人流観光学の課題（AI活用）江戸時代の旅日記、紀行文はその9割以上が解読されていない。「歴史学の未来 AIは膨大な史料から 何を見出せるか？」

江戸時代の旅日記、紀行文は２％程度しか解読されていない（『江戸の紀行文』板坂曜子）。古文書を読む人手が足りないからだ。そのような中でも高橋陽一氏（『近世旅行史の研究』）のように地道な研究から人流観光学の発展に寄与された研究者も存在するが、既に他分野ではAIを駆使した研究の進歩がみられることが報告されている（MIT Tech Review 2023 .06.23 by Moira Donovan「歴史学の未来 AIは膨大な史料から 何を見出せるか？」）。

歴史家によると、現代のコンピューター科学を遠い過去に適用すれば、1つの文書だけを分析することで生じる歴史の歪みを修正し、他の方法ではまず不可能なほどの広い範囲の歴史的記録の関連性を引き出せるという。だが、この手法ならではの歪みが生じることもある。例えば、機械学習によるバイアスやあからさまな改ざんが歴史記録に滑り込むリスクだ。結局、歴史家をはじめ、歴史を検証することで現在を理解しようとしている人々は、1つの疑問に行き着く。将来、機械の役割が大きくなるとして、我々は過去の歴史についてどのくらい機械に委ねるべきなのだろうか。

増え続ける歴史的文書をデジタル化する取り組みを通じて、人文科学の分野でもビッグデータが誕生した。米国議会図書館の数百万ページに及ぶ新聞のコレクションや、フィンランド公文書館所蔵の19世紀にさかのぼる裁判記録などがその例だ。研究者にとって、これは問題であると同時にチャンスでもある。情報量は莫大に増えているのに、多くの場合、これまではそれを精選する方法がなかったからだ。

課題は、複雑性の解析を支援するコンピューター・ツールが開発されることで解決されてきた。2009年、オーストリア科学アカデミーのヨハネス・プライザー・カペラー教授は、14世紀のビザンチン教会が決定した登録簿を調べていた。数百もの文書の意味を理解するには、司教たちの関係性を体系的にデジタル化して調査する必要があることに気づく。教授は、人物ごとのデータベースを構築し、ネットワーク分析ソフトウェアを使って彼らの関係性を再構築した。

How AI is helping historians better understand our past

『近世旅行史の研究』高橋陽一　清文堂出版