筆跡鑑定は、遺言書や契約書の真贋を判断する上で不可欠ですが、実は長年使われてきた鑑定法（伝統的鑑定法、数値解析法）は、その科学的根拠の欠如から、司法の場において証拠能力に限界があると評価されてきました 。
ここでは、なぜ従来の鑑定法が「使い物にならない」とされるのか、その構造的な弱点を明確に解説します。
1. 偽造を見抜けない構造的な脆弱性
従来の鑑定法が抱える最大の弱点は、鑑定の結論が偽造者の技量に左右されてしまう点です 。
1.1. 「形状的類似性」への過度な依存
従来の鑑定は、筆跡の「目に見える形状的特徴」を比較する手法であり、偽造者が真似て書くという基本原理を無視しています 。
- 誤認の構図: 偽造者は、本人の筆跡に似せて書くのが当然です 。熟練した偽造者が本人のわずかなサンプルに見られる特徴を忠実に再現した場合、鑑定人はその筆跡を「本人の変動の範囲に収まっている」として、「同一人の筆跡である」と誤認しかねません 。
- 法科学の破綻: 鑑定の結論が偽造者の技量に左右されるため、客観性・再現性という法科学の最低基準を満たしていません 。
1.2. 恒常性の曖昧さと主観性への依存
筆跡の「恒常性（書き癖の一貫性）」の判断が、鑑定人の経験に基づく「ほとんど同じ」「傾向が見られる」といった定性的な表現に依存していました 。
- この曖昧さが、筆跡が「たまたま」現れたのか、「書き手の無意識の癖」なのかを客観的に区別できず、鑑定の主観性を生む最大の原因となっていました 。
2. 致命的な「統計的破綻」と客観性の欠如
従来の鑑定法、特に「科学的」と称される数値解析法も、統計学的に見て深刻な問題を抱えています 。
2.1. 「30個の壁」の崩壊（サンプル数不足）
筆跡の個人内変動（一人の人が書く際の筆跡の揺らぎ）の真の幅を正確に捉えるには、統計学・AI研究により30個程度以上の比較資料が必要であると示されています 。
- 現実: 従来の鑑定のほとんどは、わずか5～10個程度の資料で筆跡の判断をしています 。
- 結果: この少なすぎるサンプル数に基づいた「変動の幅」は極めて狭く（過小評価され）、個人の真の筆跡の特徴を捉え損ねています 。この不確実な変動幅が、偽造者による誤認のリスクを飛躍的に高める原因となります 。
2.2. 数値解析法の「ブラックボックス」問題
「科学的」と称される数値解析法にも、科学的説明責任の欠如という大きな問題があります 。
- 「閾値」の根拠が不透明: 数値解析では類似度をスコア化しますが、「類似度が何点以上なら同一人と判断するのか」という判断の境界線（閾値）の設定根拠が、一般に公開されていません 。
- エラー率が不明: 鑑定人が依拠する数値の背後にある統計的妥当性や、その閾値で判断した場合の偽陽性（誤って「同一」とする）や偽陰性（誤って「別人」とする）のエラー率を明示できなければ、それは単なる**「コンピューターを使った専門家の個人的見解」**に過ぎなくなります 。
結論：新しい鑑定法への転換が不可欠
従来の筆跡鑑定法は、これらの構造的・統計的な弱点ゆえに、真実の解明という司法の目的に資することが難しくなっています。
従来の鑑定法が「使い物にならない」とされるのは、その鑑定の結論が科学的論理ではなく、偽造者の技量や鑑定人個人の経験という不確実な要素に依存しているためです。
この限界を克服し、脳科学的知見に基づき、恒常性の定量化と数学的保証によって客観性を確立した鑑定法こそが、現代の司法の場で求められているのです 。
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