本研究では、高齢者の日常生活における会話（テキストデータ）と、元の意味を損なわないようにChatGPTとBERTを活用して作成された健常者の会話（テキスト）を、日本語自然言語処理評価基準（JGULE）を用いて、生成されたテキストと元のテキストを評価し、評価結果に基づき、語彙、文法、言語流暢性、論理的一貫性、認知機能に関連する特徴を抽出・比較・分析することで、認知機能低下の兆候を早期に検出するモデルを構築する。これにより、日常会話の内容から神経細胞の損傷前に認知機能の変化を発見し、早期の検査と治療が可能になることが期待される。