| 研究課題/領域番号 |
21K20060
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0103: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 | 独立行政法人国立文化財機構奈良文化財研究所 |
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研究代表者 |
高野 紗奈江 独立行政法人国立文化財機構奈良文化財研究所, 埋蔵文化財センター, 客員研究員 (80910603)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-30 – 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 |
2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 縄文原体 / 縄文時代 / 縄文土器 / 縄目 / AI / 植物性素材 / 動物性素材 / 深層学習 / 素材 / 植物性 / 動物性 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人工知能（AI）の一つである深層学習（Deep Learning）を活用して、縄文土器に残る縄の回転圧痕から、縄に用いられた素材を同定する。
縄目を生む施文具である‘縄文原体’は未だ発見されていない。土器には縄文原体に用いられた素材の痕跡が認められるが、痕跡から素材を同定する試みは、ほとんど実施されてこなかった。縄文原体の素材として考えられる植物性・動物性素材を採取・収集し、実験考古学の手法で縄文を復原する。復原した縄文を深層学習によってパターン認識させて、縄文原体の素材の違いや粘土の乾き具合の違いといった、様々な異なる条件に対応した素材同定の判別基準を構築し、実際の土器の縄文素材を同定する。
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、縄文土器に見られる縄目の素材同定を人工知能（AI）の一つである深層学習（Deep Learning）を活用することで打開し、縄文原体に用いられた素材を突き止めることである。縄文時代の土器は時期と地域に応じて様々な縄文が施され、その素材も各時期と地域に応じて変化してきた。しかし縄目から素材を同定する方法の確立は難しく、客観的な判別基準も立てられてこなかった。そこで民俗例を参考に植物性素材と動物性素材の採取収集をおこない、集めた各素材から縄文原体を製作して学習用の模型縄文粘土板を製作し、撮影した画像をコンピュータービジョンによって機械学習させ、各素材の違いによる特徴抽出を試みた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年、飛躍的な発達を遂げている人工知能（AI）は、多岐にわたる情報処理に優れている。肉眼と実体顕微鏡による観察中心に行われてきた素材同定に、コンピュータービジョンを用いた機械学習を導入することで、パターンの数値化による分類と自動識別を試み、素材の同定を実現しようとする研究は当分野にとって革新的な試みといえよう。素材同定の判別基準を構築することは、施文原体の素材を解明するだけではなく、縄文の人々が自然資源をどのように利用していたのか、その一端をも明らかにする。土器に残された縄文から当時の資源利用を追究する視点は、弥生時代の縄目を持つ土器や瓦の縄敲き研究での応用も可能で、新たな研究領域を開拓する。
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