どこまでの歴史研究をインターネットやAIだけでできるのかについての私見

はじめに

質問箱の方で、1つ質問をいただきました。質問の内容は「どこまでの歴史研究をインターネットやAIだけでできますか？どこまでが限界ですか？」というものです。質問をくださった方、ありがとうございます。
短い回答では済ませにくい内容でしたので、この記事で、いただいた質問に対する私なりの考えを述べたいと思います。

問いの設定

いただいた問いについて、質問者さんのご関心は「インターネットやAIだけを用いて、どこまで歴史研究を代替することができるのか」という点にあるものと解釈しました。
ただし、この問いのままではやや大きすぎます。そこで以下では、一般に歴史研究と呼ばれるものがどのようなプロセスで進められているのかを整理し、各プロセスにおいてインターネットやAIが現時点でどの程度活用できるのかを考えてみたいと思います。
また、ここでいう歴史研究のプロセスや、インターネットやAI活用はあくまで私個人のやり方や活用方法によるものです。おそらく、世の中には歴史研究のプロセスを違った方法で捉えられている方もいるでしょうし、私の未熟さゆえに考慮できていない観点もあるかもしれませんが、そこは大目に見ていただけると幸いです。

歴史研究のプロセスの言語化

歴史研究のプロセスを大まかに整理すると、問いの設計、文献・史料調査、史料批判、そして論文や書籍としてまとめる執筆、という4つの段階になると思います。

以下では各プロセスについて、インターネットとAIとを分けて考えたいと思います。前者は主に情報へのアクセス（検索エンジンやデジタルアーカイブ、文献データベースなど）を担い、後者は文章の生成や推論を担うものであり、両者にできることは工程によって異なるためです。

① 問いの設計

このプロセスにおいて、問いの設計を完全にAIへ委ねることは現実的ではないと考えます。何を問うのかは、問いを発する個人の関心と、現在の研究が到達している見解の一致・相違、そして史料の残存状況に左右されるためです。

ただし、これは問いの設計にインターネットやAIが関与する余地がないという意味ではありません。まず、AIを対話の相手として用いることで、研究者自身が漠然と抱いている関心を言葉にし、そこから具体的な問いへと育てていく作業を助けてもらうことができます。また、既存研究のどこに手がついていないか（リサーチギャップ）を探すという作業も、関連文献の引用関係や議論の蓄積を機械的に整理することで、ある程度は支援可能でしょう。

しかし、こうした支援を経てもなお、数ある候補の中から最終的に何を問うかを決めるのは、研究者自身の問題関心です。この最終的な決定の部分を代替することは、現状のAIには難しいのではないかと考えます。考えられる問いをAIにしらみつぶしに探させればよいのではないか、という反論もあるかもしれません。しかし後述するように、AIは著者としての説明責任（オーサーシップ）を現状では持てません。当該の問題関心を持たない人間の研究者が、AIの成果物に対して最終的な説明責任を負えるのかについて、私は懐疑的です。

② 文献・史料調査

文献や史料の調査においては、研究者の手による研究文献と、いわゆる一次史料とでは事情が大きく異なり、後者は特に対象となる時代や地域によってデジタルアーカイブの拡充度合いも異なるため、それらの要因に左右されます。それを踏まえても、インターネットとAIは、従来人間が担ってきた文献調査の労力を大きく下げてくれていると思います。ただし、これは完全な代替というよりも、人間と機械の相互補完として捉えた方が実情に近いでしょう。

まず網羅性の問題があります。Google Scholarのような論文検索サービスや、MGH（Monumenta Germaniae Historica、中世ヨーロッパの史料を長年にわたり刊行してきたドイツの大規模な史料集成事業）のように研究者の研究成果をデータベース化する取り組みは進んでいますが、これらは決して完全ではなく、そこから抜け落ちている重要な研究も存在します。例えば、私はGoogle Scholarに公開した論文の情報はすべて記載していますが、Google Scholar上では一部の研究しか掲載されていない研究者の方も存在します。そのため従来は、こうしたデータベース、研究者個人や所属機関のサイトに掲載された業績一覧、各出版社の刊行物一覧や論文のバックナンバー、そして既存研究からの芋づる式の文献調査を組み合わせる必要がありました。AIはこの労力を下げることに確かに寄与します。ウェブを網羅的に探索させれば、かなりの範囲まで文献リストを作らせることができるでしょう（もちろん、AIがもっともらしい誤った情報を生成してしまう、いわゆるハルシネーションには注意を要しますが）。ただし、仮に一定程度の文献リストが作れたとしても、その内容を把握しきるのは、インターネットやAIだけでは難しいものです。デジタル化されていない文献、AIの学習データとして入力されていないであろう文献が、なお数多く存在するためです。

一次史料についても、同様の相互補完的な関係が当てはまります。デジタルアーカイブの発展は、歴史研究を進めるうえで地理的な制約を大きく緩和することに寄与しました。各種文書館や図書館、博物館、さらには個人所蔵の文書のすべてがインターネット上のデジタルアーカイブに登録されているわけではありませんが、主要な文書館（例えば、英国図書館や公文書館など）に関しては、ある程度はデジタルアーカイブを検索して史料を探索できるようになっています。一方、まだデジタル化されていないものについては、現地の目録確認や、文書の保存・整理を専門とするアーキビストとのやり取りを通じて把握する必要があります。また、デジタル技術の発展によって、文書のデジタルコピーを送付してもらい、それを研究に活用できるようにもなっており、これも地理的に離れた地域の研究に、現地へ赴かずとも取り組める余地を広げています。ただし、そこで得られるのはあくまで史料のデジタルコピーであり、現物を見る、あるいは触れることでしか得られない情報が失われる場合がある点には注意が必要です。もっとも、肉眼では見えない情報を可視化する技術もあります。マルチスペクトル撮影（可視光以外のさまざまな波長で撮影する技術）やUV撮影（紫外線を当てて撮影する技術）は、消された文字や褪せたインクの跡などを捉えることができます。こうした技術を踏まえれば、デジタル化を一方的な情報の目減りとして捉えるよりも、現物とデジタルデータが互いに補い合う関係として捉えるほうが実情に近いでしょう。いずれにしても、デジタルデータだけで史料調査が完結するわけではありません。そして、デジタル化されていない史料はなお数多く存在し、その内容はAIの学習データにも含まれていないため、インターネットとAI「のみ」を用いて史料の内容を把握しきるには、なお程遠いのが現状です。

③ 史料批判

史料批判とは、ある史料がいつ、誰によって、どのような意図のもとで作られたのか、その内容がどこまで信頼できるのかを吟味する作業のことです。著作権の問題など考慮すべき点はありますが、いったん議論を単純化するために、テクストが与えられていて、その史料批判をインターネットやAIがどこまで代替できるかを考えます。インターネットの役割は、他の工程に比べると限定的だと考えられます。同じ文書でも、手で書き写された写本ごとに文言が微妙に異なることがあります（これを異読と呼びます）。そうした写本どうしの違いを比較して定本を作る作業（校訂）の成果が校訂版です。これがデジタルで公開されていれば、写本どうしの異同を確認する作業は助けてもらえます。しかし、個々の史料について踏み込んだ史料批判そのものを提供してくれる情報源は、なお乏しいためです。

AIについては、中世写本の翻刻（手書きの写本を活字に起こして読める形にすること）、書かれている内容の表面的な読解、踏み込んだ考察といった作業が、ある程度できるようになってきています。特に翻刻や内容の表面的な読解（翻訳と言い換えてもよいかもしれません）は、文書類型にもよりますが、ここ数年で進展があったとみえます。当然、昔の人が一般向けに書いた文書や実務用の文書と、難解な哲学書や神学書とでは、AIを用いた読解の精度も変わってきます。踏み込んだ考察についても、かなり手の込んだ考察を行えるようになってきていると思いますが、完全な代替となると懐疑的です。文章を読み込む際のある程度定型化された技術的な側面はAIでも担えるのかもしれませんが、テクストを読み込むにあたって前提となる「問い」がテクストの読みの方向性を規定しており、この「問い」が何であるかは研究者個人の問題関心によるものだからです。

④ 執筆

最後に、論文や書籍の執筆について考えます。ここにも著作権の問題や、研究機関・学術誌におけるAI利用ポリシーの問題など考慮すべき点がありますが、初期段階でのラフな草稿の作成、AIを用いたライティングの校正、ファクトチェック、あえてAIに反対意見をぶつけてもらう敵対的ディスカッションなど活用の幅は多々あります。

この段階でのAIの関与を考えるとき、二つの異なる論点を分けておく必要があるように思います。ひとつは、誰が説明責任を負うかという意味でのオーサーシップ（著者としての立場）です。学術出版の分野では、出版倫理に関する主要な国際団体の指針や、多くの学術誌の編集方針において、AIを著者として認めない立場がほぼ一致しています。その理由は、AIがどれだけ文章を生成したかではなく、AIは内容の正確性に責任を持ち、後年その内容について説明を求められた際に応答できる主体になりえない、という点に置かれています。この意味でのオーサーシップは、AIの関与の度合いにかかわらず、常に人間である研究者に属すると考えてよさそうです。

もうひとつは、テクストの実質的な知的貢献がどこに由来するかという論点です。こちらは前者ほど単純には片づきません。執筆をAIに委ねられるかを考えると、そもそも歴史を書くとはどういう営みなのか、という問いに突き当たります。歴史学には「物語論的転回」と呼ばれる考え方があります。歴史の叙述とは、起こった出来事をそのまま書き写したものではなく、書き手による組み立てを経て初めて成り立つものだ、という捉え方です。

この点について、アーサー・ダントは「物語文」（narrative sentence）という概念を提示しています。ある出来事についての文が、その時点では当事者に知りようのなかった後の出来事との関係で記述されることがある、という指摘です。たとえば、ある戦争が実際には三十年続いたということが後になって分かって初めて、その開始の年を「三十年戦争の始まり」として記述できるようになる、といった具合です。つまり歴史的な記述は、後から振り返って初めて成り立つ関係づけをすでに含んでおり、単に当時の出来事をそのまま写し取ったものではありません。

日本の哲学者である野家啓一も、『歴史を哲学する』のなかで、ダントの論に基づきながら、歴史上の「出来事」はあらかじめ自明な単位として存在しているのではなく、他の出来事と結びつけられ、物語られることによって初めて歴史的な出来事として立ち現れる、という趣旨の議論を展開しています。この立場に立てば、歴史叙述における解釈的な判断は、事実の選別や解釈だけでなく、それらをどのような順序と関係のもとに配列し、何を強調し何を後景に退けるかという選択そのものに宿っていることになります（以下ではこれを「筋立て」と呼びます）。AIを用いたライティングが誤字脱字の修正や文体の彫琢にとどまるのであれば、この筋立ての選択は研究者の手に残っていると言えます。しかし、AIとの対話を通じて論の展開そのものを組み立てていくような使い方になると、筋立ての選択にAIがどこまで関与しているかは、必ずしも自明ではなくなってきます。

私がここで懐疑的なのは、AIが筋立てを行えるか否かではありません。実際、AIは非常にこなれた文章を書くことができます。むしろ、研究者の問題関心、解釈、選択の余地の痕跡のない、誇張を恐れず言えば「空虚な記号の羅列」に、人間を理解せんとする学問に資するものがどれほどあるのか、疑ってみたくなるのです。

おわりに

以上、問いの設計、文献・史料調査、史料批判、執筆という4つの工程に沿って、インターネットとAIがどこまで歴史研究を担いうるかを考えてきました。工程ごとに濃淡はあるものの、共通して言えるのは、インターネットとAIが人間の作業を代替するというより、労力を下げ、選択肢を広げる形で補い合う関係にあるということです。そして、いずれの工程においても最後に残るのは、何を問い、何を読み取り、何を書くかという判断であり、それは研究者自身の問題関心に根ざしています。この記事が、同じ問いを持つ方にとって何かの参考になれば幸いです。

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