拘置所の逮捕者を対象にした商用音声ストレス分析のフィールドテストでは、広く使われている2つのプログラムが見抜いたのは、逮捕者が最近の薬物使用について述べた嘘のわずか約15%にとどまり、全体の精度は約50%だった(National Institute of Justice、音声ストレス分析のフィールドテスト 2008)。 人間の聞き手もほとんど変わらない。24,483人の判定者を対象にすると、嘘か本当かを正しく判断する割合は平均54%で、コイン投げをわずかに上回る程度にすぎない(Personality and Social Psychology Review、欺瞞判断の正確さ 2006)。National Research Councilは、研究が「コンピュータ式音声ストレス分析装置の使用に対して、科学的根拠をほとんど、あるいはまったく提供していない」と結論づけた(National Research Council、ポリグラフと嘘の検出 2003)。それでも、主要メーカーは今なお数千の警察の顧客を抱えていると主張しており、2025年と2026年の聞き取りのみの研究は、顔よりも声のほうが欺瞞の信号を多く含むのかという問いを再び提起している。これは音声感情認識の精度に関する研究と重なるテーマである。本稿では、Journal of Forensic Sciences、Columbia Universityの欺瞞音声コーパス、PLOS One、European Journal of Psychology Applied to Legal Context、U.S. Department of Labor、EUのAI Act、英国政府の記録からデータを集約した。
主なポイント
- 逮捕者319人を対象とした拘置所のフィールドテストで、音声ストレス分析装置が見抜いた薬物使用に関する嘘は約15%、全体の精度は約50%だった(NIJ、音声ストレス分析のフィールドテスト 2008)。
- 実験室テストで、NITVが提供したCVSA検査官は、真実の発話を欺瞞的と判定した割合が61%から70%だった(Journal of Forensic Sciences、NITV CVSAの評価 2008)。
- 研究は、コンピュータ式音声ストレス分析装置に対して「科学的根拠をほとんど、あるいはまったく」提供していない(National Research Council、ポリグラフと嘘の検出 2003)。
- 206件の文献で、人が嘘か本当かを正しく判断する割合は平均54%だった(Personality and Social Psychology Review、欺瞞判断の正確さ 2006)。
- Columbiaの欺瞞コーパスで人間の面接官は56.75%だったのに対し、音声分類器はF1スコア72.77に達した(Columbia University、Interspeech 2018)。
- 参加者120人のテストで、音声のみを聞いた場合の精度は61.7%、音声付き映像を見た場合は35%だった(European Journal of Psychology Applied to Legal Context 2025)。
- 参加者246人の2026年のテストでは、音声のみ、文字起こし、音声と映像の判断の間に有意差は見られなかった(PLOS One 2026)。
- 嘘をつくときの声の高さの上昇は小さな効果でd = 0.21、成功への動機を持つ嘘つきではd = 0.59に上昇する(Psychological Bulletin、欺瞞の手がかり 2003)。
- 給付金審査で音声リスク分析を使用した英国の12自治体のうち、成功と報告したのは1自治体だけだった(DWPの評価、The Registerによる報道 2010)。
- 米国の法律は音声ストレス分析装置を嘘発見器として扱い(U.S. Department of Labor、EPPA Fact Sheet #36)、EUは警察が使用するAI嘘検出ツールを高リスクに分類している(規則(EU)2024/1689)。
1. フィールドテスト:検証済みの正解に対する音声ストレス分析装置
フィールドテストは、音声ストレス分析が、尿検査のように自らが影響を及ぼせない実際の結果と突き合わされる唯一の場である。NIJが資金を提供したオクラホマ郡拘置所の研究(NIJ Journalのフィールドテスト概要、最終報告書)では、逮捕者が薬物使用に関する質問に答え、その回答が尿検査と照合された。LVAは欺瞞的な回答の21%を、CVSAは8%を検出し、一方で両プログラムとも真実の回答の大半は正しく判定した。ほぼ毎回「真実」と答えるツールは、正直な人に対しては正確に見え、嘘つきのほとんどを見逃す。最終報告書はまた、採点が信頼できないことも明らかにした。初心者と専門家の採点者の間の相関は、薬物によって0.11から0.52の範囲だった。
最も興味深い数字は、実は精度ではない。音声装置に監視されていると信じた逮捕者は、嘘をつく割合が大幅に低かった。これは「ボーガス・パイプライン」効果(機械が嘘を見抜けると信じると、人はより真実を語るようになること)である。装置は、嘘を検出しなくても、嘘を抑止している可能性がある。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 最近の薬物使用に関する欺瞞の検出におけるCVSAとLVAの全体的な精度(オクラホマ郡拘置所の男性逮捕者319人) | 約50% | NIJ、音声ストレス分析のフィールドテスト(NIJ Journal 259)2008 |
| LVAが欺瞞的と正しく判定した欺瞞的な回答 | 21% | NIJ、音声ストレス分析のフィールドテスト 2008 |
| CVSAが欺瞞的と正しく判定した欺瞞的な回答 | 8% | NIJ、音声ストレス分析のフィールドテスト 2008 |
| 真実と正しく判定された真実の回答、5種類の薬物の平均(LVA 95%、CVSA 90%) | 91.5% | NIJ、音声ストレス分析のフィールドテスト 2008 |
| 最近の薬物使用について嘘をついた逮捕者:音声ストレス分析の研究と同じ市での以前のADAM薬物モニタリング研究の比較 | 14% 対 40% | NIJ、音声ストレス分析のフィールドテスト 2008 |
| 軍の尋問訓練(SERE)のフィールド録音:CVSAメーカー自身の検査官が検出した欺瞞的なはい・いいえ回答と、誤って検出された真実の回答 | 19% 対 45% | Journal of Forensic Sciences、NITV CVSAの評価 2008 |
| 同じフィールド録音を実験音声学者が採点した場合:検出された欺瞞的な回答と、誤って検出された真実の回答 | 38% 対 49% | Journal of Forensic Sciences、NITV CVSAの評価 2008 |
背景:以前のADAM調査は約20分、音声ストレス調査は約5分で行われたため、14% 対 40%の差は統制実験ではない。入手可能な最新データ:NIJ、2007年の報告書と2008年の記事。それ以降に公表された同等の独立したフィールドテストは見つからなかった。
2. CVSAとLVAの実験室テスト
実験室での研究は、装置に可能な限り最良の条件を与える。クリアな録音、既知の真実、誘発されたストレスである。それでも失敗した。University of Floridaによる評価(CVSA研究、LVA研究)では、48人の話者が、重大な結果を伴う嘘とストレスの下で300のサンプルを作成した。CVSAメーカー自身の検査官は、真実の発話を欺瞞的と判定した割合が61%から70%に達し、本物の嘘を見抜いた頻度とほぼ同じだった。
感度の指標も同じことを示している。d’(d-prime)は信号検出理論の指標で、0は2つのカテゴリーを区別する能力がないことを意味する。著者らは1を最低許容値と定めたが、どのチームもそれを大きく下回った。National Research Councilのレビューは、見つかった唯一の完璧な結果は、チャートの採点方法も真実の確定方法も説明していない、ベンダー関連の論文によるものだったと付け加えている。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| CVSAの実験室テスト(話者48人、サンプル300):NITVが提供した検査官の的中率 | 61%から65% | Journal of Forensic Sciences、NITV CVSAの評価 2008 |
| CVSAの実験室テスト:NITVが提供した検査官の偽陽性率(真実または低ストレスの発話が検出されたもの) | 61%から70% | Journal of Forensic Sciences、NITV CVSAの評価 2008 |
| CVSAの実験室テスト:NITVが提供した検査官のd-prime感度(最低許容値は1) | -0.32から0.13 | Journal of Forensic Sciences、NITV CVSAの評価 2008 |
| LVAの実験室テスト:条件と検査官ごとの的中率 | 42%から56% | Journal of Forensic Sciences、Layered Voice Analysisの評価 2009 |
| LVAの実験室テスト:偽陽性率、的中率を上回ることが多い | 40%から65% | Journal of Forensic Sciences、Layered Voice Analysisの評価 2009 |
| 保護観察中の54人を対象としたベンダー関連研究におけるCVSAとポリグラフの一致率(採点方法と真実の基準は説明なし) | 100%(ベンダー関連の主張、使用不可と判断) | National Research Council、ポリグラフと嘘の検出 2003 |
| 1990年代のDepartment of Defense Polygraph Instituteの実験室比較における、ポリグラフに対するCVSAの精度 | 有意に優れていたことは一度もない | National Research Council、ポリグラフと嘘の検出 2003 |
| 1996年の分析装置のフィールドテストの結果 | 偶然水準に近い | National Research Council、ポリグラフと嘘の検出 2003 |
背景:同じNRCの章は、同じ音声ストレスのチャートを読む独立した分析者同士の一致は「一般に低い」こと、また2000年のDepartment of Defenseの研究で、分析装置のスコアが従来の方法で測定した急性ストレスを反映していないことが分かったことを報告している。
3. 人間は嘘をどれだけ正確に判断できるか(メタ分析の証拠)
機械が嘘を聞き分けられないのなら、次に思いつくのは訓練された耳である。だが証拠によれば、耳は目よりもわずかに優れているにすぎない。BondとDePauloのメタ分析は、206件の文献と24,483人の判定者を統合した。人の正答率は平均54%で、嘘よりも真実のほうがはるかに高い確率で正しく判定される。これは、ほとんどの判定者が聞いたことを信じる方向に傾くためである(メッセージの55.23%が、重み付けで真実と判断された)。専門家は研究間で54.51%、非専門家は53.31%だったが、統計的な調整後にはその差は消えた。
音声に関係するのは媒体の比較である。無音の映像が最悪の条件で、音声を加えると数ポイント回復する。嘘つきの声を聞くことは少し役立つが、聞き手を嘘発見器に変えるわけではない。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 嘘か本当かの正しい判断の平均(206件の文献、判定者24,483人) | 54% | Personality and Social Psychology Review、欺瞞判断の正確さ 2006 |
| 真実のメッセージが真実と正しく判断された割合 | 61% | Personality and Social Psychology Review、欺瞞判断の正確さ 2006 |
| 欺瞞的なメッセージが欺瞞的と正しく判断された割合 | 47% | Personality and Social Psychology Review、欺瞞判断の正確さ 2006 |
| 音声のみのメッセージでの嘘か本当かの正しい判断 | 53.01% | Personality and Social Psychology Review、欺瞞判断の正確さ 2006 |
| 無音の映像のみのメッセージでの嘘か本当かの正しい判断 | 50.52% | Personality and Social Psychology Review、欺瞞判断の正確さ 2006 |
| 音声と映像のメッセージでの嘘か本当かの正しい判断 | 54.03% | Personality and Social Psychology Review、欺瞞判断の正確さ 2006 |
入手可能な最新データ:Personality and Social Psychology Review、2006年。これは今なお人間の嘘の検出精度に関する最大の統合研究であり、新しい聞き取り実験についてはセクション4で扱う。
4. 聞き取り実験と音声分類器、2018年から2026年
より新しい研究は声を直接テストしており、結果は食い違っている。2025年のUniversity of Portsmouthの実験(European Journal of Psychology Applied to Legal Context)では、120人の参加者に、模擬容疑者の面接の音声のみ、または完全な映像のいずれかが提示された。聞き手の正答率は61.7%だったのに対し、見て聞いた人の正答率は35%にとどまり、偶然水準を下回った。この研究は、見ながら聞くことを高い認知負荷の条件として扱った。容疑者を見ることで加わった情報は、このテストでは助けになるより害になった。より大規模な2026年のテスト(PLOS One)では、媒体の効果はまったく見られず、どの条件でも嘘つきはおおむね真実を語っていると判断された。
面接の音声で訓練された機械は、同じ録音で人間より良い結果を出す。Columbia X-Cultural Deceptionコーパス(NAACL 2018、Interspeech 2018)では、340人の話者が面接の対話の中で真実と欺瞞の回答を行った。音響・韻律的特徴(声の高さ、大きさ、タイミング)を用いた分類器は、言葉の選び方に基づく分類器と同等だった。これらは単一のコーパスにおける実験室での嘘であり、話者照合ベンチマークで追跡されているような、厳密な正解を持つ音声システムに期待される信頼性には遠く及ばない。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| Columbia X-Cultural Deceptionコーパス(話者340人、偶然水準 = 50%)における人間の面接官の嘘か本当かの判断精度 | 56.75% | Columbia University、NAACL 2018(Levitanほか) |
| 欺瞞的な回答のみに対する人間の面接官の精度 | 47.93% | Columbia University、NAACL 2018(Levitanほか) |
| 語の使用(語彙)特徴を用いた最良の分類器、F1スコア | 72.74(精度72.78%) | Columbia University、NAACL 2018(Levitanほか) |
| 音響・韻律的特徴に話者の性別と母語を加えた最良の分類器、F1スコア | 72.77 | Columbia University、Interspeech 2018(Levitanほか) |
| 嘘か本当かの全体的な判断精度:音声のみを聞いた場合と音声付き映像を見た場合(参加者120人) | 61.7% 対 35% | European Journal of Psychology Applied to Legal Context 2025(Giorgianniほか) |
| 真実の検出:音声のみと音声付き映像 | 53.33% 対 20.00%(カイ二乗(1, N = 60) = 7.18, p = .007) | European Journal of Psychology Applied to Legal Context 2025(Giorgianniほか) |
| 音声のみの条件:正しく判断された真実の発言と、正しく判断された欺瞞的な発言(合計N = 246) | 60.71% 対 39.29% | PLOS One 2026(Bogaardほか) |
| 媒体(音声のみ、文字起こし、音声と映像)が嘘か本当かの判断精度に及ぼす効果 | F(2, 243) = 0.45, p = .637(有意でない) | PLOS One 2026(Bogaardほか) |
背景:2025年の研究では、条件間の嘘の検出の差(70.00% 対 50.00%)は有意ではなく(p = .114)、有意な向上は、正直な容疑者を見分けることから生じていた。
5. 嘘の音響的・音声的な手がかり
音声ストレス装置は、嘘が強く普遍的な音響的痕跡を残すと仮定している。メタ分析の記録が示すのは、いくつかのかすかな痕跡である。Psychological Bulletinのメタ分析は、120の独立したサンプルにおける158の手がかりについて、1,338の効果量を要約した。嘘つきの声の高さは全体ではわずかに上昇しただけ(d = 0.21)だったが、嘘つきが成功への動機を持っている場合にはd = 0.59に跳ね上がった。 CohenのdはCohenが定めた標準化効果量で、この大きさの値は慣例的に小さいと分類される。ほとんどの音声の手がかりは、正直な話者と不正直な話者の間で大きく重なっている。
単一言語の研究は、これらの手がかりがいかに不安定かを示している。イタリア語を母語とする19人では、平均の声の高さは嘘をつくときが160.88 Hz、真実を語るときが160.67 Hz(p = 0.927)だったが、話す速度は遅くなった(Frontiers in Psychology)。中国語(北京語)話者36人が14の経歴に関する質問に答えた2024年の研究では、20の音響特徴と14の電気声門図法の特徴(電気声門図法は声帯の接触を測定する)を調べ、欺瞞が平均の声の高さと強さの上昇、およびジッター、シマー、高調波雑音比の低下と関連していることが示された(Journal of Speech, Language, and Hearing Research)。Columbiaのコーパスでは、欺瞞的な回答で最大の声の高さと最大の強さが高かった。こうした手がかりは、バーンアウト予測のためのパラ言語音声分析で使われる原材料と同じものであり、同じ限界を共有している。個人ではなく集団を記述するものだということである。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 嘘をつくときの声の高さの上昇、全研究(12件の推定値) | d = 0.21(95%信頼区間 0.08から0.34) | Psychological Bulletin、欺瞞の手がかり 2003 |
| 嘘をつくときの声の緊張(10件の推定値) | d = 0.26(95%信頼区間 0.13から0.39) | Psychological Bulletin、欺瞞の手がかり 2003 |
| 嘘つきが声の上で自信なさげに聞こえること(10件の推定値) | d = 0.30 | Psychological Bulletin、欺瞞の手がかり 2003 |
| 嘘つきと正直者の発話時間(4件の推定値、負の値は嘘つきの発話が少ないことを意味する) | d = -0.35 | Psychological Bulletin、欺瞞の手がかり 2003 |
| 嘘と真実における有声休止(um、uh)(16件の推定値) | d = 0.00 | Psychological Bulletin、欺瞞の手がかり 2003 |
| 嘘つきが成功への動機を持っていた場合の声の高さの効果(6件の推定値) | d = 0.59(95%信頼区間 0.31から0.88) | Psychological Bulletin、欺瞞の手がかり 2003 |
| 声の高さと反応潜時、9つの音声の手がかりを対象とした41研究のメタ分析(嘘をつくときはどちらも高い) | d = 0.268(声の高さ)、d = 0.177(潜時) | Applied Cognitive Psychologyのメタ分析 2006(SporerとSchwandt)、Frontiers in Psychology 2012での報告による |
| 嘘をつくときと真実を語るときの話速、イタリア語を母語とする19人 | 1秒あたり1.95語 対 2.10語(d = 0.447, p = 0.025) | Frontiers in Psychology、イタリア語音声における欺瞞のマーカー 2012 |
背景:反応潜時は、2つのメタ分析の間で最も明確な食い違いである。2006年の統合研究は確かな増加を報告しているが、2003年の統合研究は32件の推定値にわたってほぼゼロで有意でない効果を挙げている。
6. 警察機関、政府、保険会社による利用
導入が証拠に沿って進んだことは一度もない。導入に関する数字はほぼすべてメーカーによるもので、主張される総数は、独立したテストで偶然水準の精度しかないことが分かって以降も増え続けている。San Francisco Chronicleが2024年6月4日に公表した調査では、CVSAを使用しているカリフォルニア州の別の法執行機関が13件特定され、そのうち3件は刑事捜査にも使用していた(San Francisco Chronicle)。
警察以外の政府による試験は、異なる結末を迎えた。英国のDepartment for Work and Pensionsは、電話での給付金申請に対して「音声リスク分析」の試験を実施したが、結果を報告した自治体の大半はこれを成功とは呼ばなかった(The Register、2010年11月10日)。esureなどの英国の保険会社はすでに2003年に保険金請求の電話窓口で音声リスク分析を試験運用しており、より新しいベンダーは現在、申し込みから保険金請求まで音声によるスクリーニングを売り込んでいる。たとえばClearspeedは自社サイトで、Department of Defenseによる検証でその技術が97%を超える精度と評価されたと述べているが、これはベンダー自身の主張であり、公表された独立した研究は見つからなかった。すでに感情検出のための音声分析を運用している保険会社も、同じ問いに直面している。実際に何が測定されているのか。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| メーカーによる、CVSAを使用している米国の法執行機関(2008年) | 1,400を超える | NIJ Journal 2008に報告されたNITVの数字(ベンダー自身の主張) |
| メーカーのウェブサイトによる、CVSAを使用している機関(2026年) | 米国の法執行機関3,000超、世界では3,600超 | NITVのウェブサイト 2026(ベンダー自身の主張) |
| CVSAを使用していることが特定されたカリフォルニア州の別の法執行機関 | 13 | San Francisco Chronicle調査、2024年6月4日 |
| それらの機関のうち、刑事捜査にもCVSAを使用していた数 | 3 | San Francisco Chronicle調査、2024年6月4日 |
| 英国DWPの給付金申請に対する音声リスク分析の試験費用 | £2.16百万 | DWPの音声リスク分析評価、The Registerによる報道、2010年11月10日 |
| DWPの最新の試験群に参加した地方自治体の数と、結果を報告した数 | 24(うち23が報告) | DWPの音声リスク分析評価、The Registerによる報道、2010年11月10日 |
| 給付金審査で音声リスク分析を使用し、成功と報告した自治体 | 12自治体中1自治体 | DWPの音声リスク分析評価、The Registerによる報道、2010年11月10日 |
| 新規申請者からの電話で使用し、成功と報告した自治体 | 9自治体中3自治体 | DWPの音声リスク分析評価、The Registerによる報道、2010年11月10日 |
背景:メーカー自身のウェブサイトは内部で矛盾しており、箇所によって「3,000を超える」法執行機関と「2,900を超える米国の組織」の両方を挙げている。
7. 科学的・法的な評価
科学的な評価は20年間変わっておらず、法律がゆっくりと追いついてきた。National Research Councilは2003年に、音声ストレスの研究はコンピュータ式音声ストレス分析装置に対して**「科学的根拠をほとんど、あるいはまったく」**提供していないと結論づけた。米国で最も厳しい制限は雇用主に対するものである。Employee Polygraph Protection Actは音声ストレス分析装置を嘘発見器として明記しており、これにより民間の雇用主の大半はその使用を禁じられている。連邦・州・地方の政府は対象外であり、したがって警察機関はこの禁止の範囲外にある。
欧州連合は、より新しいAIベースの世代を規制している。AI Actは、法執行機関や、移民・国境管理当局が「ポリグラフまたは類似のツールとして」使用するAIシステムを高リスクとして挙げており、その前文は、職場や学校で感情を読み取るAIの禁止を求めている。英国政府自身の結論は、2011年の情報公開請求への回答で示された。この技術はもう使用していない、というものである。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| コンピュータ式音声ストレス分析装置の使用の科学的根拠 | 「科学的根拠はほとんど、あるいはまったくない」 | National Research Council、ポリグラフと嘘の検出 2003 |
| 米国の法的な嘘発見器の定義に含まれる装置 | ポリグラフ、デセプトグラフ、音声ストレス分析装置、心理的ストレス評価装置、または類似の装置 | U.S. Department of Labor、EPPA Fact Sheet #36 |
| 民間の雇用主が今も使用できる嘘発見器テストと、限られた状況の数 | ポリグラフのみ(他の嘘発見器は不可)、限られた3つの状況 | U.S. Department of Labor、EPPA Fact Sheet #36 |
| 従業員がEPPA違反で訴訟を起こせる期限 | 3年 | U.S. Department of Labor、EPPA Fact Sheet #36 |
| EU AI Act、附属書III第6項(b):法執行機関がポリグラフまたは類似のツールとして使用するAI | 高リスクに分類 | 規則(EU)2024/1689(AI Act) |
| EU AI Act、附属書III第7項(a):移民・庇護・国境管理当局がポリグラフまたは類似のツールとして使用するAI | 高リスクに分類 | 規則(EU)2024/1689(AI Act) |
| EU AI Act、前文第44項:職場や教育の場で人の感情状態を検出するAIシステム | 禁止される予定 | 規則(EU)2024/1689(AI Act) |
| 給付金申請に対する音声リスク分析についての英国DWPの結論 | 効果的かつ一貫して機能するとは結論できなかった、使用していない | DWP情報公開請求への回答 3039/2011 |
背景:EU AI Actの条文は2024年6月13日に採択された。EPPAは1988年6月27日に署名され、1988年12月27日に発効した。
まとめ:数字で見る音声ストレス分析と音声による嘘検出
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 拘置所のフィールドテストで検出された薬物使用に関する欺瞞的な回答:LVAとCVSA | 21% 対 8% | NIJ、音声ストレス分析のフィールドテスト 2008 |
| 軍のフィールド録音:CVSAメーカーの検査官が検出した欺瞞的な回答と、誤って検出された真実の回答 | 19% 対 45% | Journal of Forensic Sciences、NITV CVSAの評価 2008 |
| コンピュータ式音声ストレス分析装置の科学的根拠 | 「科学的根拠はほとんど、あるいはまったくない」 | National Research Council、ポリグラフと嘘の検出 2003 |
| 人間の嘘か本当かの判断精度の平均(判定者24,483人) | 54% | Personality and Social Psychology Review、欺瞞判断の正確さ 2006 |
| Columbiaの欺瞞コーパスにおける人間の面接官 | 56.75% | Columbia University、NAACL 2018(Levitanほか) |
| 同じコーパスにおける最良の音響・韻律的分類器、F1スコア | 72.77 | Columbia University、Interspeech 2018(Levitanほか) |
| 音声のみを聞いた場合と音声付き映像を見た場合の精度 | 61.7% 対 35% | European Journal of Psychology Applied to Legal Context 2025(Giorgianniほか) |
| 音声のみ、文字起こし、音声と映像の形式が精度に及ぼす効果 | F(2, 243) = 0.45, p = .637 | PLOS One 2026(Bogaardほか) |
| 音声のみの判断:正しく判断された真実の発言と、正しく判断された欺瞞的な発言 | 60.71% 対 39.29% | PLOS One 2026(Bogaardほか) |
| 嘘つきが成功への動機を持つ場合の声の高さの上昇 | d = 0.59 | Psychological Bulletin、欺瞞の手がかり 2003 |
| 音声の手がかりに関する41研究のメタ分析における声の高さの効果 | d = 0.268 | Applied Cognitive Psychologyのメタ分析 2006(SporerとSchwandt)、Frontiers in Psychology 2012での報告による |
| 嘘をつくときと真実を語るときの話速、イタリア語話者19人 | 1秒あたり1.95語 対 2.10語 | Frontiers in Psychology、イタリア語音声における欺瞞のマーカー 2012 |
| CVSAを使用していることが特定されたカリフォルニア州のその他の機関 | 13 | San Francisco Chronicle調査、2024年6月4日 |
| 英国の給付金に関する音声リスク分析の試験費用 | £2.16百万 | DWPの音声リスク分析評価、The Registerによる報道、2010年11月10日 |
| 給付金審査での音声リスク分析を成功と報告した自治体 | 12自治体中1自治体 | DWPの音声リスク分析評価、The Registerによる報道、2010年11月10日 |
| 米国の法的な嘘発見器の定義における音声ストレス分析装置 | 含まれる | U.S. Department of Labor、EPPA Fact Sheet #36 |
| EUで警察がポリグラフまたは類似のツールとして使用するAI | 高リスク(附属書III第6項(b)) | 規則(EU)2024/1689(AI Act) |
方法論と出典
- National Institute of Justice:音声ストレス分析:薬物使用に関する嘘の15パーセントしかフィールドテストで検出されず(NIJ Journal 259、2008年3月)および最終報告書、拘置所環境における音声ストレス分析ツールの妥当性の評価(2007年6月)。
- National Research Council:ポリグラフと嘘の検出、第6章、代替的な技法と技術(2003年)。
- Journal of Forensic Sciences(University of Florida):NITV CVSAの評価(2008年)および音声におけるストレスと欺瞞:Layered Voice Analysisの評価(2009年)。
- Personality and Social Psychology Review:欺瞞判断の正確さ(BondとDePaulo、2006年)。
- Psychological Bulletin:欺瞞の手がかり(2003年)。
- Frontiers in Psychology:イタリア語音声における欺瞞のマーカー(Spence、Villar、Arciuli、2012年)。Applied Cognitive Psychologyのメタ分析の数値にもこの論文を出典として用いた(SporerとSchwandt、2006年)。
- Columbia Universityの音声研究室:面接対話における欺瞞と知覚された欺瞞の言語的手がかり(NAACL 2018)および面接対話における欺瞞と信頼の音響・韻律的指標(Interspeech 2018)。
- European Journal of Psychology Applied to Legal Context:面接官の認知負荷が司法面接の質に及ぼす影響(2025年)。
- PLOS One:だから言っただろう!言語的手がかりに関する信念は真実の検出と関連するが、嘘の検出とは関連しない(2026年1月23日)。
- Journal of Speech, Language, and Hearing Research:中国語(北京語)の欺瞞における性別特有および性別共通の特徴の解明:音響および電気声門図法によるアプローチ(2024年)。
- U.S. Department of Labor, Wage and Hour Division:Fact Sheet #36、Employee Polygraph Protection Act。
- 欧州連合:規則(EU)2024/1689、人工知能法。
- 英国Department for Work and Pensions:情報公開請求への回答 3039/2011。試験の数値はThe Register(2010年11月10日)の報道による。DWPの元の評価ファイルはもうオンラインで入手できないためである。
- San Francisco Chronicle:カリフォルニア州の法執行機関によるCVSA使用に関する調査(2024年6月4日)。
- ベンダーの主張(その旨を明記し、リンクは付けていない):NITVのウェブサイト(機関数)とClearspeedのウェブサイト(検証精度)、いずれも2026年11月に確認。
- データウォッチ:商用音声ストレス分析装置に関する独立した精度データの中核は17年から23年前のもの(2003年から2009年)であり、それより新しい独立したフィールド検証は見つからなかった。2026年のベンダーによる精度や導入の数字は、検証されていないマーケティングとして扱うこと。セクション5の2つの音声メタ分析は、反応潜時について食い違っている。小規模コーパスを用いた機械学習研究は、Columbiaの研究よりはるかに高い数値を報告している。法廷映像121本を扱った2025年の書籍の一章は、音声モデルの精度を、ある表では93.57%、本文では95.57%と記載しているため、こうした結果は主要な表から除外した。2025年と2026年の聞き取り研究は、音声のみの判断が音声と映像の判断を上回るかどうかについて逆の方向を示しており、結論を出す前に新たなメタ分析が必要である。
最終更新日:2026年11月8日。当社はこのまとめを四半期ごとに更新しており、次回の更新は、商用音声ストレス分析装置の次の独立したフィールド検証が査読付き学術誌に発表された時点を予定している。