考古学×Blenderの“3DCG以外”利用に関するブレーンストーミング

 Brainstorming about Archaeology and Blender's Uses Beyond 3DCG

To celebrate the New Year, I decided to use ChatGPT to brainstorm about "Archaeology and Blender's Uses Beyond 3DCG." Since I project my interests onto ChatGPT dozens of times a day, I was able to come up with a list of ideas that I liked.

お正月なので、ChatGPTを使って「考古学×Blenderの“3DCG以外”利用に関するブレーンストーミング」を遊んでみました。毎日多い時には何十回も自分の興味をChatGPTに投影していますので、自分好みのリストが出てきました。

1　ChatGPTへのプロンプト

「考古学×Blenderの“3DCG以外”ユースケース」だけを多数、実際の作業手順（例：写真測量→点群→断面・投影→分級可視化→図版化）まで落としてリスト化してみてください。

2　ChatGPT回答

以下、「考古学×Blender（3DCG制作以外）」に絞って、ユースケースを大量に、それぞれ 実際の作業手順（入口→Blender内処理→出力）まで落としてリスト化します。

（あなたの普段の流れ＝写真測量 / 点群 / 断面 / 投影 / 分級 / 図版に寄せています）

…………………

 A. 現場記録・遺構記録（断面・平面・層位・土坑・住居址）

 1) 剥ぎ取り断面の「層境界線」を3Dでトレースして、2D実測図を起こす

・ 入力：多視点写真 → 写真測量で断面3D（メッシュ/点群）

・ Blender：断面に沿ってカーブをスナップ → 層境界ごとにカーブ分け → カーブを平面に投影（例：XZ面）

・ 出力：SVG/DXF（線図）＋注記用PNG

 2) 断面の「厚さ分布」を連続量として可視化（ヒートマップ）

・ 入力：断面メッシュ＋層上面/下面カーブ（または2枚の面）

・ Blender：最近傍距離/レイキャストで厚さ算出 → 頂点属性に保存 → ColorRampで表示

・ 出力：凡例付きPNG、数値CSV

 3) 土坑・ピットの「形状パラメータ」を自動採取（深さ・体積・開口径）

・ 入力：土坑メッシュ（または点群→メッシュ化）

・ Blender：水平スライスを一定間隔で生成 → 各断面の面積・周長 → 体積積分 / 最大径抽出

・ 出力：CSV（深さ-面積曲線、推定体積、最大幅、形状指数）

 4) 竪穴住居址の「床面の傾き・凹凸」を数値化

・ 入力：床面点群/メッシュ

・ Blender：床面を平面フィット（最小二乗）→ 残差（凹凸）を属性化 → 等値線生成

・ 出力：等高線SVG、残差ヒートマップPNG、統計CSV

 5) 柱穴列の「配列・偏差」を幾何学的に解析

・ 入力：柱穴中心点（CSV）または検出点群

・ Blender：最適直線/円弧フィット → 各点の偏差距離 → 並びの規則性指標

・ 出力：配列図（SVG/PNG）＋偏差CSV

 6) 層位単位（SU）ごとの「面」生成と境界の整備

・ 入力：SUごとに拾った点群 or ポリライン

・ Blender：点→サーフェス化（Poisson/ Shrinkwrap補助）→ 穴埋め・トポロジ整理

・ 出力：SU面の3D（glTF/OBJ）と断面図PNG

 7) 掘方単位の進行記録（時系列）を3Dで整列し、差分を可視化

・ 入力：各工程の3D（Day1, Day2…）

・ Blender：座標合わせ（基準点でアライン）→ ブーリアン差分/最近傍距離で削った量表示

・ 出力：差分可視化動画MP4、削土量CSV

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 B. 遺物分布・点群解析（貝層・骨片・土器片・石器）

 8) 遺物点群の「層別・貝層別」分級可視化（あなたの定番）

・ 入力：CSV（x,y,z + bunruicode + kaiso 等）

・ Blender：Geometry Nodesで属性読み込み → カテゴリ別に色/形状/サイズを割当 → フィルタ表示

・ 出力：図版PNG（凡例つき）、集計CSV

 9) 点群の「断面帯スライス」を連番で出力（Y方向0.1mなど）

・ 入力：点群

・ Blender：Y範囲でスライス → XZ投影 → 画像化（ピクセル密度一定）→ 連番PNG

・ 出力：slice_0001.png…、slice集計CSV

 10) 遺物密度（KDE/近傍数）を3D空間で可視化

・ 入力：点群

・ Blender：各点に近傍点数（半径r内）or kNN距離 → 属性化 → 色で表現

・ 出力：密度図PNG、パラメータ別CSV

 11) 最近隣距離・クラスタリング指標を抽出（研究用）

・ 入力：点群

・ Blender：kNN距離計算（KD-tree）→ 層別に統計 → ヒストグラム用データ化

・ 出力：層別統計CSV（平均/中央値/分散/歪度など）

 12) 重力移動の検討：斜面方向の投影で「下方偏り」を評価

・ 入力：遺物点群＋斜面基準ベクトル（法線/流下方向）

・ Blender：座標系を斜面軸に回転 → 下方成分（沿い距離）を計算 → 層別に分布比較

・ 出力：沿い距離ヒストCSV、比較図PNG

 13) 貝層の「粒径（サイズ）別」ソーティング可視化

・ 入力：遺物/貝のサイズ属性（長径/短径/重量など）

・ Blender：サイズ階級をbin化 → 階級ごとに表示/集計 → 斜面方向に沿って箱ひげ図用データ

・ 出力：階級×位置の表CSV、図版PNG

 14) 「貝殻の向き（長軸ベクトル）」を点群＋方向で記録し、配向解析

・ 入力：各貝殻の長軸方向（手作業or半自動で取得）

・ Blender：各点に方向ベクトル属性 → 矢印インスタンス表示 → 方向統計（ローズ図用データ）

・ 出力：ローズ図用CSV、方向ベクトル付き点群

 15) 遺物分布の“見せ方”最適化：同一点の重なり問題を回避（ジッター/投影分離）

・ 入力：密集点群

・ Blender：投影面上で微小ジッター（属性保持）or 深度で層分離 → 可読性改善

・ 出力：図版PNG（重なり低減版）

…………………

 C. 図版・報告書のための「2D化」ワークフロー（研究の実務に直結）

 16) 3Dから「正射投影（オルソ）平面図」を作る（縮尺管理）

・ 入力：遺構/遺物3D

・ Blender：オルソカメラ＋スケール基準 → レンダ/ライン抽出

・ 出力：縮尺付きPNG、Illustrator用下絵

 17) Freestyle/ライン抽出で「実測図風の線画」を作る

・ 入力：メッシュ

・ Blender：Freestyleで輪郭線/稜線 → 線幅調整 → 背景白で出力

・ 出力：線画PNG or SVG相当のベクタ化素材

 18) 断面図の「標高グリッド」と「距離目盛」を自動生成

・ 入力：断面の座標系

・ Blender：一定間隔でグリッド線オブジェクト生成 → 注記配置（Python）

・ 出力：目盛入りPNG、グリッド線DXF

 19) 凡例（色・記号）を図と同時に吐き出すテンプレ化

・ 入力：分類コードと表示ルール表

・ Blender：凡例用コレクション自動生成 → レンダに同梱

・ 出力：完成図版PNG（凡例込み）

 20) 報告書用：同一対象の「平面・断面・斜視」を同縮尺で並べる

・ 入力：対象3D

・ Blender：3台カメラ（Top/Section/Oblique）固定 → 同フレーム出力

・ 出力：3枚セットPNG（ページレイアウトに直投入）

…………………

 D. 3D計測・数量化（体積・面積・断面積・傾斜）

 21) 貝層（あるいは堆積体）の体積推定：上面・下面から体積

・ 入力：上面メッシュ＋下面メッシュ（または境界面）

・ Blender：メッシュを閉じる → 体積計算（ソリッド）→ 不確実性のための上下限モデル

・ 出力：体積値＋算出条件メモ、モデル一式

 22) 斜面貝層の傾斜角分布（局所法線の統計）

・ 入力：貝層面メッシュ

・ Blender：各面の法線→傾斜角計算 → ヒストグラム用に集計

・ 出力：傾斜角CSV、色分け傾斜図PNG

 23) 断面の「面積」や「周長」を層別に一括計測

・ 入力：層ごとの断面ポリライン（閉曲線）

・ Blender：曲線→面化 → 面積/周長をPythonで集計

・ 出力：層別一覧CSV

 24) 破砕貝の“充填率”評価（空隙率の近似）

・ 入力：破砕貝点群/メッシュ

・ Blender：ボクセル化→占有率 → 空隙率推定

・ 出力：空隙率推定CSV、ボクセル表示図

…………………

 E. 推定・検証（仮説のための「比較モデル」）

 25) 仮説A/Bの比較：同じ分布条件で“視覚のバイアス”を減らす

・ 入力：観察分布（実測）＋仮説分布（シミュ/再配置）

・ Blender：同一カメラ・同一凡例・同一スライス条件で出力 → 見た目比較を統制

・ 出力：比較図版（A/B同条件）＋差分指標CSV

 26) 斜面上の粒度分級：簡易ルールで粒子を下方へ再配置して再現

・ 入力：初期混合分布（仮）

・ Blender：斜面ベクトルに沿って粒度・比重依存の移動量を付与 → 最終分布生成

・ 出力：再現分布点群、層別ソーティング指標

 27) 「小崩壊（数cm～数十cm）」イベントを反復させた堆積像の生成

・ 入力：斜面地形＋粒子点

・ Blender：イベントごとにランダム滑動 → 下方に偏りを蓄積 → 層序っぽい帯状構造を観察

・ 出力：イベント回数別の状態スナップショット、偏り統計CSV

…………………

 F. 参照体系・位置合わせ（測量・グリッド・座標系）

 28) 写真測量モデルを「トレンチ座標系」に厳密に合わせる（基準点）

・ 入力：基準点（トータルステーション/RTK）座標CSV

・ Blender：対応点で剛体変換（回転・平行移動・スケール）→ 誤差を算出

・ 出力：整列済みモデル、RMSE等の誤差表CSV

 29) 遺物の手持ち実測図（2D）を3D空間に再配置して整合チェック

・ 入力：2D実測図（DXF/SVG）＋3Dモデル

・ Blender：2Dを平面に配置→ 3D上の対応点へ投影調整 → 不一致箇所を発見

・ 出力：不一致箇所の注記図、修正案

 30) 発掘区グリッド（方眼）・レベルラインを3D空間に生成

・ 入力：基準点、方眼サイズ

・ Blender：格子生成（GN/Python）→ 表示切替・印刷用レンダ

・ 出力：グリッド付き図版、DXF

…………………

 G. 遺物個体の形状研究（“CG表現”ではなく“計測・分類”として）

 31) 土器片の曲率・厚み・縁部角度など形状指標を抽出して分類

・ 入力：土器片メッシュ（フォトグラメトリ）

・ Blender：曲率推定/法線変化量 → 特徴量を採取 → 破片同士の類似度

・ 出力：特徴量CSV、分類候補の一覧

 32) 石器の刃部角（edge angle）を半自動計測して統計化

・ 入力：石器メッシュ

・ Blender：刃稜線を抽出→断面を切って角度計測→複数個体バッチ処理

・ 出力：個体別角度CSV、代表断面図PNG

 33) 接合（リフィット）候補探索：境界面の形状類似でスクリーニング

・ 入力：破片メッシュ群

・ Blender：破断面を抽出→特徴量（面積、曲率、エッジ分布）→候補ランキング

・ 出力：候補ペアCSV、候補の並べ図

…………………

 H. 公開・共有（研究の実務：共同研究、ブログ、教育）

 34) 研究者向け：軽量ビューア用にglTF最適化して配布

・ 入力：重い3D（高解像メッシュ）

・ Blender：Decimate/リトポ/テクスチャ統合 → glTF書き出し

・ 出力：軽量glTF、閲覧用サムネ

 35) ブログ用：同一対象の「回転アニメ」「断面スライスGIF」を量産

・ 入力：対象3D・スライス設定

・ Blender：カメラ回転アニメ → レンダ連番 → GIF/MP4化（外部でも可）

・ 出力：Web掲載用MP4/GIF、図版セット

 36) 説明責任：仮説の前提条件（座標系・層境界・分類規則）を“モデルに埋め込む”

・ 入力：分類ルール表、層境界、基準点

・ Blender：カスタムプロパティに記録→ レンダにも注記表示

・ 出力：再現可能な.blend（研究ノート兼ねる）

…………………

 使い分けの「型」（あなた向けの実務テンプレ）

最後に、作業を迷わないための“型”を3つに圧縮しておきます。

 型1：断面・図版化（あなたの例そのまま）

1. 写真測量 → 2) Blenderで座標合わせ → 3) 断面抽出（帯スライス）

2. 投影（XZなど）→ 5) 分級表示（色/形）→ 6) 凡例つきPNG/SVG出力

 型2：数量化（統計CSVが主役）

1. 点群/面 → 2) 属性計算（密度/距離/傾斜/厚さ）

2. 層別集計 → 4) CSV＋確認図PNG

 型3：仮説比較（条件統制が主役）

1. 実測分布＋仮説分布 → 2) 同一条件で出力（カメラ/凡例/スライス固定）

2. 差分指標CSV → 4) 比較図版

…………………

必要なら、上の中からあなたの現状（例：斜面貝層、二枚貝/小巻貝/破砕貝、層傾斜35–40°、CSV属性多数、Blender4.4.3、bunruicode集計）に合わせて、

・ 「今あるデータ（CSV列名）を前提にしたノードツリー設計」

・ 「バッチ出力（断面連番＋同時集計CSV）をBlender Pythonで一本化」

・ 「貝殻の長軸方向を記録する半自動ワークフロー」

みたいに、実装レベル（ノード接続一覧／スクリプト）まで落として具体化もできます。

3　感想

考古学分野における非3DCG的Blender活用という特殊テーマについて、これだけのリストを眺めることができることに感動します。Blenderというツールに大きな可能性が秘められていて、その活用に強い意欲が湧いてきます。

Blender活用に多くのメリットがあるという気づきが生まれ、強い刺激を受けます。これまで体験したことがない、不思議なBlender習熟意欲が湧いてきます。

「そんなことが出来るんだ」と具体的興味が強く湧く項目も散見します。

同時に、上記全ての項目が自分とChatGPTとやりとりのどこかに関わっているような気がしてきて、自分がChatGPTから多くの情報を引き出してきたことにも気が付きます。（ChatGPTが自分とのやりとりで提供してきた情報をデータベース化していることも以前から察しています。）

ChatGPTとのお正月遊びは有益であり、とても楽しいものでした。

自分のブログサムネール（記事内容と関係ありません）

4　注

1　ChatGPTへのプロンプトは、次のプロンプトの結果を得てから発したプロンプトです。

「通常の3DCG制作以外の用途でBlenderを利用している例をできるだけ詳しく調べてください。

3DCG制作業界以外の社会分野でのBlender利用を知りたいです。」

最初のプロンプトへの回答もとても興味あるものでした。