| 研究課題/領域番号 |
19K21655
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分3:歴史学、考古学、博物館学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東海大学 |
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研究代表者 |
木山 克彦 東海大学, 人文学部, 准教授 (20507248)
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| 研究分担者 |
正司 哲朗 奈良大学, 社会学部, 教授 (20423048)
内山 幸子 東海大学, 国際文化学部, 教授 (20548739)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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| キーワード | 動物遺存体 / 部位同定 / 深層学習 / 画像診断 / 動物考古学 / 動物遺存体同定 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、遺跡出土の動物遺存体を対象に、機械学習の一種である深層学習を用いた新たな画像診断方法を構築を目的とする。現在、動物遺存体は、現生骨格標本との比較対照を通じて、部位・種を同定している。膨大な時間が掛かる作業であり、その為、残念ながら未分析のままの資料も多い。本研究で、種・部位同定モデルが構築できれば、動物遺存体の画像入力のみで、部位と種の画像診断が可能となり、従来の埋蔵文化財における整理作業及び動物考古学における分析作業の飛躍的な向上が期待できる。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、近年注目を受けている深層学習を用いた画像診断によって、動物考古学者が実施してきた動物遺存体の同定作業を置換することを目指すものである。研究の結果、現生烏骨の11部位に限定した場合、高確率で部位を特定することのできるプログラムを作ることが出来た。また同画像診断プログラムをスマートフォンで利用できるアプリも開発することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
実際に、考古学における動物遺存体を画像診断するには、まだ多くの解決すべき課題がある。しかし、本研究でプロトタイプモデルを構築し、近い将来、これを公開することで動物遺存体への関心や分析してみようとする機運を嵩めることにつながることが期待できる。また例えば土器や瓦などの他の考古資料も、分析者の経験値化された鑑識眼をもとに「型式」分類されていることからすれば本研究プロジェクトとの親和性が嵩い。このように本研究で構築したモデルを動物遺存体以外の考古資料に応用することも十分可能と考えている。この点で大きな意義あったと考えている。
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