自閉スペクトラム症など神経発達症は、目より口や背景を見る・顔への定位が遅い・共同注意が乏しい等、乳幼児期の「社会的注意」の偏りとして表れる。だが日本の乳幼児健診は問診中心で、専門評価（ADOS等）に至るまで年単位の遅れが起きやすく、早期介入の窓を逃しやすい。視線という客観指標で、その偏りを発達早期に捉えられるか——が問い。
動画刺激への視線（注視点・スキャンパス・顔/目/口への注視率・名前呼びかけへの反応）を時系列で表現学習し月齢を共変量に入れれば、専門評価と整合する社会的注意スコアを較正確率で出力でき、発達トラジェクトリの型まで表現型化できる、と仮説。単発の分類でなく「表現型化・発達軌跡・トリアージへの較正・年齢/集団をまたいだ妥当性」を一体で構造化する点が新規。
1セッションで数千フレームの視線が記録され人手で総覧できず、目・口・背景への注意配分や微細な定位の遅れは時系列モデルでしか安定に捉えられない。月齢で変わる正常範囲のモデル化や未知の注意パターンの発見は大量の発達縦断データの表現学習が要る＝AIでしか到達できない粒度と規模。
年齢・集団をまたいで較正された社会的注意の表現型と発達トラジェクトリの構造マップ＝学会・論文。出口はまず健診での「気づき」の補助と発達評価への早期橋渡し、将来は介入効果のモニタリング。確定診断と支援方針は専門医・専門職が担い、本企画はトリアージ補助に限定。Hiroは乳幼児健診を学ぶ医学生＝当事者。