考古学・人類学・文献学のための次世代GISの開発―時間情報とAgent-based modelの活用―

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1. 考古学・人類学・文献学のための 次世代GISの開発 ―時間情報とAgent-based modelの活用― 地理空間と言語処理 Geography & Language
2. はじめに スマートフォンやインターネットが社会に普及した現在 どの分野でも急速に情報化の波が来ている 考古学も例外ではなく ３次元記録や報告書のインターネット公開等の 様々な情報工学に関連した技術が使用されている
3. 情報考古学とは 情報科学と考古学の学際領域を指す呼び名 用語は1995年頃から用いられ始める※ 情報考古学の研究者が集う日本情報考古学会が1995年に 日本学術会議の学術研究団体として開始 ※千原國宏・金谷一朗 2003『情報考古学―遺跡・遺物のデジタルアーカイブ―』日本バーチャルリア リティ学会誌第８巻１号
4. 情報考古学のテーマ例 ・遺物・遺構の形状に関する計測技術 ・形状計測データの計量分析や解析 ・文化財の物性に関する理化学的データの計測・測定 ・物性計測・測定データの計量分析や解析※ ※日本情報考古学会ホームページ https://www.archaeo-info.org
5. 情報考古学のテーマ例 ・遺跡の地理・歴史的情報に関する計測・測定 ・遺跡時空間情報に関する計量分析や解析 ・歴史的現象をめぐるコンピュータシミュレーション ・文化モデルの理論的・方法論的研究 ・インターネットによる情報の公開や利用促進※ ※日本情報考古学会ホームページ https://www.archaeo-info.org
6. 情報考古学のテーマ例 ・考古・歴史、および文化現象理解のための情報理論 ・ヒトの認知システムに関する考古学的・人類学的研究 ・情報考古学を活用・応用した考古学的研究 ・情報考古学の教育的活用に関する研究※ ※日本情報考古学会ホームページ https://www.archaeo-info.org
7. 情報考古学のテーマ例 ・文化財の物性に関する理化学的データの計測・測定 ・バーチャルミュージアム ・ ２Ｄ・３Ｄデータアーカイブ・データベースに関する 技術的研究※ ※日本情報考古学会ホームページ https://www.archaeo-info.org
8. 今回話す抜粋テーマ １．考古学のための地理情報システム（GIS）とその応用 ２．歴史的事象の分析・推定のためのシミュレーション
9. 考古学と地理情報システム
10. 地理情報システムとは 地理情報システム(GIS)とは地理情報や位置情報を作成， 編集，保存，管理，検索し視覚的に表示するシステム技術 遺物や遺構等の考古学データは出土地点という 位置情報を持ち，遺跡は立地や眺望といった 地理情報を持つため考古学はGISと相性が良い
11. GIS の事例 ・文化財総覧WebGIS (2021年7月20日に公開)： 奈良文化財研究所が提供する，全国の文化財を オンラインマップ上で表示する無料のサービス ・QGIS： 無料のGISソフトウェア
12. 文化財総覧WebGIS 約61万件の日本全国の文化財データが対象（高田2022） 文化財の所在地，種別，時代等によって検索し， 遺跡立地や遺物の出土状況の分布等の調査研究に活用でき また報告書のウェブサイトへ移動して報告書を閲覧できる
13. 文化財総覧WebGIS 文化財に関する調査報告書は 全国遺跡報告総覧事業によって電子公開が進んでいるが 文化財は地域や場所に根差した存在であり報告書では その位置情報を把握しづらいという課題があった そこで全国の文化財に関するデータを取りまとめ 文化財総覧 WebGISとして構築し公開された （奈良文化財研究所文化財情報研究室・渡辺2021）
14. 考古学とGISの課題 文化財総覧WebGISは縄文時代，弥生時代，古墳時代等の 大きい時代区分で分けられているが， 研究に用いるにはより詳細な時間区分 （例えば縄文時代晩期初頭や須恵器編年TK209型式期， 和銅元年等）に対応する必要性が高い
15. 考古学とGISの課題 また，文化財総覧WebGISのような報告書抄録に記載された 簡易的な情報だけでなく研究者によって詳細な細分が された遺物・遺構ごとのデータベースを自由に入力し 可視化できるGISがあると考古学研究に役立てられる
16. 考古学とGISの課題 しかし，各遺物・遺構の集成は様々な研究者や組織が 別々に作成しており形式が不一致である 集成が書籍になっているものや，論文内に表として 載っているもの，組織のウェブサイトにWordやExcelで 読み込む形式のデータとして載っているもの等がある
17. 考古学とGISの課題 問題点は複数あり，紙媒体やPDF文書に載っているデータは そのままでは地理情報システムで可視化することも シミュレーションに用いることもできない
18. 考古学とGISの課題 また，配布されているデータは必ずしも 時間情報と空間情報が載っているわけではない 特に空間情報は住所だけのものが多く緯度・経度まで 載っているデータは少ない
19. 考古学とGISの課題 仮に緯度・経度が載っていても整数の度分秒形式だと 20～30m程の誤差がある報告書に記載された位置情報は 整数の度分秒形式が多いためあまり精度が期待できない 遺跡の立地分析や眺望分析の用途を考えると GISを用いて位置情報データの修正を行う必要がある
20. 考古学とGISの課題 また，文化財総覧WebGISは研究者が自由に 編集をリクエストすることができない 研究者同士でデータベースの共有をする際には 閲覧の他に編集リクエストの機能があると より便利であり誤りを修正しやすい
21. 考古学とGISの課題 他に歴史的事象の分析を得意とするGISは少ないという問題 一般のGISは空間情報の扱いに長けているが 歴史にとって重要な時間情報の扱いは不向きなことが多い 以上の問題を解決するため，既存のGISが持つ複数の欠点を 克服した考古学のための新しいGISを開発した
22. PAX SAPIENTICA 文献学・考古学・人類学データを用いた ABS & GIS 各国・各時代の暦表示機能や各時代の環境復元機能を持つ XYZ タイルや地物を自由に追加することが可能
23. 補足（学問） 文献学：日本書紀，古事記等の文字資料から歴史を考察 考古学：遺跡から出た遺物・遺構から歴史を考察 人類学：人骨の形質や遺伝子の情報から歴史を考察
24. 補足（用語） ABS：Agent-based Simulation（後に解説） GIS：地理情報システム - Geographic Information System XYZタイル・地物：GISで表示する地図や点のこと
25. PAX SAPIENTICA 文献学・考古学・人類学データを用いた ABS & GIS 各国・各時代の暦表示機能や各時代の環境復元機能を持つ XYZ タイルや地物を自由に追加することが可能
26. PAX SAPIENTICA オープンソース 無償で提供 コードのLicense CC0 https://github.com/ AsPJT/PAX_SAPIENTICA
28. 時代ごとの地物を表示
29. 開発期間 2023年1月10日から現在まで（１年ちょっと） 927 コミット / 96 プルリクエスト 2024年1月10日 ソフトウェア正式リリース
30. 開発意義 歴史的事象の分析を得意とするGISは少ない 一般のGISは空間情報の扱いに長けているが 歴史にとって重要な時間情報の扱いは不向きなことが多い
31. 開発意義 そのため，歴史的事象の分析のためのABSとGISの 双方の機能を持つソフトウェアを開発した 時間情報，空間情報，シミュレーションの３つの機能を 持つ汎用性・拡張性の高いソフトウェアを目指した
32. 開発者（2人体制） 企画の立案が得意 Windows環境で開発 厳密な設計が得意 Mac環境で開発 私 相方
33. 開発担当 データ作成・デザイン 描画関連・仕様の作成 暦と地図機能の作成 Windows/Android 対応 CI/CD・自動化周り CMake・ビルド環境整備 シミュレーションの作成 Mac/Linux 対応 私 相方
34. サポート環境 両方が担当
35. 対応言語 C++17 をサポート 【理由】スマホ対応のためAndroid NDKに合わせた ※最近C++20に対応した噂を聞いている（要確認） いずれC++20や23へと対応していきたい 両方が担当
36. コンパイラ GCC・Clang・MSVCをサポート CI (GitHub Actions) ではGCCとClangでビルド実行 私の手元ではMSVCでビルド実行 相方の手元ではClangでビルド実行 主に相方が担当
37. CI/CD関連 CI は GitHub Actionsを使用 単体テスト，全体ビルド等がある 現在は６種類存在 テストはGoogle Test を使用 相方が担当
38. スクリプト一覧 CodeCounter.py:コード行数をカウント / CTest.*: CTestを実行 DevelopmentBuild.sh(.bat): MapViewerの開発ビルドを行う ProductionBuild.sh(.bat): MapViewerの本番ビルドを行う SyncSubmodule.sh(.bat): submoduleを同期する UbuntuBuild/Build.sh: Ubuntu上でのビルドを行う UbuntuBuild/docker-compose.yml: build環境を 構築するためのdocker-composeファイル 相方が担当
39. ライブラリ行数 内製ライブラリの行数の合計は 「10803行」 意外とたくさん書いている （大規模なのか，それとも無駄が多くて汚いコードなのか） 両方が担当
40. ライブラリの構造 3種類用意 PAX_SAPIENTICA：描画ライブラリに依存しないもの PAX_GRAPHICA：描画ライブラリをラップするもの PAX_MAHOROBA：描画ライブラリに依存するもの 私が担当
41. 描画Libraryのラップ 書籍のように100年後も扱える製品にしたい 大きい外部ライブラリの依存を少なくしたい 長方形の描画など基本的な機能を追加 マクロ分岐で自由に描画ライブラリを選択 私が担当
42. 対応した描画Library OpenSiv3D・SFML・DxLibに対応 DirectX, Vulkan, Metal 等を直接使用はしていない 時間がかかるので簡単に描画できるものを使用 Qt などにも対応したらより便利かも 本質じゃないのであまり時間はかけたくない 主に私が担当
43. 開発時の主な描画 OpenSiv3Dが便利で使いやすいので愛用 スマホ対応で究極のC++描画ライブラリになると期待 Android対応でDxLib，外で人前で作品を見せるときに スマホやタブレットで動くものがあると便利 私が担当
44. その他のライブラリ Google Test：テストに使用 stb：画像の入出力に使用 OpenMP：並列化に使用（ただしほぼ未使用） 今後更に追加される可能性あり 両方が担当
45. 対応OS（GUI） Windows・Mac・Android・Linuxをサポート iOS はサポート無し（いずれサポートしたい） 入力デバイスも自由：マウスのみ，キーボードのみ， タッチのみでも基本動作はほぼすべて対応 両方が担当
46. 開発環境（GUI） 【 SFML 】 CMake，ソリューション (.sln) 【 OpenSiv3D 】 ソリューション (.sln) 【 DxLib (Windows) 】 ソリューション (.sln) 【 DxLib (Android) 】 Android Studio 両方が担当
47. 地図機能 私が担当
48. 地図の描画 GISなので地図を描画する機能が必要 様々な地図投影法が存在するが，メルカトル図法のみ使用 メルカトル図法とは経度と緯度が常に直交する図法 メルカトル図法の地図を分割して表示する形式が望ましい その形式である「XYZタイル形式」をサポートした 私が担当
49. XYZタイルとは 世界測地系の経緯度が正方形に変換されるよう極域の 一部地域（北緯及び南緯約85.05112878度以上）を 除外した範囲をメルカトル投影を使って変換された地図 地図をコンピュータで管理しやすくした形式 Z（Zは0以上の整数）がズームレベル，2のZ乗が分割数 私が担当
50. XYZタイルの座標 私が担当
51. 初期の地図表示 二次元 std::vector で管理 表示範囲が変わった時に画像全て読み直し トンデモ実装・めちゃくちゃ重い 私が担当
52. 初期の地図表示 表示範囲が変わった時に 元々読み込んであるものを保持しつつも 新しい画像を読み込んで管理する良い方法ないかな std::unordered_map を使えば簡単にできるのでは？ 私が担当
53. 地図の仕組み std::unordered_map の Key の型は uint64 を使用 Z=8bit, Y=24bit, X=24bit としている（※8bit 余っている） XYZタイルのズームレベルとX・Y座標を入れるだけで 簡単かつ高速に管理が可能となった 私が担当
54. 地図の仕組み Z=7が約1km間隔，Z=17が約1m間隔 つまり、Z=24が約7.6mm間隔 基本的にタイルはZ=17までのものがほとんど Z=24まで対応しているが24まで使用することはほぼ無い 私が担当
55. 列挙型撲滅プロジェクト 私が担当
56. enum定義の問題点 ユーザが自由に定義できない点 ソースファイルに直接書き込んでしまう点 数値で管理するため，文字列と相性が悪い点 などなど 私が担当
57. 文字列で管理 自由にユーザが追加しやすい 一方でenumや数値管理よりも処理が重くなる 自由度を保ち，処理を軽くするには 文字列を数値へ変換すれば良い 私が担当
58. 文字列を数値へ変換 文字列を数値へ変換して管理する MurmurHash3関数という 文字列をuint32へ変換する機能を用意 コードの大部分を改修 私が担当
59. TSV読み込みと管理 ・画像 ・地名/人名 ・言語/テキスト ・暦 ・シミュレーション ・その他設定 私が担当
60. TSV読み込みと管理 1行目を読み込む→MurMur3で数値に変換し，数値で保持 対応する構造体へ変換，2行目以降を格納 文字列データを数値として保持することによって 高速にもなり，汎用性も上がった 私が担当
61. 時間情報の扱い 歴史データは文献学・考古学・人類学等のデータがある 文献学では暦，考古学では編年（相対年代）， 人類学では炭素(較正)年代等の絶対年代が用いられている これらの年代を統合して表示する機能があると望ましい 今回は暦に偏っていたが，今後の機能追加で 時間情報をうまく扱えるようにしたい
62. 環境復元 また地理的環境は時代によって変化するため 時代ごとの環境を復元する機能があると より精密な分析・推定が可能である よって，年代と環境復元の機能を併せて導入する
63. 人物の位置の可視化 人物の位置を可視化 することもできる 可視化することで 歴史学習に利用できる
64. 歴史的事象の分析のための エージェントベースシミュレータ
65. 地理情報及び弥生時代の推定人口を用いた エージェントシミュレーションによる 単位集団を最小要素とする人口動態推定
66. 原史時代の人口推定 原史時代の人口動態を解き明かすことは重要である 各地域の人口数や人口変動，人口の過密・過疎がわかると 文化の伝播速度の可視化や小国の統合過程の再現， 古代の交通網の予測などの様々な分野に応用できる
67. 原史時代の人口推定 しかし原史時代は文字記録が少ないため 人口の把握が困難である よって文字記録以外の要素から人口を推定する必要がある
68. 小山人口推定 原史時代の人口は原史時代と歴史時代の 遺跡数の比で算出される。小山修三がこの手法 （以下，小山人口推定）を提案（Koyama 1978，小山・杉藤1984） して以来 直近では北東北や北海道の縄文時代の人口推定にも 用いられている（中村2018・2020）
69. 小山人口推定 だが，小山人口推定は狭い領域の人口数の算出において 遺跡のサンプル数の少なさから誤差が大きく生じる点や 完全に痕跡が消滅した遺跡や未発見遺跡が 考慮されていないため風土や発掘調査数などによって 地域差が出やすい点が挙げられる そのため，狭い地域の人口を求めるのは不向きである
70. 人口動態推定の手法 時間と空間を細分化できる人口推定の手法として エージェントベースシミュレーション （Agent-based Simulation，以下ＡＢＳ）が挙げられる 本研究では地理データと考古学データを入力とし ＡＢＳで，当時の集落動態と人口動態の可視化を行う
71. ABSとは エージェントを用いた仮想実験（シミュレーション） 日本ではマルチエージェントシミュレーション（MAS）と 呼ばれることが多い 「マルチエージェントシステム」や 「エージェントベースモデル」等の似た用語がある
72. エージェントとは
74. ABSとGISの関係 ABSは地理空間上でエージェントの動態を可視化 そのため，地理情報システム（GIS）と相性が良い ABSとGISの双方の機能を持ったソフトウェアがあれば 多くの地理オープンデータを入力変数として読み込め 歴史的事象の検証や推定の裏付けに使用できる
75. 既製品の問題点 しかし，既製品ではABSとGISの双方の機能を持ち 歴史的事象の分析に適したソフトウェアは少ない 歴史的事象の分析のためのABSとGISの双方の機能を持つ ソフトウェアがあれば，考古学研究において シミュレーションを用いる敷居が低くなり 新たな発見につながることが期待される
76. 既製品の問題点 しかし，既製品のABSでは歴史研究のハードルが高い 例えば，構造計画研究所が提供するABSの artisoc では 地理情報の取込等，中級者向けの操作を行う必要がある また artisoc は歴史に特化していないため暦の表示や 編年の管理など実装が複雑で難しくなりやすい点が多い
77. その他の問題 artisoc は Closed Source な有料のソフトウェアであり QGIS のようなオープンソースソフトウェア(OSS)ではない ABSのソフトウェアでOSSなのはいくつか存在するが 日本でも一定の利用者がいるQGISと違い ほとんど知名度がなく artisoc 一強となっている 日本製でABS・GISの機能を持つOSSがあるのが望ましい
78. OSS推奨の理由 オープンソースソフトウェア（OSS）が望ましい理由 非公開ソースのソフトウェアはサポートが終了すると 新しいOSで動かなくなる可能性がある 考古学では50年前の文献を参照することもあり サポートが打ち切られてしまうと 数十年後以降の人が同一条件で試せない可能性が高い
79. OSS推奨の理由 今後、デジタル化が進みソースコード付きの論文や ３Dデータ付きの報告書がより多く出る可能性がある 100年後の人も動かせるような環境整備が必要 考古学におけるABS＆GISはOSSである必要性が高い
80. 既製品の問題点 オープンソースのGISであるQGISではプラグインを 用いることによってシミュレーションの機能を追加できる しかし，ABSの機能を既存のGISに追加するのは 実装コストも高く処理性能上の問題がある ABS は基本的に処理が重いためGISにABSを実装するより ABSの上にGISを実装するほうが簡単
81. 実装の問題点 ABSの機能とGISの機能の比較では ABSの方が処理負荷が高いため，ABSを基盤に GISの機能を追加していくのが望ましい 近年，WebGISが流行っているがWebアプリでは ABSに必要な速度を出すのが難しい（出来なくはない） そのため高速に動作するソフトウェアが望ましい
82. 新規OSSの開発 そこで，本研究では歴史的事象の分析のための ABSとGISの双方の機能を持つソフトウェアを開発する 時間情報，空間情報，シミュレーションの３つの機能を 持つ汎用性・拡張性の高いソフトウェアを目指す
83. 古代の環境復元 公開された地理情報のほとんどは現代に観測されたデータ 現代の陸地は干拓・埋め立て等によって変化している 古代の環境を復元するには 埋め立て地のデータを削除する必要がある 今回は20万分の1日本シームレス地質図 V2を用いた
84. 古代の環境復元 香取海や河内湖，巨椋池等のかつて存在した巨大湖は 今回のシミュレーションでは再現していない 地質データから一括で削除できる 埋め立て地や干拓地のデータと違い 過去の水面データは自分でデータを作る必要がある
85. 本研究の時空間情報 シミュレーション対象地域：本州・九州・四国 最小セル：約125m四方（XYZタイルのZoom = 10 の 1px） 地理データ：傾斜・令制国・埋め立て/干拓地を除く陸地 最小時間：1ヶ月（ = 365.2425 12 ） ※グレゴリオ暦 時代：弥生時代末期 ～ 奈良時代初期 （主に201年1月～725年12月の範囲を想定）
86. 空間の最小単位 集落の最小要素は研究者により異なる 単位集団，基礎集団，複合型集落など 様々な単位が考えられてきた 今回はよく使用されかつ小さい「単位集団」を基準とする 単位集団を表現でき，かつシミュレーションが 負荷に耐えられる大きさを最小サイズとした
87. 空間の最小単位 Zoom9 = 約250m，Zoom10 = 約125m，Zoom11 = 約63m 単位集団よりも大きい基礎集団が100～200m四方とされるため 250m・Zoom9は基礎集団よりも大きくなる 一方，63m・Zoom11はより細かくなり処理負荷が大きい ２次元空間なのでサイズを半分にすると処理負荷は４倍になる そのため，125m・Zoom10を選択した
88. 空間のイメージ
89. 空間のイメージ
90. サブモデル 1. 集団移動 2. 渡来 3. 婚姻 4. 出産
91. 集団移動 金井東裏遺跡人骨の歯を用いたストロンチウム同位体比 分析による出身地の推定を参考とした 群馬県埋蔵文化財調査事業団編（2019） この分析では，渡来系１号人骨と在地系３号人骨が 同じ地域で３～15歳頃まで生活しており 大人になってから群馬県へ来たことが判明した
92. 集団移動 地質データと分析データを照合すると １号人骨と３号人骨は長野県西部から愛知県を経由して 岡山県周辺まで広がる地域の地盤の分析値であり 群馬県より西の地域で生まれ育った可能性がある 最短距離である長野県の松本市周辺で生まれ 金井東裏遺跡へ移動したと考えると少なくとも 約130ｋｍの移動が想定される
93. 集団移動 また，渡来人を表現したと考えられる筒袖の人物埴輪が 千葉県の山倉1号墳から出土していることや日本書紀には 「百済人の男女2000人以上を東国に移住した」と記述 今回のシミュレーションでは毎月1％の確率で 800セルから8000セルの位置をランダムに移動すると定義
94. 移動先 移動先は重み付きランダム選択で決定する 傾斜4.0度以下が重み９ 傾斜8.9度以下が重み10 傾斜17.6度以下が重み４ とする
95. 渡来 今回のシミュレーションでは遺伝子情報を持たないため 渡来人口の推定は不可能 今回はシミュレーションの定義には含めない （だが，本来は必要な定義）
96. 婚姻 鷲尾祐子による３世紀の東アジアの婚姻研究を参考とする 女性は13歳以上60歳未満の間で婚姻可能とし 男性は17歳以上で婚姻可能とする 女性の90％が20代までに，女性の約97％が30代までに 結婚し，98％の女性は生涯に一度以上は結婚する
97. 婚姻 婚姻時，女性は周囲60セルの男性をランダムに選ぶ 選ばれた男性は女性のセルへ移動する 配偶者が亡くなったら再婚可能とする 一夫多妻制は複雑になるため，今回は一夫一妻制のみ
98. 居住形態 実装が１番単純な母方居住婚とする 文化や遺伝子情報を用いていないため 婚姻の居住形態は今回のシミュレーションでは ほとんど影響がないと考えられる
99. 寿命 （金隈遺跡データを寿命モデルとする） 年齢 年齢下限 年齢上限 年齢平均 男性 女性 不明 計 1 未成人 乳児 0 0 0 6 6 2 未成人 幼児 1 5 3 22 22 3 未成人 小児 6 11 8.5 5 5 4 未成人 若年 12 19 15.5 2 2 5 未成人 不明 2 2 6 成人 成年 20 39 29.5 19 14 2 35 7 成人 熟年 40 59 49.5 19 26 1 46 8 成人 老年 60 80 70 0 4 0 4 9 成人 不明 4 2 8 14 10 計 42 46 48 136
100. 出産 出産判定の10ヶ月後に人間（赤ちゃん）が生成される 赤ちゃんは母親と同じセルに居住する 配偶者と死別している場合は出産判定されない
101. 婚姻と出産の式 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤(𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑖𝑖 ) = 1 2𝜋𝜋𝜎𝜎2𝑥𝑥𝑖𝑖 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 − ln 𝑥𝑥𝑖𝑖 2 2𝜎𝜎2 , 𝜎𝜎2 = 0.25 𝑥𝑥1 = 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎1 − 13 8.5 𝑥𝑥1 > 0, 初婚 , 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚(𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎1 ) = 0.98 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤(𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎1 ) ∑𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚=13×12 59×12+11 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 12 𝑥𝑥2 = 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎2 − (15 − 1) 8.5 𝑥𝑥2 > 0, 出産 , 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏(𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎2 ) = 16 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤(𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎2 ) ∑𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚=15×12 49×12+11 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 12
102. 婚姻と出産の図
103. シミュレーション結果
106. 今回の定義の結果 渡来を含めない結果では，移動800～8000セル 移動確率1％、婚姻出産は前述の式の通り 死産率10～14％で次のような図になった おおよそ指数関数的に人口が増えていることがわかった
107. 死産率10～14％でこのような図になった おおよそ指数関数的に人口が増えていることがわかった
108. 今回の定義の結果 今回はセルごとの土壌や気候の条件がないため シンプルな式で表せる数値曲線になった 噴火や感染症などのモデルを定義することで よりダイナミックな人口曲線になると考えられる
109. 今回の定義の結果 死産率の少しの違いで人口増減が大きく変動する 婚姻・出産が正確と仮定して 死産率が正確な値になるほど渡来人口も正確になる
110. 今回の定義の結果 渡来数や年齢，性比を推定するのは 今回のシミュレーションの定義では不可能 上記の項目を推定するには、分子人類学のデータも必要 データは青谷上寺地遺跡の出土人骨ＤＮＡ分析等
111. 改善点・今後の展望 今回は複数の文化の定義をしていないため 農耕文化を前提に変数を定義している しかし，古墳時代の北東北も対象地域としているため 農耕以外の文化もあわせて定義する必要がある
112. 改善点・今後の展望 今は母方居住婚のみ実装しているが文化や遺伝子の情報を 持つと居住形態で大きく結果が変わる ※例えば，土器の継承やＹ染色体ハプログループ・ mtDNAハプログループの拡散等 そのため，複数の居住形態を実装する必要がある
113. 改善点・今後の展望 今回は河川データを使用していない 今回のシミュレーションだと川から数百km離れて暮らす 農耕文化人がいるかもしれない 河川は古代の環境を復元する必要があり 現代の河川データの改変が必要
114. 改善点・今後の展望 居住地の選定に傾斜の情報しか用いていないため たくさんの人々が東北に移住してしまう 北海道をシミュレーションに含めると 北海道に人々が大量に移住してしまう 気候や土壌のデータが必要
115. 改善点・今後の展望 今回のシミュレーションだと ポドゾルが多く含まれる地域で農耕しているかもしれない 低地土の農耕とポドゾルの農耕が同じ収穫量なはずがない 当時の稲が栽培できないような気候条件や 気候による収穫量の増減を考慮する必要がある 食料生産が人口増減に直結する
116. 改善点・今後の展望 今回のシミュレーションは実在の遺跡を考えていない 実在の遺跡データを入れることによって より当時の環境を再現できると考えられる 巨大な古墳の体積データを用いるとその古墳の周囲に 居住している最小人口を求められる
117. 最後に 今回は昨今の情報考古学における手法を解説した ３次元記録や全天球写真，GIS，ABS等の様々な技術が 活用されているが，これらの技術を組み合わせることに より今まで考えられてこなかった考古学の新たな手法が 生じると考えられる
118. 最後に また今回は取り上げていないが2020年代に入り 人工知能の新しい技術が生まれ新しいサービスが登場 今後は3DやGIS，シミュレーションだけでなく考古学におけ る人工知能の活用方法もあわせて議論されると思われる
119. 最後に 新しい技術に考古学だけが置き去りにされないよう，日々 新技術をどう考古学へ活用するか考えていく必要がある 今後の情報考古学の発展に期待したい
120. PAX SAPIENTICA 文献学・考古学・人類学データを用いた ABS & GIS 各国・各時代の暦表示機能や各時代の環境復元機能を持つ オープンソース・無償・ソースコードのLicenseはCC0