これは「トリーアの社会的ストレス課題」と呼ばれる手順を応用したもので、わざと子供たちが不安やストレスを感じるように設計されていた。


Onoontour/iStock

・子供の声ににじむ不安の検出に成功

　実験中、子供たちの声は録音され、それを機械学習で訓練したAIで解析。その子供に内在化障害の兆候が見られるかどうかを予測してみた。

　するとその結果は、実験後なされた標準的な内在化障害の診断結果とぴったり一致していたのだ。

　AIは内在化障害を80パーセントの精度で言い当てた。しかもそれを子供たちが課題を終えてからわずか数秒という迅速さで行うことができた。


・声に潜む内在化障害の兆候

　AIが検出したのは子供たちの声に現れていた8種の特徴だ。特に目立っていたのは「声の低さ」「抑揚の変化や繰り返される内容」「突然のブザーに対する声色の高まり」の3つだった。

　マクギニス氏によると、こうした特徴はうつを患う人にも共通して見られるものだという。

　たとえば、うつの人は抑揚のない調子で、同じ内容を繰り返し話すことがあるが、それは今回AIが感知した声の低さや繰り返される内容となって現れていた。

　ブザーに驚いて声が高くなるのも同様だ。内在化障害の子供たちは、恐怖を喚起させる刺激に対して強く反応する傾向がある。