開催趣旨：
　昨今のデジタルアーカイブの普及や機械学習データに対する需要の高まりにより、地域資料データの生成量は増加しており、その意義や重要性は今後さらに高まることは明らかである。加えて、近年急速に発達している大規模言語モデル（LLM）を中心とした生成AI技術の普及により、学術資料データの整理・生成プロセスにおけるパラダイム・シフトへの対応が強く求められている。
　一方で、これら大容量かつ複雑化しつづける地域資料データを中長期的に保存・継承するための環境整備が急務となっている。また、資料データの利活用における権利範囲の曖昧性は従来からの大きな課題である。多くの公開機関では生成AIによるデータの取得・利用が十分に想定されていない現状があり、新たな利用形態を想定した権利処理やルールに関する社会的な合意形成が不可欠となっている。さらに、専門家や学芸員が生成AIと密に連携して作業を進める新たな体制の確立も、現場における新たな課題として浮上している。
　本成果報告会では、次世代に向けた地域資料データの継承と共有のあり方について多様な視点から議論を行う。本議論を通じて、AI等を活用した地域資料データエコシステムの具体的なイメージが広く共有され、今後の社会実装に向けた課題と展望が明らかになることを期待する。

日時： 2026年3月26日（木）14時から
会場： オンライン配信
主催： 山形大学附属博物館・合同会社AMANE

１．趣旨説明 　堀井 洋（AMANE）
２．報告：
・（仮題）「地域資料データ生成における“人機連携型ワークフロー”の概要（AI関連）」
　堀井 洋（合同会社AMANE）、櫻澤 孝祐（合同会社AMANE 客員研究員）
・（仮題）「現場調査と地域資料の3Dデータ化について」
　小川 歩美（合同会社AMANE）、本庄 有紀氏（合同会社AMANE）
・（仮題）「地域資料の公開条件緩和と利活用促進に向けた合意形成」
　榎本 千賀子（新潟大学 人文学部 准教授）
・（仮題）「GakuNinRDMを利用した研究データ共有環境の構築」
　高田 良宏（金沢大学 学術メディア創成センター 准教授）
・（仮題）「AIによるメタデータの自動生成「とりメタ」・「みんメタ」の取り組み」
　小幡 圭祐（山形大学 人文社会科学部 准教授）

３．総括　佐藤 琴（山形大学附属博物館）

事前申込要： info@amane-project.jp までご連絡ください。

問い合わせ先 山形大学附属博物館　佐藤琴 koto-s@kdw.kj.yamagata-u.ac.jp
本シンポジウムは、AI 等の活用を推進する研究データエコシステム構築事業「地域資料データ共有公開基盤を核とした次世代型学術資料データ生成に関する検証」の一環として行われる。