Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

AI / 見た目年齢 / 顔写真 / 認知機能低下 / 音声 / 早期認知症診断 / 機械学習

医師・心理士10名による顔の見た目年齢が暦年齢よりも認知機能と強い相関を示しており (Umeda-Kameyama et al. Geriatr Gerontrol Int 2020)、人の目では見極められないような部分を判断してくれるだろうAIを用いて、約9割の正解率で高齢者の顔写真から認知機能低下を見分ける研究報告（Umeda-Kameyama, et.al., Aging (Albany NY). 2021;13:1765-1772.）をしました。
今年度既存のAIモデルを用いた検討も行いました。人判定見た目とMicrosoft azure face APIはかなり良い相関を示しました。人判定見た目は、暦年齢よりも認知機能とよい相関を示したが、azure face APIの成績は、暦年齢に及びませんでした。azure face APIは、20歳ほど若く判定され東洋人の判定が苦手、また、最大値が74であり高齢者の判定が苦手の可能性が考えられます。また、先の人判定見た目年齢も、最低10人の判定が必要であり、人数を減らすとうまくいきませんでした。たった一つのAIで見た目年齢を正しく判断することは難しいのかもしれません。

2021年度は、東京大学高齢社会総合研究機構の柏コホートで1000名以上の健常高齢者の認知機能検査と顔写真が集められました。本結果については特許申請を予定しております。

IoT / セキュリティ / アプリ / 音声 / プライバシー / 音声アシスタント / 音声認識 / 攻撃 / 機械学習 / Cyber deception

本研究課題は、音声を入出力として利用する音声アシスタントシステムに固有なセキュリティ脅威の解明と、その対策技術の開発に取り組んだ。テーマの方向性として、(1) 音声アシスタントシステムに対する攻撃と(2) 音声アシスタントによる攻撃の2つがあり、その両方に取り組んだ。前者のテーマでは、　音声アシスタントシステムへのコマンドインジェクション攻撃を指向性スピーカを用いることで実現する攻撃の評価とその対策技術の開発を実施した。後者のテーマでは音声アシスタントシステム上で動作するア
プリ(以下、VAアプリ)に着目し、多数のVAアプリを収集・解析しその挙動やあるべき設定を明らかにした。

【研究分担者】
田中友規	東京大学	高齢社会総合研究機構	特任研究員	(Kakenデータベース)
小島太郎	東京大学	医学部附属病院	講師	(Kakenデータベース)