AIは失われた古代言語を解読できるか——線文字A解読主張の舞台裏

古代の失われた言語をAIの力で読み解こうとする試みが注目を集めています。2026年6月、独学でAIを学んだエンジニアで言語愛好家でもある人物が、青銅器時代のクレタ島(ミノア文明)で使われていた未解読の文字体系「線文字A(Linear A)」の解読を主張したと報じられました。AIを使って構築したプログラムで手作業なら数か月かかる検証を短時間で行い、40の文字に音価を割り当て、408語からなる語彙表を作成したとされています。ただし専門家からは、AIが得意なのはあくまでパターン照合であり、意味を裏付ける「アンカー」なしに解読を確定させることはできないとの指摘も出ています。

背景

古代文字の解読には長い歴史があります。線文字Aと似た形をした「線文字B」は1952年に建築家マイケル・ヴェントリスによってミケーネ期ギリシア語であることが解読されましたが、同じクレタ島で使われていた線文字Aは70年以上経った今も未解読のままです。ロゼッタストーンのような二言語対照資料や、既に読める近縁言語との手がかりが乏しいことが、解読を難しくしてきた大きな理由とされています。近年はこうした未解読文字にAI・機械学習を応用し、大量の記号パターンを高速に照合させる研究が広がりつつあります。

詳細

記事によれば、2026年6月に話題となった線文字A解読の主張は、専門の言語学者ではなく独学でAIを学んだエンジニアで言語愛好家の人物によるものです。出発点は、ある祈祷の刻文に含まれる未知の1語が、セム語族で「住む・居住する」を意味する語根に由来するのではないかという単一の仮説でした。この人物はAIを使って構築したプログラムを使い、その仮説を線文字Aのコーパス全体に対して検証しました。結果として40の文字に音価を割り当て、408語からなる語彙表を編纂し、線文字Aはセム語族に属する絶滅言語であるという説を提示したと報じられています。

記事はこの過程でのAIの役割を「人間の仮説を高速に裏取りするリサーチアシスタント」と位置づけています。人間が手作業で行えば数か月を要するような、数千文字規模のコーパス全体との整合性チェックを、AIは短時間でこなせるという点が強みだとされています。一方で記事は、統計的なパターンマッチングだけでは「何もないところから意味を生み出す」ことはできないと明確に指摘しています。線文字Aのように親族関係がはっきりしない孤立した言語や、エトルリア語のように断片的な資料しかない言語では、AIはパターン検出にとどまり、確実な意味の確定には至らないという限界があるとのことです。

エトルリア語についても記事は触れており、ローマ帝国が台頭する以前のイタリアで話されていた言語で、短い葬送碑文から部分的な語彙が集められている程度の資料しかないと紹介されています。こうした資料の乏しさは、AIが大規模パターン照合という得意技を発揮しにくい条件でもあります。

なぜ重要か

今回の話題は考古学・言語学という一見ニッチな分野の出来事ですが、AIと専門家の役割分担のあり方を考えるうえで示唆に富んでいます。AIは大量データの中からパターンを見つけ出す作業には非常に強い一方、そのパターンが実際に「正しい意味」を指しているかどうかを判断するには、依然として人間の専門知識による検証が欠かせないという構図が明確に表れているためです。この構図は言語解読に限らず、契約書レビューや専門文書の分析など、AIを業務に取り入れる際の基本的な注意点とも重なります。また、今回の解読主張はまだ専門家コミュニティによる十分な検証を経た段階ではないとみられ、AIが導き出した「もっともらしい結論」をそのまま受け入れることの危うさも示しています。

今後の見通し

線文字A解読の主張が言語学・考古学の専門家コミュニティでどう評価されるかは、今後の検証を待つ必要があり、現時点(2026年7月30日時点)では確定した見解には至っていないとみられます。AIを未解読文字の研究に応用する動きは今後も続くとみられますが、記事が指摘する通り、比較対象となる言語や資料という「アンカー」がない限り、AI単独での解読確定は難しい状況が続く可能性があります。