「人文学」と聞くと、埃を被った書庫で一人の研究者が古文書と向き合う姿を想像するかもしれません。しかし、2026年の現在、その光景は劇的に変化しています。

ビッグデータ解析、自然言語処理（NLP）、そして生成AIの融合により、**デジタル・ヒューマニティーズ（Digital Humanities）**と呼ばれる分野が急速に発展しています。AIは、数百年、数千年分の時間を要していた作業を一瞬で終わらせ、新たな知見をもたらす強力なツールとなりました。

本記事では、AIがどのように人文学研究を加速させているのか、具体的な事例とともに解説します。

1. 失われた言語とテキストの復元

古代の石碑やパピルスに残された文字は、欠損や風化により解読不能な部分が多く存在しました。

AIによる修復（Inpainting）

DeepMindの「Ithaca」のようなモデルは、古代ギリシャ語の碑文の欠損部分を予測し、さらにその作成年代や場所まで特定することができます。これは単なる文字認識（OCR）ではなく、当時の文法、語彙、文体的特徴を学習したLLMが文脈を補完するプロセスです。

歴史学者は、AIが提示した複数の復元候補の中から、史実と照らし合わせて最も蓋然性の高いものを選択します。これにより、解読作業の速度と精度が飛躍的に向上しました。

2. 大規模テキストマイニングと概念史

「自由」「平等」「愛」といった概念が、時代ごとの文献の中でどのように語られてきたのか。数百万冊の書籍を横断的に分析することは、人間の手では不可能でした。

意味の変化を可視化する

Word2VecやBERTのような埋め込み表現（Embeddings）を用いることで、単語の意味の変遷をベクトル空間上で追跡できるようになりました。

例えば、「幸福」という言葉が、18世紀の文献では「宗教的な救済」に近い意味で使われていたのが、20世紀に入ると「経済的な成功」に近い文脈で使われるようになった変化を、定量的に示すことができます。これは思想史や概念史の研究に新たなエビデンスを提供します。

3. アートと文化遺産のデジタルアーカイブ

画像生成AIや3D復元技術は、文化遺産の保存と公開にも貢献しています。

バーチャル復元

戦災や災害で失われた建築物や美術品を、残された写真資料や図面から3Dモデルとして復元するプロジェクトが進んでいます。NeRF（Neural Radiance Fields）やGaussian Splattingといった技術により、少数の画像からフォトリアリスティックな3D空間を生成し、VRで体験可能な博物館として公開されています。

4. AIと研究者の協働：新しいリテラシー

デジタル・ヒューマニティーズの発展は、人文学者に新たなスキルセットを求めています。

プログラミングとデータリテラシー

Pythonでテキスト処理を行ったり、Gephiでネットワーク分析を行ったりすることは、今や歴史学者や文学研究者にとっても基本的なスキルとなりつつあります。

「Python for Humanities」といった講座が大学のカリキュラムに組み込まれ、文系・理系の枠を超えた学際的な研究チームが増えています。

AIのバイアスへの批判的視点

一方で、人文学者ならではの視点も重要です。AIの学習データに含まれる偏見（バイアス）や、アルゴリズムが内包する文化的・歴史的な前提を批判的に分析することは、技術者だけでは難しい課題です。

AIが提示した「答え」を鵜呑みにせず、その背景にあるデータの偏りや倫理的な問題を指摘する役割が、人文学者には期待されています。

結び：過去と未来をつなぐ技術

AIは未来を作る技術ですが、同時に過去を照らす技術でもあります。

デジタル・ヒューマニティーズは、過去の人々の営みをデータとして蘇らせ、現代の私たちに新たな対話を促します。歴史を知ることは、未来を考えることです。AIというレンズを通して見る人類の歩みは、これまで以上に鮮やかで、深い示唆に富んでいます。