国立研究開発法人情報通信研究機構

2 019

1

No.

通巻 473

脳情報 科 学 が 拓く未 来 社 会の I C T2019 No.1 通巻473

国立研究開発法人情報通信研究機構

CONTENTS
1 2019年 年頭のご挨拶 理事長 徳田 英幸
FEATURE

2

脳情報科学が拓く未来社会の ICT
INTERVIEW

脳の計測を通して、
「こころ」
を伝える
質の高いコミュニケーションを目指す！
柳田 敏雄

4 脳情報を読み解く
西本 伸志

6 社会脳を知り個人の社会個性を予測する
春野 雅彦

8 非侵襲脳活動変調技術の開発とその応用
アルファ波の新たな機能を解明

天野 薫

   10 脳波を用いたニューロフィードバックトレーニングによる
英語リスニング能力の強化
成瀬 康／常 明
TOPICS12

直径0.16mm の4コア・3モード光ファイバで毎秒1.2ペタビット伝送成功

13

NICT のチャレンジャー  File 2～次世代の光通信インフラ基盤技術の確立に向けた取組～

ヒトの脳の情報伝達経路を測る
竹村 浩昌

INFORMATION

14

nano tech 2019 開催のお知らせ
第23回「震災対策技術展」横浜 開催のお知らせ

表紙写真
脳情報通信融合研究センター（CiNet）の研究棟1階には、「おもろい研究」と書かれた大きな額があり、研究員は毎日これを見ながら実験室へ向かいます。柳田敏雄研究センター長（写真中央）は、日頃から研究員に「おもろい研究」をするように、と声をかけています。「おもろい」とは、単に面白い、という意味ではなく、根源的な問いに答えを出すような、わくわくする研究であり、そのような研究を目指すことにより、社会を変革するような大きな
成果が生まれるものと信じています。
左上写真は、CiNet の地下2階に設置されている 7T-MRI 装置。

2019年 年頭のご挨拶

明けましておめでとうございます。

国立研究開発法人情報通信研究機構

理事長

徳田 英幸

昨年は、東京オリンピック・パラリンピックを2年後に控え、激増する IoT 機器に対するサイバー攻撃に対し、
サイバーセキュリティ対策の強化への取組が進められま

大阪府北部・北海道胆振東部を震源とする大地震、西日本を中心とした平成 30 年７月豪雨により、被害を受けられた皆さまには、心からお見舞い申し上げます。

活動や、ITU・IEEE・IETF 等での国際標準化活動も推進しています。

した。また、IoT・ビッグデータ・AI、自動運転など情報

運営方針として掲げている、コラボレーション、オー

通信分野の先端技術について、社会的信頼性・受容性をプンマインド・オープンイノベーション、チャレンジャー

高めるとともに、データのセキュリティやプライバシー

精神の3点について、これらを有機的に連動させ実体化さ保護を強化するといった「人と機械の共創による未来社せるため NICT オープンサミットやオープンチャレンジを会」の在り方が一層強く認識された一年となりました。

推進してまいります。また、一昨年機構内で開始したア

NICT は、情報通信分野における我が国で唯一の国立研
究開発法人として、ICTの高度化による社会課題の解決や
新たな価値の創造を使命とし、その実現のために、日々、
世界最先端技術の研究開発へのチャレンジと、その社会展開・実装のためのコラボレーション／オープンイノベー
ション推進の取組を一体的に進めております。
研究開発においては、センシング基盤分野・統合 ICT
基盤分野・データ利活用基盤分野・サイバーセキュリティ
分野・フロンティア研究分野の5分野を重点的に推進し、着実な成果が出ております。特に、量子情報通信、新型
光ファイバによる大容量通信、脳情報処理・通信、マルチパラメータフェーズドアレイ気象レーダ、耐量子計算
機暗号、プライバシー保護技術などにおいて、世界初となる成果も出ています。コラボレーション／オープンイ
ノベーション推進の取組としては、ナショナルサイバー
トレーニングセンターにおいて、東京 2020 オリンピッ
ク・パラリンピック競技大会開催時を想定した模擬環境

イデアソンの取組を機構外に広げ、昨年は北九州、北陸、仙台などで開催しております。今後も国内での開催を進め、皆様のアイデアを集結し ICT による地域社会の課題解決にむけての一層の貢献を目指します。海外機関との連携に関しても、欧米、ASEAN 諸国との連携を強化していきます。また、今後重点的に取り組むべき研究開発課
題等について、皆様からの意見募集を継続し機構の運営に活かすとともに、NICT で創出された研究成果データについては、可能な限りのオープン化を進め、データ利活用環境を整備してまいります。
NICT の第4期中長期計画の4年目にあたる本年は、計画達成に向けて、あらゆるリソースを集中して研究開発の推進及び研究開発成果の最大化にしっかり取り組んでまいります。それと同時に、NICT の更なる業務効率化をはかるとともに、研究成果が社会の要請に的確に対応し、国立研究開発法人としての社会的責務を効果的に果たしてまいります。

下で行う実践的なサイバー演習（サイバーコロッセオ）

NICT では、幅広く国民の皆様からのご意見も頂き、関を開始し、セキュリティ人材育成を加速しています。デー

係者の皆様と協力・切磋琢磨させていただきながら産学

タ利活用分野でのコラボレーションでは、一昨年9月に総官連携活動を推進し、引き続き ICT 分野の更なる発展の務省と共同で「翻訳バンク」の運用を開始しました。様々ために邁進してまいります。今後とも変わらぬご支援、な分野の翻訳データの集積・活用を進め、製薬会社とのご協力を頂きますようお願い申し上げます。

連携により医療分野における翻訳精度の更なる向上を目指すなど自動翻訳システムの高精度化を推進しました。

最後になりましたが、本年が皆様にとって素晴らしい

また、国内外において、研究機関・企業・大学・地方自年になりますよう祈念いたしまして、年頭のご挨拶とさ

治体等と共同研究・実証プロジェクトを進めるとともに、せていただきます。

NICT が開発した様々な先端技術を企業等に活用いただく

NICT NEWS 2019 No.1

1

Brain-informatics for Advanced ICT in Future Society

脳情報科学が拓く未来社会の ICTInterview

脳の計測を通して、
「こころ」
を伝える
質の高いコミュニケーションを目指す！
脳情報通信融合研究センター（CiNet）

は、情報通信研究機構（NICT）が大阪大学と共に設立した人間の脳機能についての基でしょうか。

パス内に研究棟が完成、次世代の情報通信

柳田

脳機能計測、ロボット工学などの研究を行っていますが、情報通信技術と脳機能を融合

技術、ブレイン・マシン・インターフェース、させているところはありませんね。

測定・解析する最先端の装置がそろっており、

── 研究者は何人くらい、いるのですか。

研究者が自由に使うことができる。

大学院博士課程中退後、大阪大学教授、
NICT 主管研究員を経て、2013年から現職。「ゆらぎ」を基礎とした生命のしくみを研究。 2013年文化功労者。工学博士。

CiNetの狙いは何か。当研究センターの開設から現在に至るまで研究の現場をリードしている柳田敏雄研究センター長に話を聞いた。
── 脳情報通信融合とはどのようなものでしょうか。
柳田

現在、情報通信技術が非常に進んできて、大量のデータを高速でやりとりできるようになりました。しかし、一方で情報疲れという現象が起こっています。次第に、情報は多ければいい、速ければいいという時代

ではなくなってきているのです。当研究センターが目指しているのは、量よりも質を重視います。

計測装置として、7テスラの MRI 1台、3テスラの MRI 3台、その他 MEG（脳磁界計測装置）などがあり、装置を操作する高度な専門知識を持った技術者がいるため、研究者の複雑な要求にこたえてくれます。脳機能研究の環境としては、世界のトップに位置するといっていいでしょう。

■精密な計測技術が脳研究を急加速した──ここ数十年で脳科学が急速に進歩しまし── 質を重視とは、具体的にはどういうこと

柳田

fMRI は、人の脳の活動を、電極を差し込むことなくほぼリアルタイムで知ることができる画期的な手法です。当研究センタ

脳が気持ちいいと感じる情報通信でーの R&D アドバイザーでもある小川誠二博

したいのです。人間が情報を送り出すときも中では脳活動の変化によってヘモグロビンとであるならば、その情報伝達の要である脳周囲の磁場環境が変化します。この変化をす。心地いい情報のやりとりをできるように士が発明したものです。脳の微小な血管の受け取るときも、間に脳が介在しています。

結合している酸素の量が変わります。するとを研究しようということです。情報を受け取読み取ることで脳の機能を測るのです。

ることで脳がどう感じるか、また、相手に気持ち良さを感じてもらうためにはどのように情報を送ればいいのか、ということを研究しています。

センター名に入っている「融合」という言

葉の意味は、脳科学と情報科学の融合であNICT NEWS 2019 No.1

全部で250人くらいです。大阪大学と兼任の者もいますし、外国人研究者も大勢た。fMRI の貢献は大きいですね。

柳田

2

柳田

した情報通信です。

でしょう。

脳情報通信融合研究センター（CiNet）の外観

海外にはまだほとんどありません。脳や AI の研究はアメリカでは大規模に行われている。日本に数台しかない７テスラの MRI（磁気共鳴画像装置）をはじめ、脳機能を脳情報通信融合研究センター
研究センター長──こういった研究は海外でも進んでいるの礎研究を行う研究センターである。2011年に創設され、2013年に大阪大学吹田キャン

柳田 敏雄（やなぎだ としお）

異分野との融合でもあるのです。

り、認知科学、心理学、医学・生理学など

── 脳の測定技術というものがまず根底にあって、そこから各研究分野が広がっているのですね。研究分野は具体的にどのようなものがありますか。

柳田 主に４つの融合領域を設定しています。

１つは、こころとこころをつなぐ技術です。

質のコミュニケーションを目指す研究です。

２つめが、脳に学んだ情報ネットワーク技術です。脳の頑強性・自律性・自己修復性・環境適応性などに学び、低エネルギー消費のネットワークを実現する研究です。３つめは、

こころと機械のコミュニケーションです。脳の働きによって、外部の機械を動かすためのブディスカッションする若手研究者たち

レイン・マシン・インターフェース技術です。

高齢化などによって衰えた機能を復活させた

機能の関係を順番に調べていこうとしていまり、リハビリをより高度なものにしたりします。

す。作って調べるというやりかたです。

高性能にし、時間分解能・空間分解能も高── 脳神経細胞の数は膨大ですからね。

きるような計測技術の確立を目指しています。

柳田

４つめが、計測基盤技術。fMRI などを更にめて、研究目的に応じて素早く的確に計測で■「おもろい研究」
──これらの研究はどのように社会に役立つのでしょうか。
柳田

我々は「役に立つ」ということは考えていません。役に立つ研究をしようと考えるといい基礎研究はできません。目的が目の前に見えると研究が浅くなってしまうのです。

役に立つなんてことを考えず、好奇心のままに深く研究していけば、いつか大ブレイクする。そうなれば、誰かが自ずと役に立つようにしてくれるものです。

──それが、柳田研究センター長の言う「おもろい研究」なんですね。

柳田 そうです。大阪の人が言う「おもろい」と東京の人が言う「面白い」は違います。おもろいというのは、こころの底から湧き出てくるようなワクワク感のことです。これに対して、

面白いというのは、言葉で説明できる面白さです。面白いなんておもろくないのですよ。

研究も、言葉で何の役に立つなどといちいち説明しなくていいから、とにかく心の底からおもろいと思う研究をやろう。そういう

諸説ありますが、小脳だけで1,000億個、大脳で150億個あります。1個の細胞ごとに数千のシナプスが出ていて互いに結剖学的に細かく調べても何もわかりません。

ています。人間の脳と同じ機能をコンピュー

タでモデルを作り、入力された情報と脳の柳田

基礎研究は民間企業ではなかなかでコミュニケーションは重要です。

こういう計算をコンピュータで無理やり計算しようとすると、使う電力量が膨大になり、それこそ原発が何台あっても足りません。

── 脳はどうやってそんなすごい計算をやっているのでしょうか。
柳田

脳を測定してみると、脳の消費エネ

ルギーは20W がベースで、一生懸命仕事

だいています。企業にとって、気持ちのいい

例えば、これから自動運転の車が増えてきます。車に行先を告げるときの受け答えも、感じ方がユーザごとに違いますから、それぞれに合った気持ちのいい対応が必要になってきます。そういうヒントが脳研究の中にあるのです。

── 最後に、CiNet の今後の展望について

お願いします。

技術的には、より精度良く脳の測定をしているときでも21W ですから、僅か1W

柳田の大手 EC サイトのクラウドでは1拠点だけでたくさんのデータを集めることです。大規模

ータ「京」は13MW くらい使います、これも有効になるでしょう。先ほど、基礎研究はのエネルギーで考えているのです。アメリカ
数十 MW を使うそうです。スーパーコンピュ

は一般家庭3万世帯分に相当します。

ができるようにすること。そして脳に関するなデータを持っていると研究にもビジネスに役に立つことばかり考えてはだめだと言いま

こう見ると、脳はいかにエネルギーを使わしたが、社会への実装に関しては体制を整ないで働いているかがわかるでしょう。

えていく必要があると考えています。

── 脳とは一体どういう仕組みなのでしょう。

考えないで、自分が信じたおもろい研究をやっ柳田

僕はそれを知りたくて脳研究の世界となんです。信号を取り出すために、雑音

そこで、私たちは、構成論的研究法を取っ野に興味を持っているのでしょうか。

御すると、組合せの数は2の100兆乗にもなり、とても全体を理解することなどできません。

──おもろいという脳の働きは、様々な異分

柳田 そうです。脳は「最後のフロンティア」

── 企業は、脳研究の中でもどのような分きないこともあって、随分興味を持っていた兆個くらいです。これを二進数の0と1で制に入ったのです。コンピュータが大きなエネと呼ばれるほど、非常に複雑な組織で、解■企業との連携と将来の展望

合していますから、シナプス結合の数は100考えなのです。

野と複雑に融合したものなんですね。

グ的なのです。

ルギーを使う最大の理由は、雑音を消すこは邪魔なので大電力を入れて雑音を消す。

研究者にはあくまでも、役に立つことなどてもらいます。新しい研究を切り拓いていくのは若い人たちなので、若い研究者が集まってくれるような環境づくりをしていきたいですね。若い研究者を取り巻く環境は、待遇などで厳しい面もありますが、能力を存分に発揮し自由な発想でアプローチしていけるよ

このときに熱が出る。しかし、脳は大きなエ

うにバックアップしていきたいと考えています。

コンピュータはすべてを完璧に計算して答から、ともかく企業ができないような基礎研

ネルギーを必要としない。

えを出します。だけど、脳は、ふらふらと試

行錯誤をしながら最適な答えを求めていきます。100％正しくはないけど、一番良さそうな答えが出てきたらこれと決める。アナロ

当研究センターは、国立の研究機関です

究をしっかりとやっていきたい。そして、社会や企業とうまく協業していけるようなシステ

ムをつくって、おもろい研究を世界に広めていきたいと考えています。

NICT NEWS 2019 No.1

3

Brain-informatics for Advanced ICT in Future Society

脳情報科学が拓く未来社会の ICT

脳情報を読み解く

私 介して多様で膨大な情報を受け取ったちは日常生活の中で目や耳などを知課題遂行時等）における脳活動を定量的ています。脳はそれらの情報を処理することで、「雪が積もっているので気をつけてにより、映像を見ているときの脳活動から感じている内容を推定したり、多様な認知

運転しないと」「この新しい製品はかっこ

いいな」等の客観的・主観的な体験内容を生み出します。私たちの研究グループでは、
このような日常的な体験下の脳の働きを調べることで、人工脳モデルや脳・機械イン
ターフェースの数理的基盤形成に向けた研究を進めています。

西本 伸志（にしもと しんじ）
脳情報通信融合研究センター
脳情報通信融合研究室
主任研究員

大学院修了後、カリフォルニア大学バークレー校博士研究員等を経て、2013年 NICT入所。脳情報表現の定量モデル構築及び脳情報解読などに関する研究に従事。大阪大学大学院医学系研究科・招へい教授、ERATO 池谷脳 AI 融合プロジェクト・グル
ープリーダーなどを兼任。博士（理学）。

■背景
脳は映像、匂い、言語等を含む多様な情報を統合的に処理する中枢器官です。脳がどのように情報を処理し、表現し、また生成するかを理解することで、より効果的
で豊かな情報伝達を実現するための基盤が得られると考えられます。2010年代に入り、機能的磁気共鳴画像法（functional

Magnetic Resonance Imaging: fMRI）を代表とする大規模・高精度な脳活動計測技術の発展、及び記録した大規模脳活動を解析するための統計・機械学習手法の高度化に伴い、私たちが日常で触れるような多様で複雑な体験下（例：動画視聴時や各種認

図1 脳活動の符号化・逆符号化モデルの概念図

4

NICT NEWS 2019 No.1に解析することが可能となりました。これ活動を遂行中の全脳活動を説明したりする等、学術的な知見から実社会における応用までを見据えた様々な成果が生み出されつつあります。本稿では、これらの研究の枠組みと具体的研究例についてご紹介します。

■脳情報モデルの枠組み
私たちの研究プロジェクトでは、私たちが日常で接するような多様で複雑な体験下における脳の働きを理解するため、例えば動画視聴等の一般的な条件下における脳活

動を fMRI 等によって記録する実験を行っています（図1）。このようにして得られた脳活動パターン（図1右）は一見すると乱雑なノイズのようにしか見えませんが、私たちはこの脳活動を体験内容が何らかの形で反映された脳の暗号のようなものと考えます。この観点からは、私たちの研究は
複雑な体験内容と脳活動の関係性を読み解く暗号解読に似たものととらえることができます。このうち、体験内容のどのような特徴が脳活動として符号化（エンコード）

図2 動画（左）視聴時の知覚意味内容推定例。中央：脳活動から逆符号化モデルを用いて得られた推定例。右：逆符号化モデルと符号化モデルを用いて得られた推定例（Nishida and Nishimoto 2018）。

図3 受動的意味知覚モデル（A）と能動的認知モデル（B）の比較。意味知覚モデルは後頭葉や側頭葉等の活動を予測するのに対し、認知モデルはほぼ大脳全域の活動を説明・予測する（Nakai and Nishimoto 2018）。

されているかを計算するモデルを符号化モ

物体・動作・印象を含む約10,000単語に動（意思決定、発話等）を行うことによっ容を表しているかを説明するモデルを逆符た。この技術は、映像素材等が製作者の意の受動的な条件下における脳活動のモデル

デル、逆にある脳活動がどのような体験内
号化（デコード）モデルと呼びます。符号化モデルの構築は脳と同じ振る舞いをするシステム（人工脳）を構築することにほか
ならず、ここからより脳に近い人工知能を構築するための知見を得ること等が期待さ

ついて有意な知覚内容の推定を実現しまし
図した内容を伝えているかを定量的に検証するための基盤としても利用することができ、企業へのライセンス供与を介した商用サービスが開始されています。

さらには、一定量の脳活動データから符れます。また、逆符号化モデルは言わば脳号化モデルと逆符号化モデルの双方を構築

何を感じて／考えて／意図しているかを推ずに映像から知覚内容を推定する技術も開

活動の解読機ととらえることができ、人が定する脳・機械インターフェースの数理基盤としてとらえることができます。

■脳活動の解読
上記の枠組みの下で、私たちは動画等の視聴覚素材を見ているときの脳活動から、被験者が知覚している意味内容を単語ごとの確度として推定する技術を開発しました（図2左・中 央）。従 来 に お い て も、あらかじめ指定された数百程度の物体・動作について脳活動から知覚内容を推定する技
術はありました。私たちは、新たに開発した自然言語処理技術に由来する特徴空間を介した逆符号化モデルを構築することで、し、これによって新たな fMRI 実験を行わ発しました（図2右）。前述の逆符号化モデルを用いた推定技術は、新たな視聴覚素

材等についての知覚内容推定の度に時間的・金銭的コストのかかる fMRI 実験を必要としましたが、符号化モデル（人工脳モデル）による脳活動の予測を行うことで新たな実験を省略することが可能です。このようなシステムは、ニーズに即応した素材
評価等、より社会的応用価値の高い技術として期待されています。

■能動的脳活動の定量的理解
私たちの日常は、受動的に視聴覚情報を処理するだけでなく、能動的な判断や行て成立します。上記の例では、動画視聴等
構築と解読についてご紹介しましたが、同様の枠組みは能動的な認知課題を遂行中の脳活動に応用することも可能です。私たちは、100種類を超える様々な日常的課題（価値判断、計算等）を遂行中の脳活動について、認知特徴を介したモデル（認知モデル）を構築することで、ほぼ全域の活動に適応可能な符号化モデルを開発しました（図3）。
このようなモデルは、多様な認知情報を統合する脳機能の理解、またそれを模した人工知能技術の開発等、様々な分野において応用可能な知見を与えると期待されます。

■今後の展望本稿では、脳の符号化・逆符号化モデル構築による研究の枠組みと具体例を紹介しました。同枠組は、動画視聴下や多様な課
題遂行下等の日常生活に近い条件における脳の働きの理解を促すものです。このため、基礎から応用への距離が比較的短く、今後も学術から社会実装を横断した多様な展開を目指します。

NICT NEWS 2019 No.1

5

Brain-informatics for Advanced ICT in Future Society

脳情報科学が拓く未来社会の ICT

社会脳を知り個人の社会個性を予測する

情 すます小さくなり、私たちは face-も関係することが知られ、極めて重要な問

社会ネットワークの中で生きています。し情動・報酬システムを、熟慮を行う前頭葉は異なる特有の社会的意思決定をし、様々配が生じると考えられてきました。しかし、

報通信技術の飛躍的発展で世界がま

to-face のレベルをはるかに越えた巨大なかし、あくまでヒトは生物であり、機械となストレスを感じます。ヒトの「社会脳」
を知ることで、ヒトに優しい社会ネットワークの設計や、ストレスの予測に基づく使い勝手の良いサービスや製品の提供が可能

脳情報通信融合研究センター
脳情報工学研究室
研究マネージャー

大学院修了後、NTT コミュニケーション科
学基礎研究所入所。その後国際電気通信
基礎技術研究所、ロンドン大学神経学研
究所、ケンブリッジ大学工学部、玉川大学
脳科学研究所を経て2011年、NICT 入所。
計算論的神経科学、社会脳科学の研究に従事。大阪大学生命機能研究科招へい教授。博士（工学）。

これまで利己的に振る舞おうとする脳のの認知システムが抑制することで公平な分
情動・報酬システムが無意識的に不公平を避け公平な行動を選択する可能性もあります。

私たちはこの2つの可能性を調べる実験ではないかと考えています。本稿では、「社を行いました（図1）。まず被験者の社会ために私達が行っている研究について紹介呼ばれる分配の個人差を測定しました。

会脳」を知り、個人の社会特性を予測する

春野 雅彦（はるの まさひこ）

題です。

します。

■社会行動の個人差と扁桃体
社会行動の重要な基盤の1つに、他者と自分で資源や情報をどう配分するかを決める「分配行動」があります。公平に分ける、自分の取り分を多くするといった個人差はどういう脳のメカニズムから生じるのでしょう？

ここに見られる個人差は、投票行

動や寄付行動といった多くの社会的選択と価値志向性（social value orientation）と具体的には、匿名の相手とのお金の分け方を、約10秒で3択から選んでもらいます（図1a）。選択肢1は自分と相手の報酬の和を多くして差を小さくするので向社会的、
選択肢2は自分の報酬を多くするので個人的、選択肢3は自分がどれだけ多いかを大切にするので競争的な選択と呼ばれます。

8回中6回以上一貫した選択をした39名の被験者（向社会的 25名、個人的 14名）に、脳活動を調べる機能的磁気共鳴画像法（fMRI）実験に参加していただきました。

fMRI 実験（図1b）では、被験者は自分と相手の報酬の組合せを提示された後、できるだけ早くその好ましさを評価し、ボタンを押しました。この課題では、各被験者の評価に “ 自分の報酬 ”、“ 相手の報酬 ”、“ 不公平さ（報酬の差の絶対値）” という3種類の変数がどう影響するか定量的に決めることが可能です。これら変数と相関する脳活動を探し、被験者グループ間に違いがあるか調べたところ、向社会的な被験者では、扁桃体の脳活動と “ 報酬の差の絶対値 ” の相関が見つかりました（図1c）。扁桃体は脳の深部にあるアーモンド状の構造で、我々がヘビを見て逃げる、相手の顔の表情
図1 社会価値志向性の神経基盤特定に用いた実験課題と結果

a 被験者のグループ分けのための選択課題 1 向社会的 2 個人的 3 競争的選択 b 脳活動を計測する fMRI 実験のための課題 報酬の組合せの好ましさを4段階で評価 c 向社会的グループは扁桃体が自分と相手の報酬差の絶対値と相関する活動を示した。

6

NICT NEWS 2019 No.1

を読み取るなど、素早い（直観的な）危機

管理行動に関与することが知られています。我々の研究によって、高度な社会行動図2 不公平に対する扁桃体の脳活動パターンから現在と将来のうつ病傾向を予測

a 被験者と提案者のお金の分け方に関する提案を受入れるか拒否するかを決める
最終提案ゲーム b 最終提案ゲーム中の不公平に対する扁桃体／海馬の活動パター
ン c 各被験者（1つの○）の不公平に対する左扁桃体／海馬の活動パターンから
現在（左）と1年後（右）のうつ病傾向を予測した結果、実測値（横軸）と予測値（縦軸）の間に正の相関が見られ予測が可能であることを示す。

の基盤に前頭葉があるという従来の支配的な考え方に反し、魚やネズミから発達している脳構造である扁桃体が不公平を避けるという一見極めて高度な決定にも関与していることが示されました。

図3 社会行動脳・行動ビッグデータによる研究

a オンライン実験システムにより収集した大規模な行動データ、性格テスト、ソー
シャルネットワークデータ及び脳情報データから実社会の社会行動に即した脳情報処理モデルを構築 b SNS データから各人の社会特性を予測するシステムを作成した（NICT の公式 ID に適用した例）。

に扁桃体の活動が見られました（図2b）。

避けるなどの社会特性に大きな男女差があ（BDI）といううつ病傾向テストを受けての男女差は今後の社会システムの設計や人

後 の 2 回、Beck Depression Inventory II

ることが明らかになってきました。社会性

いただきました。

材配置などに大きな影響を及ぼす可能性が

AI 技術を用いて各被験者の不公平に対■不公平に対する扁桃体の活動パターン
から将来のうつ傾向を予測

いくつかのコホート研究（人々の質問票や行動を追跡調査する研究）で、経済的な不公平とうつ病症状の相関関係が示されています。この知見から、我々は不公平に対する扁桃体の脳活動パターンから現在と将来のうつ病傾向を予測できないかと考え、実験を行いました。

実験課題（最終提案ゲーム）では、最初に提案者がお金の分配を提案し（例えば提案者自身に269円、返答者に232円

図2a）、次に返答者がその提案を受入れる
か拒否するか決定します。返答者が受け入このデータから、上で説明した不公平を被験者にはこの fMRI 実験の同時期と1年する扁桃体の脳活動パターンから fMRI 実

あります。

SNS のデータと性格テストデータに AI

験と同時期と1年後のうつ病傾向予測する技術を適用することで、個人の様々な社会

その結果、同時期（左）と1年後（右）の（図3b）。それと並行して、SNS データかの間に正の相関が見られ、不公平に対するつ病傾向など脳活動を使わないと予測できという難しい検証を行いました（図2c）。

特性を予測できることも分かってきました

両方においてうつ病傾向の実測値と予測値

ら予測する方が良い特性と上記の将来のう

扁桃体の脳活動パターンからうつ病傾向をない特性との違いも明らかになっています。

予測できることが分かりました。この発見は不公平がヒトの精神状態に強い影響を与え、その重要なプロセスに扁桃体が関わることを示します。

■実社会行動ビッグデータと予測
社会行動の個人差の分布を知るには年れればお金は提案どおりに分配され、拒否

齢、性別あるいは居住地までを考慮したビもし自分の取り分をできるだけ多くするこす。我々の研究グループではオンラインデ方が得ですが、ヒトは取り分が20% より

日本人の行動データ、性格テストデータ、

くなるのが面白いところです。提案が示さ造データを大量に収集し、解析し脳情報処たところ、私たちのこれまでの研究と同様います（図3a）。

すればどちらの取り分も0円となります。

ッグデータを収集し分析する必要がありまとを考えるなら、どんな提案でも受入れる

ータ収集システムを構築し、1万人程度の少ない不公平な条件では拒否することが多同じ被験者の SNS データ及び脳活動・脳構れる段階での不公平に対する脳活動を調べ

理モデルを構築するプロジェクトを進めて■今後の展望社会行動ビッグデータを収集することで、社会特性の個人差が年齢、性別、居住地などの属性にどう依存するか急速に明らかにされ、そこで見つかった個人差の背後にある脳情報処理の特定も期待されます。その結果、今までの脳科学とは違う次元で、脳活動や SNS のデータから個人の様々な社会特性を予測できると考えられます。したがって、今後の研究開発では精度の良い予測手法の確立、その手法をどの問題に適用するのが有効かといった研究者側の問いは当然重要ですが、何をどこまで行うのが妥当かといった公共の視点が常に求められるでしょう。

NICT NEWS 2019 No.1

7

Brain-informatics for Advanced ICT in Future Society

脳情報科学が拓く未来社会の ICT

非侵襲脳活動変調技術の開発とその応用

アルファ波の新たな機能を解明

2 ちらが原因でどちらが結果かの因果つの事象が相関している場合に、ど関係は自明ではありません。我々の知覚や行動と脳活動の相関（例えばある画像を見ている時に、ある脳部位が活動）についても同様の問題が存在し、その脳活動が知覚や行動を生み出している（因果関係がある）のか、知覚や行動に付随して生じている（因■アルファ波とはア ル フ ァ 波 と は 脳 か ら 発 生 す る8～

13 Hz（1秒間に約10回）程度の電気的な振動（脳波）のことで、目を閉じたり、リラックスしたりする時に顕著に現れることから、従来は積極的な機能を果たしていなの研究から、ものを見る機能、すなわち視覚情報処理への関与が報告され、例えば、
見ている対象に注意を向ける機能などと密接に関係していることが分かってきました。しかしながら、先行研究で報告されてきた視知覚とアルファ波の関係は相関関係

図1 ジター錯視

NICT NEWS 2019 No.1

アルファ波周波数の個人差を反映

本研究では、ジター錯視（図1）と呼ば等しい赤と緑からなる図形を動かすと、本いと考えられてきました。ところが、最近

8■ジター錯視の見えの周波数の個人差がを非侵襲的に変調する手法を開発し、脳活研究を進めています。

大学院修了後、2013年 NICT 入所。同年より現職。ニューロフィードバック、経頭蓋
電流刺激などを利用して、ヒトの知覚を生み出す脳活動を明らかにする研究に従事。
博士（科学）。

は、明確に示されてきませんでした。

れる現象に着目して実験を行いました。ジ

動の変化に伴う知覚・行動の変化を調べる

脳情報通信融合研究センター
脳情報通信融合研究室
主任研究員

として視知覚に関与しているという証拠

果関係がない）のかの切り分けが困難です。
我々は因果関係に迫るため、ヒトの脳活動

天野 薫（あまの かおる）の議論の域を出ず、アルファ波が「原因」

ター錯視とは、黒い背景の中で、明るさの来揺れていないはずの緑の図形が1秒間に10回（10 Hz）程度の頻度で揺れて見える現象です。赤・緑の境界線の動きが実際には同じ速度で動いている赤・黒の境界線よりもゆっくり感じられるため、相対的に緑の図形の位置が赤の図形より遅れがちになるが、実際には遅れていないため脳が遅れを補正する、というプロセスを周期的に繰り返すことでジターが知覚されると考えられます。我々の研究から、被験者が感じる
ジター錯視の周波数の個人差が、アルファ波の周波数の個人差をそのまま反映することが明らかになりました。つまり、アルフ
ァ波の周波数が元々速い人はジター錯視も速く、遅い人は遅く見えるということが分かったのです（図2左）。また、アルファ波の周波数は個人内でも僅かに揺らぎます図2 アルファ波の個人差及び電気刺激による変調とジター錯視の関係

が、この揺らぎに応じてジター錯視の見え方も変化することが分かりました。

■アルファ波の周波数の増減に伴いジター錯視の見えの周波数が増減

さらに、人体に害のない微弱な電気刺激（経頭蓋電気刺激）を被験者の後頭部に与えることで、アルファ波の周波数を人工的に変化させる技術を開発し、実際に周波数が速くなったり遅くなったりすることを世図3 アルファ波のリズムで視覚野間での情報統合が行われる界で初めて観測しました。脳に交流電気刺激を与える従来の手法では、電気刺激そのものがノイズとなって、電気刺激を与えている最中の脳活動を脳波（EEG）や脳磁図（MEG）などの脳機能計測法で観測するこ能を図3に示します。視覚情報処理に関係は異なる特殊な波形（振幅変調）を用いるの情報処理を担う背側視覚経路と、物体のとが困難でした。本研究の特徴は、従来とことで、電気刺激のノイズに邪魔されることなくアルファ波の変化を観測できるところです。この技術を用いてアルファ波の周波数を人工的に速くしたり遅くしたりしたする経路として、物体の運動や奥行きなど視が「結果」であるという因果的な関与を視を知覚している時の脳活動を計測した結知機能は視覚、聴覚、記憶をはじめとして路が存在します。本研究においてジター錯
果、この背側視覚経路に属する下頭頂小葉（IPL）と腹側視覚経路に属する下側頭回せることで知覚も変化したことから、アルることが明らかになりました。ジター錯視

ファ波がジター錯視の知覚の成立に寄与していることが実証されました。

■アルファ波の周波数が視覚情報を統合するタイミングを決定

本研究によって、アルファ波が視覚情報処理に因果的に寄与していることが示唆されました。我々の提案するアルファ波の機

今回、アルファ波が「原因」でジター錯

形状や色などの情報処理を担う腹側視覚経

ところ、被験者が感じるジター錯視の揺れ
も増減しました（図2右）。脳波を変化さ■今後の展望（IT）がアルファ波帯域で協調して活動すにおいては、背側経路において運動情報を実証しましたが、アルファ波と関連する認
多岐にわたる可能性があります。今後は、本研究で開発したアルファ波変調技術を応用し、これらの認知機能とアルファ波の、
より詳細な関係性の解明を目指します。

例えば、アルファ波の周波数を変えるこ用いて計算された緑の図形の位置遅れを、とにより、お年寄りの認知機能を補ったり、位置情報を使ってアルファ波のリズムで補が可能になるかもしれません。また、人々

腹側経路における正確な（赤の中央にある）
正していると考えられます。つまり我々の実験結果は、アルファ波が異なる視覚経路
で情報のやり取りを行う際のタイミングを決定する、ある種のペースメーカーとして機能している可能性を示唆しています。

短期記憶の能力の向上を図ったりすることが日常生活の中でデスクワークなどを行う
際に必要になる認知機能と、アルファ波との関係性を精査することで、私たちの日常行為のパフォーマンスを高めるような研究も進めていく予定です。

NICT NEWS 2019 No.1

9

Brain-informatics for Advanced ICT in Future Society

脳情報科学が拓く未来社会の ICT

脳波を用いたニューロフィードバックトレーニングによる
英語リスニング能力の強化

脳 で測るものというイメージを持たれ波というと、脳の病気のときに病院し、例えば、light, light, right, light, light,ている方が多いのではないでしょうか。しかし、近年の脳波計測の技術の進歩により、

たま right が入る音列を聞いた場合、日本人がこれらの音をすべて「ライト」と認識

必ずしも病院ではなく、日常生活の中でも脳波を計測できるようになってきました。
NICT でも、頭にかぶるだけで簡単に計測できるウェアラブル脳波計の開発を進めています（図1）。このようなデバイスを利用することで、病気の診断のみではなく、家庭でのヘルスケアなどにも応用できる可成瀬 康（なるせ やすし）
脳情報通信融合研究センター
脳情報工学研究室
室長

大 学 院 博 士 課 程 修 了 後、2007年 NICT 入所。以来、脳情報通信研究等に従事。博士（科学）。

能性がありますし、さらには、医療を離れて教育やマーケティングにも利用できる可っている right の音を聞いたときの脳活動パターンが、light の音を聞いたときの脳活動パターンと異なることが知られています。つまり、意識レベルで音の違いがわからず、単に「ライト」という音が続いているなと思っていたとしても、無意識的に脳は音の違いに反応しているのです。この脳活動パターンは、ミスマッチ陰性電位（MMN）と 呼 ば れ て い ま す。そ し て、こクトレーニングによる英語リスニング能力とわかるようになればなるほど、大きくなして、脳波を用いたニューロフィードバッ
の強化についてご紹介します。

多くの日本人にとって、英語の right とlight の音を聞いたときに聞き分けることは難しいです。なぜならば、日本語では、どちらも「ライト」となってしまい、R とL の音の違いを区別しないからです。しか常 明（ちゃん みん）

脳情報通信融合研究センター
脳情報工学研究室
研究員
大 学 院 博 士 課 程 修 了 後，2016年 NICT 入所。以来、ニューロフィードバックトレー
ニングに関する研究に従事。博士（情報
科学）
。

図1

NICT NEWS 2019 No.1

していても、脳波を計測すると、時たま入能性があります。ここでは教育への応用と

■背景

10

light, right…というように、light の中に時

NICT が開発したウェアラブル脳波計のミスマッチ陰性電位は音の違いがきちん
ることが知られています。これまでに、この特性を利用して、音の違いを学習した結果、きちんと聞き取れるようになったかど
うかをミスマッチ陰性電位が大きくなったか否かで評価するという試みはなされています。しかし、私たちは、発想の転換を行
い、このミスマッチ陰性電位を大きくする
トレーニングを行うことができれば、いつの間にか、音の違いを聞き取れるようにな

図2 ニューロフィードバックトレーニングの概略図。MMN はミスマッチ
陰性電位を表す。

図3 ニューロフィードバックトレーニングの様子るのではないかと考えました。このトレー呼びます。トレーニングの結

ニングトレーニングです。

グループの認知テスト（聞いニングが、ニューロフィードバックトレー■ニューロフィードバックトレーニング
ニューロフィードバックトレーニングを行うために、light, light, right, light, light,

light, right…という音列を聞いているときの脳波を計測し、その中に含まれるミスマ
ッチ陰性電位の大きさをリアルタイムに解析し、さらに、このミスマッチ陰性電位の大きさを緑の丸の大きさに対応させることで可視化するシステムを開発しました（図2）。実 験 参 加 者 は、light, light, right,
light, light, light, right…という音列を聞き流すだけで、集中するのはこの緑の丸を大きくするイメージをしてもらうことです。
実験参加者は、最初は、どのようにしたら
緑の丸を大きくできるかがよくわかりません。しかし、試行錯誤を繰り返すことで、緑の丸を大きくすることができるようになる、つまり、ミスマッチ陰性電位を大きくすることができるようになります。脳は、様々なものを学習できますが、脳活動そのものもリアルタイムに視覚化されれば、この脳活動をコントロールする方法も学習できるのです。図3が実際にニューロフィー

ドバックトレーニングを行っている様子です。

■ニューロフィードバックトレーニングの効果

このニューロフィードバックトレーニン

グを1日1時間程度、これを5日間行いました。このようにニューロフィードバックト
レーニングを行った実験参加者をニューロ

フィードバックトレーニンググループと果、ニューロフィードバック
た音が right か light かを答える）の結果は日々向上し、最初 は60% 程 度 し か 正 解 で きなかったが最終的には約90%正解できるようになりました（図4黒丸）。これに対して、

ニューロフィードバックトレーニングを行わなかった実験
参加者をコントロールグルー
プと呼びます。コントロール

グループの実験参加者には、

ニューロフィードバックグル

図4 ニューロフィードバックグループとコントロールグループの認知テスト結果

ープの実験参加者と同様に、脳波計を装着させ、イヤホンを通して英単語を聞かせましたが、目の前に設置されたディスプレイに提示される緑の円の大きさ
は自分のミスマッチ陰性電位の大きさではなく、代わりにニューロフィードバックグ
ループの実験参加者のミスマッチ陰性電位のデータを用いて緑の円の大きさを変化さるというニューロフィードバックが英単語の聞き分け能力を向上させるために重要であることを意味しています。

■今後の展望この技術は、英語のリスニングが苦手なせました。つまり、コントロールグループ

日本人のリスニング能力を向上させることは自分のミスマッチ陰性電位の情報ではな

たちは、現在、社会実装に向けた研究開発

電位を大きくすることができません。コン

実験室というコントロールされた環境下で間、これを5日間行いましたが、認知テス

ユーザーは日常の環境でニューロフィード

コントロールグループの実験参加者もニます。日常の環境では、様々な外来ノイズ者と同様に英単語を聞いているにもかかわ波計の開発も必要となります。私たちは、

実験参加者のテスト結果のみが向上したとつひとつ解決して、社会実装を目指していの実験参加者に与えられるフィードバックに寄与できると考えています。そこで、私

いため、いくら努力してもミスマッチ陰性を行っています。学術的な実験であれば、トロールグループの実験参加者も1日1時行うことができますが、社会実装となると、

トの結果は向上しませんでした（図4白丸）。

バックトレーニングを行うことが想定されューロフィードバックグループの実験参加

が脳波に重畳します。また、より簡易な脳

らず、ニューロフィードバックグループの様々な民間企業と一緒にこれらの問題を一いうことは、単に英単語を聞いているだけます。

ではなく、ミスマッチ陰性電位を大きくす

NICT NEWS 2019 No.1

11

直径0.16mmの4コア・3モード光ファイバで毎秒1.2ペタビット伝送成功～次世代の光通信インフラ基盤技術の確立に向けた取組～

現在の光通信で広く使用されている光ファイバ（外持ち、さらに空間チャネル数が4の倍数であることからデイバ）は容量の限界があり、増大し続ける通信トラヒッ

高く、データセンター内外の高密度光配線への適用も期径0.125mm のシングルコア・シングルモードファクに対応するため、新型光ファイバと、それを用いた大規模光伝送の研究が世界中で盛んに行われています。

ータセンターなどで使われている入出力方式に親和性が待されます。

ネットワークシステム研究所フォトニックネットワー

主な新型光ファイバは、光ファイバに複数の通り道（コクシステム研究室の淡路祥成研究マネージャーと古川英の伝搬モードに対応したマルチモードファイバです。こ今後ますます増加していくトラヒックをスムーズに収容ア）を配置したマルチコアファイバと、1つのコアで複数れまで、マルチコアファイバでは、大容量かつ長距離の伝送実験の成功が報告されていますが、光ファイバが太くなるため曲げや引っ張りの機械的ストレスに弱く、製造性や敷設作業による破断確率の増大、接続施工の難易度などが課題でした。

NICT ネ ッ ト ワ ー ク シ ス テ ム 研 究 所 と 株 式 会 社 フ ジ

ク ラ は、国 立 大 学 法 人 北 海 道 大 学、オ ー ス ト ラ リ ア

昭研究マネージャーは、「ビッグデータや5G サービスなど、可能な次世代の光通信インフラ基盤技術の確立に向けて取り組んでいく。今回の伝送システムは、データセンタ
ーへの適用をはじめ、将来は伝送距離を拡張し、メトロ応用も視野に入れるため、産学官連携による取組を強化していきたい。」と語っています。

なお、本実験の結果は、イタリア ローマで開催されMacquarie 大学 MQ Photonics Research Centreと共同で、た光ファイバ通信関係最大の国際会議のひとつである

いた伝送システムを構築し、毎秒1.2ペタビットの伝送実～27日）で非常に高い評価を得て、最優秀ホットトピッ

直径0.16mm の4コア・3モードの光ファイバ（図）を用験に成功しました。本実験では、この伝送容量を実現するため、コアとモードを一括で多重／分離するカプラを用い、368波長全て256QAM という非常に高密度な多値変調を行いました。

本光ファイバは、既存光ファイバとほぼ同サイズのため、ケーブル化や敷設作業が容易になるなど従来の設備を流用することが可能で、早期実用化が期待できます。また、
既存光ファイバに比べて非常に高密度な情報伝送能力を

第44回欧州光通信国際会議（ECOC2018、2018年9月23

ク論文（Post Deadline Paper）として採択され、現地時間9月27日に発表しました。

Reference
Ruben S. Luís, Georg Rademacher, Benjamin J. Puttnam, Tobias A. Eriksson, Hideaki
Furukawa, Andrew Ross-Adams, Simon Gross, Michael Withford, Nicolas Riesen,
Yusuke Sasaki, Kunimasa Saitoh, Kazuhiko Aikawa, Yoshinari Awaji, and Naoya
Wada, “1.2 Pb/s Transmission Over a 160 µm Cladding, 4-Core, 3-Mode Fiber, Using
368 C+L band PDM-256-QAM Channels,” in Proc. 44th European Conference on
Optical Communication (ECOC), September 2018, paper Th3B.3.

図 4コア・3モード光ファイバと他の光ファイバとの比較■関連プレスリリース

・直径0.16mm の4コア・3モード光ファイバで毎秒1.2ペタビット伝送成功（2018年10月11日付け https://www.nict.go.jp/press/2018/10/11-1.html）

12

NICT NEWS 2019 No.1

ヒトの脳の情報伝達経路を測る
竹村 浩昌（たけむら ひろまさ）

脳情報通信融合研究センター（CiNet）脳機能解析研究室
テニュアトラック研究員 博士（学術）大 とした心理学研究を行っていました

ます。fMRI や MEG、脳波などの技術は、灰が、学位を取ってからは違うテーマの研究にける脳情報通信研究の主力技術です。一方取り組んでみたいという意欲を持っていました。

で、白質は遠く離れた脳の場所同士を結ぶ線

学院在学時は、ヒトの視覚系を対象

白質の脳活動を計測する手法で、CiNet にお学位取得後、かねてからの憧れでもあっ維の束から構成される領域で、光ファイバのた米国のスタンフォード大学での研究の機ような役割を果たしていると考えられます。

会を得て、MRI 装置を用いてヒトの脳の情報

脳における効率的な情報処理を理解するヒン伝達経路を測るというユニークな分野と出トは白質にあるかもしれません。

会いました。

私の研究は、白質に注目するという点で情報通信技術の発展には、演算装置やアルCiNet における他の研究と少し毛色が違いま

ゴリズムの発達による計算処理技術の向上す。以前の白質研究は死後脳を解剖してスケと、遠く離れた場所同士を結ぶ光ファイバなッチし肉眼で分析するものでした。これにどの情報伝達技術の向上の両方が重要です。

対し、近年では拡散強調 MRI（dMRI）というヒトの脳も、情報通信技術のアナロジーで考MRI 装置を用いた計測手法が発展し、生きてえることができます。ヒトの脳は、大まかにいるヒトの脳の白質の情報をデジタルデータ

灰白質と白質かとして取得し、定量的に分析することが可能

ら構成されていとなってきました。私はこれまで、（1）dMRIます。灰白質はデータの解析手法の開発、（2）古典的死後脳神経細胞の細胞研究で知られながらも見落とされていた線維体から構成され束の再発見、（3）白質線維束の定量評価と個る脳活動が観測人特徴の分析という研究を進めてきました。

される領域で、これからは dMRI 計測を更に発展させ、白演算装置の役割

質が脳の情報処理においてどのように貢献しを果たしているているのかを明らかにし、また dMRI を幅広と考えられていい領域に利活用する礎を作りたいと思います。

■一問一答
Q：研究者になって良かった

Q：今までで最大の失敗は？

A：研究には苦しいことも多

卓球部に所属していて、程を観察するのにはまっいですが、何より知的な

私が試合に負けたことでて い ま す。最 初 は1語 文

興奮を味わえる瞬間、点伝統のある部を降格させや2語文だった会話内容と点の知識がつながったてしまったことが挫折経が、どんどん長い単語や線になる瞬間に出会える

験として記憶にとどまっ

文章を話せるようになっことが良かったと思います。

ています。

ていく過程を見るのはとことは？

A：大学生の時に体育会系の

Q：最近はまっていること

A：2歳の長男が成長する過ても面白いです。

■経歴

1985年 東京都にて誕生
2007年 東京大学教養学部生命・認
知科学科卒業
2012年 東京大学大学院総合文化研
究科博士課程修了後、スタンフォード大学研究員
2015年 日本学術振興会特別研究員
SPD・NICT 特別研究員
2018年 現職
■受賞歴など2017年 国際磁気共鳴医学会
Magna Cum Laude MeritAward
2011年 日本学術振興会育志賞「NICT のチャレンジャー」では、様々なことに挑
む NICT 職員の横顔をご紹介しています。

NICT NEWS 2019 No.1

13

NICT NEWS 2019 No.1 通巻 473
編集発行：国立研究開発法人情報通信研究機構 広報部
発行日：平成31（2019）年1月（隔月刊）〒184-8795 東京都小金井市貫井北町4-2-1
TEL: 042-327-5392 FAX: 042-327-7587

URL: http://www.nict.go.jp/

定期購読のお申込みは QRコード、Webまたは E-mail にて承っております。

ISSN 1349-3531 (Print)
ISSN 2187-4042 (Online)〈再生紙を使用〉