認知症患者の増加は，世界的な問題である．しかし，初期認知症の発見手法である，言語を用いる認知症検査には問題点が指摘されている．そこで，言語を用いない初期認知症の発見手法として，経頭蓋磁気刺激下で測定した右第一背側骨間筋から取得した運動誘発電位による認知機能障害の検出モデルを提案する．本研究では，記憶障害を訴えた健常者8名および認知機能障害患者18名から得た運動誘発電位の振幅から時間ごとに特徴量を抽出し，機械学習により認知機能障害の検出モデルを構築した．言語を用いた認知症スクリーニング手法であるMoCA-Jと比較し，Quadripulse Stimulation呈示後25分経過時の運動誘発電位で同等の判別性能を得た．