考古学：AIがラテン語の碑文を復元し、文脈を明らかにする
Nature
ローマ時代のラテン語碑文の欠損部分を予測する人工知能（AI：artificial intelligence）ベースのツールを報告する論文が、Nature にオープンアクセスで掲載される。Aeneasと名づけられたこのツールは、テキストを他のテキストと関連づけることができ、歴史家に文脈の解釈を提供する。
毎年およそ1,500のラテン語の碑文が発見されていると推定されており、これらはローマ帝国の文化的および言語的生活についての洞察を与えてくれるかもしれないと考えられている。しかし、単語や文章は時間の経過とともに失われてしまうことがある。これらのテキストを復元し、正しい地理や時系列に位置づけるには、歴史家が他のテキストとの類似点を特定することで、より広い言語的および歴史的背景の中にそれらを位置づける必要がある。このような文脈化は、しばしば時間がかかり、個々の時代に関する広範な知識を必要とする高度に専門的な作業である。
Yannis AssaelとThea Sommerschieldら（Google DeepMind〔英国〕）は、古文書の文脈化を可能にする生成ニューラルネットワークAeneasを発表した。このツールは、長さが不確かな場合でも、欠損しているテキストを予測することができ、文脈やテキストの類似性を示唆することができる。Aeneasはまた、視覚的なイメージも考慮できるように開発されている。このネットワークの可能性を評価するため、著者らは23人の歴史家と共同研究を開始し、実際の研究シナリオでこのモデルを使用して、紀元前7世紀から紀元8世紀までの碑文を評価した。歴史家らは、Aeneasが提供した文脈の示唆が90％の事例で役に立ち、主要な作業における信頼性が44％向上したと報告した。歴史家とAeneasがペアを組んだ場合、復元と地理的帰属のタスクにおいて、歴史家やAI単独の場合よりも優れた結果が得られた。また、Aeneasは13年以内の年代測定も可能であった。
著者らは、Aeneasが歴史家を支援し、過去に対する私たちの理解を広げることができる革新的なツールであることを示唆している。
- Article
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- Published: 23 July 2025
Assael, Y., Sommerschield, T., Cooley, A. et al. Contextualizing ancient texts with generative neural networks. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09292-5
An artificial intelligence (AI)-based tool that can predict missing parts of Latin inscriptions from the Roman period is reported in Nature. The tool, named Aeneas, can relate the texts to others, offering contextualization for historians.
It is estimated that around 1,500 Latin inscriptions are discovered every year, which may provide insights into the cultural and linguistic life of the Roman empire. However, words and sentences are sometimes lost over time. Restoring these texts and placing them in the correct geographies and timelines requires historians to place them within the wider linguistic and historical setting by identifying parallels with other texts. This contextualization is often time consuming and highly specialized, requiring extensive knowledge of individual periods.
Yannis Assael, Thea Sommerschield and colleagues present Aeneas, a generative neural network that is able to contextualize ancient texts. The tool can predict missing text, even when the length is uncertain, and is able to suggest context and text parallels. Aeneas has also been developed to include visual imagery in its considerations. To evaluate the network’s potential, the authors launched a collaborative study with 23 historians using the model in a real-world research scenario to assess inscriptions dating from the seventh century bce to the eighth century ce. The historians reported that the context suggestions provided by Aeneas were useful in 90% of cases and improved their confidence in key tasks by 44%. When historians were paired with Aeneas, there were better results in restoration and geographical attribution tasks than with the historians or AI alone. Aeneas was also able to provide dating within a 13-year time frame.
The authors suggest that Aeneas represents a transformative tool that can assist historians and expand our understanding of the past.
doi: 10.1038/s41586-025-09292-5
「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。
