現在，高齢化社会の進行に伴い認知症患者が増大している．医療機関での受診はコストや時間がかかる上，早期発見が困難であるという課題がある．本研究では，コストの高い書き起こしテキストを必要とせず，音声波形のみから手軽かつ迅速に認知症傾向を判定するモデルの構築を目的とする．自己教師あり学習モデルであるHuBERTおよびwav2vec2.0を特徴抽出器として採用し，日本語および英語のデータセットを用いて分類精度の比較検証を行った．実験の結果，日本語データにおいてHuBERTを用いたモデルが73.0%の精度を達成し，先行研究の機械学習ベースモデルを上回る性能を示した．

高齢化社会の進行に伴い，認知症の患者数が増大している．しかし，認知症に対しては課題が多く存在している．医療機関での診察には多くの費用と時間がかかる上，専門家であっても症状が軽度な場合は発見が困難である．また，高齢者自身や家族が症状を見過ごしてしまい，そのまま重症化してしまうというケースも少なくない．現在，音声データから認知症を検出する試みは数多くなされているが，多くの手法では音声波形から抽出した音響的特徴と組み合わせて，手書きによる書き起こしテキストを用いた言語的特徴が利用されている．しかし，手書きの書き起こし作業はコストが高く高齢者が簡単に使用することが難しくなってしまう．そこで，本研究では書き起こしを必要とせず，音声波形のみから手軽で迅速な認知症傾向判定モデルの構築を目的とする．また，深層学習を用いた自己教師あり事前学習済みモデルであるHuBERTおよびwav2vec2.0を特徴抽出器として採用し，日本語および英語のデータセットを用いて分類精度の比較検証を行う．