美術品の鑑定

美術品の鑑定は、美術品の完全性を保証し、文化遺産を保存し、美術市場への信頼を維持するプロセスです。伝統的な方法、科学的進歩、^{[1] [2]}、新興のAI ^[3]およびブロックチェーン 技術^[4]を組み合わせることで、美術品の鑑定は正確な帰属を提供し、将来の世代のために芸術的遺産を保護することができます。^[5]これは、美術品の真正性と特定のアーティストへの帰属を証明することから成ります。^[6]このプロセスには、美術品の起源、作者、歴史的意義の決定が含まれます。美術品の贋作の増加と、科学的分析で明らかになったことを認識している贋作師のスキルの向上により、美術品の鑑定には厳格なアプローチが必要です。^{[7] [8]}

美術品の鑑定の必要性は歴史的に行われており、芸術家の認知度の向上や作品の価値の上昇とともに何世紀にもわたって進化してきました。ルネサンス期^[9]には、美術品の鑑定は主に芸術家のスタイル、筆遣い、技術の熟練度に基づいていました。しかし、オリジナルとコピーを区別することはしばしば困難でした。^[10]美術市場が世界的に拡大し、新しい芸術運動が生まれると、鑑定プロセスはより複雑になりました。^[11]

文書検査には、真正性証明書、展示会やギャラリーの記録、通信文などの裏付け となる書類の真正性と正確性を精査することが含まれます。

美術品の鑑定は複雑かつ多面的なプロセスであり、しばしば課題や論争を伴います。主な問題には次のようなものがあります。^{[11] [12]}

ティエリー・ルナン^[13]は、贋作者の目的は、偽造された芸術作品が全く別のものであると大衆を誤解させることであると主張している。 ^[14]

20世紀を通じて、科学的方法論が芸術作品の鑑定に統合され、大きな進歩がもたらされました。専門家は、放射線撮影、赤外線画像、紫外線分析などの技術を使用して、芸術作品の表面層を超えて検査できるようになりました。^{[15] [16] 21世紀には、}デジタルイメージング、コンピューターベースの分析、人工知能（AI）の統合により、芸術作品の鑑定分野は大幅に進歩しました。これらの技術の進歩により、芸術作品の顔料、材料、特徴に関する洞察を得るための新しい可能性が生まれました。AIアルゴリズムとデータ駆動型評価を活用したコンピューター分析は、芸術作品を広範なデータベースと比較し、パターンベースの学習を促進します。^[16]

放射性炭素年代測定法は、炭素14年代測定法とも呼ばれ、約6万年前までの有機物の年代を正確に測定できる科学的手法です。この技術は、 1940年代後半にシカゴのウィラード・リビーによって初めて開発され、炭素14 同位体の崩壊に基づいています。放射性炭素年代測定法は考古学における「放射性炭素革命」をもたらし、美術史​​の分野でも役立っています。^[17]

文書検査には、真正性証明書、展覧会やギャラリーの記録、書簡などの裏付けとなる書類の真正性と正確性を精査することが含まれます。また、芸術作品の真正性は、特定の芸術家や芸術スタイルに精通した専門家、学者、キュレーター、芸術家の専門知識と意見に依存しています。彼らの洞察は、裏付けとなる文書、学術出版物、カタログレゾネとともに、芸術作品の真正性の総合的な評価に貢献します。^[18]

デジタル技術により、ブラシストローク、カラーパレット、個々のアーティストに固有のスタイル要素などの複雑な詳細を分析できるようになりました。AIシステムは膨大な量のデータからパターンを識別できます。この機能により、専門家は潜在的な偽造品を検出し、本物の芸術作品と模造品を区別することができます。AIアルゴリズムは多様なデータセットを処理および解釈できるため、データ駆動型のアプローチが容易になります。^{[3] [19]}

美術品の鑑定は複雑かつ多面的なプロセスであり、しばしば課題や論争を伴います。主な問題には次のようなものがあります。^[12]

主観性と解釈:芸術作品の鑑定は本質的に主観的であり、学者や専門家の個々の専門知識とさまざまな解釈に依存します。

この問題を浮き彫りにする顕著な例は、レオナルド・ダ・ヴィンチの作品とされる「救世主」をめぐる論争である。この絵画は、その出所をめぐる議論の焦点となっており、一部の専門家はその出所に異議を唱え、他の専門家は擁護している。このような例は、芸術作品の帰属に関するさまざまな視点と、時には二極化する性質を強調している。^[20]

贋作：芸術の世界では、有名な芸術作品を正確に複製する熟練した贋作者の事例が数多く見受けられます。さらに、贋作者は生成AIを使用して、特定のアーティストのスタイルを模倣した模造品を作成することができます。しかし、ある研究では、AIが生成した模造品をトレーニングに入力すると、AIテクノロジーは生成AIによって作成されたデジタル贋作を検出できることが示されています。^[21]

標準化の欠如：美術品の鑑定には、世界的に認められた基準や統治機関はありません。もちろん、美術界は、美術史家、キュレーター、さまざまな分野の商人からなる非所属の団体です。^[22]この標準化の欠如は、鑑定方法の不一致や、帰属に対する信頼度の差につながる可能性があります。^[23]

法的および倫理的考慮事項:芸術​​作品の真贋の鑑定には、法的および財政的な影響が伴う可能性があります。真贋の鑑定は、芸術作品の価値、所有権紛争、著作権問題に影響を与える可能性があります。透明性と公平性を維持しながら、アーティスト、コレクター、学者、アート市場の利益のバランスをとることは、複雑な倫理的課題です。期待を打ち砕いた真贋鑑定者に対する訴訟はよくあります。^[23]

修復:修復とは、絵画のオリジナルの表面を後から追加することで修復または保存しようとする試みのことです。絵画が修復されると、その真正性を判断するのが難しくなる場合があります。修復プロセスによって、芸術作品のオリジナルの要素が変更または不明瞭になり、真正性を正確に判断することが難しくなる場合があります。

AI ベースの認証方法におけるトレーニング画像: トレーニング データセットは、AI トレーニングの成功と芸術作品の真正性の AI 評価に不可欠です。多様で包括的な高品質のトレーニング画像コレクションを取得するのは難しい場合があります。トレーニング データが不十分または限られていると、AI モデルが正確な真正性評価を行うために必要な知識を欠く可能性があります。