イメージへのアクセス

２．イメージへのアクセス

　まぁ、こんな話しはここらへんにして、つぎに、第２章として、こういう映像情報を取り扱うライブラリーとか、データベースのあり方をめぐりまして、幾つかの興味深い試みを、急ぎ足で見て参りたいと思います。

ＴＰ１５／
　視聴覚資料データベース
　・ＡＶ－ＰＵＢ（日本視聴覚教育協会）
　・映像音響資料データベース（放送教育開発センター）
　・ＡＶ－ＯＮＬＩＮＥ（ＮＩＣＥＭ）
　劇映画情報データベース
　・ぴあシネマクラブ
　・Magill's survey of cinema

　現在、私達が利用できる視聴覚資料のデータベースとしては、日本では、日本視聴覚教育協会の「ＡＶ－ＰＵＢ」とか、放送教育開発センターの「映像音響資料データベース」などがありますし、アメリカですと、全米メディア教材情報センターが提供している「ＡＶ－ＯＮＬＩＮＥ」というのがあります。これはＤＩＡＬＯＧで利用できます。
　その他にも例えば、劇映画のデータベースというのがありまして、日本では「ぴあシネマクラブ」、アメリカでは「マーギルズ・サーベイ・オブ・シネマ」などがオンラインやＣＤ－ＲＯＭの形で使えます。
　しかし今日は、目録法の講義ではありませんから、もう少し、映像イメージというものをダイレクトに扱ったデータベースというのを見ていきたいと思います。
　そういったイメージ・データベースというものへのアクセスの方法を考えてみますと、まず一つには分類によるアクセスというのが考えられるわけです。

ＴＰ１６／ＩＣＯＮＣＬＡＳＳ

　画像分類の面白い例に、ＩＣＯＮＣＬＡＳＳがあります。
　ヨーロッパの美術館などで使われている絵画の主題別分類ですが、例えばここでは古代神話のそれぞれの場面や登場人物などの意味あいを合成して記号で表現しているワケでして、この場面なら「９１Ｅ７２」という分類番号で、「水がひいた後、デウカリオンとピュラの箱舟が山頂に漂い着いた」という状況が表現されているという、すごい分類表です。これを使いこなせるようになるには、かなりの美術史的素養が必要だそうですが、日本などでは、ちょっとこれに匹敵するような、画像分類法というのは、見当たりませんね。

スチルビデオ２／コマーシャルフォト（33）

　現在、広告代理店などが、コマーシャル用の写真イメージにアクセスするのには、余りシャレた方法があるわけではありません。
　この業界では、代理店ごとに、得意な分野というのが決まってまして、例えばファションとか、自然とか、スポーツとか、航空写真とか、そういうイメージの写真が欲しい、というと、まず、店を選ぶわけです。
　そしてその店に行って、写真をめくって映像を選ぶんですけど、コマーシャル・フォトなんて雑誌を買いますと時々そういうライブラリーのディレクトリとか、こんなふうなストック・フォトの一覧が別冊でついて来ます。
　これで例えば、外国の街角のイメージが欲しいとか、夫婦のイメージが欲しい、女性のイメージが欲しい、などというふうに選ぶことができるわけです。
　よく皆さんの家に、不動産広告のチラシなんかが入ったりすると思いますが、あぁいうのに使われているイメージ写真というのは、実は、わざわざ撮影したものではなくて、こんなふうな代理店のストックの中から、適当に選んでそれを使わせてもらってるわけです。勿論、有料で。ここらへんが、イメージの時代の、一つのカラクリであるわけですね。

スチルビデオ３／ＭＡＩＨＩＴ（５）

　これは毎日新聞社の写真ライブラリーで用いられているＭＡＩＨＩＴという写真検索システムですが、フリーキーワードで保存写真の検索ができるものです。
　このシステムのいいところは、検索した写真のイメージがディスプレイの上に表示されて、そのまま、プリントもできるというものです。
　普通紙に白黒でコピーしたのが出てくるだけですが、かなり鮮明でして、ニーズにあったものかどうか評価するには、充分なクオリティーです。
　もちろん、これを何かの出版物に使うような場合は、ネガを貸し出してもらうわけで、それは昔ながらのファイリングキャビネットに収まっていて、人間が取り出すわけです。

ビデオ３／ＮＨＫデータ情報部

　つぎに、ＮＨＫデータ情報部の映像検索システムについて、ＮＨＫが放映した番組のビデオで見て頂こうと思います。
　これはニュースに使った映像素材を、別の機会に再利用するような場合などを特に念頭に入れたものですけど、アナウンサーが読むニュース原稿がそのままキーワードになるという、シソーラスのないフリーキーワード方式の実際がよくおわかりになると思います。このキーワードの抽出ソフトはハピネスを使っています。

ビデオ４／金沢工業大学ライブラリーセンター

　今のＮＨＫのシステムでは、テープは倉庫みたいな所に保存されていて、人間がそれを取りに行っていたわけですけど、もっと自動化された方法を実現して、世間をあっといわせたのが、金沢工業大学のライブラリーセンターでした。

　ここが出来たのは、もう１０年近く前になるんですけど、このビデオを見て、当時の私は大変びっくりいたしまして、金沢まで飛んでいって見せてもらいました。
　で、確かにロボットがこうやって走り回る様子というのは、大変面白かったんですが、この装置だけで３億円ほどかかったんだそうです。
　で、それにもびっくりして、いくらなんでもちょっと勿体ないんじゃないかって、案内してくれた方に言ったんです。
　そうしたら、その人が、まあ、そうだけど、こういう北陸の小さな大学にとっては、これは宣伝費なんですよ、といわれました。
　しかし私は、３億円を資料費に使ったら、もっと充実したライブラリーができるんじゃないかと思って、いやぁ宣伝費にしたって勿体ないとかブツブツ言ってたら、その人に、「だって現にあなた、コレ見にきたんでしょ」と、言われてしまいました。

ＴＰ１７／映像サマリー概念図

　ところで映像情報が、利用目的にあってるかどうかを確かめるには、どうしても中身を見なくちゃいけないんですけど、本みたいに頁をパラパラめくって、ざっと内容を確認するというのは、映像の場合、なかなか難しいところがあります。
　放送教育開発センターでは、映像データベースの補助システムとして、「映像サマリー」という、要するに映像の抄録システムを開発しています。
　この図がその概念図ですが、こんなふうに、ある一定の長さを持った番組について、それぞれのカットが変わったところだけを、１コマづつ、レーザーディスクに静止画像でとりこんでいくという方法です。
　それを、いちいち人間が操作するんではなくて、機械が自動的にそういう作業をやってしまうところが目新しいんですね。
　実際には、番組のカットが変わった瞬間から０．５秒あたりのところで、自動的に静止画像のとりこみができるんですが、実はそれほど難しい仕掛けがあるわけではありません。

ビデオ５／映像サマリー

　ちょっとこのビデオで見て頂きたいと思いますが、これはどこにでもあるビデオの調整システムで、こういう機械には、必ずこういう、計器がついています。ウェーブフォーム・モニターといって要するにビデオ信号の強弱を図ってるんですが、こうやって再生画像と一緒に見てると、当然、ビデオ映像と信号の強さが、同じになっている。カメラが首を振ると、メーターも首を振るというのがおわかりでしょうか。
　そこで、このメーターを、録画システムに連動させてやれば、画面のカットがかわる都度、その映像を静止画で記録するということが、割合、簡単にできるんですね。
　例えば、この場面で、はい、今画面がかわった、というところで画像を１枚とりこみます。
　はい、変わった。また変わった。
　という、こんな具合に、長い番組を静止画の連続で記録してやることによって、映像サマリーというものが自動的に完成する仕組みです。
　こうすることによって、その番組を全部の長さ見なくても、だいたいどんな内容かがわかってしまうわけです。
　まぁ１本や２本の番組が相手でしたらここまで必要ないのかもしれませんが、一度に百本くらいの番組の中から、使えそうなのを１本選びたい、というような時には、非常に有効な方法になり得るというのは、おわかり頂けると思います。

スチルビデオ４／ART MUSEUM（15）

　映像そのものによる検索というのを更におし進めた方法としまして、通産省電子技術総合研究所で開発した、電子美術館「ART MUSEUM」がご紹介できると思います。
　これは、画像をデジタル解析してコンピュータに記憶させて、そのデータを、さまざまなイメージから検索するという方法です。
　これは画像の形や色を、さまざまな要素に分解して、その特性を記憶させておくもので、いろんな印象語によって検索したりもできるんですけれど、面白いのは、ラフスケッチによる検索方法です。
　この例をみますと、利用者は、自分の記憶だと確かこんなふうに木が２本立ってる感じの絵があった筈だけどなぁ、というのを、こういうラフスケッチで描いてやるわけですね。
　すると、コンピュータはこのスケッチと構図似ている絵を探しに行きます。
　その検索結果がこれだというんですが、確かにこの絵なんかは、探していたイメージが得られた、ということになると思います。しかし、図形エレメントが似ているだけで検索してきますから、何だかヘンなのも一緒に探してきてしまいます。これなんか、スケッチとは似ても似つかない絵ですけど、コンピュータはよく似た絵だと思ってるわでして、やっぱコンピュータというのは、あんまり頭はよくないんだなぁというのが判ります。

　この章の最後に、イメージ・データベースといっても、ちょっと毛色のちがった例を見て頂こうと思います。
　それは１９８０年代、わが国のビール業界に実際に起きたことです。
　最初におことわりしておきますが、私は大のビール党ですが、アサヒ、サッポロ、キリンを毎晩交代で１本づつ、愛飲しておりまして、この３社のビールはみんな大好きです。そういう前提でお聞き願いたいと思います。
　１９８２年に、それまで住友銀行の副頭取であった村井勉がアサヒビールの社長として乗り込みました。村井社長は、抜本的な経営改革を行って、アサヒのマーケット・ビジョン－企業イメージというものを非常に鮮明なものにしていきました。
　そこでまあ、詳細は省きますが、アサヒの様々な積極策によって、それまでキリンビールの寡占状況であったビールメーカーのイメージシェアに、劇的な変化が起こりました。
　そういう消費者の心の中に占めるイメージの大きを計る方法として、「マインド・シェア」という手法があります。これをコンピュータ・グラフィックで追跡した論文をご紹介したいと思います。いわゆる心の中のイメージの大きさを計る方法というのがあるんだというお話しとして聞いて頂ければ幸いです。

ＴＰ１８／ドライビールのイメージシェア 1

　この平面が、消費者の心の全体の大きさ、そしてそれぞれの山の大きさが、各ビールメーカーがそこに占めるイメージの大きさを表していると思って下さい。
　１９８３年、キリンビールは、名実ともに、最も消費者に信頼され、消費者の心の中に大きな位置を占めています。一方、アサヒビールはサッポロ、サントリーとも水をあけられて、消費者の関心の外にあります。

ＴＰ１９／ 2

　８５年、キリンとサントリーが、中心部分で激しく戦っています。

ＴＰ２０／ 3

　８６年、サントリーはキリンに蹴落とされ、キリンの一人勝ちです。

ＴＰ２１／ 4

　しかし８７年、それまでの村井改革が次第に効果をあげ、アサヒはジワリと動き出します。

ＴＰ２２／ 5

　そして、運命の８８年、アサヒスーパードライの爆発的ヒットによって、アサヒのイメージシェアは、他社を大きく切り離し、キリンは地を這うことになるわけです。

ＴＰ２３／ 6

　またこの年、各社の起用したタレントのイメージ競合状態について見てみると、アサヒが採用した落合信彦と、サントリーのマイクタイソンが高いシェアを占める一方、サッポロが採用した広岡達郎、キリンの採用したジーン・ハックマンは、ほとんど影がうすいこともわかります。

ＴＰ２４／ 7

　アサヒが、スーパー・ドライと最もフィットするタレント探しが行った時、利用したのは、タレント５００人のイメージ・データベースだったそうで、世の中には色んなデータベースがあるものだと感心しちゃうんですけど、それによると、スーパードライに最もフィットしたタレントは坂本龍一、２位が落合信彦でした。
　つまり、本当はアサヒは、坂本龍一を、スーパードライのタレントに使いたかったわけで、落合信彦は次善の策であったわけですね。
　何故、坂本龍一が、スーパードライのＣＭを蹴ったのかは私は知りませんが、出ていればマイクタイソンには勝てたかもしれません。まぁ実際に殴りあえば負けちゃうでしょうけど。
　それと繰り返して申し上げますが、私は、アサヒ、サッポロ、キリンの各ビールを毎日１本づつ交代に、公平に愛しております。どれも大好きです。
　で、なぜ、そう申し上げるかというと、今日のご参加者名簿を拝見すると、アサヒ、サッポロ、キリンの各社の資料室の方がおみえでして、ブレインテックさんのユーザーさんというのは大変ひろがりがあるんだなぁと感心してるような次第なんですが。【会場爆笑】