従来の人間の五感（主に視覚）や直感による鑑定ではなく、既存の高等数学の新しい組合せによるデータ・サイエンスによる筆跡鑑定・印影鑑定を提供します。
2015年以降はデータ・サイエンスという言葉が使用され、大学では1年生や2年生では文系・理系を問わず、必修科目になっています。
データ・サイエンスは数学や科学、統計、人工知能等を組合せて、データの中にある事実を極める手法です。
データ・サイエンスの基礎は数学にあるので、むやみやたらに測定してデジタル・データにしても正しい結果は得られません。
従来高校生の延長である知識の習得が大学の授業の大半でしたが、情報をデータ化することにより、目視で分からなかったことが、データ・サイエンスで明確になります。
これにより筆跡や印影の真偽が99.9%以上の確率で正確に分かります。
筆跡鑑定や印影鑑定の手法を開発しようと考えたのは、目視では50%以上の確率で正確な真偽判断ができなかったからです。
約13年かけて筆跡鑑定と印影鑑定の鑑定手法をデータ・サイエンス化しました。
この鑑定結果をご依頼者様にお届けしています。
お困りになっていらっしゃる方々をデータ・サイエンスでお助けするのが、当企業の社会的な目的であり、役割であります。
なぜ他の鑑定人や新規の鑑定人がデータ・サイエンスを使わなかったか？
鑑定は真か偽の二択問題です。
鑑定手法が科学的でなくても、答えがでます。
そのために、データ化やデータ・サイエンス化が遅れた訳です。
分かりやすく言いますと、数学・科学・統計・人工知能が使いこなせる鑑定人がいなかったために30年以上の長い間目視による印象鑑定であった訳で、鑑定人の心証に依存していた訳です。
データは測定が必要ですが、筆跡の場合は同じモノサシで測れるように正規化が必要です。
これは数学の文献に記載されています。
印影については現在手彫り印鑑と機械彫り印鑑が主な印鑑の製作手法です。
どの程度の精度で作成されるかを知っていないと、押捺時の寸法の誤差範囲を決めることはできません。
その中で重要なことは、真偽判断する際の統計学上の誤りを法曹界が知らなかった点にあります。
通常法曹界では統計学の文献は読みません。
真であるのに、偽と判断することを第1種の誤りといいます。
これは冤罪で善人に罪をかぶせることになります。
偽であるのに、真と判断するのは第2種の誤りといいます。
これは悪人を見逃して、善人に罪を与えることになります。
いずれにしても善人に罪をあたえます。
この2つの誤りを犯さないために何をすればよいかは、文献にあります。
当鑑定所は2019年にようやくこの文献を発見しました。
第1種の誤りは筆跡鑑定において発生します。
この問題を正しく解くには人工知能の機械学習が一番いい手法です。
第2種の誤りは筆跡鑑定でも印影鑑定においても発生します。
この問題を正しく解くのはデータ・サイエンスです。
この発見により、真である判断を99.9%以上の精度、偽である判断を99.9%以上の精度で鑑定できるようになりました。
従来の伝統的筆跡鑑定では、目視中心であり、たくさんの鑑定できる成分があっても実質的には抜取り検査です。
品質管理では抜取り検査をする場合は、抜き取り検査をする裏付けが必要ですが、その裏付けがなくい状態で、抜き取り検査を行っています。
より具体的に言えば、80%のデータが真であると判断されても、全数検査してなければ、真であるとはいえません。