考古学におけるAIが新たな発見への道を開きます

考古学は、遺物の発掘と分析を通じて古代史を研究する学問ですが、調査対象地域が広大であることや遺物が壊れやすいことなど、さまざまな課題に直面することがよくあります。従来の手法は時間がかかり、見つかりにくい遺跡や財宝が見過ごされることさえあります。人工知能 (AI)は、こうした課題への対応に役立ちます。たとえば、ユカタン半島での最近の画期的な研究では、深層学習を使って、密集した植生の下に隠れていた、これまで知られていなかった古代マヤの考古学遺跡を6万か所以上発見しました。

特に、コンピュータビジョンは、考古学者による画像分析を支援し、遺物の検出や古代遺跡の正確な地図作成に役立ちます。画像分析によって、地形に隠れたパターンを見つけたり、破損した遺物をつなぎ合わせたりすることで、発見を加速し、歴史や文化の細部まで保存できます。考古学者は、これまで以上に迅速かつ正確で洞察に富んだ、AIを活用する新たな方法で過去を探究しています。

AIを活用した考古学技術の発展#

データ分析の進歩を受け、20世紀末ごろからAIは考古学で注目を集め始めました。1990年代には、考古学者が収集した膨大な情報を分析するために、機械学習とデータマイニングを使い始めました。初期の大きな成果の1つは、歴史的・地理的データのパターンに基づき、考古学遺跡の候補地をAIで予測したことです。これにより、発掘計画の立て方が変わりました。

考古学におけるAIの役割が拡大した初期の例として、2010年に設立されたパリ拠点の企業、Iconemの取り組みが挙げられます。IconemはドローンとAIを使い、戦争や紛争、自然劣化の脅威にさらされている歴史的建造物の3Dデジタルモデルを作成しています。何千枚もの画像を撮影し、ポンペイの古代遺跡、イラクのアッシリア都市、アフガニスタンの仏教僧院など、20か国以上の遺跡を記録してきました。こうしたデジタル保存資料は、教育や研究に役立つ貴重なリソースです。特に、アクセスが難しい、または損傷を受けた遺跡にとって有益です。

図1. 2015年に破壊される前のシリア、パルミラのIconemによる3Dモデル。

2021年までには、古代遺物の修復にもAIが使われるようになりました。イタリアのRePAIRイニシアチブなどのプロジェクトでは、ロボットを使ってポンペイのような場所から出土した壊れやすい遺物を慎重につなぎ合わせました。現在も考古学におけるAIの役割は拡大しており、古代文書の解読や衛星画像の分析などのタスクに活用されています。AIは、歴史の発見と保存に欠かせないツールとなっています。

考古学におけるコンピュータービジョンの活用#

コンピュータービジョンは、コンピューターが視覚データを理解し、解釈できるようにするAIの一分野です。考古学では、研究者による遺物の分析や古代遺跡の地図作成、歴史的建造物の復元に役立ちます。ディープラーニングを使って画像や動画を処理することで、考古学的発見の保存や解釈を容易にする知見を抽出できます。

コンピュータービジョンによる遺物の分析#

考古学者は発掘調査で、土器や骨などの素材の破片を何千点も発見することがよくあります。従来、こうした破片の識別と目録作成には、多くの時間と専門知識が必要でした。しかし、コンピュータービジョンを使えば、このプロセスを自動化できます。たとえば、レスター大学のArch-I-Scanプロジェクトでは、画像認識と機械学習を使って土器片を識別し、その詳細を自動的に記録しています。このシステムは、携帯端末で撮影した写真を分析し、遺物をサイズ、形状、デザイン、質感で分類できます。

図2. Arch-I-Scanは土器片の詳細の認識と記録に役立ちます。

遺跡のビジョンベースのマッピング#

AIは考古学プロジェクトの初期段階で特に役立ちます。掘削を始める前に遺跡候補地を特定し、史跡を損傷するリスクを軽減できます。航空画像や衛星画像を処理することで、Ultralytics YOLOv8のようなコンピュータビジョンモデルは、物体検出を使って埋没した遺跡を検知できます。YOLOv8は、古代の壁、道路、建物など、埋没した構造物の存在を示す可能性のある地形のわずかな変化を検知するようにトレーニングできます。実際に、土壌の色、植生の成長、地面の質感にわずかな違いがあるだけでも、地下の遺構を示している場合があります。

図3. AIを使って発掘場所を特定（出典：ArchAI）。

その好例が、ポルトガルのアルト・ミーニョ地域を対象としたケーススタディです。研究者は、注釈付きの墳丘墓データを使ってAIモデルを開発しました。モデルのトレーニングには、類似する新たな学習例を作成してデータセットを拡張する手法であるデータ拡張を用いました。このAIシステムは、新たな墳丘墓の候補地を提示できます。LiDARデータの航空視点に起因する誤検出という課題はあるものの、専門家による検証後の成功率は72.53%に達しています。

古代遺物の3D再構築#

考古学者は、発掘時に完全な状態の遺物よりも破片を見つけることがよくあります。従来、これらの破片をつなぎ合わせる作業には、時間と細心の注意が必要でした。しかし、AIを活用した3D再構築なら、はるかに迅速に行えます。デジタル3Dモデルを使うと、アルゴリズムが破片の形状を分析し、元の遺物を正確に再構築できます。このプロセスによって時間を節約できるだけでなく、正確な測定値が得られ、遺物への理解が深まるため、それを作った文化についてもより深い洞察が得られます。

図4. 破片の3D再構築。

水中考古学におけるAI#

過去を探るAIの活用分野として特に注目されているのが、水中考古学です。イタリア沖に沈むローマ時代の都市バイアでは、AIが海中の古代遺跡の監視と保存に役立っています。水中通信を専門とするスタートアップのWSenseは、AIを搭載した音響モデムとセンサーのネットワークを開発しました。これらのシステムは、変化する海況にリアルタイムで適応し、環境データを送信します。これにより、遠隔から遺跡を監視したり、ダイバーの水中での通信や移動を支援したりできます。また、近いうちにインタラクティブなスマートタブレットを通じて観光客も利用できるようになる可能性があります。

図5. イタリア、ナポリのバイアにある水中遺跡を探るダイバー。

AIによる古代文書の解読#

AIは古代文書の解読でも進歩を遂げています。DeepMindのIthacaは、深層学習を使って損傷した碑文を修復し、その起源を特定して正確に年代を推定します。膨大なギリシャ碑文のデータセットでトレーニングされたIthacaは、62%の精度で文書を復元し、実際の年代との差30年以内で年代を推定できます。AIは、研究者がギリシャ史の重要な時代をより正確に再検討できるようにし、歴史研究のあり方を変えています。人間の専門知識と組み合わせることで、AIシステムは文書復元の精度を大幅に高められます。

図6. 紀元前485/4年にさかのぼる碑文の修復例。

考古学におけるAI活用のメリットとデメリット#

AIは考古学に多くのメリットをもたらし、考古学者が従来なら見落とされていたパターンや知見を発見するのに役立ちます。考古学におけるAIの主なメリットを以下に示します。

• 遺物の識別と分類の精度が向上します。
• 人的ミスが減り、より正確な解釈につながります。
• 個人的な偏見ではなく、信頼できるデータに基づいて発見を検証できます。
• AIは、世界中で共有できる詳細な遺物記録の作成に役立ちます。
• 革新的な技術により、研究者同士の連携が容易になり、貴重な文化遺産を次世代に残しやすくなります。

多くのメリットがある一方、考古学でAIに依存することには課題もあります。考古学におけるAIの主な課題を以下に示します。

• デジタルツールが従来の考古学的手法を覆い隠す可能性があります。
• 何世紀にもわたって培われてきた実践的なスキルや技術の重要性が薄れる可能性があります。
• 文化遺産や先住民族の権利の保護など、倫理的な懸念について慎重に検討する必要があります。
• テクノロジーへの過度な依存により、人間の専門知識が考古学にもたらす批判的思考や創造性が損なわれる可能性があります。

全体として、従来の考古学的実践を置き換えるのではなく、支援するバランスを取ることが重要です。バランスを保つには、AIの専門家と考古学者の間で率直に意見を交わすことが欠かせません。

考古学にAIを導入する際に考慮すべき要素#

AIを考古学に統合するには、従来の手法を置き換えるのではなく補完するよう、慎重に計画する必要があります。考古学研究にAIツールをうまく取り入れるには、いくつかの重要な手順に従うことが大切です。まず、データ分析の迅速化、遺物の分類の改善、遺跡のマッピング支援など、AIを使う明確な目標を設定します。具体的な目標があれば、研究のニーズに合ったAIツールを選びやすくなります。

次に、AIツールを選ぶ際には、考古学の目標にどの程度適合するかを検討してください。ツールは拡張性があり、増加するデータ量に対応でき、考古学者が高度な技術知識なしで効果的に利用できる使いやすさを備えていることが望ましいです。また、AIソリューションは導入や保守に費用がかかることがあるため、費用対効果も検討することが重要です。

調査結果のまとめ#

AIは考古学を変え、より迅速で正確、かつ利用しやすいものにしています。大量のデータを分析し、隠れた遺跡を発見し、古代遺物を修復することで、AIは過去を探究し理解する方法を向上させています。情報を迅速かつ正確に処理できるため、従来の手法では何年もかかっていた発見を考古学者が実現できます。AIが進化を続ける中、歴史についてさらに多くのことを明らかにする可能性は大きく広がっています。考古学の未来は有望であり、AIは文化遺産の保護と古代文明への理解の深化において重要な役割を果たします。

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