陶器形状から、記録にない江戸時代の暮らしを描き出すー幾何学的形態測定学と機械学習で肥前「大甕」243点を分析ー

2026-08-20 東京科学大学

江戸時代の肥前・筑前地域で生産された大型陶器「大甕」243点を対象に、幾何学的形態測定学(GMM)と機械学習(ランダムフォレスト)を組み合わせ、形状の変化から当時の暮らしや社会変化を分析した。年代が判明した資料を基準に未年代資料を6時期に分類した結果、時代が下るほど大甕の形状のばらつきが有意に減少し、特に肩・首・口縁部で標準化が進んだことが判明した。これは藩による生産統制などが日用品の形状にも影響した可能性を示す。また、墓地から出土した甕棺は窯跡出土品より細長く、口縁が閉じた形状を示し、埋葬用と日常用で意図的に作り分けられた可能性も浮上した。文献記録だけでは捉えにくい庶民の生活や職人の生産活動を、陶器の「形」から定量的に読み解く新たな考古科学的手法として意義がある。

陶器形状から、記録にない江戸時代の暮らしを描き出すー幾何学的形態測定学と機械学習で肥前「大甕」243点を分析ー
図1. 遺体を納める甕棺として使われた大甕の3Dスキャン。水や醤油の貯蔵から埋葬まで江戸の暮らしと死を支えた万能容器である。(3Dモデル作成:著者)

<関連情報>

水・醤油・糞・死:幾何学的形態測定学と機械学習を用いた江戸時代「大甕」の形態変化分析 Water, Soy Sauce, Feces, and Death: A Geometric Morphometric and Machine Learning Analysis of Edo-Period Ogame Jars, Japan

James Frances Loftus
Open Archaeology Published: August 19, 2026
DOI:https://doi.org/10.1515/opar-2025-0083

Abstract

The stoneware ‘Ogame’ (“large jar”) produced in Hizen Province, Kyushu, during Japan’s Edo period (1603–1868) served diverse domestic and mortuary functions, from storing water, soy sauce, and fertilizer to containing human remains in burial contexts. Previous scholars have suggested that key historical developments, including the Qing Dynasty ‘sea ban’ (1647–1684) and the rise of mass-produced porcelain in Hizen, contributed to increasing morphological standardization in both porcelain and stoneware. However, no prior morphometric study has tested this hypothesis for Ogame jars. This study applies two-dimensional, outline-based Geometric Morphometrics (GMM) and machine learning-based ‘Random Forest’ classification to assess shape variability in a dataset of 243 jars from kiln and mortuary contexts across Hizen and Chikuzen Provinces (present day Saga and Fukuoka prefectures). Results show (1) a statistically significant negative trend in within-stage dispersion across the Edo period, and (2) a pronounced morphological divergence between mortuary and kiln-associated jars. These findings reveal how Edo-period Ogame shape was influenced by temporal processes of standardization and context-specific demands for mortuary and domestic use. By integrating quantitative morphometric tools with machine learning classification, this exploratory study provides a replicable framework for investigating shape change in historical ceramics with limited chronological resolution.

1700応用理学一般
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