AIで家系図を作る方法 (2026年版)
AIの助けを借りて5世代の家系図を再構築するには？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。
AI & Technology Writer, Incarn
要点
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、手書き文書の解読や検索の準備を大きく助けてくれます。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。肖像写真が見つかれば、アニメーション化して家族と共有できます。
TL;DR：AIで5世代の家系図を作る方法
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：自力では何時間もかかりそうな文書の転写を手早く下書きし、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。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。肖像写真が見つかったら、Incarn（私たちが開発しているツール）でアニメーション化することもできます。
たとえば、曽祖父が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たとしましょう。分かっているのはそれだけで、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分からない。
そこから5世代を遡るには、どう進めればいいのでしょうか。調べていくうちに何十名もの先祖が見つかり、デジタル化されたアーカイブで肖像写真に出会えることもあります。
AIは助けになります。代わりに調査してくれるわけではありません。しかし、見つけた資料を解読し、理解できない点を分析し、各ステップを速く進める手助けをしてくれます。
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。
たった1時間の会話で、曽祖父の父の名前、出身村、家族が占領期間中に引っ越したといった情報が出てくることもあります。先延ばしにしないでください。
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
慣れない筆跡の婚姻証書を一人で解読するのは時間がかかりますが、AIの下書きがあれば、確認作業に集中できます。
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またはChatGPT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？」
うまくいけば、曖昧な表現の中からも役割と名前を特定してくれます。ただし、固有名詞は必ず原文の画像で確認してください。
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。
例：ある先祖が1820年頃に生まれたことが分かっているとします。ChatGPTに聞けば、該当しそうな公文書館コレクションやFamilySearchのコレクションを挙げてくれるかもしれません。村が途中で名称を変更していた、という事実が見つかれば、それまでの調査で何も見つからなかった理由も説明がつきます。AIの答えは、必ず公文書館の情報で裏づけを取ってください。
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
見落とされがちなステップです。
何十名もの先祖が見つかっても、写真が残っているのはそのうちの数名ということがよくあります。デジタル化されたアーカイブや家族の箱の中を探してみてください。
見つかった写真は、Incarn（私たちが開発しているツール）でアニメーション化できます。たとえば1908年の徴兵制服姿の曽々祖父の、ひび割れたセピア写真が、わずかに頭を傾ける数秒の動画になります。
家族に見せると、「誰それに似ている」と会話が始まるかもしれません。
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 2.0（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またはChatGPT（見比べる） | 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大きく異なります。
時間の配分は、おおむね次の3つに分かれます：
- インタビューと初期メモ
- AIを使った記録の調査と転写（数週間にわたって少しずつ）
- 資料の確認と文書化
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。調査の中でも、ここが最も時間のかかる部分になりがちです。
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）で一般的なニーズの多くはカバーできます。ラテン語テキストや複雑な文書では、ClaudeとChatGPTの両方に同じ画像を渡して、転写を見比べるのがおすすめです。
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解読できることが多いです。不確かな箇所は常に二次資料で確認してください。
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.