デジタル化により、歴史研究の方法が大きく変わり、主要な資料へのアクセスがより容易になり、研究プロセスの効率が向上しました。 デジタル化は、原資料へのアクセス向上や研究プロセスの効率化など、歴史研究のあり方を大きく変えています。
デジタル化は、歴史研究者が人類の貴重な遺産を保存し、研究者や一般の人々がより利用しやすくするために重要な役割を担っています。
デジタル化は、人間が歴史研究のプロセスを向上させるために役立つのでしょうか？
デジタル化により、研究者はどのように過去を明らかにすることができるのか？
イメージ改良とテキスト分析
現代の技術では、歴史的な画像や写真を分析し、衣服のスタイルや建築の特徴など、視覚的な要素を特定・分類することができます。 これにより、歴史的な時代や文化的な傾向を知ることもできます。
例えば、画像認識アルゴリズムは、画像を自動的に識別、分類、改良することができ、OCR（光学文字認識）エンジンは、スキャンした文書や画像をサーチ可能なテキストに変換することができます。
デジタル化は、スキャンした文書や写真をサーチ可能なテキストにすることをサポートします。
原資料へのアクセス向上とリサーチの迅速化
デジタル化によって、研究者は世界中の一次資料にアクセスすることが可能になりました。 だった文書、写真、原稿、その他の歴史的遺物も、今ではオンラインで入手できるようになり、多くの場合、無料で提供されています。
デジタル化によって、研究者は世界中の原資料にアクセスすることが可能になりました。 かつては入手が困難だった文書、写真、原稿、その他の歴史的遺物も、今ではオンラインで入手できるようになり、多くの場合、無料で提供されています。
研究者は、デジタル化されたコピーをオンラインで検索し、アクセスすることができるようになりました。
デジタル保存・復元を後押し
デジタル化は、歴史的な文書や遺物の保存にも役立っています。 古い文書や遺物をデジタル化することで、研究者はそれらを後世に確実に残すことができるようになります。 デジタルコピーはバックアップが簡単にでき、安全に保管できるため、紛失や破損の可能性が低くなります。
現代技術を利用することで、損傷や劣化した歴史的な文書や遺物を復元することができます。 例えば、デジタル化された画像からノイズなどの歪みを除去し、原紙をより鮮明に調べることができる画像修復技術があります。
デジタル化技術は、劣化や破損のリスクがあるものを確認し、フラグを立て、歴史的資料の保存に役立てることができます。
スキャンした画像からノイズなどの歪みを除去する画像修復技術があります。
データ処理・解析の向上
さらに、デジタル化によって、研究者はより大規模なデータ分析を行うことができます。 デジタル化された文書は、さまざまなツールやソフトウェアを使って分析することができ、物理的なコピーでは見逃されがちなパターンやトレンドを特定することが可能です。
現代のテクノロジーは、研究者が大量のデータを迅速かつ正確に処理するために役立ちます。 例えば、機械学習アルゴリズムは、歴史的文書から名前、日付、出来事などの関連情報を特定し、抽出するために使用することができます。
また、ドキュメントをデジタルで共有することができ、研究者は物理的な場所に関係なく、リモートで共同作業を行うことができます。 これにより、学際的な研究や、世界のさまざまな地域の研究者との共同研究の機会が広がっています。
ドキュメントをデジタルで共有し、研究者がどこでもリモートでコラボレーションすることができます。
デジタル化技術の歴史研究への応用に関するいくつかの共通事項
古文書のテキストを分析する
デジタル化技術は、研究者が歴史的データを新しい方法で分析するために役立ちます。 例えば、自然言語処理（NLP）アルゴリズムを使用すると、大規模なテキストコーパスを分析し、研究者がすぐに見分けられないようなパターンや トレンドを特定することができます。
先進国、特に米国とヨーロッパの博物館、図書館、大学は、テクノロジーを活用して古代の文化や言語を研究し、より多くの洞察を見つけ出し、古き良き時代の遺産を回復しています。
失われた言語の解読と回復
数世紀が過ぎ、もう話されていない多くの言語が、現代のテクノロジーのサポートによって復元できるようになりました。 インテリジェントエンジンは、古代の言語学を認識し、検出するようにトレーニングすることができます。
そのデータは、異なる時代を経て進化する言語の形、文字、発音の典型的な変化を分析するために活用することができます。
米国マサチューセッツ工科大学（MIT）が開発したインテリジェントシステムは、機械学習（ML）技術に基づき、異なる言語間のつながりを判定することができます。
今はもう話されていない多くの言語が、現代のテクノロジーのサポートによって復活することができます。
歴史的な人物像を研究するための顔認識
人物の顔や表情などの特徴を分析することで、肖像画が描かれた社会的・文化的・歴史的背景を解明できます。
歴史的な肖像画の研究には、顔認識技術の応用により、作者不明の人物を特定することが可能です。レオナルド・ダ・ヴィンチの「モナ・リザ」を例にとると、研究者は顔認識技術を使って絵画を分析し、有名な肖像画の作者候補を特定しました。
歴史的な肖像画の研究には、顔認識技術の応用により、作者不明の人物を特定することが可 研究者は顔認識技術を使って絵画を分析し、この有名な肖像画を描いた人物の候補を特定しました。研究者は、絵画に描かれた女性の顔の特徴を、同じ時代、同じ地域の他の肖像画や画像と比較することで、その人物がイタリア・フィレンツェの貴族、リサ・ゲラルディーニであった可能性を示唆しました。
歴史的な肖像画の研究に顔認識技術が活用されています。
特定時代の建築物の動きを分析するための物体認識
提供された画像や映像の中からさまざまな物体を識別・追跡することで、人の目には見えない建築物の特徴やパターン、動きなどを特定することができます。
例えば、1920年代から1930年代にかけて流行したアール・デコの建築運動を分析したい場合、 アール・デコに関連する特徴的な幾何学的形状、装飾要素、ガラスや金属などの素材の使用を認識するようにアルゴリズムをトレーニングすることができます。
そして、研究者はトレーニングされたマシンを使って、選んだ時代にアール・デコがどのように表現されているかを視覚化することができます。
過去の建築物の特徴から、前の時代の文化を研究できます。
デジタル化技術は、歴史的なデータをより効率的かつ正確に処理、分析、解釈することを可能にし、研究の新たな道を切り開く可能性を秘めています。
11年以上の実績を持つDIGI-TEXXでは、古い資料のデジタル化に対応し、古語、ドイツ語、スペイン語、英語、フランス語、ポーランド語、ポルトガル語、チェコ語、ロシア語、イタリア語など、さまざまな言語で対応可能です。
膨大な量の古文書を扱うクライアントのプロジェクトに対応するため、コアチームとクラウドソーシングモデルを組み合わせ、最大3.000人の従業員が常駐し、1日あたり最大15.000 件の古文書を処理する能力を有しています。
