～AIに「形（静止画）」を見せるか、「動き（生体反応）」を見せるか。その違いが全てです～
「最新のAI（ディープラーニング）を使えば、筆跡鑑定は完璧だ」 世間ではそう思われていますが、これは半分正解で、半分間違いです。
私の考えはこうです。 「ディープラーニングが活用できるか否かは、その土台となる『鑑定手法（ロジック）』に左右される」
どれだけ優秀なAIであっても、教える人間（鑑定人）のロジックが間違っていれば、AIは間違った答えを出し続けます。 逆に、ロジックが正しければ、AIは最強の武器になります。
1. AIは「優秀な拡大鏡」に過ぎない
ディープラーニングは、与えられたデータを高速かつ精密に分析するツールです。 言わば、超高性能な「拡大鏡」のようなものです。
- 間違った場所（形）を拡大して見れば、間違った結論が出ます。
- 正しい場所（脳の痕跡）を拡大して見れば、真実が見えます。
つまり、「AIを使うかどうか」よりも、「AIに何を解析させるか（ロジック）」の方が、はるかに重要なのです。
2. 「間違ったロジック」× AI ＝ 誤判定の量産
従来の鑑定手法（幾何学計測）は、「文字の形（静止画）」を比較するロジックです。 これをAIに行わせるとどうなるでしょうか？
- 入力データ： 文字の画像（ピクセル情報）
- AIの学習： 「この線とこの線の角度が一致しているか」を学習する。
- 結果： トレース（透写）された「形だけ完璧な偽造」を、AIは「99%本物」と判定してしまう。
ロジックが「形を見る」ものである限り、AIを使えば使うほど、**「精巧な偽造を見抜けないAI」**が出来上がってしまいます。 これでは、活用できないどころか、有害です。
3. 「正しいロジック（BSHAM）」× AI ＝ 最強の証明
一方、私たちが提唱するBSHAM（脳科学的筆跡鑑定法）は、「書く時の運動（生体反応）」を比較するロジックです。 これをAIに行わせると、事態は一変します。
- 入力データ： 筆圧、速度、加速度、空中筆記の時系列データ（波形）
- AIの学習： 「筆圧がかかる瞬間の、0.01秒単位のズレ」や「固有のリズム」を学習する。
- 結果： 人間の目では見逃してしまうような微細な震えや遅延をAIが検知し、「偽造」を即座に見抜く。
BSHAMという「正しいロジック（偽造不可能なデータ）」があるからこそ、ディープラーニングはその真価を発揮し、人間を超える精度を叩き出せるのです。
4. 重要なのは「AIを使っているか」ではない
多くの鑑定所が「AI導入」をアピールしていますが、その中身を見てください。 彼らのAIは、何を学習していますか？ もし「文字の画像」を学習しているなら、それは古いロジックを自動化しただけに過ぎません。
「AIに、BSHAM（生体反応）を学習させている」 こう言えるのは、現在、当研究所だけです。
結論：最強のロジックが、最強のAIを作る
ディープラーニングは、それ単体では筆跡鑑定を救えません。 「BSHAM（脳科学的ロジック）」という魂が入って初めて、AIは「真実を見抜く目」を持つのです。
あなたが求めているのは、「AIという流行りの道具」ですか？ それとも、「AIを使いこなすための、確かなロジック」ですか？
論理に裏打ちされた本物の科学鑑定。 それが、トラスト筆跡鑑定研究所の答えです。
コメント