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「古文書カメラ」vs 東大史料編纂所!AIが読めない「2割」に隠された歴史の面白さ。 対決の舞台は天保十二年(1841年)の町触  ~古文書奮闘記~ #53

最近の私の解読に欠かせないのが、トッパンが提供しているくずし字解読アプリ「ふみのは:古文書カメラ」


スマホをかざすだけで一瞬にして翻刻案を出してくれる、まさに「令和の三種の神器」の一つです。 あと2個はなんだろう 笑


しかし、ふと思いました。 「便利だけど、これってどこまで正確なんだろう?」

そこで今回は、AIの実力を測るべく、最高峰の専門機関である東京大学史料編纂所の翻刻データと「ガチ比較」の真剣勝負を挑んでみました。

📜 今回の対決の舞台:天保十二年『市中取締類集』

題材に選んだのは、国立国会図書館デジタルコレクションに収蔵されている『市中取締類集』。
時代は天保十二年(1841年)。老中・水野忠邦による「天保の改革」が始まり、江戸の町に緊張感が走っていた時期の第一級史料です。

下馬所での商売禁止と女性商人の取り締まり に関する文書です。

『市中取締類集』[109] 町觸申渡之部,写. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/2572135 (参照 2026-04-11)



検証Step1
この文書を「ふみのは」のくずし字解読アプリ「古文書カメラ」 
スマホをかざして画像を読み解き、文字の検討をつけます。

検証Step2 得られた翻刻文をGeminiに分析してもらいます。


検証Step3 Step2で整理した内容が、東京大学史料編纂所が公表している翻刻文との合致を分析します


答えのデータはこちら


🔍 検証結果:AIが得意なこと、苦手なこと

結論から言うと、「文字単体としての判別スピードは圧倒的だが、歴史の文脈とレイアウトにはまだ壁がある」ということが浮き彫りになりました。

1. 驚異のスピードと「8割」の的中率

本文の整った行に関しては、驚くほどの精度を見せました。


『市中取締類集』[109] 町觸申渡之部,写. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/2572135/1/20 (参照 2026-04-12)

「大手桜田両下馬所江近来火気相用候商人共…」

といった町触の定型文に近い部分は、ほぼ完璧に翻刻。
全体の約8割は、スマホをかざした瞬間に解決します。この「下読み」としてのスピード感は、独学者の強い味方であることは間違いありません。


2. AIがスルーしてしまった「2割」の正体

一方で、東大のデータと比較して分かった「AIが落としたポイント」が非常に興味深いものでした。

  • 「隙間」と「人名」に弱い: 史料の追記で隙間に書かれた「遠山左衛門尉(金さん!)」や「矢部左近将監」といった当時の超重要人物の署名を、AIはレイアウトの関係で読み飛ばしてしまいました。

『市中取締類集』[109] 町觸申渡之部,写. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/2572135/1/22 (参照 2026-04-12)
  • 文脈を読み解く「一字」の重み: 天保の改革のキーワードである「風俗の(ゆるみ)」を、AIは「記」と誤読。形状は似ていますが、歴史的背景を知る人間から見れば、ここは絶対に「弛」でなければならない場所です。


  • 「赤字」や「追記」の無視: 行間に小さく書き込まれた「仍(よって)」などの接続詞。これもAIにとっては「ノイズ」として処理されがちです。


💡 結論:AIを「相棒」にし、人間が「探偵」になる

今回の検証を通じて、自分なりの「令和の解読スタイル」が見えてきました。

AIは「最強の下書き担当」として使い倒す。 人間は、AIが無視した「2割」に隠された歴史のドラマ(人名や時代背景)を救い出す「探偵」になる。

AIが8割の作業を肩代わりしてくれるからこそ、私たちは残り2割の「歴史の深掘り」に時間を割くことができます。

東大史料編纂所のデータベースという「正解」にアクセスできる現代。ツールを過信せず、かといって遠ざけもせず。この「いいとこ取り」のハイブリッド戦法こそが、古文書解読をより楽しく、より深くしてくれるのだと確信した検証でした。

皆さんは、AIの誤読に「おっ、そうきたか!」とニヤリとした経験はありませんか?



前回の記事はこちらです


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