考古学におけるAIが新たな発見への道を開く

遺物の発掘と分析を通じて古代史を研究する考古学では、調査対象となる広大な地域や、遺物が壊れやすい性質など、さまざまな課題に直面することがよくあります。従来の方法は時間がかかるだけでなく、未発見の遺跡や財宝が見過ごされる原因になることもあります。人工知能（AI）は、この課題の解決に役立ちます。例えば、最近ユカタン半島で行われた画期的な研究では、密生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6万か所以上の古代マヤ文明の考古学的遺跡が、深層学習によって発見されました。

特に、コンピュータービジョンは、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マッピングを可能にします。画像分析によって、景観に隠れたパターンを発見したり、壊れた遺物を組み合わせたりできるため、発見を迅速化し、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を活用した新しい過去の探究方法を開拓しています。

AIを活用した考古学技術の発展#

データ分析の進歩により、AIが考古学で注目を集め始めたのは20世紀末頃でした。1990年代までには、考古学者は収集した膨大な情報を分析するために、機械学習やデータマイニングを使い始めました。初期の大きな成功例の一つは、歴史的および地理的なデータパターンに基づいて考古学的遺跡の位置を予測するためにAIを利用したことです。これにより、発掘計画の立て方が大きく変わりました。

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を使用して、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。数千枚の画像を撮影することで、Iconemは20か国以上の遺跡を記録してきました。その中には、古代都市ポンペイの遺跡、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が含まれます。これらのデジタル保存資料は、教育や研究にとって貴重なリソースです。特に、到達が困難な場所や損傷を受けた遺跡において役立ちます。

図1. 2015年に破壊される前のシリア・パルミラにおけるIconemの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などの場所から出土した壊れやすい遺物を慎重に組み立てました。現在、考古学におけるAIの役割は拡大を続けており、古代文書の解読や衛星画像の分析などの作業に役立っています。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方法#

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て解釈できるようにするAIの一分野です。考古学では、コンピュータービジョンが研究者による遺物の分析や古代遺跡のマッピングを支援し、歴史的建造物の再構築まで可能にします。深層学習を使用して画像や動画を処理することで、コンピュータービジョンは、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、発掘調査中に土器、骨、その他の資料など、数千点もの破片を発見することがよくあります。従来、これらの破片の識別とカタログ化には、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。例えば、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用して、土器片を自動的に識別し、詳細を記録しています。このシステムは、携帯デバイスで撮影した写真を分析し、遺物をサイズ、形状、デザイン、質感によって分類できます。

図2. Arch-I-Scanは土器片の詳細の認識と記録に役立ちます。

画像を利用した考古学的遺跡のマッピング#

AIは、考古学プロジェクトの初期段階で特に役立ちます。掘削を始める前に考古学的遺跡の候補を特定し、歴史的地域を損傷するリスクを減らせます。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ービジョンモデルは、物体検出を使って埋没した遺跡を検出できます。YOLOv8は、古代の壁、道路、建物など、埋没構造物の存在を示唆する景観の微細な変化を検出できるようにトレーニングできます。実際、土壌の色、植生の成長、地表の質感におけるわずかな変化から、地下に遺構があることが分かる場合もあります。

図3. AIを使用した発掘場所の特定（出典：ArchAI）。

この好例が、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、データ拡張と呼ばれる手法を使用し、注釈付きの墳丘墓でトレーニングしたAIモデルを開発しました。この手法では、類似した新しいトレーニング例を作成してデータセットを拡張します。AIシステムは、新たな墳丘墓の候補地を提示できます。LiDARデータを上空から見ることによって誤検出が生じるという課題はあるものの、この手法は専門家による検証後に72.53%の成功率を達成しています。

古代遺物の3D再構築#

考古学者は、発掘調査中に完全な状態の遺物ではなく、壊れた破片を発見することがよくあります。従来、これらの破片を組み合わせる作業には時間がかかり、細心の注意が必要でした。しかし、AIを利用した3D再構築なら、はるかに迅速に行えます。デジタル3Dモデルを使用して、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。このプロセスにより時間を節約でき、正確な測定値と遺物への理解が得られるため、それらを作り出した文化についてより深い洞察を得られます。

図4. 破片の3D再構築

水中考古学におけるAI#

過去の探究におけるAIの活用分野として、水中考古学は特に注目されています。イタリア沖にある海中のローマ都市バイアエでは、AIが海底に沈む古代遺跡の監視と保存を支援しています。水中通信を専門とするスタートアップ企業の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、遺跡を遠隔監視したり、ダイバーの水中での通信や航行を支援したりできます。さらに、インタラクティブなスマートタブレットを通じて、近い将来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・ナポリのバイアエにある水中遺跡を探索するダイバー

AIを使用して古代文書を理解する#

AIは、古代文書の解読でも進歩を遂げています。DeepMindのIthacaは、最先端のツールであり、深層学習を使用して損傷した碑文を修復し、その起源を特定して年代を正確に判定します。膨大なギリシャ語碑文のデータセットでトレーニングされたIthacaは、62%の精度で文書を修復し、実際の年代から30年以内の範囲で年代を判定できます。AIは、研究者がギリシャ史の重要な時代をより高い精度で再検証できるようにすることで、歴史研究を一新しています。人間の専門知識と組み合わせることで、AIシステムは文書修復の精度を大幅に向上させられます。

図6. 紀元前485/4年に遡る修復済み碑文の例

考古学でAIを使用するメリットとデメリット#

AIは考古学の分野に多くのメリットをもたらし、考古学者が、AIがなければ見逃していた可能性のある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の主なメリットは次のとおりです。

• 遺物の識別と分類の精度が向上します。
• 人的ミスが減少し、より正確な解釈につながります。
• 個人的な偏見ではなく、確かなデータに基づいて発見を評価できます。
• AIによって、世界中で共有できる遺物の詳細な記録を作成できます。
• スマートなイノベーションにより、研究者が協力しやすくなり、将来の世代に向けて貴重な文化史を保存できます。

多くのメリットがある一方で、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の主な課題は次のとおりです。

• デジタルツールが従来の考古学的手法を覆い隠してしまう可能性があります。
• 何世紀にもわたって培われてきた実践的な技能や技術の重要性が失われる可能性があります。
• 文化遺産や先住民の権利の保護など、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低下す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。AIの専門家と考古学者の間でオープンにコミュニケーションを取ることが、バランスの維持には不可欠です。

考古学へのAI導入に影響する要因は何ですか？#

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。AIツールを考古学研究に導入するには、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を使用する明確な目標を設定します。具体的な目標があれば、研究のニーズに適したAIツールを選択しやすくなります。

次に、AIツールを選択する際は、それらが考古学上の目標にどの程度適合するかを検討します。ツールは、増加するデータ量に対応できるスケーラビリティを備え、考古学者が高度な技術知識を必要とせず効果的に使用できる、ユーザーフレンドリーなものであることが理想的です。また、AIソリューションは導入と維持に費用がかかる可能性があるため、費用対効果を検討することも重要です。

調査結果のまとめ#

AIは考古学の姿を変え、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する能力により、考古学者は従来の方法では達成に何年もかかっていた発見を実現できるようになりました。AIが進化を続けるにつれ、歴史についてさらに多くを明らかにする可能性は無限に広がっています。AIが文化遺産の保存と古代文明への理解の深化で重要な役割を果たすことで、考古学の未来は明るいものとなっています。

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