日本テクトシステムズら、音声AIによる認知機能判別でAUC 0.936を実証

日本テクトシステムズ株式会社、東京慈恵会医科大学、昭和医科大学の共同研究グループは、認知機能セルフチェックアプリ「ONSEI Pro」に搭載されている音声AI（機械学習）モデルの外部検証を実施しました。開発時とは異なる158名を対象とした検証において、認知的健常群と軽度認知障害(MCI)・認知症群の判別で AUC 0.936 の判別精度を実証しました。本研究成果は国際学術誌『Alzheimer’s Research & Therapy』(Impact Factor: 8.9) に掲載されました。

外部検証で高い判別精度と汎化性能を実証

世界保健機関（WHO）によると、世界では5,700万人以上が認知症を有し、毎年およそ1,000万人が新たに発症しています。認知症の前段階とされる軽度認知障害（MCI）は早期介入が期待される一方、従来の標準的な検査は専門職の手配や長い検査時間を要することが課題となっていました。

本研究では、アプリの自動音声ガイドに従って実施した課題の音声から、内容や話すテンポ、リズム、声の揺らぎ、沈黙率、反応時間などを抽出・解析しました（開発用データセット：446名分、独立外部検証用データ：158名分）。学習に用いていない外部検証データ（158名）を適用した結果、認知的健常群とMCI・認知症群の判別で AUC 0.936、認知的健常群とMCI群の判別で AUC 0.900 を達成し、専門職の立ち会いなしで実施できる自動音声課題モデルが新たな対象集団でも高い汎化性能を持つことが示されました。

記憶課題の省略により検査時間を約2分に短縮

研究グループが課題構成を系統的に比較したところ、「時間見当識（今日の日付など）」と「即時再生（第1・第2試行）」のみを用いた簡略モデルでも、全課題モデルと同等の精度（認知的健常群とMCI・認知症群の判別において AUC 0.925）を示しました。

これにより、数分～30分程度の待機時間を要していた「遅延再生」課題がスクリーニング目的において省略可能であることが実証されました。アプリ全体の所要時間は事前説明等を含めて最短約3分ですが、実際の検査実施時間は教示を含めて約2分となっています。

今後の展望と研究の限界

専門職の立ち会いを必要とせずスマートフォンで実施できるため、プライマリケアや地域、在宅などでの活用が期待されています。今後は同一人物に対して継続的に実施する縦断的検証を進め、認知機能の経時的な変化や進行リスクを早期に捉える検証を深める予定です。

なお、研究の限界として以下の点が挙げられています。

対象が日本語話者であり、他言語への適用には各言語に応じた追加検証が必要であること
診断は臨床診断に基づいており、脳内のアミロイドやタウ等のバイオマーカーの確認は行っていないため、原因疾患を限定しない認知機能障害の判別であること
横断研究であるため、将来的な認知機能低下や進行予測については今後の縦断研究による検証が必要であること

論文情報と研究支援

発表された論文の詳細は以下の通りです。

掲載誌：Alzheimer’s Research & Therapy (Impact Factor: 8.9)
論文タイトル：A short, automated speech-based assessment detects mild cognitive impairment and dementia: a multicenter study with independent external validation
著者：Takayuki Asano（浅野敬幸）, Setsuo Kinoshita（木之下節夫）, Asako Yasuda（安田朝子）, Eisuke Inoue（井上永介）, Masahiro Shigeta（繁田雅弘）
DOI：https://doi.org/10.1186/s13195-026-02177-3

本研究は、国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）による「予防・健康づくりの社会実装に向けた研究開発基盤整備事業（エビデンス構築促進事業）｣（課題番号：JP23re0122002）の支援を受けて実施されました。