発見の日々 ライブドア本館

毎日、世界のどこかですごい発明や発見がなされています。私の好奇心のおもむくままにニュースの中に埋もれた発見にスポットを当ててブログ記事にしていきます。仕事が広報関係なので広報ネタも多いです。



2004年にブログを始めました。10年を経て2014年一旦いブログはFC2ブログに引越しました。キュレーションブログを作るのにFC2の仕様の方が使いやすかったからです。キュレーション以外の発信をこのブログで続けています。
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正直、驚きました。
「えっ、国立の機関がここまで実用的なツールを無料で出してくれるの!?国立国会図書館すごい!!」ってなりました。国立国会図書館(NDL)のNDLラボが、2026年2月に NDLOCR-Lite を公開しました。

これは図書や雑誌のスキャン画像からテキストを高精度で起こせるOCRソフトで、最大のポイントは「GPUが一切不要」というところ。今までのNDLOCRは研究者や機関向けでGPU必須だったんですけど、Lite版は普通のノートPCや家庭用PCでサクサク動くように軽量化。しかもデスクトップアプリとして提供されてて、マウスだけで操作できるのも最高です。

どんな人に刺さる?
古本の目録を作りたい人
資料をデジタル化してテキスト検索したい人
研究や執筆で大量の文字起こしが必要な人
プライバシーを守りつつローカルで完結させたい人

特に嬉しいのは英文や手書き文字にも実験的に対応している点。縦書きの日本語ももちろんOKです。実際に使ってみた印象(他の方のレビューも参考に)
・活字の印刷物はかなり高精度(98%前後という声も)
・手書きは「実験的」だけあって完璧ではないけど、意外と読めるケースが多い
・処理が速い(1ページあたり1〜2秒程度の報告多数)
・データが外部に送られないので安心
ndlocr

インストールした画面。さすがにそっけないw

インストールはGitHubから自分のOS版(Windows / Mac / Linux)をダウンロードするだけ。
ZIPを解凍してexe(または相当ファイル)を起動すればすぐ使えます。
公式ダウンロード:
https://github.com/ndl-lab/ndlocr-lite/releases
使い方の詳しいガイドはこちら:
https://lab.ndl.go.jp/data_set/ndlocrlite-usage/
ライセンスは CC BY 4.0 なので、クレジット表記さえすればブログや自分のプロジェクトで使ってもOK。商用利用も問題なしです。

快挙!と叫びたい!!昔のOCRと違って、AIが裏で動いているのでスキャン画像が多少粗くても意外と頑張ってくれそうです。
自分は古いスタンドスキャナーを持っているので、*本をばらさずに(自炊せずに)どこまでいけるか実験してみるつもりです。人間の目には粗い150dpiくらいでもいけるんじゃないか…と期待しています。結果が出たらまたブログで報告しますね!

ちょっとやってみました。

ndlocr2

グロタンディーク、『収穫と蒔いた種と』



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ほんとに久しぶりの投稿です。
なぜ、またブログ投稿を始めたかの話を別のブログに書きましたので関心のある方はお読みください。
ナラティブの原点へ——SNSの時代を越えて、私は再びブログに帰る - 根気と好奇心と一杯のコーヒー

実は数年ぶりに大学向けの講演を2本もやることになった。さらに記事も書くことになった。
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jugyoufuukei

さて本題です。

大学界隈でよく聞く声がある。「AIが作るものは結局浅い」。
生成AIの出力は表層的で、人間らしい深みや独自性に欠ける——そんな懸念は、特に教育や広報の現場で根強い。私はこう思う。

それは「使い方」の問題だ。AIをただ丸投げすれば確かに浅くなる。しかし、正しくマネジメントすれば、AIは人間の思考を拡張し、大学の中身をより深く、社会に届ける強力なパートナーになる。
大学広報の本質は、SNSで拡散することではない。メインコンテンツを緻密に磨き上げることにある。SNSは優秀な拡散ツールで十分だ。広報が担うべきは、組織の内外をつなぐ「大学改革そのもの」である。認知負債とは何か——AI任せがもたらすリスク「認知負債」(Cognitive Debt)とは、生成AIに思考プロセスを過度に依存することで、記憶・批判的思考・メタ認知などの認知活動が長期的に低下・蓄積する現象だ(MIT Media Labなどの研究で指摘)。

便利さの代償として「脳の筋肉」が衰えるイメージである。教育現場では、学生がAI出力のエッセイをそのまま使うケースで、学びが表層化する懸念が実際に起きている。しかし、これはAIの限界ではなく、浅い使い方が生む負債だ。AIを「たたき台」や「拡張ツール」として位置づけ、人間が徹底的に監修・深化させるプロセスを入れれば、負債を避け、むしろ深みを加えられる。
実例1:東京情報大学「AI学長式辞」——大学の中身を式典で体現2026年3月25日の学位記授与式で、東京情報大学・吉本博明学長は日本初の試みを実施した。
学長監修のもと生成AIで式辞を作成し、ボイスクローンで学長の声で朗読。その後、学長本人がリアルに「AI時代の学びと表現」をコメントする二層構造だ。ここが鍵だ。
AIにドラフトを作らせても、学長が内容を徹底監修し、最後に人間の責任で語る。このプロセスこそが、大学が提唱する「AIと人の協働」を、卒業式という最も象徴的な場で体現している。

もしAIに丸投げしていれば「浅い」式辞で終わっていただろう。人間のマネジメントが入ることで、大学の中身(AI活用教育・DX推進)が主役になった好例である。
実例2:立命館大学 学術プレスリリースの「3ヶ月準備」立命館大学では、重要な研究成果のプレスリリースに約3ヶ月をかける文化がある。研究者と広報が何度も議論を重ね、「何を、どう切り取って社会に届けるか」を丁寧に磨き上げる。このプロセスは、AI時代でも変わらない「緻密なカット」そのもの。AIがドラフト生成や要約を支援しても、最終的な判断と調整は人間が行う。結果として、ただの情報発信ではなく、大学の独自性(棲み分け)を社会に明確に刻む深いコンテンツが生まれる。他の大学で見る「深まる使い方」の広がり東北大学:全国の大学に先駆けてChatGPTを業務導入。会議音声の文字起こし・要約アプリを内製開発し、業務効率化を図りつつ、人間が最終確認するプロセスを重視。生成AIを組み込んだ対話システムも導入し、学内データを活かした正確な応答を実現している。

京都大学:医学部附属病院でAI英語論文執筆支援ツール「Paperpal」を導入。AIが翻訳・校正・リライトを支援するが、研究者の専門知見で内容を深掘り・検証。執筆時間の短縮と論文の質向上を両立させている。
大阪大学:全学事務部門に生成AIを大規模導入(Knowledge Stackなど)。文書作成や議事録要約に活用しつつ、教員向けガイドで「AIを使うだけでは学びは深まらない」と指摘。学生の主体的な思考を促す評価方法を併せて検討している。
追手門学院大学:大学公式アプリに日本初のマルチエージェント型「AIアカデミックアドバイザー」を搭載。学生個々の学修データに基づく個別最適アドバイスを提供するが、人間スタッフがフォローする仕組みで表層的な支援に留まらない。

これらの事例に共通するのは、AIをコンテンツ生成の補助にとどめ、人間が中身の責任を持つ点だ。

広報業務でも、プレスリリースの原案作成などにAIを活用する動きが増えているが、成功のカギは「3ヶ月準備」のような丁寧な人間介入にある。Human-in-the-loop(人間の監修・深化)という考え方だ。だから大学広報は「メインコンテンツ」を磨け2026年問題(少子化と大学の淘汰危機)の中で、大学に求められるのは「競争のための露出」ではなく、「棲み分けのためのナラティブ」だ。大学は「コンテンツの塊」である。学長の理念、研究者の知見、学生の学び、すべてが豊かな原石だ。
広報の役割は、この原石を緻密にカットされたダイヤモンドのように磨き上げ、社会に届けるマネジメント機能を発揮すること。

AIはカット作業を高速化してくれる道具に過ぎない。最終的な輝きは、人間の目と責任で決まる。SNSは拡散ツールとして優秀だ。だが、拡散する中身が浅ければ、ただのノイズになる。
AI時代こそ、広報は組織の内外をつなぐ機能として、メインコンテンツの質にこだわろう。大学改革としての広報へ「AIが作るものは結局浅い」という言説は、警告として受け止めるべきだ。

しかし、それを「AIを使わない」理由にせず、「どう使えば深まるか」を大学全体で問い続けること——それが真の大学改革である。東京情報大学のAI学長式辞は、その一歩を示している。
あなたの大学でも、AIをパートナーに据え、中身を主役にしたコンテンツ作りを始めてみてはどうだろうか。

大学は「コンテンツの塊」である。
それを緻密にカットし、磨き上げ、社会とつなぐ広報の仕事は、大学を変える重要な鍵を握っています。しかし、その鍵を握るのは広報を担う私たち自身だ。
これまでの経験や知識、意識を大胆にアンラーニングし、広報のあり方を根本から変えなければ、本当の大学改革は始まらない。競争のための露出ではなく、棲み分けのためのナラティブを創り出す。
大学の中身を主役にしたマネジメントを実践する。
緻密にカットされたダイヤモンドのような独自の輝きを、社会に届ける——。今こそ、私たち広報担当者が変わらなければならない。
大学広報の改革が、大学が変わるためのキーである。


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というわけでブログでの発信を増やそうと思う。アクセス数は気にせず、ブログのアーカイブ性とネットのロングテールに期待して書いていく。

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