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ヘルクラネウムの巻物が初めて読み取られました

2026年6月26日原文(scrollprize.org)

概要

  • Herculaneumのパピルス巻物PHerc. 1667が 初めて完全に仮想的に解読 された事例
  • 高解像度X線 と 機械学習 を活用した非破壊的な読み取り技術の確立
  • 解読された内容は ストア哲学 に関する倫理学の論考
  • 研究成果・データ・コードは オープンアクセス で公開
  • 今後も多くの未開封巻物の解読が期待される状況

2000年ぶりに開かれた巻物：PHerc. 1667の仮想解読

  • PHerc. 1667 は西暦79年のヴェスヴィオ火山噴火以来、 未開封 で保存されてきたパピルス巻物
  • 物理的に開封せず、 高解像度X線スキャン と 機械学習 によるインク検出技術を用いて全文を仮想的に展開・解読
  • 約1.4メートル、 22列 にわたるギリシア語の文章が明らかに
  • これまでの手作業による開封では外層が失われたが、今回は 内核部分 を完全に読み取り
  • 内容は ストア派哲学 に基づく倫理学論考で、 Aristocreon （Chrysippusの甥）の名前も確認
  • 2千年ぶりに明確に読める文章も多数復元

新技術による他巻物の進展と成果

  • PHerc. Paris 4 （Scroll 1）では、さらに高解像度のイメージングで インクそのもの を3Dで可視化
    • 2023年のVesuvius Challenge Grand Prizeの解読内容と完全一致し、 客観的検証 に成功
  • PHerc. 139 では、タイトルと著者情報が判明
    • Philodemus, On Gods, Book 8 と特定され、Epicurean哲学の重要資料と認定

技術的背景とオープンサイエンス

  • European Synchrotron Radiation Facility (ESRF) のBM18ビームラインを利用した 位相コントラストX線マイクロトモグラフィー で超高解像度スキャンを実施
  • Naples国立図書館 との共同研究で、巻物の幾何構造復元、平面化、インク検出機械学習モデルの開発
  • パピルス学者による 専門的な検証・転写 を経て成果公表
  • すべてのデータ・コード・転写は Creative Commonsライセンス で公開
    • scrollprize.org/data で入手可能、コードは GitHub で公開

Vesuvius Challengeとグローバルコミュニティの力

  • EduceLab のBrent Seales教授が技術開発を主導、 Vesuvius Challenge を通じて世界中の研究者・技術者が参加
  • 多くの研究チームメンバーが オープンコンペティション の参加者から選抜
  • グローバルな協力 とオープンサイエンスの勝利事例

今後の展望と参加方法

  • PHerc. 1667 は氷山の一角、未開封の巻物が 数百本 残存

  • 本研究で確立された手法は 他の巻物にも拡張可能

  • 興味があれば誰でも データ・コードを利用して解読プロジェクトに参加可能

    • 科学論文（preprint）、データ、コードは scrollprize.org/data と GitHub で公開
    • コミュニティ参加 で古代の知の発掘に貢献可能

  • 2千年の時を経て、 古代世界の思想 が次々と現代に甦る期待

Hackerたちの意見

僕はヴェスヴィオスチャレンジチームの一員で、セグメンテーションやアンラッピング、インク検出を担当してるから、何か質問があったら気軽に聞いてね。

└

現在の進捗状況を考えると、全コレクションを解読するのにどれくらい時間がかかると思う？

└

これらの文書で発見されるかもしれない、最もワイルドでエキサイティングだけど現実的なことって何だと思う？

└

どうやってそういうことができるようになったの？必要な知識を得るために何を勉強したのか、そしてこの特定の仕事をどうやって見つけたのか。面白い仕事を見ると、どんな道を辿ってそこにたどり着いたのか気になるんだ。

└

質問はないけど、これは本当にワクワクする仕事だね！

└

素晴らしい仕事だね！私もチャレンジに参加したけど、あまり進まなかった。あの時の質問の一つは、もしMLを使ってインクを検出するなら、幻覚的な文字やテキストの一部を作り出すことができるのか、そしてそれをどう防ぐかってことだった。

└

すごい仕事だね、ファンタスティック！

└

本当に信じられないくらいの仕事だね。数十年ぶりに出会った中で、最も驚くべきニュース記事の一つだよ。チーム、おめでとう！

└

これはマジで素晴らしい。色んな意味で！

└

MLで試したアプローチについて、どんなものがあったのか知りたいな。それで、結局使わないことにした理由も。実際、選択肢はたくさんあるよね。最終的なアプローチはどうやって決めたの？選ぶ基準はあったのかな？

僕にとって、これは今AIで行われている中で最もワクワクすることの一つだよ。（これと医療研究ね）古代の世界にちょっとハマってるんだ。約2000年前の新しいテキストのページを全部読めるようになりたいって夢見てる。

こういう翻訳を読むと、いつもトーンが翻訳されてるのか気になるんだ。書き手は「最大限に」という非常にフォーマルな意味で伝えたかったのか、それとももっとカジュアルな「とにかく」という感じだったのか。翻訳者のバイアスがどれだけ影響して、これが学術論文みたいに見えるのか、ソーシャルメディアの投稿じゃなくて。

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