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当鑑定所は２００８年から５年間、筆跡鑑定方法の基礎を研究し、２０１２年６月に鑑定所として筆跡鑑定の鑑定書作成の委任受付を開始しました。その後当鑑定所の取扱い業務は、筆跡鑑定の他に、印影鑑定及び音声鑑定と鑑定内容の範囲を広げて、７年６ヵ月が経過しました。

鑑定所の鑑定のご依頼件数は２６０件を超え、裁判用に提出した鑑定書・意見書・反論書の件数は２３０件を超えました。最近３年間２０１７年、２０１８年は裁判所提出用の鑑定書・意見書の作成件数は年間３０件を超え、２０１９年には４０件を超えました。

これはひとえに鑑定ご依頼人様とその代理人である弁護士様等のご協力の賜物であると深く感謝しております。
鑑定のご依頼は、北海道から沖縄まで、日本国内の全地域から頂いております。また欧米在住の邦人の方のご依頼人様もいらっしゃいます。
当鑑定所のホームページをご覧いただいた方は、他の鑑定人とまったく異なる手法で鑑定していることにお気づきかと思います。
当鑑定所はこれまでの書道をベースにした筆跡鑑定とは異なり、印影の鑑定もスーパーインポーズ法を使用していません。
当鑑定所の特徴は、測定によりデジタル化したデータを、数学に基づいた鑑定であります。
では改めて鑑定とはどのような仕事でしょうか。
絵画等の美術品などは、作者が特定できる標本と、作者が本人であるか否かの検体との比較により、作者を推定するものです。

つまり鑑定は「標本推定」であります。
世の常として、高価な作品が発表されると、たちまちにして偽作が登場します。

ではこの推定にどのような鑑定方法を使用するかが、大変重要となる訳です
２０１７年以降の偽造は目視では容易に真偽判断できません。
書道をベースとした筆跡鑑定人は伝統的な方法で、主に字画形態を目視（せいぜい４倍程度の拡大で）で鑑定を行います。その鑑定においては、個人内変動、筆跡個性等を重要視して主観により鑑定を行います。

しかしながら、その鑑定方法においては今まで通りの曖昧さを含んだ鑑定結果になっています。
それは、科学的な鑑定手法を通り入れていないからです。
これまでの鑑定方法の一番の問題点は「似ている」、「似ていない」の押合い問題を解決できなかったことにあります。

当鑑定所の一番大きな特徴は、数学を使用して、この押合い問題を解決したところにあります。すべての鑑定を数学を応用することにより、科学的鑑定といえるようになりました。

この押合い問題の解決は書道の文献をいくら読んでも見つかりませんでした。
押合い問題の解決方法は数学にありました。
数学は「論理」、「統計」、「確率」で構成されています。
一見複雑に絡み合ったこの押合い問題を、数学で解きほぐすことによって、正確に真偽が分かりるようになります。それによって圧倒的なデータの検出力を生みだしています。
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当鑑定所の鑑定方法について
当鑑定所の鑑定の最大の特徴は測定に基づく数字を使用した、デジタル解析にあります。
つまりデジタル化したデータを公知である数学の新しい組合せを行う鑑定方法で構成されています。
この鑑定方法の基礎としてありますのは、当職が民間企業に勤務しながら、情報システムの開発と、ものづくりの研究開発並びに品質管理において修得し、発展させた技術の応用と展開であります。研究開発であれ、品質管理であれ、試験や測定に基づくデータを数学的に解析した結果を添付しないと、いい製品である客観的なデータとはいえません。
また納品先でも同様な試験や測定を行い、データの真偽を検証します。

当鑑定所の鑑定方法は個人の主観や判断を徹底的に排除し、客観性ある事実の追求となっています。これにより従来の鑑定方法では容易に分からなかった事実を検出してくれます。
ちなみに民事事件は、照合問題（筆跡鑑定は本人の筆跡であるか否か、印影は本人が使用している印影であるか否か、音声鑑定は本人の声であるか否か）を解くことにあります。
これに対して刑事事件は、識別問題（筆跡鑑定は誰の筆跡であるか、印影鑑定は誰が押印したか、音声鑑定においては、誰の音声であるか）を解くこととなります。

そういった意味においては、識別問題が解ければ、照合問題は比較的解きやすいといえます。
数学で解く試みを科学といいます。また数学は「科学の言葉」といわれています。一括りに数学といいますが、科学は概ね３つの要素で構成されています。
それは「論理」、「統計」、「確率」です。

当鑑定所では「論理」として１９３０年代に完成された米国在住の統計学者ネイマン・ピアソンの補題を使用しています。この補題は記号論理学の分野で、刑事事件と品質管理の一般的思考基準を与えています。
このネイマン・ピアソンの補題に関する文献を読み解くと、なぜ真であるのに、偽と判断する第１種の誤り（過誤）を犯すかの、具体例まで、記載してありますし、なぜ偽であるのに真とする第２種の誤り（過誤）を犯すかの具体例も記載してあります。
当鑑定所は、７年半の鑑定を行った間の検体数と標本数を足しますと、約８０００のサンプル数、データにすると約１００，０００データを解析してきました。
１サンプルあたり抽出するデータは他の鑑定人の８倍以上となります。
この膨大なデータを解析することにより、上記の第１種の誤り（過誤）、真である資料を偽と判断する誤りは５つの原因あるいは情況があることが検証しました。
また第２種の誤り（過誤）、偽であるのに真と判断する誤り、を犯す状況は２つの原因あるいは情況があることが検証できました。
これにより、第１種や第２種の誤り（過誤）を犯す可能性が、ほぼゼロに低下し、事実を鑑定するという確信をもって鑑定書が書けるようになりました。その詳細については鑑定書に記載しております。
また「統計」は「論理」が完成した同時期の１９３０年代後半に英国在住の統計学者フィッシャー・ゴセット・K.ピアソンによって完成された推定統計学です。この推定統計学が画期的であるのは、標本数が２から無限大まで対応できるところにあります。
当然ながら標本の選定が重要であることは、いうまでもありません。
標本の選定も数学に基づいて行っています。
従来の統計の概念を根底から覆す推定統計学に関する文献は、１９８０年前後から発表され、１９９０年に入って推定統計学の応用が、本格的に始まりました。
更に２０００年以降は推定統計学で行う統計が、統計の主流を占めるようになりました。

その具体例を挙げますと、
（１）　企業経営と統計的意思決定
（２）　総合的品質管理と統計
（３）　情報公開時代における公的統計
（４）　医学・薬学と統計（EBM:根拠に基づく医療）　などがあります。
この推定統計学は標本と検体による推定に統計学を使用しているという意味です。

「確率」は英国の数学者ベイズが１７５０年代に発表したベイズ推定を使用しています。ベイズ推定の応用は人工知能の機械学習とディープ・ラーニングに応用されています。
鑑定検体と対照標本が同じであるか否かを科学的かつ客観的に事実を解明します。
この結果ご依頼いただいた鑑定については９８％以上の精度で真偽判断を行っております。すべて数学に基づいた真偽判断になっています。
９８％以上の真偽判断精度はこれまでの鑑定人と比較すると、驚異的で、異常な結果であるとおっしゃる弁護士様がいらっしゃいましたが、当鑑定所にすれば、これまでの鑑定人の鑑定結果が異常であったといえます。

年に３通ほど他の鑑定人が作成した鑑定書を読む機会があります。
その鑑定書には鑑定所が作成した鑑定書と異なる鑑定結果が書かれています。
当鑑定所では、このような場合には再現解析により、他の鑑定人がどの部分で誤り（過誤）を犯しているかを指摘します。
これまでの書道をベースにした鑑定人は第１種の誤り（過誤）や第２種の誤り（過誤）をご存じではなかったといえます。これまでの鑑定人が圧倒的に多く犯している偽であるのに真とする第２種の誤り（過誤）を犯しても、お気づきにならなかったのでしょう。
なぜなら鑑定は真偽の二択問題であるので、鑑定方法が間違っていれば、間違った答えが出る可能性が高くなります。でも鑑定人が鑑定方法の間違いに気づかないのが、実情なのでしょう。
無論なぜ第１種の誤りを犯すかという文献もご存じなかったのでしょう。
この現状は鑑定依頼人様は到底容認できるものではありません。まして鑑定を依頼するのは人生のうちで、最初で最後の機会といっていいでしょう。
どのように鑑定人を選定すれば良いかもわかりません。すべては混乱と混迷のうちに、資金や時間が無為に費やされたといっていいでしょう。

当鑑定所の鑑定方法の開発の成果として、２０１８年３月に大阪高裁において、一審で敗訴した民事事件で、二審で当鑑定所の筆跡鑑定（書）を提出したところ、証拠として採用され、逆転で勝訴しております。
また２０２０年１月においては、刑事事件の怪文書の筆者識別（誰が書いたか）の鑑定嘱託を承っております。刑事事件の鑑定書は民事事件の鑑定書と比較してはるかに高い証拠性を要求されます。本件はすべて数学を使用して、９９．９５％以上の確率で、この怪文書の筆者を特定し、鑑定書を提出しました。

これまでの筆跡鑑定の規範とデジタル機器の開発履歴
筆跡鑑定については、よく紹介される判例として昭和４１年２月２１日の最高裁判所の判例があります。それが現在までの裁判所が筆跡鑑定を採用するか否か規範となっています。　その判旨は、
『いわゆる伝統的筆跡鑑定は、多分に鑑定人の経験と感（勘）に頼るところがあり、ことの性質上、その証明力には自ら限界があるとしても、そのことから直ちに、この鑑定方法が非科学的で、不合理であるということはできないのであって、筆跡鑑定における経験の集積と、その経験によって裏付けられた判断は、鑑定人の単なる主観に過ぎないもの、といえないことはもちろんである。したがって、事実審裁判所の自由心証によって、これを罪証に供すると否とは、その専権に属することがらといわざるをえない。』
この判例が出された昭和４１年は西暦でいえば、１９６６年で、２０２０年から５４年前であります。
いまだにこの判例が規範として引き合いに出されることは、伝統的筆跡鑑定人や書道をベースとした鑑定人が、これまでの鑑定方法から脱しえず、科学的鑑定手法を開発していないことを意味します。

この判旨の要点をまとめると、
（１）伝統的筆跡鑑定人の鑑定方法が科学的ではない。
しかし経験と感（勘）からの鑑定方法はただちに非科学的、非合理的であるとはいえない。
（２）（１）のことから事実審裁判所の自由心証によって、これを罪証に供すると否は専権に属することがらである。
つまり、裁判所の自由心証や専権によって伝統的筆跡鑑定人の鑑定書を罪証に供する
か否かを決定していることになります。

なぜ科学的な鑑定方法が実用化されなかったのでしょうか。
当鑑定所は、５年間の基礎研究の間に、様々な文献や論文を調査しました。
最初に気づいたことは、筆跡で例えば、字画形態が似ている、似ていない、つまり類似部と非類似部の押合い問題を解決できる方法が見出していなかったからと気付きました。
印影でも、音声でも類似部、非類似部の押合い問題に推移していたのではないでしょうか。

１９６６年はどのような時代でしたでしょうか。普通紙に複写できるコピー機（PPC）が普及する以前であり、複写印刷をするときは、孔版印刷のガリ版印刷か、感光紙を使用しての青焼きと呼ばれる複写機の時代でした。
１９８０年代にはデジタル化したPPCコピー機が開発され、１９９０年にはカラーのPPCコピー機が開発され、２０００年以降は高解像度で１６７４万色のPPCコピー機が開発されています。
またパーソナルコンピューターの本格的なものは、１９８８年から市販されています。
当時は１６ビットでしたが、現在は６４ビットが主流で、高速化、大容量化と低価格化が同時に実現されています。
スキャナーの普及は２０００年以降の開発となります。スキャナーの解像度は、普及型のものでも６００dpiで現在のPPCコピー機と変わりません。

このデジタル機器は高性能化と低価格化がすすみ、２０２０年現在では一般家庭で購入することができます。

そのデジタル機器を使用しているか否かは容易には分からないのですが、最近の鑑定資料を目視で観察しただけでは、照合問題や識別問題は、容易に解けません。
当鑑定所でも鑑定資料を目視で見ただけでは、真偽は４０％程度しかわかりません。
測定してデータ化し、推定統計学等を使用して初めて、９８％以上の精度で真偽が分かります。

鑑定所の鑑定事項は筆跡・印影・音声です。この３つの事項は、すべて動的であります。
具体的には
１）筆跡は同一筆者でも全く同じ文字は２度と書けません。
日や時間によって筆者が文字を書く状況は異なります。また筆記具はいつも同じであるとはいえませんし、用紙、下敷きもいつも同じであるとはいえません。それに筆跡の字画構成や文字の大きさ・配置、筆圧も都度異なります。その異なり方は、個人差があります。
２）印影は朱肉の付着量と押印圧、押印時の印章の傾きは都度異なり、そのため印影形状が測定値では微量ですが、異なります。ただし目視では容易に識別できません。
３）音声は人間が同一音を発生しても都度その周波数は異なります。歌であれば、伴奏がついて、声の高さは同じ周波数を目指しますが、会話においては同一音であっても、まったく同じ周波数であることはありえないのです。

このような動的事象で、複数の鑑定要素（切り口）をどのように使用するかの見極めが極めて重要なのです。

２０１２年の当鑑定所の開設依頼、推定統計学等を応用した数学による鑑定を行っています。
２０１９年から人工知能の機械学習（ベイズ推定ともいいます）による真偽推定を採用することによって、当鑑定所の、既存で公知である数学を使用しての鑑定方法の枠組みは完成しました。

これにより、当鑑定所は科学的鑑定のひとつの水準を示したことになります。

枠組みと記載したのは、鑑定は事実を探索仕事であるからです。
事実を追究するために　様々な鑑定方法を利用しての鑑定を行います。特に筆跡鑑定においては、事実の探求ゆえ、まったく同じ鑑定方法で鑑定することは少ないといえます。

このように探求的な鑑定を行うと、新しい偽造方法が発見されます。

新しい偽造方法は、１９９９年以降のデジタル技術による技術革命と密接な関係があります。
このデジタル技術により、偽造方法の多様化と高水準化をもたらしました。
もはや筆跡や、印影の偽造は目視（４倍程度に拡大しても）では容易に見破ることはできません。音声の偽造も人間の聴力では、容易に本人の音声と照合することはできません。

無論デジタル革命により、測定機器も高性能化していますので、筆跡や印影、音声を細部にわたりデータ化することは可能です。データ化の測定時に異常もしくは、異常の可能性があると気づいた部位を、更に探索することが重要なのです。探索は新しい鑑定方法の入り口でもあります。

この探索仕事を怠ると、もはや鑑定人と名乗ることはできないと、当鑑定所は肝に銘じています。

さて当鑑定所では科学的鑑定基準（あるいは規範）として重要と考えているものはもう１つは１９９３年米国最高裁判所が科学的鑑定と受容したドーバート基準であります。
またもう一つの思考方法としては、FTA(Fault Tree Analysis：信頼性工学からの引用)方法の利用です。これは鑑定検体が偽であると仮説を立てて、カタログされた偽造方法と偽造事象を順次比較して、鑑定検体と対比する方法です。
この方法は比較的分かりやすい鑑定方法です。FTAを使用するときは、圧倒的なデータ解析力と検出力、そして常に最新の偽造事象をカタログすることが重要です。

このFTAの一番の利用職種は医師です。患者様の話や、状況を問診し、検査等のデータに基づいて病名を特定します。
病名を特定しないと、治療方針が決まらないからです。
特にインフォームド・コンセントにより、医師が患者様に診療結果や検査内容を説明して、同意を得ることとしていますので、医師はFTAを意識していないと、正確な説明はできません。
医師がFTAを理解するためには、最新の医療情報を正確に把握していることが一番重要なことです。
　
FTAの応用は鑑定人にも必要です。特に印影鑑定はFTAを使用すれば、容易に結果に到達できます。
最新の偽造情報や、今後発生するであろう偽造技術について正しい知識がないと、正確な鑑定はできません。
　　　
本来このような情報は法曹界でも共有すべきであると当鑑定所は考えています。
そうすれば、裁判における誤審は相当低下すると考えています。
　
ドーバート基準は科学的鑑定の評価基準です。その詳細は４つの文章で表現されています。このドーバート基準はアメリカ連邦証拠規則になっているといわれています。

①　理論や方法は検証が可能か
②　理論や技術は同業者から評価されているか、また文献として発表されているか
③　結果を評価するために手法の誤差率が明確にされているか
④　方法を用いる上で標準的な手法が明らかにされているか

当鑑定所が重要であると考えているのは、①と④です。
当鑑定所が鑑定書で事実を推定したことと、異なる推定結果の鑑定書が他の鑑定人から提出されたときは、①の検証を行います。
それによって事実を明らかにします。

いまだにある法曹界の偏見

１）　鑑定に使用する資料は原本でないといけない。民事裁判においての資料はPPCコピーです。したがって、当鑑定所では電子コピーで鑑定する鑑定方法を研鑽してきました。
実はPPCコピーの解像度は２０００年以降飛躍的に向上しました。原本でないといけないとするのは、かなり偏った意見であると言わざるを得ません。
鑑定にとって必要なのは、データを正確に抽出できるか否かであります。そういった立ち位置に立って考察すれば、PPCコピーで充分鑑定はできます。
できればPPCコピーはフルカラーであれば、なおさらデータ抽出が行ないやすいです。
またFAXについても、２０２０年に入って、２つの画像処理技術を使用して、高解像度化に成功しました。現在はFAXの文書でも鑑定できます。
インターネットで送られるPDFデータは、その解像度を確認しないといけないので、当鑑定所では資料として使用しておりません。
写真資料は、焦点の位置が手前にあるときは、斜像となりますので、幾何変換が必要です。この場合は別途料金を申し受けいたします。
資料の解像度は６００dpi以上が望ましい状態です。
濃いコピーや薄いコピーは明度変換技術を使用して、鑑定できるデータに変換しています。
しかし、特に濃いコピーは現在の明度変換技術に限界がありますので、鑑定をお断りする場合がありますので、予めお伝えしておきます。

２）統計学や人工知能のデータ数の偏見
鑑定においてDNA鑑定や指紋鑑定はビッグ・データを基にします。したがってビッグ・データでないと、鑑定できないという偏見があります。
推定統計学が完成したのは１９３０年代後半で、実際に推定統計学の応用は１９７０年代から始まり、１９９０年代に本格的にあらゆる分野で採用されています。
標本数が２から無限大まで、対応できる推定統計学は、数学が生み出した貴重な財産といえます。
最近の人工知能の応用は、爆発的であり。新聞に人工知能が掲載されない日はありません。
人工知能の基本的な考え方は、二つあり、一つはベイズ推定を応用した機械学習であり、もう一つはこの機械学習に、ニューラル・ネットワークを連結させた、ディープ・ラーニングであります。
ディープ・ラーニングはビッグ・データであればあるほど、より正確な推論を導き出すことができます。
一方ベイズ推定を応用した機械学習はデータが３個でも２０個でも使用することができます。ですから大量のデータでないと統計や人工知能が使えないとするのは、開発現場を知らない方の意見といえます。

３）記述統計と比率統計の違いについて
筆跡鑑定、印影鑑定、音声鑑定で重要なことは、同じものさしで測れることが重要になります。書かれた文字の大きさは同じではありません。
これを同じものさしで測れるようにするには、正規変換（もしくは正規化）によってデータを同じに揃える必要があります。正規変換（正規化）はいくつかの方法がありますが、基本的には幾何学で行っているアフィン変換になります。
この正規変換（正規化）を行わないと、画の長さが長いとか、短いとかは単に、印象に過ぎなくなります。アフィン変換の基本はデータを比率で扱うことになりますので、数学的であるといえます。
ちなみに相似で同じ大きさにするのは、正規変換ではありません。
同じものさしで測れるようにするのは、印影や音声鑑定についても同じことがいえます。

４）鑑定方法についての偏見
これまで鑑定書が裁判所に提出されたとき、その鑑定方法がどのような方法かが問題です。鑑定人を一括りにして、同じ鑑定方法を使用していると判断をするのは間違いの元です。
もう一度昭和４１年２月の判例を示します。
『いわゆる伝統的筆跡鑑定は、多分に鑑定人の経験と感（勘）に頼るところがあり、ことの性質上、その証明力には自ら限界があるとしても、そのことから直ちに、この鑑定方法が非科学的で、不合理であるということはできないのであって、筆跡鑑定における経験の集積と、その経験によって裏付けられた判断は、鑑定人の単なる主観に過ぎないもの、といえないことはもちろんである。したがって、事実審裁判所の自由心証によって、これを罪証に供すると否とは、その専権に属することがらといわざるをえない。』

文中の重要な部分はいくつかありますが、鑑定方法が科学的であるか、合理的であるかが、重要なのです。

５）公正証書遺言について
多くの弁護士様は、遺言書を記載するときは、公正証書遺言書が最適であるとのご指摘があります。
当鑑定所では、公正証書遺言は５件の鑑定を行っています。その結果は下記のとおりです。
①　４件の公正証書遺言は本人の筆跡ではありませんでした。
②　１件の公正証書遺言は本人の実印と２名の証人の印影は、印章を偽作したものでありました。

６）複合偽造
契約書や遺言書において、署名や印影さらには、音声も偽造であるケースが増えてきました。２０１８年以降８件の複合偽造がありました。
このようなケースの場合は、鑑定依頼人様に相談して、全部鑑定書を作成するか、絞り込んで鑑定書を作成するかをご相談いたします。
すべての複合偽造はご依頼人様も弁護士様もお気づきになっていませんでした。

その他の事項
１）遺言書の検認時に相続人がなすべきこと
遺言書の検認の連絡が届きましたら、検認時に相続人ができることがあります。
検認謄本発行前になすべきことがありますので、お手数ですが、当鑑定所にご一報下さい。

２）疑問と感じた資料の事前鑑定
このことは、争点となる資料の真偽を事前に鑑定する方法です。
裁判が進行する前に、争点となる資料の真偽を事前に調べておくことは、裁判の進行上非常に有利です。２０１８年からこのようなご依頼が増えてきています。

３）対照資料の真偽問題
対照資料が真であるか否かは、裁判中でも争点となります。
当鑑定所は鑑定書作成時に最初に対照資料の真偽を解析します。
この対照資料が真である根拠がえられないと、鑑定書そのものの真偽が問われます。

４）鑑定嘱託制度について
裁判所に文書を提出して、鑑定人を鑑定嘱託する制度があります。
この件についてお悩みでしたら、当鑑定所にご一報いただければと存じます。

最後までお読みいただき、ありがとうございます。
裁判において鑑定人はあくまでも黒子です。黒子ながらお手伝いできることがあれば、何なりとお申し付けください。
ご相談は無料ですので、気楽に電話でお尋ねください。