AIヒストリアンに向けて：一次資料からのエージェンティック情報抽出

Abstract

AIは、多様な分野にわたる科学的発見を支援し、加速させ、自動化している。しかし、歴史研究におけるAIの採用は、歴史家向けに設計された解決策が不足しているため、依然として限定的である。本技術進捗報告書では、開発中のAI歴史家（AI Historian）であるChronosの最初のモジュールを紹介する。このモジュールは、自然言語による対話を通じて、一次資料の画像スキャンをデータへ変換できるようにする。視覚言語モデル（VLM）によって駆動される固定の抽出パイプラインを押し付けるのではなく、異質なソース・コーパスに合わせてワークフローを適応させ、特定のタスクにおけるAIモデルの性能を評価し、Chronosエージェントとの自然言語による相互作用を通じてワークフローを反復的に改善することを可能にする。このモジュールはオープンソースであり、歴史研究者が自分自身の資料に対してすぐに利用できる状態である。