オーラルヒストリー（口述歴史）

オーラルヒストリーとは、特定の人物の経験や記憶を対話（インタビュー）を通じて記録し、後世に残す手法です。

公文書には残りにくい、個人の判断基準や現場の空気感、暗黙知といった情報を、本人の語りによって記録・保存します。音声をただ残すだけでなく、語りを文脈ごと記録し、将来の活用を前提に整えることで、後から検証・引用・再利用できる一次資料として整える点に特徴があります。

オーラルヒストリーを実施する目的としては、主に次の3つが考えられます。

暗黙知の言語化
熟練技術者や経営者の「判断の基準」「現場のコツ」といった、マニュアルには書かれない知見を後世に伝えます。
歴史の多面的な保存
出来事の事実関係だけでなく、「当時の人々がどう感じ、なぜその判断をしたのか」といった背景を証言として残し、歴史を立体的に保存します。
データ資産化（DX）
音声という「非構造化データ」を正確にテキスト化し、さらに特定の要素を抽出・整理して「構造化データ」へ変換することで、研究・教育・AI活用などで再利用できるデジタル資産を生み出します。

オーラルヒストリーは、歴史学や社会学だけでなく、民俗学、政治学、医療など、さまざまな分野で価値ある一次資料として活用されています。

大学・研究機関（歴史学・民俗学・社会学など）：「フィールドワーク」の成果として、地域研究や産業史研究に活用されます。震災や公害の体験、感染症や精神疾患への対策、伝統工芸の技術、消えゆく街並みの記憶など、多岐にわたるテーマが対象となります。
官公庁・自治体（行政・政治）：「地域アーカイブ」の一環として、災害の記録や伝統文化を保存します。また、政策決定に関わった政治家や官僚による回顧的証言は、行政史を読み解く重要な資料となります。
企業（社史・広報・産業）：創業者の経営哲学や製品開発の裏側、組織の変遷など、公式資料には残りにくい「現場の判断と経験」を記録し、ナレッジ承継に活用します。
社会・平和学習（戦争・事件）：戦争体験や社会事件に関わった当事者の証言を、後世に伝えるための記録としてまとめます。

オーラルヒストリーは、以下のような流れで進めるのが一般的です。

企画・対象選定
誰に、何の目的で話を聞くかを明確にします。
インタビュー・録音・録画
適切な録音環境を整えたうえで、インタビューを実施します。「なぜそうしたのですか？」「その時どう思いましたか？」など効果的な問いかけを行い、沈黙やジェスチャーといった非言語情報も注意深く観察・記録します。
文字起こし
録音された音声をテキストデータとして正確に書き起こします。用途に応じて、発話をそのまま記録する逐語起こしや、読みやすさを重視した整文を選択します。
データ構造化（オプション）
テキストから「発言者・日時・トピック・固有名詞」などの要素を抽出し、JSONやExcel形式などの「構造化データ」に整えます。これにより、AI（RAG）での高度な検索や分析が可能になります。
校閲・アーカイブ化
話者本人による内容確認を経て、タイムスタンプやタグ情報を加えて保存します。

特に「録音」と「文字起こし」の品質は、その後の活用の幅を大きく左右します。

オーラルヒストリーでは、将来的な活用や構造化を見据えた正確なテキストデータの作成が重視されます。そのため、多くの組織や研究機関では、文字起こしや記録整理を専門業者に委託しています。
専門業者による対応例として、次のような点が挙げられます。

方言や専門用語、社内隠語の正確な変換
多くのオーラルヒストリーでは固有名詞（人名・地名・組織名）が頻出します。AIは一般的な言葉には対応できても、業界用語や地域の言い回しには弱い面があります。
文脈を左右するメタデータの付与
「……（沈黙）」「（笑いながら）」といった非言語情報は、発言の意図や感情を読み取る上で欠かせませんが、AIでは判断が困難です。
AIが学習しやすい「クリーンなデータ」の作成
将来的に構造化データとして活用するためには、誤変換や余分なノイズを排除した、精度の高い一次テキスト（クリーンデータ）が求められます。

これらが実現されて初めて、オーラルヒストリーは価値ある「資産」となります。