AIで家系図を作る方法 (2026年版)
AIの助けを借りて3週間で5世代の家系図を再構築しました。家族へのインタビューから先祖の肖像アニメーションまで、ステップバイステップの方法論をご紹介します。
Thomas Moreau
AI & Technology Writer, Incarn
要点
AIを使って5世代分の家系図を3週間かけて再構築した結果:AIは代わりにアーカイブを探してくれるわけではありませんが、解読速度は3倍になります。方法:まず家族へのインタビュー、次にFamilySearch+Geneanetで戸籍記録を検索、ChatGPTまたはClaudeで手書き文書を転写、欠落部分は公文書館で補完。21日間で47名の先祖を発見、うち3名はアニメーション化可能な肖像写真あり。
TL;DR:3週間、5世代、47名の先祖
AIは代わりにアーカイブを探してくれるわけではありません。AIにできること:あなたが2時間かけて解読するような文書を30秒で転写し、歴史的な文脈を分析し、公文書館の適切な検索クエリを作成すること。実際の家系図で検証した方法:まずインタビュー、FamilySearch+Geneanetで戸籍記録を取得、難読な手書き文書はChatGPTまたはClaudeで転写、欠落部分は公文書館で補完。21日間で47名の先祖を特定。3枚の肖像写真を発見し、そのうち1枚はIncarnでアニメーション化。
私の曽祖父は、フランスのコレーズ県にある600人の小村で鍛冶屋を営んでいました。それだけは知っていましたが、他には何も知りませんでした。曽祖父自身の父の名前も、妻の旧姓も、19世紀以前に家族がどこから来たのかも。
3週間で、5世代を遡りました。47名の先祖を特定し、デジタル化されたアーカイブから3枚の肖像写真を発見し、そのうち1枚をIncarnでアニメーション化しました。
AIが助けてくれました。代わりに調査してくれたわけではありません。しかし、見つけた資料を解読し、理解できなかった点を分析し、各ステップを2〜3倍のスピードで進めることができました。
その方法をご紹介します。
AIが系譜調査のためにできること(とできないこと)
時間を割いて整理しておきましょう。
AIにできないこと: アーカイブデータベースへのアクセス(Ancestry、FamilySearch、Geneanetはそれぞれ独自のインターフェースを持っています)、名前による先祖の検索、固有名詞や日付に関する正確性の保証。
AIが得意なこと: 19世紀の手書き文書を読みやすいテキストに転写すること、歴史的文脈の解釈、公文書館の検索エンジンに適した検索クエリの作成、古いフランス語や教会ラテン語の翻訳、行き詰まったときに情報同士をつなぎ合わせること。
AIは分析アシスタントであって、系譜検索エンジンではありません。この区別を理解した上で利用すれば、大きな助けになります。
ステップ1:高齢の親族にインタビューする(手遅れになる前に)
これが最も緊急で、最もテクノロジーとは関係ないステップです。
祖父母、存命の曽祖父母、70歳以上の叔父叔母:彼らはデジタル版が存在せず、バックアップシステムもない人間のアーカイブです。インタビューを記録せずに亡くなるたびに、家系図の枝が一本まるごと消えてしまいます。
どんな検索エンジンよりも先に、電話してください。親の名前、出身地、職業、クリスマスの食事の席で語られていた話を聞いてください。メモを取るか、同意を得た上で録音してください。
84歳の大叔母は、曽祖父の父の名前、出身村、そして家族が占領期間中に引っ越したという情報を教えてくれました。20年前にすることもできた1時間の会話でした。
ChatGPTはこれらのメモを表形式に整理することができます:個人名、おおよその日付、場所、既知の情報源。魔法ではありませんが、最初から何も失わないために役立ちます。
ステップ2:FamilySearchとGeneanetで最初の記録を探す
FamilySearchは無料で、基本的な閲覧には登録が不要で、数百億件の戸籍記録をインデックス化しています。19世紀を調査する際の論理的な出発点です。
AIを使った方法:
- FamilySearchまたは公文書館で記録を検索します
- 記録の画像をダウンロードします
- ChatGPTまたはClaudeに画像を送り、「この手書き文書を転写してください。不確かな箇所はカッコで示してください。」と指示します
- フラグが立てられた箇所を確認してから、家系図に記録します
時間の節約は測定可能です。19世紀の婚姻証書を一人で解読するのに、以前は15〜20分かかっていました。AIを使えば、5分で済みます。
Geneanetは特に他の系譜研究者が共有したツリーにおいて、FamilySearchを補完します。注意が必要なのは:共有されたツリーにはエラーが含まれています。必ずツリーのコピーではなく、元の記録文書を確認してください。
ステップ3:AIで古い記録を解読する
ここが最も違いが明確なステップです。
1800年以前の記録は古フランス語またはラテン語で書かれており、略語と今では使われなくなった法律的な表現が含まれています。1743年の洗礼記録は、慣れていない場合、何時間も解読不能なままになることがあります。
方法: Claude(ラテン語や複雑な文書についてはChatGPTより厳密です)に画像を送ります。転写と、文書の構造についての説明を求めます:「父親は誰ですか?母親は?証人は?記録されている出来事は正確には何ですか?」
Claudeは曖昧な表現の中からも役割と名前を特定します。
ステップ4:公文書館で欠落部分を埋める
FamilySearchとGeneanetには欠落があります。一部の教区登録簿はデジタル化されておらず、県立公文書館のポータルからのみアクセス可能なものもあります。
AIはここで適切な検索クエリを作成するために役立ちます。
実際の例:ある先祖が1820年頃に生まれたことは分かっていました。ChatGPTに聞いてみると、該当する公文書館コレクション、FamilySearchのコレクション、そして村が1850年に名称を変更したという事実を教えてくれました(以前の調査で何も見つからなかった理由が分かりました)。
ステップ5:先祖の肖像写真を見つけてアニメーション化する
これは私が過小評価していたステップです。
発見した47名の先祖のうち、3名はデジタル化されたアーカイブまたは家族の箱の中に写真がありました。
回収した写真には、Incarnを使用しました。1枚(1908年の徴兵制服姿の曽々祖父、ひび割れたセピア写真)は、彼がわずかに頭を傾ける数秒のアニメーションになりました。
母は20分間その動画を見ていました。叔父のベルナールに似ていると言っていました。
Incarnではすでに12,000枚以上の写真がアニメーション化されています:祖父母、兵士、婚礼の肖像写真。アニメーションはSeedance 1.5 Pro(BytePlusのAI動画モデル)で動作し、2分以内にレンダリングされます。試用は無料(登録時に1クレジット提供)、その後は1アニメーションあたり1.99€です。
AIツール比較:ステップ別
| ステップ | 推奨ツール | 無料? | 最適な用途 |
|---|---|---|---|
| インタビューメモを整理する | ChatGPT | はい(基本版) | 整理と明確化 |
| 戸籍記録を検索する | FamilySearch | はい | 19世紀 |
| 記録を転写する | ChatGPT | はい | 19世紀の手書き文字 |
| ラテン語の記録を転写する | Claude | はい(使用制限あり) | 複雑な文書 |
| 既存のツリーを照合する | Geneanet | 無料(閲覧) | すでに遡られた枝 |
| 先祖の肖像写真をアニメーション化する | Incarn | 1クレジット無料、以降1.99€ | 肖像写真、家族写真 |
この方法にかかる時間は?
正直に言うと、ツリーの複雑さと利用可能なアーカイブによって異なります。
私の場合:
- インタビューと初期メモ:4時間
- AIを使った記録の調査と転写:3週間にわたる8〜10時間
- 資料の確認と文書化:3時間
合計:5世代にわたる47名の先祖のために約15時間の作業。AIなしで同じ結果を得るには35〜40時間と見込んでいました。
AIはあなたの代わりに仕事をするわけではありません。手書き文書の解読と検索場所の把握に費やす時間を削減してくれます。これは多くの場合、調査における実際の作業時間の40〜50%を占めます。
引き出しに古い写真があって、そこから始めたい場合は、Incarnは事前登録なしでアクセスできます(最初の試用)。
よくある質問
AIは自動的に私の家系図を作成できますか?
いいえ。現在のAIはアーカイブデータベースに接続しません。調査は人間が行います。転写と分析はその限りではありません。
始めるのに適したAIツールはどれですか?
ChatGPT(無料版)は一般的なニーズの80%をカバーします。Claudeはラテン語テキストや複雑な文書に対してより厳密です。
FamilySearchは本当に無料ですか?
はい。基本的な閲覧は無料で、サブスクリプション不要です。
ラテン語の記録がありますが、AIで翻訳できますか?
はい、ただし注意が必要です。ClaudeとChatGPTは洗礼、婚姻、埋葬記録の標準的な教会ラテン語を正しく解読します。不確かな箇所は常に二次資料で確認してください。
Thomas Moreau
AI & Technology Writer, Incarn
Thomas covers AI and machine learning applications for creative tools. Former research engineer with a focus on computer vision and video generation.
LinkedIn