DNA似顔絵（Forensic DNA Phenotyping）の原理
DNA似顔絵とは、犯罪現場に残されたDNAから、犯人の外見的特徴（目・髪・肌の色、顔の輪郭、そばかすなど）を予測し、似顔絵を作成する技術です。正式にはForensic DNA Phenotyping (FDP) と呼ばれます。
基本原理
- 人間の外見は遺伝子（DNA）と環境要因の両方で決まりますが、FDPはDNAの特定の部分（主にSNP: Single Nucleotide Polymorphism、一塩基多型）を解析します。これらは外見に関連する遺伝子変異です。
- 大量のデータベース（数千人〜数万人のDNAと実際の外見写真）を用いて、機械学習（AI）でモデルを作成。特定のSNPパターンがどの外見特徴に対応するかを統計的に学習します。
- 代表的なシステム:
- HIrisPlex-S: 目・髪・肌の色を予測（41個のSNP使用）。欧州を中心に開発・検証され、フォレンジックで広く使われています。
- Parabon Snapshot: 米国企業が提供。目・髪・肌の色に加え、顔の形状（輪郭、鼻の形など）、祖先（人種的ルーツ）、そばかすなども予測。混血者にも対応。
- プロセス: DNA抽出 → SNP解析（次世代シーケンサーなど） → 予測モデル適用 → 確率付きで特徴を出力 → アーティストが似顔絵化。
これにより、目撃者なしでも「生物学的目撃者」として犯人像を絞り込めます。
再現性（精度）と限界
再現性は特徴によって異なり、完全に写真のような個人の顔を再現するのは現在の技術では不可能です。あくまで「おおよその似顔絵」レベルで、捜査の参考情報として使われます。
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| 特徴 | 予測精度の目安 (AUC値など、主にHIrisPlex-SやSnapshotベース) | 備考 |
|---|---|---|
| 目の色 | 高 (0.90〜0.99、青/茶の区別で90%以上) | 最も正確。IrisPlexで青・茶の予測が特に信頼性高い。 |
| 髪の色 | 中〜高 (0.70〜0.95、黒・茶・金・赤の区別で75〜92%) | 子供時代の髪色変化（金髪→茶髪）は予測しにくい。 |
| 肌の色 | 中 (0.70〜0.96、very pale〜dark-blackの5段階) | 人種的ルーツに強く影響。 |
| 顔の形状・輪郭 | 低〜中 (全体顔の予測は平均的な顔になりやすい) | 遺伝的影響が小さく、環境（生活習慣、加齢）で変わるため精度低い。「どこにでもいる顔」になりがち。 |
| 祖先（人種的ルーツ） | 高 (混血も対応可能) | 捜査で有効（例: 白人かヒスパニックか）。 |
| 年齢・体型・表情 | ほぼ不可能 | DNAだけでは予測不能。 |
- 強み: 色関連は高い再現性。米国ではParabonの技術で数百件の未解決事件解決に貢献（似顔絵公開→情報提供→逮捕）。
- 弱み:
- 顔の細部（表情、シワ、個性的な特徴）は環境要因が多く、DNAだけでは再現性低い。
- データベースが欧州系中心のため、アジア系や混血での精度がやや低下。
- 懐疑論: 一部研究で「平均顔しか作れない」と指摘。
- 日本での状況（世田谷一家殺害事件関連）: 犯人のDNAから祖先推定（父系: アジア系寄り、母系: 欧州・コーカサス系）は可能ですが、似顔絵作成は法規制（個人情報保護）で制限。遺族が法整備を求めていますが、現在はDNA型の照合のみ。
この技術は進化中（AIの学習データ増加で精度向上）で、捜査の有力ツールですが、完全な「写真再現」ではなく、目撃者証言のモンタージュと同レベルの参考として活用されます。
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