骨格標本は形態学・進化生物学・考古学における重要なデータであり、性・生物種・生活環境等に起因する骨格上の変異を発見することは大きな学術的意義を持つ。既存の骨格標本分析手法では、専門家が骨格標本上で同定した特徴的領域やランドマーク点に基づく大きさ、角度、間隔等の測量によって変異を検出してきた。しかし、人間の目視に依存した分析には客観性・再現性の問題があり、既存知見から生まれるバイアスによって新発見が阻害される恐れもある。本研究提案における究極的な研究目的は、骨格標本を分析する人工知能(AI)の「着目点」を可視化し、これまで人間が見落としてきた未知の形態学的変異を発見することである。AIの訓練には形態学者が持つ知見(変異の位置情報等)を用いず、AI独自の根拠に基づいて標本を分析させる。AIは人間とは異なる観点から分析を行う可能性があり、それは人間の目では検出できない形態学的変異の新発見の可能性を意味する。本講演では、究極目的達成に向け、2022年度実施した骨格標本観察視点位置の機械学習について紹介する。