文明を、
文脈ごと継ぐ。

知識は、保管するだけでは継承されない。

集めた記録を、必要なときに正確に引き出し、いまの問いと照らし合わせる。ここにある数字はゴールではなく今日の通過点で、索引から直接数えています。

継承の作法

文化の情報は、背景から切り離された瞬間に意味の核を失います。正しく受け継ぐために、この基盤が守っていること。

• dl.ndl.go.jp/pid/1126248/1/84

  原典へ戻れる

  著者・書名・刊年・コマ（撮影 1 枚）と取得元を、本文と切り離さずに持ちます。どの一文からも、国立国会図書館の原本の頁へ戻れます。

• 民俗學 → 民俗学

  表記を越える

  旧字・異体字 5,707 字を今の字に直して引けるので、現代の言葉のまま、過去数百年分の資料群を網羅的に横断できます。残すときは、刷られた表記を一字も書き換えません。

• 倉田一郎 著『国語と民俗学』1942

  出典を失わない

  誰が記し、いつ、どんな時代に刷られたのか。知識をその出どころと分けずに蓄えます。出どころの分からない言葉は手渡しません。

なぜ、いま文脈知が必要なのか

引けるのは「古い資料」だけではありません。歴史、風土、制度、産業、暮らしの慣習——その土地で積み重なってきた文脈の総体です。

• 判断

  判断の前提をそろえる

  異文化圏での事業、地域政策、現地機関との折衝でつまずくのは、言葉よりも暗黙の文脈です。手続きの背後にある生活感情や、慣習の奥にある歴史の事情を、出典つきで確かめられます。

• 表現

  表現の根拠を持つ

  創作、建築、デザイン、思想。二次情報をなぞった表現は、すぐに古びます。長い時間に耐えた記録と土地固有の語彙に、原典から触れられます。

• MCP · AI

  AI を事実につなぎとめる

  生成 AI はそれらしい解説を書けても、その根拠がいつ・どこで・誰によって記されたかは示せません。会員は MCP で、Claude や ChatGPT からこの基盤へ直接つなげます。AI は答えに、著者・書名・刊年・コマと原本の頁を出典として添えられます。

知ることから、対話が始まる。人は無意識に、自分の文化をものさしにして他者を測ってしまいます。まず知る。文脈を知って初めて背景を慮ることができ、敬意のある対話が成り立つ。MIYABI Knowledge は世界を一つの価値観にそろえる装置ではなく、「なぜ、そこに違いが生まれたのか」を見つめるための足場です。

日本の深耕から、地球の文脈網へ

最も重層的な記録を持つ日本を起点に、対象を段階的に広げていきます。

1. PHASE 1現在地

   日本国内の記録を集める

   近代の書物・雑誌の全文化と旧字の正規化から始め、地域の口承、祭礼、職人の技といった、文字にならなかった知恵の記録へ広げていきます。人が世を去り、記憶が風化する前に、尊厳を持って記録するために。

2. PHASE 2

   アジア・環太平洋の連関へ

   日本と歴史的に結びついてきた近隣地域の生活慣習、儀礼、制度の変遷を記録し、表層の対立を越えた文脈のつながりを描きます。

3. PHASE 3

   世界各地の文脈へ

   歴史と信仰、暮らしの作法、行政・法手続きや商習慣の実態を、旅行案内のような要約ではなく、そこで生きる人の視点と歴史の必然を伴う形で体系化します。

なぜ、会員制なのか

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