TED2016
Amit Sood: Every piece of art you've ever wanted to see -- up close and searchable
アミット・スード: 前から見たかった全ての芸術作品を手元に、そして検索可能に
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「文化のビッグバン」とは、どんな姿をしているのでしょう？Googleカルチュラル・インスティテュートとアート・プロジェクトのディレクター、アミット・スードにとって、それはオンライン・システムです。そこでは誰でも、世界中の芸術作品や工芸品のコレクションを鮮やかで生き生きとした細部まで探ることができます。スードとGoogleのアーティスト・イン・レジデンス、シリル・ディアンによる、カルチュラル・インスティチュートが誇る圧巻の実験デモをご覧ください。そして、芸術と文化へのアクセスに関するワクワクするような未来を覗いてみましょう。
Amit Sood - Technologist
As the director of Google's Cultural Institute and Art Project, Amit Sood leads the effort to bring cultural artifacts from museums, archives and foundations onto the web in extraordinary detail. Full bio
As the director of Google's Cultural Institute and Art Project, Amit Sood leads the effort to bring cultural artifacts from museums, archives and foundations onto the web in extraordinary detail. Full bio
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00:12
The world is filled
with incredible objects
with incredible objects
0
878
3525
世界は素晴らしい作品と
豊かな文化財で
豊かな文化財で
00:16
and rich cultural heritage.
1
4427
1928
満ち溢れています
00:19
And when we get access to them,
2
7283
2136
そういったものに触れる時
00:21
we are blown away, we fall in love.
3
9443
2384
私たちは驚愕し 心を奪われます
00:24
But most of the time,
4
12652
1597
でも世界中の人々は
00:26
the world's population is living
without real access to arts and culture.
without real access to arts and culture.
5
14273
4792
普段 芸術や文化に実際に触れる
機会がほとんどありません
機会がほとんどありません
00:31
What might the connections be
when we start exploring our heritage,
when we start exploring our heritage,
6
19946
5353
では私たちが世界中の
文化財や美しい場所
文化財や美しい場所
00:37
the beautiful locations
and the art in this world?
and the art in this world?
7
25323
3207
芸術作品を探究しようとする時
どこが入り口になるでしょう？
どこが入り口になるでしょう？
00:41
Before we get started
in this presentation,
in this presentation,
8
29427
2774
プレゼンテーションを始める前に
00:44
I just want to take care
of a few housekeeping points.
of a few housekeeping points.
9
32225
2975
いくつか整理させてください
00:47
First, I am no expert in art or culture.
10
35651
3348
まず私は芸術や文化の
専門家ではありません
専門家ではありません
00:51
I fell into this by mistake,
but I'm loving it.
but I'm loving it.
11
39023
2726
偶然たどり着いたんですが
今は大好きです
今は大好きです
00:54
Secondly, all of what
I'm going to show you
I'm going to show you
12
42356
2996
それから この後お見せするものはすべて
00:57
belongs to the amazing museums,
archives and foundations
archives and foundations
13
45376
3965
提携している素晴らしい美術館や
公文書館や財団が
公文書館や財団が
01:01
that we partner with.
14
49365
1426
所有しているもので
01:02
None of this belongs to Google.
15
50815
1856
Google の所蔵品ではありません
01:05
And finally, what you see behind me
16
53235
3189
そして最後に 私の後ろに見えるものは
01:08
is available right now
on your mobile phones,
on your mobile phones,
17
56448
3351
現在 スマートフォンやコンピュータで
01:11
on your laptops.
18
59823
1174
見ることができます
01:13
This is our current platform,
where you can explore
where you can explore
19
61021
2404
これが私たちの今のシステムで
01:15
thousands of museums
and objects at your fingertips,
and objects at your fingertips,
20
63449
3411
数千の美術館や所蔵品の
細部を超高解像度で
細部を超高解像度で
01:18
in extremely high-definition detail.
21
66884
2511
指先ひとつで見て回ることができます
01:21
The diversity of the content
is what's amazing.
is what's amazing.
22
69419
2893
本当にすごいのは
内容が多様なことです
内容が多様なことです
01:24
If we just had European paintings,
23
72336
2169
もしヨーロッパ絵画とか
01:26
if we just had modern art,
24
74529
1731
現代アートしかなかったら
01:28
I think it gets a bit boring.
25
76284
1802
ちょっと退屈だったでしょう
01:30
For example, this month,
we launched the "Black History" channel
we launched the "Black History" channel
26
78110
3859
例えば今月は『黒人の歴史』という
82の企画展示からなる
82の企画展示からなる
01:33
with 82 curated exhibitions,
27
81993
2589
チャンネルを公開し
01:36
which talk about arts and culture
in that community.
in that community.
28
84606
3566
黒人コミュニティの
芸術と文化について語っています
芸術と文化について語っています
01:40
We also have some
amazing objects from Japan,
amazing objects from Japan,
29
88196
3623
素晴らしい日本の作品もあります
01:43
centered around craftsmanship,
called "Made in Japan."
called "Made in Japan."
30
91843
4104
職人の技を中心に据えた
『メード・イン・ジャパン』です
『メード・イン・ジャパン』です
01:47
And one of my favorite exhibitions,
31
95971
3127
この中で私が気に入っている展示は…
01:51
which actually is the idea of my talk,
32
99122
2405
実は ここが私の話の核心ですが
01:53
is -- I didn't expect to become
a fan of Japanese dolls.
a fan of Japanese dolls.
33
101551
3863
自分が日本人形のファンになるとは
思っていなかったんです
思っていなかったんです
01:57
But I am, thanks to this exhibition,
34
105438
3164
でも この展示のおかげで
ファンになり
ファンになり
02:00
that has really taught me
about the craftsmanship
about the craftsmanship
35
108626
3485
日本人形の本質を支える
職人の技を
職人の技を
02:04
behind the soul of a Japanese doll.
36
112135
2122
知ることができました
02:06
Trust me, it's very exciting.
37
114281
2228
本当にすごいんです
02:08
Take my word for it.
38
116533
1348
保証します
02:09
So, moving on swiftly.
39
117905
2009
では次に移りましょう
02:11
One quick thing I wanted
to showcase in this platform,
to showcase in this platform,
40
119938
2832
自分の子供や友達と
すぐに共有できる このシステムで
すぐに共有できる このシステムで
02:14
which you can share with your kids
and your friends right now,
and your friends right now,
41
122794
2935
手短に紹介したいのは
02:17
is you can travel to all these
amazing institutions virtually, as well.
amazing institutions virtually, as well.
42
125753
4256
こういった素晴らしい施設に
バーチャルでも出かけられるという点です
バーチャルでも出かけられるという点です
最近のアイデアのひとつが
NYのグッゲンハイム美術館に関するもので
NYのグッゲンハイム美術館に関するもので
02:22
One of our recent ideas was with
The Guggenheim Museum in New York,
The Guggenheim Museum in New York,
43
130033
3586
02:25
where you can get a taste
of what it might feel like
of what it might feel like
44
133643
3358
実際にそこにいるような感覚を
02:29
to actually be there.
45
137025
1151
味わうことができます
02:30
You can go to the ground floor
46
138200
1767
１階にも行けます
02:31
and obviously, most of you,
I assume, have been there.
I assume, have been there.
47
139991
2689
きっと行ったことのある方が
ほとんどでしょう
ほとんどでしょう
02:34
And you can see the architectural
masterpiece that it is.
masterpiece that it is.
48
142704
2737
こうして建築の傑作が
見られるのです
見られるのです
02:37
But imagine this accessibility
for a kid in Bombay
for a kid in Bombay
49
145465
3094
想像してください
ムンバイで建築を学んでいて
ムンバイで建築を学んでいて
02:40
who's studying architecture,
50
148583
1720
これまでグッゲンハイムに行く
機会がなかった子供が
機会がなかった子供が
02:42
who hasn't had a chance
to go to The Guggenheim as yet.
to go to The Guggenheim as yet.
51
150327
3055
アクセスできるのです
02:45
You can obviously look at objects
in the Guggenheim Museum,
in the Guggenheim Museum,
52
153406
3085
グッゲンハイム美術館の
所蔵品を眺め
所蔵品を眺め
02:48
you can obviously get into them
and so on and so forth.
and so on and so forth.
53
156515
2718
調べるといったことが
可能になります
可能になります
02:51
There's a lot of information here.
54
159257
1875
大量の情報が ここにあるんです
02:53
But this is not the purpose
of my talk today.
of my talk today.
55
161156
3849
ただ今日の話の
目的は それではありません
目的は それではありません
02:57
This exists right now.
56
165543
1766
ここまでは既に存在しています
02:59
What we now have are the building blocks
to a very exciting future,
to a very exciting future,
57
167333
3926
今 私たちの手元にあるのは
芸術と文化 そして
芸術と文化 そして
03:03
when it comes to arts and culture
58
171283
1715
そこへのアクセスを可能にする
03:05
and accessibility to arts and culture.
59
173022
2611
ワクワクするような未来の一部なんです
03:07
So I am joined today onstage
by my good friend and artist in residence
by my good friend and artist in residence
60
175657
4468
今日一緒にステージに上がってくれたのは
友人で パリ事務所の
友人で パリ事務所の
03:12
at our office in Paris, Cyril Diagne,
61
180149
2343
アーティスト・イン・レジデンス
シリル・ディアンです
シリル・ディアンです
03:14
who is the professor of interactive design
62
182516
2129
スイスのローザンヌ美術大学の
03:16
at ECAL University
in Lausanne, Switzerland.
in Lausanne, Switzerland.
63
184669
2637
インタラクティブ・デザインの教授です
03:19
What Cyril and our team
of engineers have been doing
of engineers have been doing
64
187330
2614
シリルと我々技術チームが
試みているのは
試みているのは
03:21
is trying to find these connections
and visualize a few of these.
and visualize a few of these.
65
189968
3135
芸術、歴史、驚異の間に
つながりを見つけて視覚化することです
つながりを見つけて視覚化することです
03:25
So I'm going to go quite quick now.
66
193127
1813
さあ ここから素早くいきましょう
03:26
This object you see
behind me -- oh, just clarification:
behind me -- oh, just clarification:
67
194964
3602
私の後ろに見えるのは…
そうそう 一つはっきりさせておきます
そうそう 一つはっきりさせておきます
03:30
Always, seeing the real thing is better.
68
198590
1951
絶対 本物を見る方が
いいに決まっています
いいに決まっています
03:32
In case people think
I'm trying to replicate the real thing.
I'm trying to replicate the real thing.
69
200565
2863
私が 本物をコピーしているだけと
思われると困るので
思われると困るので
03:35
So, moving on.
70
203452
1207
さあ 始めましょう
03:37
This object you see behind me
is the Venus of Berekhat Ram.
is the Venus of Berekhat Ram.
71
205155
3516
私の後ろの作品は
『ベレカット･ラムのビーナス』
『ベレカット･ラムのビーナス』
03:40
It's one of the oldest
objects in the world,
objects in the world,
72
208695
2076
世界で最も古いものの１つで
03:42
found in the Golan Heights
around 233,000 years ago,
around 233,000 years ago,
73
210795
3174
ゴラン高原で見つかった
23万3千年前頃のものです
23万3千年前頃のものです
03:45
and currently residing
at the Israel Museum in Jerusalem.
at the Israel Museum in Jerusalem.
74
213993
3129
エルサレムのイスラエル博物館が
所蔵しています
所蔵しています
03:49
It is also one of the oldest
objects on our platform.
objects on our platform.
75
217146
2621
このシステムの中で
最も古いものの１つでもあります
最も古いものの１つでもあります
03:52
So let's zoom.
76
220322
1346
拡大してみましょう
03:53
We start from this one object.
77
221692
1765
この１点から始めましょう
03:55
What if we zoomed out
78
223986
2536
もし ここから俯瞰するように
03:58
and actually tried to experience
our own cultural big bang?
our own cultural big bang?
79
226546
4506
我々の文化のビッグバンを
実際に経験しようとしたら
実際に経験しようとしたら
04:03
What might that look like?
80
231076
1578
どんな風に見えるでしょう？
04:05
This is what we deal with on a daily basis
at the Cultural Institute --
at the Cultural Institute --
81
233474
3657
Googleカルチュラルインスティテュートで
日常的に扱っているのが これです
日常的に扱っているのが これです
04:09
over six million cultural artifacts
curated and given to us by institutions,
curated and given to us by institutions,
82
237155
4962
様々な機関で選ばれた
６百万以上の芸術品が
６百万以上の芸術品が
04:14
to actually make these connections.
83
242141
1946
このように繋がっていくんです
04:16
You can travel through time,
84
244111
1399
これを通して時間を旅し
04:17
you can understand more
about our society through these.
about our society through these.
85
245534
3511
我々の社会を
より深く理解できるようになります
より深く理解できるようになります
04:21
You can look at it
from the perspective of our planet,
from the perspective of our planet,
86
249069
4400
芸術と文化をまとめていけば
社会を地球規模の視点から眺め
社会を地球規模の視点から眺め
04:25
and try to see how
it might look without borders,
it might look without borders,
87
253493
2635
境界線がなかったら どう見えるか
04:28
if we just organized art and culture.
88
256152
2671
試してみることができます
さらに 時間軸に沿って配置できるので
04:30
We can also then plot it by time,
89
258847
2228
04:33
which obviously, for the data geek
in me, is very fascinating.
in me, is very fascinating.
90
261099
4080
データマニアの私には たまりません
04:37
You can spend hours
looking at every decade
looking at every decade
91
265203
3386
時代ごとに それぞれ見ていって
04:40
and the contributions
in that decade and in those years
in that decade and in those years
92
268613
3316
その時代に貢献した
芸術、歴史、文化を見るだけで
芸術、歴史、文化を見るだけで
04:43
for art, history and cultures.
93
271953
2333
何時間でも過ごすことができます
04:46
We would love to spend hours
showing you each and every decade,
showing you each and every decade,
94
274310
3379
本当は何時間もかけて
皆さんに全部見て欲しいんですが
皆さんに全部見て欲しいんですが
04:49
but we don't have the time right now.
95
277713
1861
今は時間がないので
04:51
So you can go on your phone
and actually do it yourself.
and actually do it yourself.
96
279598
3259
自分のスマートフォンで
実際にやってみてください
実際にやってみてください
04:54
(Applause)
97
282881
3462
（拍手）
04:58
But if you don't mind
and can hold your applause till later,
and can hold your applause till later,
98
286367
3102
それから できれば
拍手は後でお願いします
拍手は後でお願いします
05:01
I don't want to run out of time,
99
289493
1548
時間が惜しいんです
05:03
because I want to show you
a lot of cool stuff.
a lot of cool stuff.
100
291065
2199
いろいろ すごいものを
お見せしたいので
お見せしたいので
05:05
So, just very quickly:
101
293288
1500
さて急ぎましょう
05:06
you can move on from here
to another very interesting idea.
to another very interesting idea.
102
294812
3986
ここから別のすごく面白い
アイデアへと移っていきます
アイデアへと移っていきます
05:10
Beyond the pretty picture,
103
298822
1711
ここには 美しい絵画や
05:12
beyond the nice visualization,
104
300557
1789
きれいなビジュアルだけではなく
05:14
what is the purpose, how is this useful?
105
302370
2327
どんな目的があって
どう役に立つでしょうか
どう役に立つでしょうか
05:16
This next idea comes
from discussions with curators
from discussions with curators
106
304721
4729
次に紹介するアイデアは
美術館で学芸員の方々と
美術館で学芸員の方々と
05:21
that we've been having at museums,
107
309474
1635
議論してきたことが元になっています
05:23
who, by the way, I've fallen in love with,
108
311133
2023
ちなみに私は彼らが大好きです
05:25
because they dedicate their whole life
to try to tell these stories.
to try to tell these stories.
109
313180
3194
こういう物語を語ることに
人生を捧げている人達ですから
人生を捧げている人達ですから
05:28
One of the curators told me,
"Amit, what would it be like
"Amit, what would it be like
110
316398
2931
ある学芸員の言葉です
「アミット もしバーチャルで
「アミット もしバーチャルで
05:31
if you could create
a virtual curator's table
a virtual curator's table
111
319353
2479
学芸員の机を再現できないだろうか？
05:33
where all these six million objects
112
321856
2303
その上に作品が６百万点
全部並んでいて
全部並んでいて
05:36
are displayed in a way for us
to look at the connections between them?"
to look at the connections between them?"
113
324183
4403
それぞれの繋がりが
見えるような机の再現だよ」
見えるような机の再現だよ」
05:40
You can spend a lot of time, trust me,
looking at different objects
looking at different objects
114
328610
4029
いろいろなものを見て
どこからもたらされたのか理解しながら
どこからもたらされたのか理解しながら
05:44
and understanding where they come from.
115
332663
1953
時を過ごすことができるのです
05:46
It's a crazy Matrix experience.
116
334640
2208
ぶっ飛んだ『マトリックス』的体験です
05:48
(Laughter)
117
336872
1014
（笑）
05:49
Just moving on,
118
337910
1286
次に行きましょう
05:51
let's take the world-famous
Vincent Van Gogh,
Vincent Van Gogh,
119
339220
3171
世界的に有名な
ヴァン・ゴッホを取り上げましょう
ヴァン・ゴッホを取り上げましょう
05:54
who is very well-represented
on this platform.
on this platform.
120
342415
3715
このシステムで
とてもよく表現されています
とてもよく表現されています
05:58
Thanks to the diversity
of the institutions we have,
of the institutions we have,
121
346154
2776
提携している機関が
いろいろあるおかげで
いろいろあるおかげで
06:00
we have over 211 high-definition,
amazing artworks by this artist,
amazing artworks by this artist,
122
348954
5704
211点以上の 高解像度で
素晴らしいゴッホの作品が
素晴らしいゴッホの作品が
06:06
now organized in one beautiful view.
123
354682
3747
一つの美しい画面にまとめられています
06:10
And as it resolves,
and as Cyril goes deeper,
and as Cyril goes deeper,
124
358453
2973
これを個々の絵へと分解し
シリルがズームインしていくにつれて
シリルがズームインしていくにつれて
06:13
you can see all the self-portraits,
125
361450
2209
自画像をすべて見られます
06:15
you can see still life.
126
363683
1425
静物画もあります
06:17
But I just wanted to highlight
one very quick example,
one very quick example,
127
365132
2603
例として１つだけ
取り上げようと思うんですが
取り上げようと思うんですが
06:19
which is very timely:
128
367759
1688
今 話題の作品 —
06:21
"The Bedroom."
129
369471
1311
『寝室』です
06:22
This is an artwork
where three copies exist --
where three copies exist --
130
370806
2301
この作品には
３つのバージョンがあります
３つのバージョンがあります
06:25
one at the Van Gogh Museum in Amsterdam,
131
373131
2330
アムステルダムの
ヴァン・ゴッホ美術館に１点
ヴァン・ゴッホ美術館に１点
06:27
one at the Orsay in Paris
132
375485
1987
パリ オルセー美術館に１点
06:29
and one at the Art Institute of Chicago,
133
377496
1934
そしてシカゴ美術館に１点です
06:31
which, actually, currently
is hosting a reunion
is hosting a reunion
134
379454
2503
現在シカゴでは
実際に この３点を集めた
実際に この３点を集めた
06:33
of all three artworks physically,
135
381981
1775
展覧会を開催中です
06:35
I think only for the second time ever.
136
383780
2137
史上２回目だと思います
06:37
But, it is united digitally and virtually
for anybody to look at
for anybody to look at
137
385941
4919
一方 ここではデジタルで
バーチャルに集められ 全く違う形で
バーチャルに集められ 全く違う形で
06:42
in a very different way,
138
390884
1921
誰もが閲覧でき
06:44
and you won't get pushed
in the line in the crowd.
in the line in the crowd.
139
392829
3033
人混みの中に並んで
窮屈な思いをすることもないんです
窮屈な思いをすることもないんです
06:47
So let's take you and let's travel
through "The Bedroom" very quickly,
through "The Bedroom" very quickly,
140
395886
4742
では『寝室』の旅へと お連れします
06:52
so you can experience what we are doing
for every single object.
for every single object.
141
400652
3587
私たちが それぞれの作品を
どう扱っているかを体験できます
どう扱っているかを体験できます
06:56
We want the image to speak
as much as it can
as much as it can
142
404263
3451
私たちはデジタルシステム上で
画像に できるだけ多くを
画像に できるだけ多くを
06:59
on a digital platform.
143
407738
1644
語らせたいんです
07:01
And all you need is an internet
connection and a computer
connection and a computer
144
409406
3147
必要なのはインターネットと
コンピュータだけです
コンピュータだけです
07:04
(Applause)
145
412577
4338
（拍手）
07:08
And, Cyril, if you can go deeper, quickly.
146
416939
2558
シリル もっとズームして
07:11
I'm sorry, this is all live,
147
419521
1484
すみません 全部ライブなので
07:13
so you have to give Cyril
a little bit of --
a little bit of --
148
421029
2435
少し ご辛抱ください…
07:16
and this is available for every object:
149
424401
2060
どの作品にも同じことができます
07:18
modern art, contemporary art,
Renaissance -- you name it,
Renaissance -- you name it,
150
426485
2715
近代美術も現代美術も
ルネッサンスも 何でもです
ルネッサンスも 何でもです
07:21
even sculpture.
151
429224
1187
彫刻だって
07:23
Sometimes, you don't know
what can attract you
what can attract you
152
431802
3595
なぜ自分が芸術作品や美術館や
07:27
to an artwork or to a museum
or to a cultural discovery.
or to a cultural discovery.
153
435421
5228
文化的な発見に惹かれるのか
わからないことがあります
わからないことがあります
07:32
So for me, personally,
it was quite a challenge
it was quite a challenge
154
440673
2742
私自身にとっては大きな挑戦でした
07:35
because when I decided to make this
my full-time job at Google,
my full-time job at Google,
155
443439
3222
Google で フルタイムで
これに取り組むことにした時
これに取り組むことにした時
07:38
my mother was not very supportive.
156
446685
2603
母が いい顔をしなかったからです
07:41
I love my mother,
157
449312
1247
母のことは好きですが
07:42
but she thought I was wasting my life
with this museum stuff.
with this museum stuff.
158
450583
2999
美術館のガラクタなんて
人生の浪費だと思ったようです
人生の浪費だと思ったようです
07:45
And for her, a museum is what
you do when you go on vacation
you do when you go on vacation
159
453606
3312
母にとって美術館とは
休みの時に出かけて 見た作品を
休みの時に出かけて 見た作品を
07:48
and you tick-mark and it's over, right?
160
456942
1967
チェックしていくだけの場所なんです
07:50
And it took around four and a half years
161
458933
2531
だからインド出身の母に
07:53
for me to convince my lovely Indian mother
162
461488
2214
この事業の価値を納得させるまで
07:55
that actually, this is worthwhile.
163
463726
1653
４年半近くかかりました
07:57
And the way I did it was,
I realized one day that she loves gold.
I realized one day that she loves gold.
164
465403
3441
どうしたかというと
ある日 母がゴールド好きだと知って
ある日 母がゴールド好きだと知って
08:00
So I started showing her all objects
that have the material gold in them.
that have the material gold in them.
165
468868
5575
素材に金を使ったものを
見せるようにしたんです
見せるようにしたんです
08:06
And the first thing my mom asks me is,
166
474467
2651
母が最初に尋ねてきたことは
08:09
"How can we buy these?"
167
477142
2428
「どうやって全部買ったんだい？」
08:11
(Laughter)
168
479594
1818
（笑）
08:13
And obviously, my salary is not that high,
169
481436
3142
私の給料は そこまで高くないので
こう答えたんです
こう答えたんです
08:16
so I was like, "We can't
actually do that, mom.
actually do that, mom.
170
484602
2378
「母さん 本当に買うのは無理だよ
08:19
But you can explore them virtually."
171
487004
2111
でもバーチャルで見て回れるんだ」
08:21
And so now my mom -- every time
I meet her, she asks me,
I meet her, she asks me,
172
489139
3419
今では 母は私に会う度に
「もっと金や銀はないのかい？
「もっと金や銀はないのかい？
08:24
"Any more gold, any more silver
in your project? Can you show me?"
in your project? Can you show me?"
173
492582
3466
見せてくれないかい」と言ってきます
08:28
And that's the idea
I'm trying to illustrate.
I'm trying to illustrate.
174
496072
2174
私が示したかったのは
こういう発想です
こういう発想です
08:30
It does not matter how you get in,
175
498270
2138
入り口は何でもよくて
08:32
as long as you get in.
176
500432
1362
体験するだけでいいんです
08:33
Once you get in, you're hooked.
177
501818
1610
一度 体験すれば惹きつけられます
08:35
Moving on from here very quickly,
178
503452
2349
急いで次を見ていきましょう
08:37
there is kind of a playful idea, actually,
179
505825
2849
入り口の例として
08:40
to illustrate the point of access,
180
508698
1635
面白いアイデアがあります
08:42
and I'm going to go
quite quickly on this one.
quite quickly on this one.
181
510357
2422
手短に見ていきましょう
08:44
We all know that seeing the artwork
in person is amazing.
in person is amazing.
182
512803
5407
美術作品を実際に目にするのは
素晴らしいことです
素晴らしいことです
08:50
But we also know
that most of us can't do it,
that most of us can't do it,
183
518234
2583
ただ実際に見られない人が
ほとんどですし
ほとんどですし
08:52
and the ones that can afford
to do it, it's complicated.
to do it, it's complicated.
184
520841
2758
見る余裕がある人にとっても
面倒なことです
面倒なことです
08:55
So -- Cyril, can we load
up our art trip, what do we call it?
up our art trip, what do we call it?
185
523623
3807
シリル “アート・トリップ” を出して
08:59
We don't have a good name for this.
186
527454
1762
これには まだいい名前がありません
09:01
But essentially, we have
around 1,000 amazing institutions,
around 1,000 amazing institutions,
187
529240
4971
私たちは68か国
約千か所の素晴らしい施設と
約千か所の素晴らしい施設と
09:06
68 countries.
188
534235
1167
提携しています
09:07
But let's start with Rembrandt.
189
535426
1700
まずはレンブラントです
09:09
We might have time for only one example.
190
537150
2242
１つ紹介するのがやっとだと思いますが
09:11
But thanks to the diversity,
191
539416
2229
いろいろな施設があるおかげで
09:13
we've got around 500 amazing
Rembrandt object artworks
Rembrandt object artworks
192
541669
3904
17か国 46施設から
500点あまりのレンブラントが
500点あまりのレンブラントが
09:17
from 46 institutions and 17 countries.
193
545597
2269
集まっています
09:19
Let's say that on your next vacation,
194
547890
2552
例えば次の休暇に
09:22
you want to go see
every single one of them.
every single one of them.
195
550466
2050
これらの作品すべてを
見ようとします
見ようとします
09:24
That is your itinerary,
196
552540
1334
すると旅行の全行程は
09:25
you will probably travel
53,000 kilometers,
53,000 kilometers,
197
553898
3654
およそ5万3千キロ
約46の施設を
約46の施設を
09:29
visit around, I think, 46 institutions,
198
557576
2587
訪れることになります
09:32
and just FYI, you might release
10 tons of CO2 emissions.
10 tons of CO2 emissions.
199
560187
4191
参考までに 二酸化炭素放出量は
10トンくらいでしょう
10トンくらいでしょう
09:36
(Laughter)
200
564402
1463
（笑）
09:37
But remember, it's art,
201
565889
1473
でも これは芸術なんですから
09:39
so you can justify it,
perhaps, in some way.
perhaps, in some way.
202
567386
2665
なんとか正当化できるかも
09:42
Moving on swiftly from here,
203
570837
1922
さらに先を急いで
09:44
is something a little bit
more technical and more interesting.
more technical and more interesting.
204
572783
2935
もっと高度で面白いものを
お見せします
お見せします
09:47
All that we've shown you so far
uses metadata to make the connections.
uses metadata to make the connections.
205
575742
4937
ここまで ご覧頂いたものは
メタデータを使って関連付けています
メタデータを使って関連付けています
09:52
But obviously we have
something cool nowadays
something cool nowadays
206
580703
2110
でも最近は誰もが口にする
09:54
that everyone likes to talk about,
which is machine learning.
which is machine learning.
207
582837
2912
すごい技術 すなわち
機械学習があります
機械学習があります
09:57
So what we thought is,
let's strip out all the metadata,
let's strip out all the metadata,
208
585773
3074
そこで こう考えました
メタデータを全部削除して
メタデータを全部削除して
10:00
let's look at what machine learning can do
209
588871
3612
コレクション全体を
イメージ認識にかけて
イメージ認識にかけて
10:04
based purely on visual recognition
of this entire collection.
of this entire collection.
210
592507
4323
機械学習にできることを
探ってみようって
探ってみようって
10:08
What we ended up with
is this very interesting map,
is this very interesting map,
211
596854
4193
結果として出来たのが
このとても面白いマップです
このとても面白いマップです
10:13
these clusters that have
no reference point information,
no reference point information,
212
601071
4310
それぞれの集合体に
基準となるポイントはなくて
基準となるポイントはなくて
10:17
but has just used visuals
to cluster things together.
to cluster things together.
213
605405
3965
視覚的要素だけを使って
まとめています
まとめています
10:21
Each cluster is an art to us
by itself of discovery.
by itself of discovery.
214
609394
3582
それぞれの集合体自体が
芸術作品に見えます
芸術作品に見えます
10:25
But one of the clusters we want
to show you very quickly
to show you very quickly
215
613000
2663
中でもちょっとお見せしたいのが
10:27
is this amazing cluster of portraits
216
615687
2652
この素晴らしい肖像画の集合体です
10:30
that we found from museums
around the world.
around the world.
217
618363
2402
これは世界中の美術館から
見つけてきたものです
見つけてきたものです
10:32
If you could zoom in
a little bit more, Cyril.
a little bit more, Cyril.
218
620789
2183
少しズームして シリル
10:34
Just to show you, you can
just travel through portraits.
just travel through portraits.
219
622996
3832
肖像画の中を旅することもできれば
10:38
And essentially, you can do nature,
you can do horses
you can do horses
220
626852
2774
風景画や馬の絵を旅して回ることもできます
10:41
and clusters galore.
221
629650
1756
まさに大量の集合体です
10:44
When we saw all these portraits,
222
632309
1548
こういった肖像を見ていて思いました
10:45
we were like, "Hey, can we do
something fun for kids,
something fun for kids,
223
633881
3652
「子供向けに何か
面白いことができないだろうか
面白いことができないだろうか
10:49
or can we do something playful
224
637557
1682
肖像画に興味を持ってもらうために
10:51
to get people interested in portraits?"
225
639263
2025
遊び心のあることができないだろうか」
10:53
Because I haven't really seen
226
641312
2180
肖像画のギャラリーに行って
10:55
young kids really excited
to go to a portrait gallery.
to go to a portrait gallery.
227
643516
3367
心から喜ぶ子供なんて
見たことがなかったですから
見たことがなかったですから
10:59
I wanted to try to figure something out.
228
647357
1932
そこで私は知恵を絞りました
11:01
So we created something
called the portrait matcher.
called the portrait matcher.
229
649313
2467
こうして「肖像画マッチ」を作りました
11:03
It's quite self-explnatory,
230
651804
1317
名前通りのものです
11:05
so I'm just going to let Cyril
show his beautiful face.
show his beautiful face.
231
653145
2738
ではシリルのハンサムな顔を
出してもらいましょう
出してもらいましょう
11:07
And essentially what's happening is,
with the movement of his head,
with the movement of his head,
232
655907
4132
どうなっているかというと
シリルが頭を動かすのにつれて
シリルが頭を動かすのにつれて
11:12
we are matching different portraits
around the world from museums.
around the world from museums.
233
660063
4167
世界中の美術館から集めた肖像画が
マッチしていくんです
マッチしていくんです
11:16
(Applause)
234
664254
2196
（拍手）
11:29
And I don't know about you,
235
677445
1706
皆さんが どうかはわかりませんが
11:31
but I've shown it to my nephew and sister,
236
679175
2016
甥と妹に見せたら
11:33
and the reaction is just phenomenal.
237
681215
1849
大変な喜びようでした
11:35
All they ask me is,
"When can we go see this?"
"When can we go see this?"
238
683088
2706
「いつ見に行けるの？」って
聞いてきます
聞いてきます
11:39
And by the way, if we're nice,
239
687492
1573
ところで シリル
11:41
maybe, Cyril, you can smile
and find a happy one?
and find a happy one?
240
689089
2821
よかったら 笑って
笑顔の絵を見せてくれるかい
笑顔の絵を見せてくれるかい
11:44
Oh, perfect.
241
692696
1398
参ったな
11:46
By the way, this is not rehearsed.
242
694118
1988
ちなみにリハーサルはしていません
11:48
Congrats, Cyril. Great stuff. Oh wow.
243
696474
2580
よかったねシリル
素晴らしいよ
素晴らしいよ
11:51
OK, let's move on; otherwise,
this will just take the whole time.
this will just take the whole time.
244
699078
3476
さて 次に行かないと
時間を使い切ってしまいます
時間を使い切ってしまいます
11:54
(Applause)
245
702578
1718
（拍手）
11:56
So, art and culture
can be fun also, right?
can be fun also, right?
246
704320
2580
どうです 芸術と文化は面白いでしょう
11:59
For our last quick experiment --
247
707900
3397
最後の実験を少し紹介します
12:03
we call all of these "experiments" --
248
711321
1763
私たちは どれも実験と
呼んでいるんですが
呼んでいるんですが
12:05
our last quick experiment
comes back to machine learning.
comes back to machine learning.
249
713108
2889
最後の実験は
再び機械学習についてです
再び機械学習についてです
12:08
We show you clusters, visual clusters,
250
716021
2841
皆さんに視覚的集合体をお見せしますが
12:10
but what if we could ask the machine
to also name these clusters?
to also name these clusters?
251
718886
4901
もしコンピュータに集合体の
名前を付けてもらったら どうでしょう？
名前を付けてもらったら どうでしょう？
12:15
What if it could automatically tag
them, using no actual metadata?
them, using no actual metadata?
252
723811
4753
コンピュータがメタデータを使わず
自動でタグを付けられたら？
自動でタグを付けられたら？
12:20
So what we have is this kind of explorer,
253
728588
4100
私たちが作ったのは
そんな探索ソフトです
そんな探索ソフトです
12:24
where we have managed to match,
I think, around 4,000 labels.
I think, around 4,000 labels.
254
732712
3611
これで約４千のラベルを
付けられるようになりました
付けられるようになりました
12:28
And we haven't really
done anything special here,
done anything special here,
255
736347
3164
ここまでは
それほどすごくはなくて
それほどすごくはなくて
12:31
just fed the collection.
256
739535
1658
コレクションを入力しただけです
12:33
And we found interesting categories.
257
741217
1770
その後 面白いカテゴリーを見つけました
12:35
We can start with horses,
a very straightforward category.
a very straightforward category.
258
743011
2905
まずは「馬」
そのまんまのカテゴリーです
そのまんまのカテゴリーです
12:37
You would expect to see
that the machine has put
that the machine has put
259
745940
2299
皆さんは コンピュータが馬の画像を
12:40
images of horses, right?
260
748263
1741
見つけてくると思うでしょう
12:42
And it has, but you also notice,
right over there,
right over there,
261
750028
3442
確かにそうでしたが向こうには
12:45
that it has a very abstract image
262
753494
2079
かなり抽象的だけど
12:47
that it has still managed to recognize
and cluster as horses.
and cluster as horses.
263
755597
3195
ぎりぎり馬だと
認識、分類できるものがあります
認識、分類できるものがあります
12:50
We also have an amazing head
in terms of a horse.
in terms of a horse.
264
758816
3690
素晴らしい馬の頭部の像もあります
12:54
And each one has the tags
as to why it got categorized in this.
as to why it got categorized in this.
265
762530
4002
そこに分類された理由を示すタグが
それぞれに付いています
それぞれに付いています
12:58
So let's move to another one
which I found very funny and interesting,
which I found very funny and interesting,
266
766556
3974
次を見てみましょう
すごく面白くて興味深いんですが
すごく面白くて興味深いんですが
13:02
because I don't understand
how this category came up.
how this category came up.
267
770554
2491
なぜ こんなカテゴリーが
出てきたのかは わかりません
出てきたのかは わかりません
13:05
It's called "Lady in Waiting."
268
773069
1750
「待っている婦人」です
13:06
If, Cyril, you do it very quickly,
269
774843
2612
シリル急いで
13:09
you will see that we have
these amazing images
these amazing images
270
777479
3542
たぶん 待っているか
ポーズをとっている婦人の
ポーズをとっている婦人の
13:13
of ladies, I guess, in waiting or posing.
271
781045
2761
素晴らしい画像を見られます
13:15
I don't really understand it.
272
783830
1446
でも よくわかりません
13:17
But I've been trying to ask
my museum contacts,
my museum contacts,
273
785300
2240
美術館側に
尋ねてはいるんです
尋ねてはいるんです
13:19
you know, "What is this?
What's going on here?"
What's going on here?"
274
787564
2245
「どうしたんだろう？
何が起きたんだろう」って
何が起きたんだろう」って
13:21
And it's fascinating.
275
789833
1612
すごく興味深いですね
13:23
Coming back to gold very quickly,
276
791469
2689
ちょっとゴールドの話に戻ります
13:26
I wanted to search for gold
277
794182
1563
金製品を検索しようと思って
13:27
and see how the machine
tagged all the gold.
tagged all the gold.
278
795769
2102
コンピュータが付けた
タグを見てみました
タグを見てみました
13:29
But, actually, it doesn't tag it as gold.
279
797895
2080
ところが「金」というタグは
ついていませんでした
ついていませんでした
13:32
We are living in popular times.
280
800320
1515
今はポップカルチャーの時代なんです
13:33
It tags it as "bling-bling."
281
801859
2103
付いていたタグは「キラキラ」でした
13:35
(Laughter)
282
803986
1814
（笑）
13:39
I'm being hard on Cyril,
because I'm moving too fast.
because I'm moving too fast.
283
807200
2921
トークが速すぎて
シリルにはプレッシャーですね
シリルにはプレッシャーですね
13:42
Essentially, here you have
all the bling-bling
all the bling-bling
284
810145
2627
ここには世界中の美術館から
皆さんのために集められた
皆さんのために集められた
13:44
of the world's museums organized for you.
285
812796
3161
キラキラしたものが全部あります
13:47
And finally, to end this talk
and these experiments,
and these experiments,
286
815981
3516
最後になりますが
13:51
what I hope you feel after this talk
is happiness and emotion.
is happiness and emotion.
287
819521
3317
この話の後 皆さんに感じて欲しいのは
幸せと感動です
幸せと感動です
13:54
And what would we see
when we see happiness?
when we see happiness?
288
822862
2439
では「幸せ」を見ようとしたら
何が見えるでしょうか
何が見えるでしょうか
13:57
If we actually look at all the objects
289
825325
3159
「幸せ」というタグが付いたものを
14:00
that have been tagged under "happiness,"
290
828508
1944
全部 実際に見ていけば
14:02
you would expect happiness, I guess.
291
830476
3064
幸せが見えるんじゃないでしょうか
14:05
But there was one that came up
that was very fascinating and interesting,
that was very fascinating and interesting,
292
833564
6103
するとすごく興味深い作品が出てきました
友人でアーティスト・イン・レジデンスの
ダグラス・コープランドの作品です
ダグラス・コープランドの作品です
14:11
which was this artwork
by Douglas Coupland,
by Douglas Coupland,
293
839691
4375
14:16
our friend and artist
in residence as well,
in residence as well,
294
844090
2095
14:18
called, "I Miss My Pre-Internet Brain."
295
846209
2261
タイトルは
『インターネット以前の脳が懐かしい』
『インターネット以前の脳が懐かしい』
14:20
I don't know why the machine feels like
it misses its pre-Internet brain
it misses its pre-Internet brain
296
848494
3615
何でコンピュータが
インターネット以前の脳を懐かしがって
インターネット以前の脳を懐かしがって
14:24
and it's been tagged here,
297
852133
1270
このタグを付けたのかわかりませんが
14:25
but it's a very interesting thought.
298
853427
1914
すごく面白い発想です
14:27
I sometimes do miss my pre-Internet brain,
299
855365
2183
私も時々インターネット以前の脳が
とても懐かしくなりますが
とても懐かしくなりますが
14:29
but not when it comes to exploring
arts and culture online.
arts and culture online.
300
857572
3000
オンラインで芸術や文化を
見て回っている時は別です
見て回っている時は別です
14:32
So take out your phones,
take out your computers,
take out your computers,
301
860596
2313
さあ皆さんもスマートフォンや
コンピュータを使って
コンピュータを使って
14:34
go visit museums.
302
862933
1157
美術館に出かけましょう
14:36
And just a quick call-out
to all the amazing archivists,
to all the amazing archivists,
303
864114
2679
そして素晴らしい公文書館員や
歴史家や学芸員を
歴史家や学芸員を
14:38
historians, curators,
304
866817
1384
呼び出すだけでいいんです
14:40
who are sitting in museums,
preserving all this culture.
preserving all this culture.
305
868225
2772
彼らが美術館で文化を守っています
14:43
And the least we can do is get
our daily dose of art and culture
our daily dose of art and culture
306
871021
3318
そして少なくとも
私たちも子供たちも 芸術や文化を
私たちも子供たちも 芸術や文化を
14:46
for ourselves and our kids.
307
874363
1331
毎日楽しめるのです
14:47
Thank you.
308
875718
1153
ありがとう
14:48
(Applause)
309
876895
10641
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Amit Sood - TechnologistAs the director of Google's Cultural Institute and Art Project, Amit Sood leads the effort to bring cultural artifacts from museums, archives and foundations onto the web in extraordinary detail.
Why you should listen
Amit Sood is the director of Google's Cultural Institute. He and his team work on making art and culture accessible and engaging for everyone. They have partnered with over 1,000 museums, archives and other institutions from more than 70 countries to bring our shared heritage onto the web and connect them with people through new technologies. Most recently they have been experimenting with combining art with machine learning algorithms and other advanced technologies to create new ways to explore our cultures.
Amit Sood | Speaker | TED.com