_{1-1 誤認識・抜けの要因}

• ノイズ：バックグラウンドノイズが多いと，AI音声認識が困難になります。
• 録音品質：低品質のマイクや録音環境が不十分な場合，音声データが不明瞭になります。
• 音声のクリアさ：話し手の発音が不明瞭だと，認識精度が低下します。
• 環境: 騒音が多い場所での録音，電話の会話など，環境によっては音声データの質が低下し，誤認識や脱落が発生しやすくなります。

_{1-2 言語および方言}

• アクセントや方言：標準語とは異なるアクセントや方言は認識エンジンにとって難易度が高いです。
• 言語モデルの限界：特定の言語や地域に特化したデータが少ない場合，誤認識が増えることがあります。

_{1-3 話者の特徴}

• 話す速度：早口だと認識精度が低下することがあります。
• 声の質：声の高さや音質が変わると認識が難しくなる場合があります。
• 複数話者：同時に複数の話者が話すと，どちらの音声も正確に認識されにくくなります。
• 話者の声質: 早口で話す，訛がある，声のトーンが低いなど，話者の声質によっては，AIが認識しにくい場合があります。

_{1-4 文脈の理解}

• 言葉の曖昧さ：同音異義語や文脈に依存する言葉は誤認識されやすいです。
• 専門用語：一般的でない専門用語やスラングは認識しづらいことがあります。

_{1-5. 技術的制限}

• 音声認識アルゴリズムの限界：現在の音声認識技術は完璧ではなく，一定の誤認識は避けられません。
• 辞書やモデルのアップデート不足：最新の語彙や表現に対応していないと，誤認識が増える可能性があります

_{2-1 証拠の出所}

• 作成者：証拠が誰によって作成されたのか、その作成者が信頼できる人物かどうか。

• 取得方法：証拠がどのようにして取得されたのか、その方法が合法で適切なものであるかどうか。

_{2-2 証拠の一貫性}

• 内容の一致：他の証拠や既知の事実と内容が一致しているかどうか。

• 改ざんの有無：証拠が改ざんや偽造されていないか、元の形を保っているかどうか。 

_{2-3 物理的および技術的検証}

• 物理的検証：文書の署名，印鑑などの確認。

• 技術的検証：デジタル証拠の場合、メタデータやログファイル、暗号化技術などを用いて証拠の整合性や改ざんの有無を確認。

_{2-4 証人の証言}

• 直接証言：証拠の作成や取得に関わった人物の証言が、その証拠の真実性を裏付けるものであるかどうか。

• 間接証言：証拠の間接的な信頼性を証明する第三者の証言であるか。 

_{2-5 連続性}

• 保管履歴：証拠が取得されてから法廷に提出されるまでの全ての段階で、適切に保管・管理されているかどうかを示す記録。

• 取り扱いの記録：誰がいつ証拠にアクセスしたか、どのように取り扱われたかの記録が完全であること。

_{2-6 信頼性}

• 証拠の性質：証拠が信頼できるものであるか、その種類や形式に応じて判断する。例えば、目撃証言と物理的証拠では信頼性の基準が異なる。

• 再現性：証拠の内容や結果が再現可能か。

_{3-1 精度の向上}

_{3-2 文脈の理解}

_{3-3 バイアスの排除}

_{3-5効率的なエラー検出}