先行研究では，話題が限定されたタスク型音声を用いて認知症傾向を検出していることが多い．本研究では，複数の認知機能検査および画像検査から専門医が診断した診断結果と雑談対話音声を用いて研究を行う．また，認知症検出の新たな特徴量として話題の類似度を提案する．話題の類似度と複数の言語特徴量にKruskalWallis検定を施し，特徴量選択とデータ拡張を行った上で，アルツハイマー型認知症者(AD)，軽度認知症者(MCI)，健常者(HC)の3群間を分類した．その結果，形容詞総発話数割合と対話間のトピックの類似度の分散に有意差が確認された．また，認知症の分類はAccuracy0.658，Recall0.7200の精度を得た．

2012年時点で，日本に住む高齢者の約4人に1人が認知症またはその予備軍であるとされており，以後も増加していくことが予想されている[1].認知症の中で最も患者数の多いADの主な診断方法には，CTやMRI検査など，脳の「画像検査」やSPECT(脳血流シンチグラフィ)やPET(ポジトロン断層撮影)など，脳の血流や代謝を調べる「機能画像検査」がある.これらの方法は，被験者の精神的・肉体的・経済面での負担が大きい．そのため，簡易的で被験者への負担の少ない検出方法が求められる．そのような背景の下，自由会話音声からAD，または認知症の初期状態に当たるMCIを検出する研究が活発化している．その多くは，ボストン失語症のクッキー・セフト絵[2][3]など，比較的話題の絞られたタスク型の会話である．しかし，早期の検出を目指すならば，特定場面の自由会話音声ではなく，日常生活で交わされる雑談対話音声から認知症を検出できることが望ましい．石原[4]らは，高齢者の雑談対話音声から文章の複雑さに関係する特徴量を抽出しているが，ADの言語症状は多岐に亘るため，文章の複雑さを評価するだけでは十分でない．一方，Zhang[5]らは，トピックモデルを用いて特定の話題とうつ病の進行度の関連性を報告している．ADの症状には記憶障害があり，近似記憶が特に損なわれやすいため，会話内容の忘却により，対話相手との話題にズレが生じたり，急な話題転換などが発生する可能性がある．そのため，話題の一貫性をHCと比較することで，AD，MCIの症状を捉えることができる可能性が高い.本研究では，雑談会話中の対話相手との話題の類似性に着目し，AD，MCIを識別する．なお，本研究は名古屋大学大学院医学系研究科生命倫理委員会の承認を得て実施した.