぎく」の特徴 をまとめた. 併せて, 本研究では, 震災アーカイブ 並びに震災アーカイブwebの様態把握と将来の展望 のために，概念モデル（震災に関する情報の収集， アーカイブ，検索までのプロセスを示したフィード バックモデルと，検索性と収集性の二軸を掛け合わ せた象限モデル）を作成，提案した。

## 1 はじめに

東日本大震災（2011 年 3 月 11 日に発生した巨大地震）に代表されるように，震災に関するあらゆる 情報が有志によって収集されてきた。次いで，それ らの収集された情報は, 恒久的な保存を目的として， アーカイブ化が試みられてきた。 さらに，そのアー カイブされた情報（以下，震災アーカイブ）は，情報テクノロジーの進展に伴い, web サイト上に公開 されてきた. 今後, 必ず起こると予測されている巨大地震（例えば，南海トラフ巨大地震）に先立ち,震災アーカイブ並びに震災アーカイブwebをいかに 利活用していくかが，一人でも多くの人の命を救う ことや, 心を助けることにつながるに違いない $[1,2]$. しかしながら, 予算や人員の削減に伴い, 現在,一部の web サイトは既に閉鎖されている。また, 我 が国の少子高齢化による生産人口の減少や，世界的 な情勢の不安定感は, 震災アーカイブ web の閉鎖の 加速を予測させる.
このような最中でも，国立国会図書館が運営する 「国立国会図書館東日本大震災アーカイブ（愛称： ひなぎく)」[3]が，各種の震災アーカイブ web と連携し，震災アーカイブの延命を図ってきた。これま でに「ひなぎく」は 51 機関と 57 のデータベースの 震災アーカイブ並びに震災アーカイブweb と連携し てきた。また，その連携は年を追うごとに増加して いる[2].「ひなぎく」は，震災アーカイブ web の中心的な役割を担っており，我が国の震災アーカイブ の集合体の一つであるといってもよいだろう.

我が国の震災アーカイブ並びに震災アーカイブ web の傾向や特徴を知るためには，「ひなぎく」の 特徴を整理することが有効であろう。本研究では, まずはこの整理を実現し, 現状を把握する. 同時に,二つの概念モデル (一つが震災に関する情報の収集, アーカイブ，情報検索までのプロセスモデル [フィ ードバック機能を持つことから，フィードバックモ デルと命名する， 二つが情報の検索性と収集性と を組み合わせた象限モデル）を作成することで，震災アーカイブ並びに震災アーカイブ web の将来を展望する。これらの整理とモデルの作成は，今後，い かに震災アーカイブ並びに震災アーカイブwebを利活用していくかを意思決定していくうえで，大きな ヒントを与えてくれるだろう。

## 2 震災アーカイブと web の概要

## 2.1 「ひなぎく」とは

「ひなぎく」とは，東日本大震災に関する記録を 一元的に検索・閲覧・活用できるポータルサイトで ある[2]. ただし, webサイトには, 東日本大震災以外の震災（例えば，阪神・淡路大震災）に関する情報もアーカイブされている．検索できる項目のメタ データ数は，459 万件であり，コンテンツは図書,
雑誌・報告書，文書・ウェブサイト・写真，映像・動画とされている[2].

## 2.2 各年に関する項目の数の違い

図 1 に「ひなぎく」に収録されている項目がどの 年に関するものなのかを示した. 項目の数は東日本大震災が起きた 2011 年に集中し, それ以降, 急激に 減少していることがわかる. 2016 年に項目数が増加 しているが，これは東日本大震災ではなく熊本地震 に関する項目の数があることによる影響であろう. その後, 項目の数は, 2019 年に一時的に増加するも のの, 減少傾向が続いている.

図 1 各年に関する項目の数

Note. 2023 年 1 月 10 日に「ひなぎく」の検索システム[3]から データを取得した. これら以外の年に関する項目は取得しな かった．集中復旧期間とは 2012 年から 2016 年までであり，復興・創生期間とは 2017 年から 2021 年までである $[4,5]$.

## 2.3 各都道府県に関する項目の数の違い

図 $\mathbf{2}$ に「ひなぎく」に収録されている項目がどの 都道府県に関するものなのかを示した. 東北地方を 中心に項目数が多いことがわかる. 項目の数は, 大 きな被害を受けた地域からの距離によって減衰して いくことがわかる（いわゆる「距離減衰」を確認す ることができる）。なお, 兵庫県において項目数が 多いことが視認できるが, これは阪神・淡路大震災
に関する項目の数が影響しているのだろう.

## 2.4 検索システム

「ひなぎく」のトップページにある検索システム は, 三つ（簡易検索，詳細検索，カテゴリ検索）あ る[3]. 一つ目の簡易検索とは, キーワードを入力す るものである。二つ目の詳細検索とは, キーワード の対象 (本文も検索する, 本文のみ検索する, 本文 は検索しない) を選択できたり, 日付や資料種別 (文書資料, Web サイト, 写真, 音声 - 動画, その他) を選択できたりするものである. 三つ目のカテゴリ 検索とは，資料種別，場所（都道府県）, 日付（西暦），言語などを選択できるものである.

また「ひなぎく」のページには，「ひなぎく」の 使い方講座に関する動画がある．加えて，「ひなぎ く検索ツール」も用意されている。この「ひなぎく 検索ツール」では, 例えば東日本大震災被災地の記憶やテーマ別検索といったものが用意されている.

図 2 各都道府県に関する項目の数 Note. 2023 年 1 月 10 日に「ひなぎく」[3]から取得した.

## 3 概念モデル

ここでは，東日本大震災の発生した年から現在ま でに，震災に関する情報が収集され，その収集され た情報がアーカイブされ, 震災アーカイブ web にお いて検索されるまでのプロセスを説明するためのモ デルを提案する（図 3）。これを震災アーカイブ並 びに震災アーカイブwebに関するフィードバックモ デルと呼ぶ.
同時に，ここでは検索性（震災アーカイブ web に おいて検索可能かどうか）と収集性（震災に関する 情報として収集しているかどうか）の二つの観点を 掛け合わせた象限モデルを提案する（図 4）.これ を震災アーカイブ並びに震災アーカイブwebに関す る象限モデルと命名する.

## 3.1 フィードバックモデル

フィードバックモデル（図 3）では，三つのフェ 一ズを想定する．各フェーズは「（フェーズ A）情報の収集」，「（フェーズ B）収集された情報のア 一カイブ化」, 「（フェーズ C) 検索」となる. 震災といった有事の事態が発生すれば，人々は情報の 収集を行う（フェーズ A）。その後，その収集され た情報を，特定の組織が永年保存するためにアーカ イブ化する（フェーズ B）。そして，特に昨今の情報テクノロジーの進展に伴って, それらアーカイブ された情報は web において検索可能となる（フェー ズ C）。このプロセス間には，情報収集から収集さ れた情報のアーカイブ化（ステップ 1）と，アーカ イブ化された情報を検索可能とする（ステップ 2) といった二つのステップを想定する。 さらに，この モデルでは, フェーズ $\mathrm{C}$ からフェーズ $\mathrm{A}$ に戻るフィ ードバックをステップ 3 として想定する.

このフィードバックを機能させるために，さまざ まな工夫を凝らすことが, 震災アーカイブ並びに震災アーカイブ web の利活用の推進につながり，ひい ては一人でも多くの命を救い，心を助けることにつ ながると考えている.ここでのさまざまな工夫を凝 らすこととは, 例えば震災アーカイブ web の検索シ ステムを改良することであり，また震災アーカイブ web を使用する人々が震災アーカイブのなかに自分 たちが必要とする情報があるかどうかを判断できる ことである.

特に前者の震災アーカイブ web の検索システムを 改良するためには，奇しくも東日本大震災以降に目覚ましい進歩を遂げた自然言語処理技術を応用する ことが求められよう. 具体的に, どのような検索シ ステムを構築していくかについては, 有識者との議論をもとに推進していきたい.

次に, 改良された検索システムを，震災アーカイ ブを利活用したい人々が使用することで，検索シス テムのユーザビリティを評価するだけでなく, 実は 自分たちが欲しい情報は, まだ震災アーカイブとし て保存されていないという判断ができるようになる.
そして，この判断を経ることができれば，震災に関 する情報を収集することを自覚し，新たに必要な情報を収集するための行動を促すことになる。これが 本研究で提案するフィードバックモデルのフィード バックという構成要素を想定することの意義である.

\section*{(C) retrieval STEP2 STEP3 feedback process

図 3 フィードバックモデル

## 3.2 象限モデル

ここでは, 検索性と収集性という観点に基づく象限モデルを提案する（図 4）。このモデルは，上記の フィードバックモデル（図 3）において，自分の欲 しい情報があるかどうか，ないのであれば情報を新 たに収集する必要があると判断するというプロセス で議論されている情報の種類を俯瞰するのに役立つ.

図 4 では，横軸にアーカイブ（永年保存）されて いるか否か，縦軸に収集されているかどうかを示し ている. 第一象限は検索可能な情報, 第二象限は将来検索可能な（可能とされるべき）情報, 第三象限 は，情報収集を経て，将来検索可能にされるべきも のを意味する. 第四象限は検索されるが情報収集が されていない情報と定義できるが，存在しえない情報であるといえよう.

少なくとも，震災アーカイブ webにおいて，検索可能な情報でないと判断できれば，象限モデル（図 4) 中の第二象限か第三象限に属する情報であると判断できる。たしかに震災アーカイブ webには大量の 情報が保存されているものの，そこにはユーザーが 求める情報がないかもしれない，そのときの判断は ユーザーに委ねられるが，震災から十数年が経過し ても，いまだに情報の収集を続けているもの，続け るべきものがあるはずである.例えば, 第一著者は,東日本大震災直後だけではなく, 震災から十数年が 経過した現在でも続く学校における子どもに対する 心理的配慮や心のケア（以下，配慮・ケア）に関す る記録を集めてきた[6].

この事例に限らずとも, 震災アーカイブとして残 されているものなのか, それとも残されていないも

のなのかの見極めをしながらも，震災に関する情報 を, 我々は収集していく必要があろう。ただし，こ のとき，その収集された情報が他の情報と重複して いないかどうかについては十分に留意していきたい.

図 4 象限モデル

## 4 まとめ

本研究では, 震災アーカイブ並びに震災アーカイ ブ web の概要を示し, 今後の進展に資するために概念モデルを作成した. このフィードバックモデルは 東日本大震災に限らずとも, 他の有事の際にアーカ イブをよりよくすることにつながるに違いない.

最後に, 本研究の限界を述べる. 本研究では震災 アーカイブ web として, 便宜的にレビューするため に「ひなぎく」のみに絞ってその特徴を整理した。 ただし，震災アーカイブ web として，「ひなぎく」 だけでなく, 例えば「みちのく震録伝」 [7]も存在し，公開されている. 今後, 本研究で提案したフィード バックモデル（図 3）におけるフィードバックルー プを機能させるために，「ひなぎく」に限らずとも，各種震災アーカイブ web の検索システムを改良する こと, そして震災アーカイブ web のユーザーを増や すことで, 震災に関する情報収集, アーカイブ化,検索システムの利活用の促進を図っていきたい。こ のような震災アーカイブ並びに震災アーカイブ web の進展が人の命と心を助けることにつながるだろう。

## 謝辞

「第 1 回災害科学 $\times$ 自然言語処理学 $\times$ 認知科学研究会 (2023 年 1 月 6 日)」にご参加いただいた先生 (奥村誠先生 [東北大学], マス・エリック先生 [東北大学 $]$, 川内淳史先生 [東北大学]）との議論は,今回の原稿の執筆の大きな励みとなった。また「令和 4 年度東日本大震災アーカイブシンポジウム」終了後, 井上佐知子先生 (国立国会図書館電子情報部主任司書）にご質問をさせていただいたところ，研究に対する励ましの言葉をいただいた.第一著者は， ここに記して感謝申し上げます.

本研究は,「ヨッタインフォマティクス研究セン ター・ヨッタインフォマティクス研究センター研究助成（追加）（代表: 齋藤玲）」,「日本心理学会・減災並びに災害からの復興に寄与寸る研究・活動(代表 : 齋藤玲）」,「東北大学災害科学国際研究所. 2022 年度災害レジリェンス共創研究プロジェクト (代表 : 齋藤玲)」,「東北大学附置研究所・2022 年度若手研究者アンサンブルグラント (新規課題) （代表 : 齋藤玲）」の助成を受けたものです.

## 参考文献

[1] 柴山明寛. みちのく震録伝の活動を振り返る一災害科学国際研究所開所 10 年にあたり. 2023. https://www.shinrokuden.irides.tohoku.ac.jp/msrdn wp/wp-content/uploads/2023/01/20230109michino ku.pdf

[2] 井上佐知子. 国立国会図書館東日本大震災ア一 カイブ「ひなぎく」ーこれまでの取り組み一. 2023.https://www.shinrokuden.irides.tohoku.ac.jp/ msrdnwp/wp-content/uploads/2023/01/20230109 NDL.pdf

[3] 国立国会図書館東日本大震災アーカイブ（愛称 : ひなぎく) . https://kn.ndl.go.jp/\#I

[4] 復興庁. 東日本大震災からの復興の基本方針 (平成 23 年 8 月 11 日東日本大震災復興対策本部決定）. 2011. https://www.reconstruction.go.jp/ topics/000056. html

[5] 復興庁. 「復興・創生期間」における東日本大震災からの復興の基本方針（平成 28 年 3 月 1 1 日閣議決定）. 2016. https://www.reconstruc tion.go.jp/topics/ main-cat12/sub-cat12-1/20160311 101245.html

[6] 齋藤玲, 保田真理, 邑本俊亮. 小学校教員によ る東日本大震災に関する子どもたちに対する こころのケアと心理的配慮に関する予察的調查: 2011 年度から 2021 年度にかけての事例の 収集. 日本教育心理学会第 64 回総会. 2022.

[7] みちのく震録伝. https://www.shinrokuden.irides. tohoku.ac.jp/
 齋藤玲 ${ }^{1, *}$ 大内啓樹 ${ }^{2,3}$ 羽鳥康裕 ${ }^{4}$ 邑本俊亮 ${ }^{1}$ 杉浦元亮 ${ }^{1,5}$ 塩入諭 ${ }^{4}$ 柴山明寛 ${ }^{1}$ ${ }^{1}$ 東北大学災害科学国際研究所 ${ }^{2}$ 奈良先端科学技術大学院大学 ${ }^{3}$ 理化学研究所 ${ }^{4}$ 東北大学電気通信研究所 ${ }^{5}$ 東北大学加齢医学研究所 *責任著者 : ryo@tohoku. ac. jp \{hatori, motoaki. sugiura. d6, satoshi. shioiri.b5\}@tohoku. ac. jp \{muramoto, shibayama\}@irides. tohoku. ac. jp hiroki. ouchi@is. naist.jp  