デジタル時代に、伝統工芸の未来を拓く【前編】〜文京学院大学 経営学部 准教授　川越 仁恵様〜

文京学院大学経営学部川越ゼミと武蔵野大学データサイエンス学部が手を組み、生成AI技術を駆使した江戸小紋の新作「スイーツ尽くし小紋」が誕生しました。

本プロジェクトは、伝統的な工芸技術の継承と未来の可能性を見据えた革新的な試みです。遠目から見ると無地に見えるほど細かな点描を彫って模様を描く「江戸小紋」のうち、とくに錐彫り技法・けれんもの様式においてその図案制作における後継者不足、技術の断絶という社会課題を抱えています。

そのような課題をデータサイエンスの力で克服し、業界の活性化に向けて一歩踏み出した本研究は、デジタルアーカイブの利活用・教育事例としても注目に値するのではないでしょうか。

今回は、本研究に携わった文京学院大学経営学部 川越 仁恵先生に「研究開始の経緯」や「今後の展望」について伺いました。

川越先生：文京学院大学経営学部で准教授を務める川越 仁恵と申します。

博物館や美術館の学芸員としての経験を経て、現在は大学で伝統工芸を活かした商品開発や老舗企業のブランディングに取り組んでいます。

川越先生： 学芸員時代、交流のあった職人さんたちから、事業の先細りを懸念して「後継者に技術を継がせるべきか悩んでいる」との相談を受けることが多々ありました。

しかし、博物館は産業を振興する場ではなく、教育普及の場です。目の前で困っている職人を助けたいと思っても、博物館の役割を超えてビジネス支援を行うことは難しく、仕事上のギャップに悩んでいました。

そんな矢先、運よく美術館で職人やアーティストの創作活動を支援するプロジェクトに、プロデューサーとして携わる機会を頂きました。

このプロジェクトでは、美術館が芸術作品の研究と展示だけでなく、社会や産業の活性化を行う主体的拠点となることを示し、2013年に公益財団法人日本デザイン振興会が主催するグッドデザイン賞^【1】を受賞しました。

美術館でこのプロジェクトに携わった経験から、経営学に関心を持ち、大学教員への転職に至ります。

川越先生： 「The Next Rembrandt」^【2】というプロジェクトに感銘を受けたことがきっかけで、データサイエンスを用いた研究を開始しようと思いました。

このプロジェクトは、企業や大学などが共同で人工知能などの最先端技術を駆使し、オランダの画家「レンブラント・ファン・レイン（以下 レンブラント）」の新作を創るというものでした。デジタルスキャンでレンブラントの作品をデータ化し、AIにその特徴を覚え込ませることで「新作」を生み出すというアイディアに衝撃を受けました。

しかもこの「新作」は、レンブラント本人が描いたのではないかと思わせるほどの仕上がりだったのです。数ある画家の中からレンブラントが選ばれた理由は、彼と彼の工房の作品が多く現存し、AI・機械学習に利用するデータが豊富であったからだと推察しています。

このプロジェクトを見て、着物でも同様のことができるのではないかと考え、AIの勉強を始めました。

川越先生： 群馬県立産業技術センターの繊維工業試験場の方から「AIを使って着物の帯の画像をクラスタリング^【3】できませんか？」という共同研究の提案を受けた際、武蔵野大学データサイエンス学部の中西崇文先生と初めてお会いしました。

中西先生からAIの詳細な情報を伺い、生成アルゴリズムを用いて江戸小紋の図案が作れると確信し、共同研究を提案・実施に至りました。

川越先生： 最初は着物全般を対象に考えましたが、私のゼミ生とともに市場調査を行ったところ、次の3つの理由から古典的な技法である「けれんもの」に挑戦しようという結論に至りました。

1. 小紋は専業の図案家が1人しかいない上に「けれんもの」は小紋の中でも技術難度が高く、新作がほとんど出ていなかったため、このままでは「けれんもの」の普及・継承が先細りになる恐れがあること。
2. 機械学習を想定すると、パターンが明確であることが望ましく、中でも事物の具体性をできるだけそぎ落とし、簡略化して表すモチーフを使う「けれんもの」は、特に適していたこと。
3. 小紋はカジュアルにも略礼装にも使用できるため、市場での需要も高いこと。

人間国宝・小宮康孝による江戸小紋の「けれんもの」
画題は「一富士二鷹三茄子」

（写真＝文京学院大学 川越准教授ご提供の画像を筆者により加工作成）

グッドデザイン賞^【1】
“単にものの美しさを競うのではなく、産業の発展とくらしの質を高めるデザインを身の回りのさまざまな分野から見出し、広く伝えることを目的とする、日本で唯一の総合的なデザイン評価・推奨の運動。”.
公益財団法人日本デザイン振興会.https://www.jidp.or.jp/ja/gooddesign/award,（参照 2024-08-23）

THE NEXT REMBRANT^【2】
参考記事：世界を変えたブランド広告（7）ING「THE NEXT REMBRANT」（日本経済新聞.2022/6/29）

クラスタリング^【3】
教師なし学習のデータ分類手法。データセットを特定のルールに基づいて、外的基準なしに自動的に分類する手法のこと。

けれんもの^【4】
江戸小紋の伝統的な様式の一つ。モチーフの配置を整序した「割りもの」に対して、「けれんもの」はモチーフの向きをランダムに配置する。モチーフの輪郭を実線でなく点で描く、「宝物尽くし」など同種の事物をたくさん集めて埋め尽くす模様や謎かけがあるなど、遊び心とメッセージ性があるのも特徴。

デザイン・歴史・グローバルを軸に、歴史を活かした商品開発や老舗企業のブランディングを行う。

プロデューサーとなった、「新伝統工芸プロデュース『TOKYO CRAFTS ＆DESIGN 2012』」（東京都美術館主催）がビジネスメソッド、ビジネスマネージメント領域で審査員推薦の上、「2013年度グッドデザイン賞」（主催：公益財団法人日本デザイン振興会）を受賞。

全国染織協同組合連合会染色技術協議会審査員、東京都伝統工芸品産業振興協議会委員、2024年経済産業省伝統工芸品産業の振興のあり方に関する検討会委員。