| 研究課題/領域番号 |
20H00041
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| 研究機関 | 山形大学 |
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研究代表者 |
坂井 正人 山形大学, 人文社会科学部, 教授 (50292397)
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| 研究分担者 |
本多 薫 山形大学, 人文社会科学部, 教授 (90312719)
時津 裕子 徳山大学, 福祉情報学部, 教授 (90530684)
松本 雄一 山形大学, 人文社会科学部, 准教授 (90644550)
山本 睦 山形大学, 人文社会科学部, 准教授 (50648657)
松本 剛 山形大学, 人文社会科学部, 准教授 (80788141)
大杉 尚之 山形大学, 人文社会科学部, 准教授 (90790973)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 世界遺産 / 人工知能 / ナスカ / 物体検出 / 地上絵 |
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| 研究実績の概要 |
「ナスカ地上絵の分布図作成」
（1）具象的な地上絵が集中しているナスカ台地北部（27平方キロ）において、AI（人工知能）を活用して具象的な地上絵の分布に関する実証実験をおこなった。その結果、新たな地上絵がAIによって3点発見された。この実証実験で用いた「物体検出モデル」をさらに改良して、ナスカ台地全体（約400平方キロ）を対象として、最小分解能10cmの航空写真から地上絵を検出するための「物体検出モデル」を作成した。
（2）ナスカ台地には、まだ未調査の直線の地上絵が多数存在する。これらの地上絵の分布をAIを用いて効率的に把握するための基礎研究を実施した。まず「画像から目視によって地上絵を抽出する作業」の一連の工程を、被験者を使って言語化した。また画像から直線の地上絵を抽出する際に、類似した形状を持つ道や車の轍と区別するための基準を明らかにするために、認知心理学的実験をおこなった。
「ナスカ土器研究」
（1）AIによる物体検出モデル：ナスカ地上絵付近に分布している土器の時期同定のために、既存の土器を利用して「物体検出モデル」を作成した。まず既存のナスカ土器とその編年（紀元100年～1000年頃）をAIに学習させた。地上絵付近で見つかる土器は破片なので、あえて破片状の土器をAIに学習させた。その結果、7～8割と高確率で土器の時期同定が可能であることが判明した。特に学習データ数の多いナスカ前期（紀元100～300年頃）では8割以上の確率であった。
（2）認知考古学的研究：熟練考古学者の土器分類を理解するための基礎研究を実施した。ナスカ考古学者を対象として、ナスカ早期の土器分類に関わる思考過程を明らかにするための認知心理学的実験をおこなった。その結果、ナスカ早期（紀元前100～紀元100年）の土器分類に関しては、熟練考古学者が土器を分類する際に、器形が特に重要な役割を果たすことが判明した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
「ナスカ地上絵の分布図作成」
（1）AIによる「物体検出モデル」作成するとともに、新しい地上絵を発見することができた。（2）「航空写真から目視によって地上絵を抽出する作業」の一連の工程を言語化することができた。また航空写真から「直線の地上絵」を抽出するために、類似した形状を持つ道や車の轍と区別するための基準を明らかにするための認知心理学実験に着手することができた。
「ナスカ土器研究」
（1）ナスカ早期の土器に関しては、熟練考古学者の土器分類において、特に器形が典型性判断に及ぼす影響が大きいことが明らかになった。さらに、口縁部形状など細部の形態特徴にも、典型性判断に一定の寄与がみとめられた。熟練考古学者を対象とする認知心理学的実験を、ナスカ早期以降の時期の土器にも適用することは、ナスカ土器研究において有益であるという見通しが得られた。
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| 今後の研究の推進方策 |
「ナスカ地上絵の分布図作成」具象的な地上絵については、改良したAI（人工知能）による「物体検出モデル」を用いて、ナスカ台地全体（約400平方キロ）を対象として、最小分解能10cmの航空写真から具象的な地上絵を検出する。その上で、現地調査を実施する。直線の地上絵については、直線の地上絵を目視で弁別する際の基準を明らかにするための認知心理学的実験を実施する。
「ナスカ土器研究」ナスカ地上絵付近に分布している土器の時期を同定するために、人工知能を活用する。より精緻な土器の時期同定を可能にするためには、人工知能の学習データ数を増やす必要がある。そこで、ナスカ台地周辺に分布する「編年の明確な指標となる遺跡」における現地調査を再開し、ナスカ地域の土器編年に関する実証的な研究を推進する。また認知心理学的実験によって、ナスカ期の土器分類に関する熟練考古学者の思考過程を明らかにする。
「地上絵の保護」ナスカ台地全域にわたって、水流の分布と量をシミュレーションすることによって、これまで発見された190点以上の具象的な地上絵が破壊される可能性について、人工知能を用いて検討する。
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