芸術の歴史を通じて、ポーズは人体表現の全体的な抽象化として、多くの研究で一貫した要素であることが証明されています。しかし、これまで手作業で処理しなければならなかった膨大なデータ量のため、古代から公式的に芸術史的モチーフを再現する際のポーズの重要な役割は選択的にしか強調されませんでした。これは現在でも自動化された人間のポーズ推定においても同様であり、計算モデルの学習に必要な十分な大きさを持つ領域固有のデータセットが公開されていないか、または十分に細かい粒度でインデックス付けされていないためです。本稿では、「アートにおける人々のポーズ」（Poses of People in Art）データセットを紹介します。これは、アートにおける人間のポーズ推定と人間のポーズ推定器の検証のために初めて公開ライセンスが付与されたデータセットです。このデータセットには、19世紀以降ますます現実的な身体表現から離れてきた描画様式を含む22種類の芸術史的描画様式から2,454枚の画像が含まれています。合計10,749体の人間像が矩形バウンディングボックスで正確に囲まれており、最大4体までが最大17個のキーポイント（主に関節など）によってラベリングされています。機械学習用途のために、このデータセットは訓練用、検証用、テスト用という3つのサブセットに分かれています。それぞれは確立されたJSONベースのMicrosoft COCO形式に従っています。各画像注釈は必須フィールドに加えて、芸術史オンライン百科事典WikiArtからのメタデータを提供しています。本論文では、データセットの取得と構成について詳細に説明し、さまざまな応用シナリオを取り上げるとともに、デジタル技術を活用した芸術史研究への展望について議論します。我々はこのデータセットが単独の人間像だけでなくその微妙な特徴を捉えることや、複数の人間像が互いとの位置関係や距離感を考慮して配置されている全体的な構成まで、芸術における身体現象を調査することを可能にするということを示します。