有吉北貝塚北斜面貝層出土遺物の予備分類

 Preliminary classification of artifacts excavated from the shell layer on the north slope of the Ariyoshi Kita shell mound

In order to facilitate classification of 64,000 artifacts in the artifact register, a preliminary classification of artifacts was conducted on 5,123 artifacts randomly selected from 6 grids. An efficient method was developed using Python. In the preliminary classification, the entire collection was divided into 11 categories, with crafts placed at the front and food remains at the back, and further classified into medium and fine categories. 67% were bones, 24% were pottery, etc., and the total was 91%.

遺物台帳64000件遺物の分類を円滑に行うために、無作為抽出した6グリッド5123遺物を対象に遺物予備分類を行いました。Pythonを使った効率的方法ができました。予備分類では全体を11分類し、製作品を前に、食料残滓を後に置き、さらに中分類、細分類しました。骨等が67％、土器等が24％で合わせると91％になります。

1　無作為抽出6グリッド5123遺物の遺物予備分類

1-1　無作為抽出6グリッド

無作為抽出した6グリッドはⅠ-48、Ⅱ-24、Ⅱ-57、Ⅲ-31、Ⅲ-64、Ⅳ-19で、遺物数合計は5123です。

1-2　集計方法

Pythonスクリプトで、5123遺物の重複名称数をカウントし、次のようなリスト（名称、数）を作成しました。このリストは94項目になります。（Pythonスクリプトで5123項目を94項目に絞る（カウントする）時間が一瞬であったので、驚き、感動しました。Excelでは準備するまでに長大の操作を要します。）

例

・・・

貝刃片,2

貝製品,4

貝製品？,1

貝輪,1

貝鏃？,4

軽石,2

穴あき貝,1

黒曜石,47

黒曜石一括,5

骨,3214

骨　土器,1

骨（歯）,2

骨一括,173

骨製飾り,1

骨片,2

砂岩,1

歯,29

手捏土器,1

朱塗,2

・・・

このリストを類似内容をまとめて分類（分類-中分類-細分類）案をつくり、全体を見回して、細部を何回か調整して、今回の原案を作成しました。

1-3　遺物予備分類結果

遺物予備分類結果グラフ

遺物予備分類結果表

遺物予備分類結果％グラフ

遺物予備分類結果％表

・分類項目は前半に人が作成した製品類を後半に食料残滓を配置しました。

・骨等が3429（66.93％）でもっとも多く、土器等が1229（23.99％）であり、その二つで全体の91％となります。

・土器等は土器、土錘、円盤に中分類し、中分類土器は朱塗土器、土器、手捏土器に細分類しました。細分類土器はさらに口縁部、底部、把手、土器片、形式記載土器に細細分類してあります。

・骨等の中にはイノシシ上下顎骨が20～30程度含まれていて、それは儀礼活動に関連していたのではないだろうかと想定しています。遺物分布図にその様子がスケッチされていて、また発掘調査報告書にも識別されているので、今後イノシシ上下顎骨情報を骨等から取り出し、独立させます。

・骨等の中には人骨もふくまれています。遺物台帳記載に人骨の記述はほとんどありません。今後発掘調査報告書情報から人骨情報を骨等から取り出し、独立させます。

2　全遺物（64000件）の分類方法

Pythonスクリプトで重複名称数カウント（名寄せ）が苦労することなくできることが判ったので、全遺物についても、予備分類と同じ方法で分類することにします。

3　感想

Excelの機能を利用して64000遺物の名寄せ（遺物名称、数）を行うことは、シートが200以上あることを考えると、うんざりしてそれをやりきるだけの気力を持つまでにはかなりのエネルギーを要します。しかしChatGPT支援で、Pythonスクリプトがいわば自由に使いこなせる状況がうまれた現在、気軽にその活動に取り組めます。

次のPythonスクリプトはすでにあります。

200以上のシートから遺物名称を全部抽出して1列64000行に並べてテキストに書き出すPythonスクリプト

遺物名称全部のテキストを名寄せ（遺物名称、数）して別のテキストに書き出すPythonスクリプト