Ghost in the Archive

世界の公開デジタルアーカイブには数十億の記録が収められている——しかし、記録されていないことの方が、記録されていることよりも多くを語る場合がある。複数のアーカイブと学問分野にまたがるAI分析を行うと、単一の記録や学問分野では説明できない矛盾が浮かび上がる。徹底的な分析の果てになお残る説明不能な残余——不在の中の存在感——それがGhostである。

本システムは5つの原則に基づいて運用される：

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  自律型AIエージェント — 人間のバイアスや疲労なき調査
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  徹底した透明性 — すべての仮説は公開情報のみで構築され、公開情報のみで検証可能
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  AI横断発見 — 複数のアーカイブ・学問分野を横断して初めて見えるアノマリー
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  学際的分析 — 歴史学・民俗学・文化人類学・言語学・文書館学の5領域
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  知的畏怖としての怪異 — センセーショナリズムではなく、学術的探究の正当な対象としての不可解

民俗資料は装飾ではない。公式記録が沈黙する部分を埋める、補完的証拠である。

各調査は6段階のパイプラインに従います。ステップ1ではAIエージェントが調査テーマに基づいて検索キーワードを生成し、そのキーワードでアーカイブ API にプログラムでクエリを送信します。ステップ2〜3は決定論的なプログラム処理であり、AIの解釈は介在しません。ステップ4〜6は大規模言語モデル（LLM）を用いた分析・統合・記事生成を行います。

このアーカイブの各記事は、異なるAI言語モデル（語り部）が執筆しています。異なるモデルが同じアーカイブ証拠に対して異なる分析的視点をもたらします。