AIチュートリアル

AIエージェントによる証拠重視の旧ソ連地域系譜調査

CodexまたはClaude Codeを使って、旧ソ連地域の親族調査をインストールし、利用する方法を学びます。このチュートリアルでは、案件設定、成果物のハッシュ化、証拠台帳、歴史上の管轄区域、身元照合、未索引スキャン資料、監査、責任ある調査の実践について解説します。

2026年10月25日約15分で読了

旧ソ連圏の親族調査とは？

旧ソ連圏の親族調査は、CodexやClaude CodeなどのAIエージェント向けに設計された、証拠を重視する系譜調査スキルです。旧ソ連、ソビエト連邦、ロシア帝国に関わる家族史の疑問を調査し、記録、解釈、未解決の問題を明確に分けて管理できます。

このスキルは、教会簿冊、民事登録簿、軍事データベース、追放・弾圧関連ファイル、公開された文書集、索引のないアーカイブスキャンを対象としています。裏付けのない家系図を作成するのではなく、各発見の出典を記録し、独立した証拠と重複した写しを区別し、何が証明され、何が証明されていないかを説明します。

内部指示はロシア語で書かれていますが、エージェントはユーザーの言語で応答します。名前や文章を原綴りで引用し、翻訳を提示し、記録に適した言語で検索を組み立てられます。対象には、ロシア語、ウクライナ語、ポーランド語、ルーマニア語、ドイツ語、イディッシュ語の形式が含まれます。

主な機能

構造化された案件受付：1つの調査質問、既知の事実、生存している可能性のある人物、対象外とする話題を定義します。
再現可能な記録：人物、資料、主張、関係、検索をCSVで管理し、最終報告書のテンプレートも備えています。
歴史的な管轄区域：現代の地図に頼らず、出来事の日付に存在していた国家、州、地区、教区、民事登録機関に基づいて出来事を特定します。
名前の異形分析：複数の地域言語における父称、旧姓、翻字、歴史的な表記を考慮します。
出典の階層化：オンライン家系図やフォーラムを手がかりとして扱う前に、原記録、公式カタログ、索引を優先します。
明示的な証拠状態：主張をhypothesis、single-source、corroborated、strongly-corroborated、contradicted、unresolvedとしてラベル付けします。
人物同定：親、番地、正確な出生年月日、代父母、軍所属部隊などの詳細が一致するまで、同名の可能性がある人物を別々のperson_idで管理します。
証拠監査：参照整合性を確認し、最終報告書の作成前に裏付けの弱さを警告します。
責任ある境界線：生存している人物を保護し、サインインとCAPTCHAは人間が処理することを求め、ペイウォール、レート制限、アクセス制御の回避を禁止します。

前提条件

Git、Python 3、対応するAgent Skillsランタイムが必要です。付属スクリプトはPython標準ライブラリのみを使用するため、追加のPythonパッケージは必要ありません。

エージェントに合ったインストール先を選択してください。Codexでは~/.codex/skills/を使用し、個人用Claude Codeスキルでは~/.claude/skills/を使用します。Claude Codeでは、プロジェクトの.claude/skills/ディレクトリから読み込むこともできます。

スキルをインストールする

Codexにインストールする

git clone https://github.com/DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research ~/.codex/skills/ex-ussr-kinship-research

個人用Claude Codeスキルとしてインストールする

git clone https://github.com/DenisSergeevitch/ex-ussr-kinship-research ~/.claude/skills/ex-ussr-kinship-research

1つのClaude Codeプロジェクトにインストールする

プロジェクトリポジトリ内の.claude/skills/ex-ussr-kinship-researchにリポジトリをクローンまたはコピーします。これにより、すべてのプロジェクトで利用可能にするのではなく、そのプロジェクトにスキルを関連付けられます。

ソースリポジトリはGitHubで公開されています。

調査案件を開始する

最も簡単な開始方法は、具体的な家族史の質問を1つ提示することです。既知の名前、概算の日付、場所、記録のスキャン、未確定事項を含めます。ただし、検証されていない家族の言い伝えを事実と仮定しないでください。

依頼例：

私の曾祖父は1930年代にカザフスタンへ追放されました。教会の記録から彼の両親を探すのを手伝ってください。
結婚証明書と兵士手帳のスキャンがあります。同一人物に関するものか確認し、証拠の連鎖を構築してください。
1890年代のポドリアのある村について、教区と適切なFamilySearchのフィルムを特定し、この姓の出生記録を調べてください。

エージェントは、広範な検索を始める前に受付を行うべきです。適切な依頼には、主要な質問、既知の事実、生存している可能性のある人物、制限事項、希望する出力言語を指定します。既定の言語設定は自動のため、通常は調査者が使用した言語と同じ言語で回答します。

案件ワークスペースを作成する

スキルのリポジトリから、付属スクリプトを使って案件ディレクトリを初期化します：

python scripts/init_case.py --case-dir ./my-case --research-question "Who were Maria's parents?" --subject-label "Maria"

これにより、人物、資料、主張、関係、検索を追跡するための構造化されたワークスペースが作成されます。得られる証拠の経路を分かりやすく保つため、1案件につき焦点を絞った調査質問を1つにしてください。

資料を登録してハッシュ化する

保存したスキャンや文書は、ファイル名が変わったり重複したコピーが現れたりしても識別できるようにしてください。各資料のSHA-256ハッシュを生成します：

python scripts/hash_artifact.py ./scans/marriage-1902.jpg

出典情報とともに、その資料を事件記録簿に記録します。ダウンロードした画像、同じ画像の切り抜き、同じ元記録のミラーは、自動的に独立した証拠になるわけではありません。関連する複製には同じ independence_group を付け、別々の証拠として数えられないようにします。

証拠を最優先するワークフローに従う

対象となる主張を定義する。 広範な家族に関する問いを、記録によって裏付けたり反証したりできる主張に変換します。たとえば、マリアの両親を特定することです。
歴史上の場所を確定する。 出来事の日付における管轄区域を特定します。該当する州、地区、教区、または戸籍登録機関も含めます。
名前の異形を作成する。 現地の記録作成者が使った言語に基づき、考えられる綴り、父称、旧姓、翻字を準備します。
より信頼性の高い情報源から検索する。 原本記録を優先し、その次に公式カタログ、索引、公開された文書コレクションを確認します。利用者が投稿した家系図やフォーラムの投稿は、証拠ではなく手がかりとして扱います。
成功した検索と失敗した検索を記録する。 どこを検索したか、どのクエリまたはフィルムを調べたか、結果がどうだったかを記録します。否定的な結果は重複作業を防ぎ、どの公開情報源を調べ尽くしたかを明確にします。
証拠から主張を作成する。 すべての事実上の主張を裏付けとなる資料に関連付け、説明可能なステータスを割り当てます。
身元を慎重に確定する。 同じ名前と村を共有しているというだけで人物を統合してはいけません。
報告前に監査する。 監査スクリプトを実行し、弱い関連付け、欠落した参照、不適切に数えられた相互裏付けに対処します。

証拠を監査する

結論を生成する前に、次を実行します。

python scripts/audit_evidence.py --case-dir ./my-case

監査では、記録簿の参照整合性を確認し、弱い相互裏付けにフラグを付けます。その結果を使って事件データを修正するか、主張を未解決としてマークします。目的は、すべての問いに無理に確信のある答えを出すことではなく、各結論が利用可能な証拠を正確に反映するようにすることです。

索引のないスキャン画像を扱う

FamilySearchにある旧ソ連地域の教会簿の多くは、画像のみのコレクションです。そのため、該当する記載が存在していても、姓で検索すると何も表示されないことがあります。プロジェクトの現地調査の教訓では、正しいフィルムを特定し、アーカイブの参照情報をフィルム識別子に対応付け、該当する巻またはセクションを見つけ、主要な欄をざっと確認し、候補を拡大することが推奨されています。

確認したフィルム、画像範囲、記録の種類、ページを記録します。可能であれば、対象を絞った切り抜きや欄をまとめた合成表示を使うと、長い記録簿を確認しやすくなります。ブラウザーでの作業は節度を保つ必要があります。レート制限を尊重し、適切に再試行を行い、長時間のスキャン作業は専用のタブで実施します。

高度な調査のヒント

出生地と居住地を区別する

「生まれた場所」と「育った場所」を同じものとして扱ってはいけません。村は改称されたり、地区間で移管されたり、完全に消滅したりしている可能性があります。出来事の日付を基準に場所の変遷を整理し、現代の対応地は別に記録します。

姓の集団を慎重に利用する

軍事データベースから、同じ姓と出生地を持つ人々の集団が見つかることがあります。これは姓の巣と表現される場合もあります。こうした集団は仮説を立てるのに役立ちますが、それだけで血縁関係が確立されるわけではありません。第二次世界大戦の戦没者データベースには生存者が含まれない傾向もあるため、記載がないことは、その人が従軍しなかった証拠にはなりません。

弾圧と強制移送の情報源を文脈の中で解釈する

公開されたコレクションや名誉回復記録には、判決、家族、行政に関する詳細が含まれることがあります。法的根拠などの欄は注意深く読みます。記録に引用された地域の事件は、家族に影響を及ぼした広範な強制移送作戦と同じものとは限りません。公開記録だけでは不十分な場合、このスキルはアーカイブへの照会文を作成できますが、その照会を送信することはありません。

家族資料を情報源として扱う

パスポート、オーラルヒストリーの録音、調査者のメモは、情報源の種類を正しく表示すれば証拠として含めることができます。録音したインタビューにはタイムスタンプを追加し、親族が直接目撃したこと、他人から聞いたこと、調査者が推論したことを区別して保持します。

公開証拠を調べ尽くしたら止める

責任あるエージェントは、同じ検索を際限なく繰り返したり、空白を架空の詳細で埋めたりしてはいけません。利用可能な情報源を調べ尽くしたら、確認した内容を要約し、存命の親族への具体的な質問を準備し、関連するアーカイブへの照会文を作成します。

プライバシーとアクセスに関する規則

存命中の人物が現在使用している住所、電話番号、オンラインアカウントを見つけるために、このスキルを使用しないでください。
報告書に含める存命中の人物および未成年者の個人情報は最小限にしてください。
明示的な同意なしに、私的な文書やDNAデータを第三者サービスへアップロードしないでください。
サイトへのサインインやCAPTCHAの完了はユーザーに任せてください。エージェントはCAPTCHAを決して解いたり回避したりしてはいけません。
ペイウォール、地域制限、レート制限、その他のアクセス制御を回避せず、流出したデータベースも使用しないでください。
弾圧、強制送還、養子縁組、DNAに関する予期せぬ発見などのセンシティブな情報は、中立的に、かつ調査上の質問に必要な範囲に限って報告してください。
アクセス規則は変更される可能性があるため、申請を提出する前に現在のアーカイブ手続きを確認してください。

リポジトリを理解する

SKILL.mdには、基本的なワークフロー、厳格なルール、言語ポリシーが記載されています。references/ディレクトリには、情報源の戦略、証拠に関するルール、ロケールの指針、ブラウザーの利用方法、プライバシーに関する指針、厳選した初期情報源、実務上の教訓が含まれています。assets/ディレクトリには事例テンプレートがあり、scripts/には初期化、ハッシュ化、監査のユーティリティが含まれています。

貢献者はreferences/seed-sources.mdに情報源を追加できます。各項目には、所有者、管轄区域、資料の種類、そのリソースに原本または索引が含まれているか、永続的な識別子、アクセス条件、制限事項、典型的な誤り、最終確認日を記載してください。例に個人データを含めてはいけません。

結論

ex-USSR Kinship Researchは、AIエージェントを自動的な家系図生成ツールではなく、体系化された調査アシスタントへと変えます。その主な価値は追跡可能性にあります。各人物、資料、主張、関係、検索を検証でき、不確実性や矛盾も可視化されたままになります。歴史上の管轄区域、多言語の名前の異形、慎重な人物同定、最終監査を組み合わせることで、再現可能であり、限界についても誠実な家族史上の結論を導き出せます。

このプロジェクトはDenis Shiryaevが保守しており、MITライセンスの下で配布されています。