三十六歌仙図屏風（近衛信尹賛）（左隻）
- 人物
-
賛者近衛信尹
- 年代
-
制作年 江戸時代初期（17世紀)
- タイトル
- サンジュウロッカセンズビョウブ（サセキ）
- 寸法
- 156.5×355.0
- 材質・技法・形状
- 紙本着色
- コレクション
- センチュリー赤尾コレクション
- 所管
- ミュージアム・コモンズ キャンパス 三田
藤原公任〈ふじわらのきんとう・996-1041〉撰になる『三十六人撰』は、当時の秀歌の規範として貴族たちの文芸の座右に重んじられた。やがて、平安時代末期・12世紀になると、これら歌人の画像を描いてその代表歌１首を書き添えた歌仙絵が生まれた。後世、歌道の流行を歌仙信仰にともなって、絵巻形式の巻子本から、各歌仙ごと色紙に貼り込んだ色紙帖が考案された。いずれも、歌仙像は当時の名だたる絵師に、歌は能書の公卿に書写を依頼して制作されたものである。これは三十六歌仙を左右各18人の群像に描き分け６曲１双の屏風に仕立てたもの。歌仙図と和歌色紙を屏風に貼り交ぜたものはいくつか伝存するが、歌仙像を屏風に直に描いた上に和歌をも添書した遺例はきわめて珍しい。『三十六人撰』においては、柿本人麿を筆頭に、紀貫之・凡河内躬恒・伊勢……と続き、最後の36番目が中務となる。これを右・左に割り振って18人ずつに分け、人麿のグループを右隻に集めて画面左から順次配列、画像はすべて左向きに描いている。左隻には紀貫之から中務まで、画面右から配列する。１双の屏風を並べた時の画面効果をねらったものである。また、右隻の中央に斎宮女御〈さいぐうのにょうご＝徽子女王・929-985〉を描くが、几帳を立てるばかりで、像主の絵姿を省略している。まことに大胆奇抜の構図である。歌仙中、最尊貴の斎宮女御に払う絵師の心情の発露というべきか。それらの歌仙像は下方に描かれ、上部の空間に近衛信尹〈このえのぶただ・1565-1614〉がそれぞれに対応する代表和歌をしたためる。信尹は桃山時代の公卿で、摂関家近衛家の当主。文禄元年〈1592〉、豊臣秀吉〈とよとみひでよし・1536-98〉の朝鮮出兵にみずからが総指揮をとるべく渡航従軍を企てたが失敗。同３年、義兄たる後陽成天皇〈ごようぜいてんのう・1571-1617〉の勅勘に触れ、薩摩国（鹿児島県）最南端、坊の津（ぼうのつ）に配流となった。後に帰洛し、還俗後、関白・氏長者さらには准三宮となった。歌道・書道に秀で、ことに書においては、近衛流（三藐院流）と称され、本阿弥光悦〈ほんあみこうえつ・1558-1637〉・松花堂昭乗〈しょうかどうしょうじょう・1584-1639〉とともに「寛永の三筆」の１人に挙げられ、不羈奔放の性格のままに、豪放自在、すこぶる個性的な書をかいた。この賛の書風もその典型である。縦横無尽の躍動的な健筆は信尹の真骨頂。墨の濃淡自在、連綿や墨継ぎ、一気呵成の運筆、眼にもとまらぬ筆跡の跡が、関白近衛信尹の生得の威厳を示してあまりある。歌仙図の白眉というにやぶさかでない。
屛風の各隻に歌仙を18人ずつ描いた作品。それまで絵巻（出品番号10）に描くことの多かった三十六歌仙図であるが、近世では扁額や屛風という新しい支持体の上で揮毫されるようになった。歌仙が左右に分かれてゆるやかに列座する様子は、歌の優劣を競ったという往時の歌合を目の前で再現しているような臨場感がある。また、本図の制作に際しては何かしらの原本があったようで、絵の具の剝落や退色まで忠実に写している点は珍しい。右隻第5扇の素性（生没年不詳）、第6扇の凡河内躬恒（生没年不詳）に模写当時の様相が確認できる。
屛風の上部には歌仙と対応するように詞書を記す。筆者は三藐院流の祖、近衛信尹（1565–1614）とされる。和歌の散らし書きは構成の変化に富み、能書家と名高い信尹の力量を感じさせよう。類似作例には信尹賛をともなう場合が多く、近世初期三十六歌仙図の関係を探る上でも重要な手がかりとなろう。（小松）
［参考文献］仲町啓子「歌仙絵屛風について」『日本屛風絵集成』第5巻、講談社、1979年、146–152頁／Tomoko Sakomura, ‘Summoning the Thirty-six Poets: A Look at a Poet-Portrait Screen,’ Impressions , No. 32, 2011, pp. 144–165
文字景 —— センチュリー赤尾コレクションの名品にみる文と象」展（2021.4 慶應義塾ミュージアム・コモンズ）図録 掲載
オブジェクトの概要
ライセンスなど
所管・分類など
グループのオブジェクト
OPEN DATADESIGN
Keio Object Hub では、データのオープン化を進めるだけではなく、オープン・データを活用してどのような体験がデザインできるか、さまざまな試みを行っています。
オブジェクトの詳細
物理的特性
- 重量と数量
-
員数 6曲1隻
Keio Object Hubでは、試験的な取り組みとして、AI（機械学習）を用いてキーワードを付与し、検索やフィルタリングに使用しています（AIサジェスト）。
初期ローンチ時は、Google Cloud の Vision APIを利用して、各オブジェクトの画像を解析し、自動的にキーワードを付与しています。