# [42] ネット時代における3Dバーチャルによる盆踊りの継承の 試み:
## 岐阜県本巣市旧根尾村の盆踊りを事例として

○金山智子 1), 小林孝浩 1), 伏田昌弘 2), 津坂真有 3)

1) 情報科学芸術大学院大学, 〒503-0006 大垣市加賀野 4-1-7

2) 株式会社東京コンピュータサービス, 3) 株式会社リ・インベンション

E-mail: kanatomo@iamas.ac.jp

## Inheriting the Bon Dance through 3D Virtual in the Net Era: A case study of the Bon dance in the former village of Neo, Motosu City, Gifu Prefecture

KANAYAMA Tomoko ${ }^{1)}$, KOBAYASHI Takahiro ${ }^{1)}$, FUSHIDA Masahiro ${ }^{2)}$, TSUSAKA Mayu ${ }^{3)}$

1) Institute of Advanced Media Arts and Sciences, 4-1-7 Kagano, Ogaki-city, Gifu 500-0006 Japan

2) TOKYO COMPUTER SERVICE CO., LTD, ${ }^{3)}$ Re-Invention Inc.

## 【発表概要】

近年、渋谷や新宿、六本木など都心では夏のイベントとして盆踊りが開催され、若者たちに人気を博している。また各地の盆踊りを行脚する者もおり、岐阜県郡上市の郡上おどりのように全国から若者たちが集まる盆踊りもある。盆踊りがイベントとして盛り上がる一方、地元スタッフの高齢化や若者の参加者の減少など、多くの地域では盆踊り大会が縮小傾向にある。このような状況下、本来、孟蘭盆に精霊を迎え送る風習から生まれた伝統芸能としての盆踊りをいかに次世代へと継承していくのかが一つの課題となっている。本研究では、岐阜県本巣市旧根尾村の各集落にて毎年盆に拝殿で行われる盆踊りを映像撮影し、これをもとにアバターを用いた $3 \mathrm{D}$ のバー チャルな盆踊りを制作、ネット配信を試みる。YouTube 世代の子どもや若者に向け、また、新型コロナウィルス感染防止で人が集まることが難しい状況下、自宅で楽しみながら盆踊りを学ぶことの可能性について考察し、報告する。

## 1. はじめに

能や狂言、盆踊りのような日本の文化は、各地で独特な様式を育み、代々受け継がれてきた。本研究のメンバーが調査対象としている本巣市根尾地区の各集落においても、各集落に独特な舞踊の文化が根付いている。例えば、室町時代以前から存在していたとされる能狂言は、一つの集落が世襲的に継承し、毎年 4 月に神事芸能として奉納される。また、 700 年前に源氏の武士たちが出陣のときに八幡神社で戦勝と武運長久を祈願して、太鼓踊りを奉納したのが始まりとされる雨乞い踊りも毎年 9 月に奉納される。後述するが、本研究が対象としている盆踊りも、かなり古くから存在していると伝えられている。

しかし、昨今の人口減少により伝承困難な地域が増加しつつあり、「門外不出」の慣習を変更してまでも、近隣集落から踊り手を招き入れるなど継承の努力が事例から伺える。[1]
このような努力にも関わらず、こういった地域芸能などの文化が継承できなくなってしまうことが推測される。そこで本研究は、伝承とは別の視点に立ち、若い世代に向けた継承を目的として、デジタル技術を用いて伝統文化をアーカイブし、それをもとに新たな表現方法によって発信していくことを試みた。

## 2. 根尾の盆踊りの継承問題

## 2. 1 根尾の盆踊り

根尾の盆踊りは、各集落の神社拝殿にあがり下駄で床を踏み、床踏音に調子を合わせ、掛け唄をのせて踊る（図 1）。どの盆踊り唄も 40 にもなるほど多くの節があり、皆がそれぞれ覚えている節を唄い続けることで踊りが続けられる。[2]

図 1. 拝殿で踊る根尾盆踊り

根尾村史によれば、根尾の盆踊りの始まりは、今から 1400 年以上前、継体天皇が都に向けて出立するのを名残惜しんだ村人たちが踊ったことが始まりとする説と、旧盆に先祖の精霊を迎えなぐさめる行事として踊られ始めたとする説など諸説あるが、盆踊りに関しては記録がないため口承により諸説が存在するようになったとされる。

終戦後にすたれかけていた盆踊りは保存会などの力で復活したが、ラジオやテレビなどマスメディアの普及により下火となった。近年、若者たちの盆踊りブームや文化遺産としての見直しから盆踊りをまちづくりに活用する地域が増えている。根尾でも、樽見駅前に櫓を立てその周りを踊る盆踊りが花火大会や神舆まつりなどと統合した夏のイベントとして毎年開催されている。一方、集落の拝殿で盆踊りを行なっているのは、現在四つの集落のみとなった。

## 2.2 地元の継承問題

数年前からは、全国の盆踊りを踊り巡る東京の若者グループが郡上おどりへの参加をきっかけに、根尾の盆踊りを知り、以降、毎年根尾の盆踊りに参加するようになった。彼らは、ダムで沈んだ旧徳山村の盆踊りにも関心をもち、2019 年の夏には、十数年ぶりに徳山踊りの復活に貢献し、旧徳山村と旧根尾村の盆踊り保存会の人たちの交流にもつながった。根尾盆踊り保存会による練習には、誰もが参加可能であるが、実際には高齢の住民らによって細々と続けられている状況で、このように地域外の若者たちが関心をもち、根尾まで来て練習や盆踊りに参加し、継承に貢献し
ていることは評価されている（図 2)。

本来は根尾の人たちが盆踊りを積極的に継承していくことが望ましいが、ポリリズムのような踊りと生の掛け歌を覚えるには、かなり練習が必要であり、それを支援していく別の取り組みが求められているといえよう。

図 2. 東京の若者たちとの練習

## 3. デジタルアーカイブの実践

根尾の盆踊りについては、保存会により唄と映像の資料が冊子や CD、DVD として作られている。本研究では、これらを利用しつつも、近年、廉価化、高性能化しているデジタル技術を用いて、現代の社会状況に合ったア一カイブ手法を模索、実践した。以下、その具体的手法や問題点を時系列に解説する。

## 3.1 撮影初回

2019 年 10 月に予備実験を兼ね、保存会の練習を撮影した。Kinect v2 を使用し、unity にて踊りの動きを記録した。Kinect は、カメラから対象までの距離を実時間で動画像として取得できるセンサであり、人物の骨格を抽出し姿勢を推定することができる。もともとはゲームの入力装置（コントローラ）として販売され、プレーヤーの体の動きを検出する目的に使用された。unity はゲーム開発環境であり、3DCG 空間でのモーション生成が可能である。Kinect による撮影は同時に一人でなければならないため、会場の一角にて単独で踊ってもらった。盆踊りはその場からの移動を伴う振り付けも多いが、撮影用にできるだけカメラの正面で踊ってもらえるよう指示した。全体の雰囲気や音声の記録として、通常のビデオカメラでも記録を行った。

後日、記録したモーションデータを使い、 CGによるアバターを振り付けた（図 3）とこ

ろ、人物の前後方向を誤判定することが発生した。これは、撮影した踊り（輪島）にその場で回転する動作が含まれていたためである。不具合がありつつも、手法の可能性を見せるべく、2020 年 2 月の本学のプロジェクト研究報告会（IAMAS2020）にて一般公開した。

図 3. $\mathrm{CG}$ による振り付け再現（初回撮影）

## 3.2 撮影二回目

2020 年 7 月に二回目の撮影を行った。初回同様、保存会の練習に参加した。ここでは、 より新しいセンサである Azure Kinect を使用した。加えて、ビデオカメラにて、正面および斜め前側の 2 台で撮影した (図 4 。もう一台のカメラは向かって右側から撮影)。

図 4. 盆踊り練習会での撮影の様子

これは、動画像から動きを $\mathrm{AI}$ にって推定する技術の精度が良くなってきており、unity で簡単に使えるようになっていたためである。 また今後の技術開発を想定し、腕などに隠れが生じた場合にも角度の異なる映像から補正できるよう、複数カメラの構成とした。

踊りを公開する一手法として、VTuberの協力を得て CGによる盆踊りを生成し、 YouTube 等で公開する方針とした。VTuber
からキャラクター（アバター）のデータを借り、unityにて振り付けした。背景等には、根尾の神社で拝殿を撮影したものを使用した (図 5、図6)。

図 5. $\mathrm{CG}$ による踊り再現の様子（しっこのさい）

図 6. $\mathrm{CG}$ による踊り再現の様子（おわら）

現在までに、3つの踊りについて $\mathrm{CG}$ 生成を行った。生成する CG 映像は、いずれも次のようなシーケンスとした。すなわち、踊りを覚えやすいように、数ターンは正面からの固定カメラ (60９０秒）、その後カメラを切り替え、ズームするなど変化をつける。全体で 200 秒程度とし、最初にタイトルを入れ、歌詞を踊りに合わせて流す。

センサの精度向上もあり、最初に生成した踊り（しつこのさい）については、違和感なくそのまま使えるほどであった。二つ目に生成した踊り（おわら）では、ごく稀にアバタ一のおかしな挙動が目についた。腕や脚の小さな不具合は、シーンの切り替え (CG 中カメラの撮影位置の切り替え）をすることで、映らなくするなどした。それでも目につくような大きな不具合は、映像編集レベルで加工した。そのような編集を要したのは踊り全体で 3 力所ほどであった。三つ目の踊り（さのさ）は、Kinect でのデータに多くの不具合が
見られたため、カメラ映像からの姿勢推定を行った。使用した映像は正面からのカメラで、 Kinect とほぼ同じ方向から撮影したものである。これによる見た目の問題は見つからず、 $\mathrm{CG}$ 生成の目的として十分に使用できるレべルと判断した（図 7)。

なお、本研究で制作した「CGによる踊り」 はお盆から月末まで 2 週間ほど、地元ケーブルテレビにて放送された。放送内で YouTube チャンネルの紹介を行い、同時期に YouTube での公開をしたところ、[4] 公開から 10 日間で延べ 250 の視聴回数となった。

図 7. $\mathrm{CG}$ による踊り再現の様子（さのさ）

## 3. 3 考察

昨年の実践にて、CG のアバターによる盆踊りを展示した際、好意的な評価を得たことから、今年は VTuber の協力を得てキャラクターが踊る内容とし、YouTube にて公開した。地元ケーブルテレビと連動して公開したため、比較的多くの視聴回数を得たものと考える。

Facebook や Twitter での配信では、地元の人たちや今年 COVID-19 で根尾に来られなかった東京グループメンバーなどから、「今年はどこも盆踊り中止。これを聞いて過ごそう」「素晴らしい教材ができましたね」、「見てるだけで踊りたくなってくるな〜!!」と好意的な反応があつた。

今回ゲーム用コントローラ (Kinect) を主に使用したが、通常のビデオカメラからでも十分に動きを検出することが可能であることがわかった。本手法では、3 次元的に動作を捕えられているため、あとから自由なカメラ位置での再現が可能であった。踊りを背後から見せるなどの工夫も可能である。一方で、問題として、Kinect での動きデータ取得の際、一部で 0.5 秒ほど、データが欠損することがあった。踊りをよく知らない場合は、気づかない可能性があるなど、CG 生成の際には注意が必要である。

## 4. おわりに

本研究では、デジタルテクノロジーを用い、 また、VTuber の協力のもと、YouTube で配信するなど、伝統芸能の継承をテーマとしつつ、若者や子どもたちが関心をもつようなアーカイブのあり方に取り組んできた。技術的な課題はあるが、今後は、「ウェブに動画をアップロードして、キャラクターを選択すると、

$\mathrm{CG}$ の動画が自動に生成される」など記録操作を簡単にしていくことについての実験や、地元のメディアのレギュラー番組化や自治体などの「オープンデータ」としての公的な公開など、より多くの人たちに活用される方法についても検討していく必要があるだろう。

## 謝辞

本研究は、公益財団法人小川科学技術財団の助成を受けた研究成果の一部である。

## 参考文献

[1] 金山智子. コミュニティ・レジリエンスからみる地域の伝統文化の継承: 旧根尾村を事例として. 地域活性学会第 11 回研究大会. 20 19.9 .

[2] 根尾盆踊り保存会. 根尾盆踊り唄. 岐阜県本单郡根尾村. 1998 .

[3] 中川源洋，笹垣信明．民俗芸能 3D データアーカイブの活用による継承支援. デジタルアーカイブ学会誌 2019, Vol.3, No. 2

[4] YouTube チャンネル「IAMAS 地域文化アーカイブ研究会」

https://www.youtube.com/channel/UC6URDc5M KuNZDKCF76XfLXA (参照 2020-08-21)

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