デジタルアーカイブには、公開されている歴史資料数が膨大なものがあり、興味のある歴史資料を探索することが困難な場合がある。そこで本研究では、デジタルアーカイブにおける歴史資料の探索を支援するシステムを提案する。本システムでは、歴史資料のサムネイル画像とタイトルから特徴量を抽出し、それぞれの類似性によって歴史資料を分類する。分類は自己組織化マップによって行う。また、サムネイル画像の特徴量によって階層的クラスタリングを行い、各クラスタから代表資料を選出する。代表資料を最初に提示し、そこから類似性のある歴史資料を段階的に探索可能にすることで、公開されている歴史資料の把握を容易にし、探索を支援する。