木簡とは、日本において7世紀後半から10世紀前半頃までの紙が低品質、貴重であった時代に用いられていた古文書の一種である。木簡は表面を削り再利用されていたため、現在出土している木簡のほとんどが削り屑の状態であり、記述内容の解読はは不可能に近い。歴史学研究者においても削り屑の再構成は困難であり、コンピュータによる支援が求められている。本研究では、深層学習を用いた削り屑木簡画像のグループ化と再構成のための手法を提案する。