自然言語による3Dシミュレーション作成 自作Blenderアドオンの使い勝手 その4

 Creating 3D Simulations via Natural Language: Usability of a Custom Blender Add-on – Part 4

I created a 3D particle simulation in Blender using Geometry Nodes driven by natural language. The very fact that a 3D simulation can be realized by constructing Geometry Nodes through natural language is astonishing.

自然言語により、Blender geometry nodesで粒子の3Dシミュレーションを作成しました。自然言語でgeometry nodesが組まれ、3Dシミュレーションが実現すること自体が驚きです。

この記事は2026.07.08記事「自然言語によるBlenderマテリアル設定　自作Blenderアドオンの使い勝手　その3」の続きです。

1　3Dシミュレーション作成例　1

●プロンプト：新しくオブジェクトを作って、ジオメトリノードで、シミュレーションノードを使ったパーティクルをつくってください。

●ChatGPTの作業方針

新規オブジェクトを作成し、Geometry Nodesモディファイア内にSimulation Input / Simulation Outputを含む簡単なパーティクルシミュレーションを構築します。タイムラインを再生すると、ランダム配置された粒子が毎フレーム下方向へ移動します。

シミュレーション作成結果（Blender画面）

シミュレーション動画

このプロンプトは次のめねがさんYouTube動画（【Claude】AIがBlenderを操作！ どこまで出来るかクリエイターが検証してみた & 使い方を徹底解説！【革命】）におけるClaude Blender MCPによる3Dシミュレーション作成事例と比較するために、同じプロンプトを利用させていただきました。

めねがさんYouTube動画における3Dシミュレーション作成事例

geometry nodesにより3Dシミュレーションを作成する技術が自分にないので詳細はわかりませんが、素人見で、この例ではBlenderChatGPTUI版よりClaude Blender MCPの方が質が少しだけ高い結果になっているように見えます。

2　3Dシミュレーション作成例　2

●プロンプト：新しくオブジェクトを作って、ジオメトリノードで、シミュレーションノードを使って、粒子が上方四方に飛び出して落下するパーティクルシミュレーションをつくってください。

●ChatGPTの作業方針：新規オブジェクトにジオメトリノードモディファイアを作成し、Simulation Input / Simulation Output ノードを含むノードツリーをPythonで構築します。粒子は点として生成され、初期速度で上方・四方へ飛び出し、シミュレーション内で重力により落下します。実行後はタイムラインを1フレーム目から再生してください。

シミュレーション作成結果（Blender画面）

シミュレーション動画

3　メモ

自然言語でgeometry nodesが組まれ、3Dシミュレーションが実現すること自体が驚きです。自分が望むシミュレーションの祖型を自然言語でつくることができるのか、できるとしたらどのようなステップを踏むのか、今後の課題です。

技術メモ Blenderスプレッドシートパネルに遺物点群の属性データを表示する方法

 Technical Note: How to Display Artifact Point Cloud Attribute Data in the Blender Spreadsheet Panel

Using Geometry Nodes in Blender causes an issue where point cloud attributes are no longer displayed in the Object Data Properties. Therefore, I verified a method to display artifact attribute data from artifact point cloud datasets within the Blender Spreadsheet panel.

Blenderでgeometry nodesを使うと、オブジェクトデータプロパティに点群属性が表示されなくなる不都合が生じます。そこで、Blenderスプレッドシートパネルに遺物点群データの遺物属性データを表示する方法を確認しました。

1　Blenderスプレッドシートに遺物点群データの遺物属性データを表示する方法

Blenderスプレッドシートに遺物点群データの遺物属性データを表示する方法

ジオメトリノードで遺物点群が格納されたオブジェクト情報ノードにビューアーノードを接続すれば、スプレッドシートパネルに遺物属性データが表示されます。

この画面では約6万遺物、40属性データの一部が表示されています。

2　メモ

これまでオブジェクトデータプロパティ→属性で属性情報の有無をみてきました。しかし、geometry nodesをつかうとオブジェクトデータプロパティ→属性では属性情報が完全に表示されないことがあることを知りました。その不都合を回避するために、geometry nodesにおける属性情報確認はオブジェクト情報にビューアーを接続して、スプレッドシートパネルで確認することにしました。

自然言語によるBlenderマテリアル設定 自作Blenderアドオンの使い勝手 その3

 Configuring Blender Materials via Natural Language: Usability of a Custom Blender Add-on (Part 3)

I tested a custom Blender add-on that allows for material configuration using natural language. By using natural language, it is possible to construct complex node setups and create materials suitable for practical use.

自作Blenderアドオンについて、自然言語によるマテリアル設定をテストしました。自然言語により、複雑なノードを組んで、実用レベルのマテリアル設定ができます。

この記事は2026.07.06記事「BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の使い勝手　その2」の続きです。

1　金属マテリアル

プロンプト：スザンヌにノイズテクスチャーとカラーランプを組み合わせて、傷のある金属マテリアルを作ってください。

ChatGPTの作業方針：新規作業として、シーンを初期化してスザンヌを追加し、Noise Texture と ColorRamp を複数組み合わせた傷付き金属マテリアルをノードで作成します。ノイズを細長くマッピングして、表面の擦り傷っぽい粗さ・色ムラ・バンプを表現します。

金属マテリアル設定結果

2　レンガ柄

プロンプト：スザンヌに古びたレンガ柄のシェーダーグラフを構築してください。

ChatGPTの作業方針：新規作業として、スザンヌを作成し、手続き型のBrick Texture・Noise・ColorRamp・Bumpを組み合わせた「古びたレンガ柄」マテリアルを構築します。シーン確認用にカメラ、ライト、床も追加します。

レンガ柄マテリアル設定結果

3　金属干渉色

プロンプト：スザンヌに虹色の金属干渉色のマテリアルをつくってください。

ChatGPTの作業方針：スザンヌを新規作成し、Layer Weightを使った視線角依存の虹色ColorRampをPrincipled BSDFへ接続して、金属・低ラフネス・イリデッセンス設定の干渉色マテリアルを作成します。照明・カメラ・床も最小限セットアップします。

金属干渉色マテリアル設定結果

4　デニム布

プロンプト：スザンヌに紺色の古びてほころびのあるデニム布のマテリアルを作ってください。

ChatGPTの作業方針：新規作業として、Blender標準のスザンヌを作成し、紺色の古びたデニム布風マテリアルを割り当てます。ノイズ・波状テクスチャによる織り目と凹凸、色あせた面、裂け目風の暗い面、さらに細いカーブでほころび糸を追加して表現します。

デニム布マテリアル設定結果

5　メモ

自然言語で指示したマテリアルが複雑なノードで設定されていて、ノードをいじれば自分の好みに合わせて使えます。十分に実用レベルであると言えます。

「カフェの内装を生成して」ChatGPTとClaudeのBlender操作比較

 "Generate a café interior": Comparing Blender operations between ChatGPT and Claude.

I discovered that even with the exact same prompt, the quality of the resulting 3D model in Blender varies significantly depending on the generative AI used. I compared ChatGPT (OpenAI) and Claude (Anthropic) based on the Blender 3D models generated from the 11-character Japanese prompt "Generate a café interior." While the very fact that a 3D model can be created from just 11 characters is surprising, a closer look reveals differences in quality.

全く同じプロンプトでも、生成AIの違いで、Blenderで出来上がる3Dモデル品質が大いに異なることを知りました。日本語11文字「カフェの内装を生成して」から生成されるBlender3DモデルについてChatGPT（OpenAI）とClaude（Anthropic）を比較しました。11文字だけから3Dモデルが生成すること自体が驚きですが、よく見ると品質に違いがあります。

1　BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版による3Dモデル

BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版による3Dモデル

●プロンプト：カフェの内装を生成して

2　Claude Blender MCPによる3Dモデル

Claude Blender MCPによる3Dモデル

めねがさんYouTube番組「【Claude】AIがBlenderを操作！ どこまで出来るかクリエイターが検証してみた & 使い方を徹底解説！【革命】」から引用

●プロンプト：カフェの内装を生成して

3　感想

1は開発中の自作Blenderアドオンで、ChatGPT（OpenAI）gpt-5.5を使っています。2はClaude（Anthropic）Claude Blender MCPです。

日本語11文字だけからこのような3Dモデルが生成すること自体が驚きですが、よく見ると品質に違いがあります。

品質の違いはAIモデル（バージョン）の違い、プロンプトの違い、システムプロンプトの違いに起因すると考えることができます。今回はプロンプトは同一ですから、AIモデルとシステムプロンプトの違いに起因していると考えます。

自作BlenderアドオンはBlender4.4.3におけるPython生成に特化したシステムプロンプトを発する仕掛けになっています。Claude Blender MCPのシステムプロンプトはおそらく一般的な「Blenderを動かす」ものであると想像します。

BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の使い勝手 その2

 Usability of the "BlenderChatGPTUI" Blender Add-on: Part 2

I evaluated the usability of the "BlenderChatGPTUI" add-on—currently in the prototype stage—specifically from a modeling perspective.

Given how much can be accomplished using natural language, it leaves the impression of being a practical tool for real-world workflows.

試作中のBlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の使い勝手をモデリングの側面から確かめてみました。

自然言語でこれだけできるので、実務的に使える印象を受けます。

この記事は2026.07.03記事「BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の使い勝手」の続きです。

1　遺物分布図の中に設置するスケール

遺物分布図の中に設置するスケールをイメージしてそのモデリングをしました。

●プロンプト

高さ2ｍのスケール（メモリは10㎝きざみ）とその隣に背の高さ1.7ｍの男性像をモデリングしてください。

結果（Blender画面）

時々遺物3D分布図や地山地形3D分布図のスケールを示すために人物像をつくるのですが、簡単なプロンプトでできるこの程度の3Dモデルで、十分に実用的です。

2　土坑のイメージモデル

土坑のポンチ絵を作ってみました。

●プロンプト

標高10ｍの20ｍ×20ｍの平坦な土地の中央に深さ3ｍで、10ｍ×7ｍ程の楕円形に近い不整形の穴が開いている。穴の底はほぼ平らであるが、穴の底の広さは11ｍ×8ｍ程で、穴の開口部より広い。つまり穴の壁は全ての断面でオーバーハングしている。この地面に開いた穴をモデリングしてください。

結果（Blender画面）

予期した程度の出来ばえで、ポンチ絵作成が自由にできることを確認しました。

3　机のモデリング

机のモデリングをしてみました。

●プロンプト

Blender（4.4.3）で、机をモデリングするBlenderPythonスクリプトを作成してください。

結果（Blender画面）

机をモデリングする趣味はないのですが、AIでBlenderを操作するYouTube動画で机をモデリングしていたので、比較の意味で机を作ってみました。

自分の予想よりは質の高いモノができました。これを素材に手作業で質を高めるという意味で使えば、実用的です。

4　感想

Blender操作の中で、自然言語でこれだけできるので、実務的に使える印象を受けます。

主に遺跡における地山地形と遺物分布の3D空間関係を分析するツールとしてBlenderを使うことをイメージしています。その中で、アドオンBlenderChatGPTUI版はモデリングという側面ではかなり有用であるようだとの印象を持ちました。アドオンBlenderChatGPTUI版開発をさらに進めることにします。

考古学切手 兵馬俑 その2

 Archaeology Stamps: Terracotta Warriors (Part 2)

I have been enjoying stamps featuring the Terracotta Warriors that were issued outside of China. The United Nations has issued Terracotta Warrior stamps from New York, Geneva, and Vienna, featuring different languages ​​and currencies.

中国以外で発行された兵馬俑切手を楽しみました。国連発行兵馬俑切手はニューヨーク、ジュネーブ、ウィーンから異なる言語・通貨で発行されています。

この記事は2026.06.20記事「考古学切手　兵馬俑　その1」の続きです。

関連記事に2026.07.04記事「考古学切手　秦始皇陵銅車馬」があります。

1　兵馬俑　国連本部郵便局発行

兵馬俑　国連本部郵便局発行

1997年

60セント・英語表記

世界遺産シリーズ特殊切手（タブ付兵馬俑切手）

2　兵馬俑　国連本部郵便局発行

兵馬俑　国連本部郵便局発行

1997年

32セント・英語表記

世界遺産シリーズ特殊切手（タブ付兵馬俑切手）

3　兵馬俑　国連ジュネーブ事務所郵便局発行

兵馬俑　国連ジュネーブ事務所郵便局発行

1997年

0.7フラン・フランス語表記

世界遺産シリーズ特殊切手（タブ付兵馬俑切手）

4　兵馬俑　国連ジュネーブ事務所郵便局発行

兵馬俑　国連ジュネーブ事務所郵便局発行

1997年

0.45フラン・フランス語表記

世界遺産シリーズ特殊切手（タブ付兵馬俑切手）

5　兵馬俑　国連ウィーン事務所郵便局発行

兵馬俑　国連ウィーン事務所郵便局発行

1997年

6シリング・ドイツ語表記

世界遺産シリーズ特殊切手（タブ付兵馬俑切手）

6　兵馬俑　国連ウィーン事務所郵便局発行

兵馬俑　国連ウィーン事務所郵便局発行

1997年

3シリング・ドイツ語表記

世界遺産シリーズ特殊切手（タブ付兵馬俑切手）

7　秦始皇帝兵馬俑小型シート　サンマリノ共和国発行

秦始皇帝兵馬俑小型シート　サンマリノ共和国発行

1986年

サンマリノと中国との国交樹立15周年記念

説明（GoogleAI)

背景: 発掘された当時の膨大な兵馬俑（テラコッタの彫像）の坑道が全面に美しく描かれています。 

切手部分: シート上部に3つの額面の切手が組み込まれています。

550リラ: 兵馬俑の将軍あるいは兵士の頭部

650リラ: 兵馬俑とともに発掘された馬の頭部（陶馬）

2000リラ: 独特の髭と髪結いをした兵馬俑の頭部

8　メモ

兵馬俑という活動の起源は生贄風習（殉死）にあるとされています。生贄風習（殉死）から兵馬俑に変化した社会・文化発達の様子に興味が生まれます。

【余談】

縄文時代後晩期土偶には、大陸生贄風習の流れで生まれた神話に関連した利用様式があったのではないだろうかと空想します。

考古学切手 秦始皇陵銅車馬

 Archaeology Stamp: Bronze Chariot and Horses from the Mausoleum of the First Qin Emperor

I enjoyed this stamp featuring the bronze chariot and horses excavated from the Mausoleum of the First Qin Emperor. Although I purchased the souvenir sheet from a stamp dealer, it is a defective print where the stamp itself is positioned at an angle; interestingly, all the images I found online showed the exact same printing defect.

秦始皇陵から出土した青銅製車馬の考古学切手を楽しみました。なお、小型シートは切手商から購入したものですが、切手部が斜めになっている不良印刷製品です。webで確認する画像は全て同じ不良印刷製品でした。

1　青銅製御手頭像　中国発行

青銅製御手頭像　中国発行

1990年

特殊切手「秦始皇陵銅車馬」（T.151.(2-1)）

2　青銅製馬頭部　中国発行

青銅製馬頭部　中国発行

1990年

特殊切手「秦始皇陵銅車馬」（T.151.(2-2)）

3　秦始皇陵銅車馬　小型シート　中国発行

秦始皇陵銅車馬　小型シート　中国発行

1990年

特殊切手「秦始皇陵銅車馬」（T.151.）

目打ち外側に兵馬俑写真が薄く印刷されています。

4　秦始皇陵銅車馬説明

1980年に秦の始皇帝陵の西側から出土した、実物の約2分の1の大きさで作られた非常に精巧な2台の青銅製の馬車（国宝）が描かれています。

 左側：1号車「立車（高車 / 戎車）」

大きな傘（日傘）を備えた開放的な車体で、御者は立った状態で運転します。盾や弩などの武器も積まれており、皇帝の車列を護衛・先導する役割を持っていたと考えられています。 

右側：2号車「安車（轀輬車）」

密閉された輿（キャビン）を持つ、主人が乗るための高級馬車です。前室には正座した御者が座り、後室は窓の開閉で温度調整ができる構造になっており、始皇帝の魂が乗るための予備車や御用車とされています。（GoogleAI検索結果）

5　メモ

小型シートは切手商から購入したものですが、切手部が斜めになっている不良印刷製品です。webで確認する画像は全て同じ不良印刷製品でした。web画像検索結果のほとんど全ての画像が「おかしな画像」になっています。切手が斜めに印刷されていることを目立たなくするように「小細工」してあるのです。この切手を手にした皆さんが「不良品をつかまされた」感覚になっていて、それを隠そうとする心理が伝わってきます。

BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の使い勝手

 Usability of the BlenderChatGPTUI Add-on

I am evaluating the usability of the BlenderChatGPTUI add-on prototype. It delivers results comparable to the web-based version of ChatGPT. Additionally, the ability to easily issue simple commands via voice input—and watch Blender react right before my eyes—makes for a very smooth and enjoyable experience.

Blenderアドオンの試作品BlenderChatGPTUI版の使い勝手を検証しています。web版ChatGPTに匹敵する成果を体験しています。また、音声入力で簡易な指示を気軽に出せて、目の前でBlenderが動くので快適です。

1　BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の使い勝手

BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の使い勝手

遺物データファイル（3D座標、42属性区分データ、55892件）をBlender3DビューポートにプロットするBlenderPythonスクリプト作成をChatGPTに指示しました。指示文は次の通りです。

「"G:/test/aaa.csv"は第1行に項目名が書いてあり、第2行以降は数値あるいは空白となっています。第1列はID、第2列～第4列はx,y,z座標、第5列以降は属性が記入されています。このファイルをBlender4.4.3の3DビューポートにID、属性を含めて点群（メッシュ）としてプロットするBlenderPythonスクリプトを作成してください。」

数秒もかからずにBlenderPythonスクリプトが生成しました。アドオンのボタンで走らせると、3Dビューポートに55892件の遺物が点群（メッシュ）でプロットされ、各点（各遺物）は多数属性情報を保持していることが確認できました。

指示文及び成果BlenderPythonスクリプトは保存して次の同様操作の参考に使えます。

2　感想

web版ChatGPTと同じように、指示文（プロンプト）を詳しく書き、あいまいさをなくすことがChatGPTのパフォーマンスを引き出すコツになります。得られる成果（BlenderPythonスクリプト）はweb版ChatGPTと遜色ありません。

3　音声入力

簡易な指示は音声入力でおこない、目の前でBlenderが動くので快適です。ある操作のショートカットを忘れた時（はじめから知らない時）などに超有効です。音声入力はWindows機能を使い、Windows+hで実現できます。

なお、このアドオン入力に限らず、パソコンで操作する全ての入力場面でこの音声入力機能は有効です。

技術メモ 遺物3D空間分析用geometry nodesの使いまわし方法

 Technical Note: Reusing Geometry Nodes for 3D Spatial Analysis of Artifacts

I have been making effective use of a Geometry Nodes setup to analyze 3D spatial data for approximately 56,000 artifacts from the shell midden on the northern slope of the Ariyoshi-Kitakaizuka Shell Mound. To enable the reuse of this setup across different Blender files, I have converted it into an asset.

有吉北貝塚北斜面貝層の遺物約56000件データを3D空間で分析するgeometry nodesを便利に使っています。このgeometry nodesを別Blenderファイルでも使えるようにアセットにして使いまわし出来るようにしました。

1　geometry nodesを使っている様子

geometry nodesを使ている様子

2　遺物3D空間分析用geometry nodesのイメージ

遺物3D空間分析用geometry nodesのイメージ

このgeometry nodesには次の機能が備わっています。

1）3D座標付遺物データの選択

このgeometry nodesでは有吉北貝塚北斜面貝層の全42属性、レコード数55892件のデータを選択してあります。

2）表示する属性の選択

属性bunruicodeを選択すれば、それは遺物台帳に紐づくデータで全遺物が1（土器）、2（石器）、…のように区分されています。

属性zinkotsuを選択すれば、それは発掘調査報告書に紐づくデータで、該当データだけ区分が1になっています。

3）表示する属性の区分の選択

属性bunruicodeの区分1は土器を、区分5は骨歯を選択します。

属性zinkotsuの区分1は発掘調査報告書掲載人骨データを選択します。

4）表現メッシュ形状の選択

vert（点[メッシュ]）の他、球、立方体など好みに合わせて表現メッシュ形状を選択できます。球や立方体は大きさや色なども設定できます。

3　geometry nodesの使い勝手

geometry nodesでノード（箱）の中の区分数値を変化させるだけで、表現内容が一瞬のうちに変化しますので、とても使い勝手がよいです。

しかし、このgeometry nodesのノード（箱）を一つ一つ組み立て、ラインで結ぶのは根気のいる作業です。

4　geometry nodesの使いまわし

別のBlenderファイルでも遺物3D空間分析用geometry nodesを使いまわす方法は幾つかありますが、これまではアペンドを使ってきました。しかしアペンドは遺物3D空間分析用geometry nodesが存在するBlenderファイルから持ってくる方法なので、このgeometry nodesが存在しているBlenderファイルを探さなければなりません。意外と手間取ります。

今回geometry nodesのアセット登録してみると、とても効率的にgeometry nodesを使いまわせることを確認しました。

アセットによるgeometry nodesの使いまわし方法

アセットによるgeometry nodesの使いまし方法の概要は以下のとおりです。

1）geometry nodesのグループ化

2）グループを「アセットとしてマーク」→これでアセットが使えるようになります。（※）

3）別Blenderファイルでplane追加

4）planeに新期geometry nodes作成して、そこにアセットをドロップして、グループとグループ出力をラインで結ぶ

これで遺物3D空間分析ができるようになります。（なお、アセットをドロップすると、元遺物データとvertが自動生成します。）

※　「アセットとしてマーク」を実行するファイルを事前に設定するアセット専用フォルダーに置いておく必要があります。

2026年6月ブログ活動のふりかえりと7月見通し

 Review of June 2026 Blog Activities and Outlook for July

I have reviewed the activities for June 2026 on the blog "Walking the Hanami River Basin" and outlined the plans for July.

At the end of May, I discovered a large-scale stratigraphic inversion within the shell midden layer on the northern slope of the Ariyoshi-Kita Shell Mound. This discovery made me realize that researching this shell midden layer is not merely an archaeological endeavor, but a geo-archaeological one that requires unraveling a complex geological phenomenon. This realization has greatly fueled my research enthusiasm and intensified my efforts to develop the fundamental 3D technologies necessary for the study.

ブログ「花見川流域を歩く」の2026年6月活動をふりかえり、7月活動を見通しました。

5月末に有吉北貝塚北斜面貝層に大規模な層位逆転現象を発見しました。これにより、北斜面貝層研究が単なる考古学研究ではなく、クセの強い地学現象の解明を伴うジオ考古学研究であることに気づかされました。研究意欲が大いに掻き立てられるとともに、研究に必要な3D基礎技術開発にも熱が入りました。

1　ブログ「花見川流域を歩く」活動と特徴

1-1　記事数

6月の記事数は35です。内訳はジオ考古学的検討記事17編、技術開発記事10編、考古学切手記事5編、その他3編です。

1-2　北斜面貝層のジオ考古学検討

層位逆転現象の発見に伴い研究意欲が刺激され、次の事柄について検討しました。

・層位的逆転現象の確認

・これまで検討してきたことの総集

・全遺物3D分布データ作成観察

・崩落層等の母材提供場所推定

・断面遺物分布ヒートマップの比較

・遺物別3D分布CT撮影動画作成観察

なお、予定していた貝層ファブリック分析は貝層断面写真が7月に入手できることになったので、それ以降に実施することとし、6月は行いませんでした。

1-3　分析技術開発

検討を深めるためには、切れ味の鋭い分析ツールが必須であることから、次の分析技術開発を行いました。

・BlenderPythonスクリプト資産の効率活用策

・自作BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の実装

・postgreSQL→Blender点群表示の準備

・遺物3Dデータの正本管理

・点群（メッシュ）CT撮影用BlenderPythonスクリプト作成

・pngファイルからヒートマップを作成するPythonスクリプト作成

・QGISを使った3種の疑似座標GIS解析の比較

1-4　感想

5月末に有吉北貝塚北斜面貝層に大規模な層位逆転現象を発見しました。これにより、北斜面貝層研究が単なる考古学研究ではなく、クセの強い地学現象の解明を伴うジオ考古学研究であることに気づかされました。研究意欲が大いに掻き立てられるとともに、研究に必要な3D基礎技術開発にも熱が入りました。

2　ブログ「花見川流域を歩く　自然・風景編」活動と特徴

6月の記事数は1編、早朝散歩日数は16日です。

3　2026年7月の見通し

3-1　北斜面貝層のジオ考古学検討

次の事項に取組みます。

・型式別土器情報を利用した断面間貝層対比（メイン）

・貝層ファブリック分析

・地山地形3D改良

3-2　分析技術開発

次の事項に取組みます。

・BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の試用と改良

・遺物3D分布データの分析技術開発改良

・postgreSQLによる正本管理システム

参考　ブログ「花見川流域を歩く」2026年6月記事　○閲覧の多いもの

• 技術メモ　BlenderPythonスクリプト資産の効率活用策
• 自作BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の実装
• postgreSQL→Blender点群表示の準備とスクリプト概要
• 遺物3Dデータの正本管理の失敗
• 点群（メッシュ）CT撮影用BlenderPythonスクリプトの機能付加
• 停電によるIllustrator不調の改善策
• ○Blender3D空間に分布する点群（メッシュ）のCT撮影用Pythonスクリプト
• ○有吉北貝塚北斜面貝層の骨歯3D分布CT撮影動画
• 有吉北貝塚北斜面貝層の石器3D分布CT撮影動画
• 有吉北貝塚北斜面貝層の土器3D分布CT撮影動画
• ○有吉北貝塚北斜面貝層のデータ総集　その2
• ○考古学切手　エヴォラ・ローマ神殿
• 考古学切手　ネフェルティティ胸像　その2
• 第1断面谷頭部の遺物分布ヒートマップ
• ○技術メモ　pngファイルからヒートマップを作成するPythonスクリプトの改良
• 考古学切手　兵馬俑　その1
• ○第1断面谷頭部の混貝土層母材の供給源
• ○第1断面谷頭部における出土土器の型式
• 比較資料　断面の全石器分布ヒートマップ
• ○比較資料　断面の全骨歯分布ヒートマップ
• ○断面の土器分布ヒートマップ
• ○考古学切手　ネフェルティティ胸像
• ○円環状雨雲はエコー
• ○QGISを使った3種の疑似座標GIS解析を比較してみました
• 第30断面（剥取断面）出土土器の型式
• 崩落層の母層（崩落母層）の推定
• ○有吉北貝塚北斜面貝層　二次堆積貝層が最初に投棄された場所の推定
• 考古学切手　アブシンベル神殿　その6
• 有吉北貝塚北斜面貝層第2断面の人骨分布
• ○マップに表現された円環状雨雲
• ○技術メモ　pngファイルから直接ヒートマップを作成するPythonスクリプト
• 有吉北貝塚北斜面貝層第2断面の骨分布
• 有吉北貝塚北斜面貝層第2断面の全土器分布
• メモ　型式別土器情報の層位的逆転現象　その2
• 2026年5月ブログ活動のふりかえりと6月見通し

2026年6月　YouTubeに投稿した動画

2026年6月　ブログ「花見川流域を歩く」投稿記事に掲載した画像