gemini3に質問
国会図書館デジタルコレクションのコンテンツを生成AIで学習させてはどうでしょうか。
国会図書館（NDL）デジタルコレクションのデータを生成AIに学習させるというアイデアは、日本のAI開発において**「非常に重要かつ、現在進行形で議論・実行されている」**極めてホットなトピックです。
実は、すでに一部では実現しており、日本の文化的背景を正しく理解する「日本独自のAI（国産LLM）」を作るための切り札として期待されています。
現在の状況と、実現に向けたメリット・課題を整理して解説します。
1. すでに始まっている取り組み
国会図書館は、単に本を保管するだけでなく、AI時代に即したデータの利活用を積極的に進めています。
- NII（国立情報学研究所）との連携:2025年10月、国会図書館は官庁出版物などのテキストデータ約30万点を、LLM（大規模言語モデル）の学習用としてNIIに提供することを発表しました。
- 次世代OCRの開発:古い資料は画像データであるため、そのままではAIが読めません。NDLは独自に高性能なAI-OCR（NDLOCR）を開発し、明治・大正期の複雑なレイアウトや旧字体をテキスト化して、AIが学習しやすい形に整えています。
2. デジタルコレクションを学習させる圧倒的なメリット
日本の知識の集大成を学習させることには、以下のような大きな価値があります。
| メリット | 内容 |
| 日本語の質の向上 | インターネット上の俗語や翻訳調ではない、正しく美しい日本語や専門的な語彙を学習できる。 |
| 文化的背景の理解 | 日本の歴史、伝統、文学、法制度などを深く理解した、文化的に正しい回答が可能になる。 |
| 著作権のクリーンさ | 著作権が消滅した「パブリックドメイン」の資料を大量に含むため、法的リスクの低いクリーンな学習データになる。 |
| 「知のインフラ」の形成 | 過去の膨大な知見を対話形式で引き出せるようになり、研究や教育の効率が飛躍的に高まる。 |
3. 実現に向けた高いハードル
もちろん、すべてが順風満帆というわけではありません。
- 著作権法30条の4の解釈:日本の著作権法はAI学習に寛容ですが、「著作権者の利益を不当に害する場合」は例外とされています。最新の書籍を勝手に学習させ、そのAIが著者の作風を完璧に模倣して本を売るような事態になれば、権利侵害となる懸念があります。
- OCRの精度:戦前の資料や手書き資料は、AIによる読み取りミス（誤字）がまだ多く含まれます。誤ったデータを学習すると、AIが「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」をつく原因になります。
- プライバシーと差別表現:古い資料には、現代の倫理観では不適切な表現や、今では保護されるべき個人情報が含まれている場合があります。これらをどうフィルタリングするかが課題です。
結論：AIは「歩く国会図書館」になれるか
国会図書館のデータを学習したAIは、いわば**「日本の記憶をすべて持った知的なパートナー」**になります。これが実現すれば、私たちは数十年、数百年前の先人たちの知恵に、チャットを通じていつでもアクセスできるようになるでしょう。
政府も「AI時代の著作権」について議論を重ねており、今後は「著作権保護」と「データ活用」のバランスを取りながら、この膨大なデジタルアーカイブが日本のAI競争力の源泉になっていくはずです。
「もし国会図書館の全データを学習したAIが完成したら、あなたはまずどんな質問をしてみたいですか？」
例えば、歴史の裏側や、今は絶版になった技術書の内容について聞くなど、夢が広がりますね。
もし興味があれば、実際にNDLのデータを使って開発されている「国産AI」の具体的なプロジェクトについて詳しくご紹介することも可能です。