技術特集②

知っておきたい HOT キーワード量
量子コンピューター
半
半導体の民主化W
Wi-Fi HaLowブ
ブレインマシンインタフェース「未完の大器」量子コンピューター
特定用途を皮切りに飛躍へ
技術ジャーナリスト
今井 拓司

2022年3月8日。岸田文雄首相肝煎りの「新しい資本主義実現会議」の第3回会合用量子コンピューター」の開発プロジェクるためだ。量子コンピューターは、特定のトを立ち上げた。

用途において既存のコンピュータでは実現が開かれた。議題は科学技術分野の成長

それにも関わらずさらなる強化を目指す

できない桁違いの性能を期待できる。量子戦略。
その重点分野の1つとして打ち出さ

背景には、他国と比べて出遅れたとされる

コンピューターを巡る各国の鍔迫り合い

れたのが、量子コンピューターの研究開発

現状がある。欧米や中国では、2010年代

は、いわば次世代のコンピューター産業のである。
日本単独の開発ではなく、欧米企

後半に国家の戦略研究プロジェクトが始1）

業との連携を視野に入れるという 。
政府はこれまでにも量子コンピューター

まり、米Googleや米IBM、
中国AlibabaといったIT大手からスタートアップまで、いく（図1）。後に注目した政策をいくつも実施してきた。 つもの企業が開発を進めてきた2020年1月に「量子イノベーション戦略」 を追う日本は、八方手を尽くして巻き返しを策定し、国内の研究機関の連携体制をを図る考えだ。

構築。2021年2月には「ムーンショット型研

各国が躍起になるのは、量子コンピュー究開発制度」の一環として、「誤り耐性型汎ターが将来巨大な産業に育つ可能性があ

図1 IBMの量子コンピューター
米IBMが開発した量子コンピュータ「IBM Quantum System One」は、2021年7月に日本でも稼働を始めた。
（出所：東京大学とIBMのプレスリリース）
https://jp.newsroom.ibm.com/2021-07-27-Launched-Japan-ﬁrst-gate-type-commercial-quantum-computer

4

Bulletin JASA 2022 Apr. vol.81

製薬：創薬や薬剤開発
その他：暗号化/復号

製造：材料の設計
航空宇宙：航空路の最適化
ハイテク：バッテリーの設計

金融：ポートフォリオの最適化
金融：市場のシミュレーション

暗号（デリバティブの価格など）

金融：リスク管理

シミュレー
ション

エネルギー：
太陽電池の効率改善

54 〜102兆円

最適化

化学：触媒や酵素の設計

物流：車両の経路やネットワークの最適化

機械学習
自動車：材料や構造の設計

自動車：数値流体力学
自動車：自動運転車/
AIのアルゴリズム

航空宇宙：材料の開発
航空宇宙：数値流体力学
その他：様々なAIの応用

ハイテク：検索や広告の最適化

金融：詐欺やマネー
ロンダリングの防止

図2 2040年以降の用途別の市場規模（出所：米Boston Consulting Groupの2021年7月の予測（各用途の平均値）を基に1ドル＝120円として作成）

主導権争いなのである。

ピューターを自社開発する方針を表明し、 表現にある。既存のコンピューターのビット

ただし現時点の量子コンピューターは、 2016年にはIBM社が小規模の試作機を

が
「0」
か
「1」
かのどちらかであるのに対して、従来型でいえば最初期のコンピューター

クラウド上で利用できるサービスを開始し量子コンピューターでは
「0」
と
「1」
を同時に

の1つ「ENIAC」の登場よりも前の段階にた。
いずれも既存のコンピューターの性能表せる「量子ビット」を利用する。量子ビットある。物 理 的な演 算 素 子 やアーキテクが頭打ちになる前に、後継技術を育成す

こそ、計算を高速化する肝の技術といえる。

チャーの候補が乱立し、標準が固まる気る格好だ。

量子ビットの実現に利用されるのが量配はない。用途がどこまで広がるかも今後

量子コンピューターのアイデア自体は物

子力学の原理である。量子（原子や電子、の開発次第だ。本格的な実用化の時期

理学者のRichard Feynmanが1981年に光子などの微細な粒子）の様々な性質は、は、2030年以降にずれ込む可能性があ提唱したとされる。1985年には英Oxford

測定されて確定するまでは、複数の結果がる。
それでも研究は急ピッチで進んでおり、 Universityの物理学者David Deutche

確率的に重ね合わされた状態にあると考その成果は未来のコンピューター産業をが、古典力学に基づくチューリングマシン、 えられている。

大きく左右するため、今後の動向を注視す

すなわち既存のコンピューターよりも強力

例えば電子のスピン
（自転）
は上向きか

べき技術であることは間違いない。

な万能計算機を、量子力学の原理を利用

下向きかの2通りの結果があり、測定するすることで構築できると主張し、量子コン

前の電子では確率a％で上向き、確率b％

ピューターの理論の基礎を築いた。

で下向きの重ね合わせ状態にある注1）。測より強力な万能計算機
量子コンピューターが注目を集めるよう従来のコンピューターと同様に、量子コン定すると向きが確定し、100回測定すればになったのは、ムーアの法則の失速が顕

ピューターもビットで表現された数値を各a回が上向き、b回が下向きという結果にな著になった2010年代に入ってからであ

種の論理ゲートで処理することで、様々な計る。
ここで、上向きのスピンを0、下向きのスる。2 0 1 4 年 にG o o g l e 社 が 量 子コン

算を実行する。
両者の大きな違いはビットのピンを1と考えると、観測前の電子を使ってBulletin JASA 2022 Apr. vol.81

5

今後の計画10,000,000

実用的な誤り耐性型量子コンピュータが登場

誤り訂正が可能な量子コンピュータ

1,000,000

100論理量子ビットの小規模誤り耐性型が可能に

物理量子ビット数

100,000

複数の論理量子ビットを連携させる技術が必要に10,000

プロトタイプで量子の状態を1年保持可能に
1,000

NISQ（Noisy
100

10Intermediate Scale
Quantum computer）
IBM
Google2018 20192020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 （年）

図3 量子コンピューターの開発ロードマップの例（出所：米IBMと米Googleの発表を基に作成）

0と1の値を同時に取る量子ビットを実現

30

ただし量子コンピューター用のアルゴリ

できるわけだ。
なお、量子ビットに利用する解になる確率は約1/10 、すなわちほぼゼ

ズムは現状では少ない。
アルゴリズムを集物理現象には電子のスピンの他にも、複数ロになってしまう。

（https://quantumalgorithmzoo.
めたWebサイト

この 難 点 を 解 決 するの が 量 子コン

org）に登録された数は60ほどと、まだ限定

ピューターのアルゴリズムである注2）。超並的である。
それでも、応用可能な産業分野

列計算という特徴を利用しながら、高い確は 多 岐 にわたると考えられている。米

量子コンピューターが高速なのは、量子率で正解が求まるアルゴリズムが、いくつ

Boston Consulting Groupは、量子コンビットを使うことで、多数の計算を一挙にこかの用途で知られている。例えば「Grover

ピューターの用途を「暗号」「 最適化」「機nのアルゴリズム」
は、n個の量子ビットで表械学習」「シミュレーション」の4つに大別の選択肢がある（後述）。

量子ビットで超並列計算

なせるためだ。n個の量子ビットは同時に2個の数字を表すことができるので、それにn対する論理ゲートの操作は2 並列で実行されることになる。n＝10では1024、50で30

nされた2 個の候補の中から、指定した条件

し、それぞれが多くの業界に恩恵をもたらを満たす正解を効率よく探し出せる。

すと指摘した。
同社の2021年7月の予測に有名な「Shorのアルゴリズム」
を使うと、 よれば、本格的な普及期である2040年以降の全世界の市場規模（利用者が年間では1000兆を上回り、100になると10 といインターネットで 標 準 的 に利 用される

う途方もない並列計算になる。

「RSA暗号」を高速に解くことができる。 獲得できる価値の合計）は、4,500億〜

問題は、
この並列計算から取り出せる結2048ビットの鍵を使ったRSA暗号を既存

8,500億ドル（1ドル＝120円換算で約54

果は1つしかないことだ。測定によって重ねのスパコンで解読するには1億年以上必要

3）
兆〜102兆円）に達するという（図2）。

合わせ状態が崩れ、1つの結果に確定するといわれるのに対し、Google社らの試算にためである。例えば量子ビットが100個あよると2000万量子ビットの量子コンピューり、各量子ビットの0と1の確率が等しい場

6

合、正解が1つだとすると、計算結果が正Bulletin JASA 2022 Apr. vol.81

2）

ターがあれば8時間で解けてしまう 。

ハード開発に10年単位の時間
問題は、これらのアルゴリズムを実行す表1 量子コンピューターのハードウエアの代表的な方式（出所：筆者が作成）
方式

超伝導

イオントラップ

光半導体

開発企業や研究
機関の例

米Google、米IBM、

米IonQ、米英Quantinuum、

カナダXanadu、

米Intel、日立製作所 *1

中国Alibaba、NEC*1

沖縄科学技術大学院大学*1

東京大学 *1

量子ビットに利用する物理現象

超伝導回路の状態（電荷など）

真空中にトラップされたイオンの状態（エネルギー）

光子の状態（偏光など）

量子ドット中の電子の状態（スピンなど）量子ビットのゲート操作の手段

マイクロ波

レーザー

光学素子

マイクロ波

現状での長所と短所

多くの企業や研究機関が開

コヒーレンス時間が長い

コヒーレンス時間が既存の半導体技術を応用で発中誤り率が低い長いきる

誤り率が低いゲート操作の確実性が非常に室温で動作可能高速なゲート操作を期待でゲート操作が高速で確実△一部のゲート操作が不確実△誤り率が高いきる△動作に絶対0度に近い温度

高い△大規模化が困難△真空が必要が必要△ゲート操作が低速△コヒーレンス時間*2が短い△動作に絶対0度に近い温度が必要△誤り率が高い*1) 科学技術振興機構（JST）の「ムーンショット型研究開発事業」の目標6「2050年までに、経済・産業・安全保障を飛躍的に発展させる誤り耐性型汎用量子コンピュータを実現」の一環で開発*2) 重ね合わせ状態を保てる時間

るに足るハードウェアがまだないことだ。利

正の方式にもよるが、1つの論理ビットを実立し、どれが標準になるのかわからないこ

用できる量子ビットの数が圧倒的に不足し現するためには、1000もの物理ビットが必とである。Google社やIBM社が取り組むている。開発の先頭を走るIBM社が2021要とされるのだ。Google社の目標である

超伝導方式をはじめ、イオントラップ、光、

年11月に発表した最新試作機の量子ビッ

100万量子ビットは物理ビットの数であるた半導体など各種の方式が研究されている。

ト数は127。先述のGoogle社の試算に登め、
論理ビットに換算すると、
たかだか1000

いずれも一長一短があり、本命は決め難い場する2000万と比べると何桁も少ない。

に過ぎないわけである。
この程度でも実用 （表1）。
日本のムーンショット型研究開発

ハードウェアの開発を進める各社は量に堪える用途はあるとされるが、先述の暗では、別々の研究機関でこれら全てを網羅

子ビットの数を急速に増やすロードマップ

号解読を含め、広範な応用で使うためにはしているほどだ。

を描いている（図3）。IBM社は、2022年にさらに桁違いの量子ビット数が必要になる。

これが、現状の量子コンピューターが433、2023年には1121量子ビットを実現

もっとも、誤り訂正能力のない量子コン

ENIAC以前といえるゆえんである。既存のすると表明。
さらに野心的な目標を掲げる

ピューター（NISQ：Noisy Intermediate

コンピュータは、
その後のトランジスタや集Google社は、2029年にも100万量子ビッ

Scale Quantum computer）に使い道が積回路の発明で小型化が進み、ムーアのトを達成するという。

ないわけではない。関係各社はNISQ向け

法則の波に乗って一挙に進化した。小型

実はそれでも十分とはいえない。以上ののアルゴリズムの開発も進め、先行して市化や性 能 向 上は応用範 囲を押し広げ、

量子ビットの数字は、物理的に実現される場を開拓する心づもりである。
その間に誤ENIACの当初の狙いだった弾道計算か

量子ビットの数を指している。物理的な量

り訂正可能な量子コンピューターに向けら、パソコンやスマホ、
スマートウォッチの子ビットでは、雑音などによって処理の途たハードウェアやアルゴリズムを整備し、本各種のアプリにまで発展した。

中で重ね合わせ状態が壊れる懸念がある

格的な普及に備える方針だ。

役割を果たす技術が登場するかどうかでため、実用上は誤り訂正を施す必要がある。誤り訂正後の量子ビットは論理ビットと呼ばれる。
実はここに大きなギャップがある。
誤り訂

量子コンピューターの将来は、同様なハードの本命が不明
量子コンピューターのもう1つの大きな
課題は、量子ビットを実現する物理系が乱大きく変わる。世界的な競争で過熱する研究開発の最前線からは当分目が離せ
ない。

参考文献
1）
「AI、量子技術で国家戦略 首相「実行計画に明記」、
日本経済新聞電子版、2022年3月8日付.
2）G. Gidney et al., "How to factor 2048 bit RSA integers in 8 hours using 20 million noisy qubits," https://arxiv.org/abs/1905.09749
3）J-F. Bobier et al., "What Happens When ʻIfʼ Turns to ʻWhenʼ in Quantum Computing?," https://www.bcg.com/publications/2021/building-quantum-advantage
注1）実際には確率ではなく確率振幅による重ね合わせ。確率振幅は複素数で、2乗すると確率になる。
「0」
状態と
「1」
状態の確率振幅の組み合わせは、量子ビットを扱う論理ゲートの操作で任意の値に設定できる。
注2）現在の量子コンピューターのアルゴリズム（プログラムにも相当）は、量子ビットを操作する各種の論理ゲートを組み合わせた回路図の形で記述される。

Bulletin JASA 2022 Apr. vol.81

7進む、半導体開発の民主化〜カスタムエッジAIチップが身近に〜（株）HACARUS エッジ・エバンジェリスト
田胡 治之

ロジック集積回路設計階層の推移「ロジック集 積 回 路 開 発は半 導 体メーカーが行うもの」という長年の常識が変（半導体設計専業企業）とシリコンファウンドリー（半導体製造専業企業）の分離が起きて以来水平分業が進み、開発各段階
でのユーザー選択肢が増え、”民主化”が進んだ。最近では半導体ユーザー企業がサーバー用マイクロプロセッサーを開発す典型的な応用

ロジック集積回路の設計階層化しつつある。1990年代初頭、
ファブレス

企画／仕様
チップ上位設計・インテグレーション

PC
ゲーム機

Intel
x86

Nvidia
GPU

スマート
フォン

データセンター
向けサーバーApple
Ax

AmazonGraviton
1/2/3

Qualcomm
Snapdragon

?
仕様.
高位記述

進展
化が

高度
スの
ェー
タフ
ン
計イ

機能ブロック（半導体IP）

る設
とな
Arm
キー

GDS II
半導体製造るまでに至っている。民主化の推移と原因、今後の見通しを考察する。

PC

Arm
RISC-VArm

ファウンドリー
OSAT

ファウンドリー
OSAT

ファウンドリー
OSAT

ファウンドリー
OSAT

1995

2005

2020

2030?

< 1990年

OSAT: Outsourced Semiconductor Assembly & Test. 半導体ウェハーからチップを切り出した後にパッケージ封止し動作試験を行い完成品に仕上げる企業
GDS II : Graphic Data System 2. LSIレイアウト設計データのデファクト標準フォーマット
All Rights Reserved H. Tago 2022 Feb.

ロジック集積回路設計階層の推移

図1 ロジック集積回路設計階層の推移

ロジック集積回路設計階層の推移を図１に示す。各時代毎のロジック集積回路の典

サーコアも、当初から IP外販向けに開発さ

EDAツールやIPの高度化によりユーザー型的応用と、設計階層を示す。

れるので使い勝手が良く、特定半導体製

独自のロジック半導体開発の敷居はます

1990年以前は、半導体メーカーは企画

造メーカーにロックインされないことを特ます低くなると予想される。
さらに民主化さから製造まで行う「垂直統合型」
メーカー

長とするArmアーキテクチャーがシェアをれたロジック集積回路開発が当たり前にであった。
典型例は米Intelである。

伸ばした。

なるであろう。

1995年以降、米国を中心に製品企画か

半導体発注者は、IP選択の自由と半導シリコン・ファウンドリーにおいても、新しら集積回路製造Readyなデータ（GDS II：

体製造メーカー選択の自由を得たことにない動きが始まっている。
ロジック半導体設

Graphic Data System II）
作成までの設る。即ち、半導体の民主化の始まりと言え計会社は、半導体製造の依頼先である

計工程専門のファブレス企業とシリコンよう。CPU IPに加えGPU IPも加わり、IPのファウンドリーから「Process Design Kit

ファウンドリーのタッグが誕生した。
ロジッと呼ばれる開発キットを購入する
レパートリーはますます増えた。例えばス （PDK）」

ク集積回路設計と半導体製造の分離であ

マートフォンSoC（Silicon on Chip）設計

る。
ファブレスの例として米国のNVIDIA

者がIPを容易に使えるように、EDAツール

やQualcomm、製造専業として台湾のメー カ ーと I P メー カ ー が 協 力して 、 回路設計を行う際に利用する設計情報、
レ

TSMCやUMCなどが挙げられる。

ARM Cortex-A7用のデザインキットを提イアウトデザインルール、
トランジスタ特性、供した。

配線容量、配線抵抗などのデータをまとめ2005年頃までにファブレスとシリコン8のが一般的である1)。
PDKとは、
ある特定の半導体プロセスでファウンドリーのエコシステムが確立した。

2020年頃には、IPの高度化がますます

業 界 標 準 規 格（ 例 え ば U S B , P C I

進み、半導体ユーザー企業によるサーバー

例えばTSMCは車載IC向けの7nm製

Express）が普及し、それぞれの専業メー

用マイクロプロセッサーの自社開発も実現

造プロセスに最適化したPDKを提供してカ ー が 開 発 し た 回 路 ブ ロック（ I P :した。
詳しくは後述する。

いる。車 載 I Cの設 計を行うメーカーがたもの。

Intellectual Property）
を買った方が自社2030年頃には、IPの高度化とEDAツーTSMCの7nmプロセスを利用してチップを開発よりも期間とコスト面で有利になった

ルの進展はますます進むと考える。
アプリ

製造したい場合は、機密保持契約（NDA）

ことも、有利に働いた。マイクロプロセッ

が 明 確で数 量が 見 込めるのであれば 、 を締結し高額なPDKを購入して設計を

Bulletin JASA 2022 Apr. vol.81

Amazonクラウド環境（EC2 16x large Instances）
で提供されるCPUプラットフォーム3種の諸元比較
m6g
m5n
m5a
Graviton2
Xeon Platinum 8259CL
EPYC 7571
CPUプラットフォーム
64

32

同時マルチスレッディング数
CPUソケット数
動作クロック周波数
命令セット
マイクロアーキテクチャー
1次命令キャッシュメモリー容量
1次データキャッシュメモリー容量
2次キャッシュメモリー容量ー1
2.5GHz
Arm v8.2
Neoverse N1
64kB
64kB
1MB

2-way
1
2.5-2.9GHz
x86-64 + AVX2
Zen
64kB
32kB
512kB

"24
(16 instantiated)"
2-way
2
2.9-3.2GHz
x86-64 + AVX512
Cascade Lake
32kB
32kB
1MB

3次キャッシュメモリー容量

32MB shared

8MB shared
per 4-core CCX

35.75MB shared
per socket

8x DDR4-3200

8x DDR-2666(2x per NUMA-node)

8x DDR4-2933
per socket2

ソケットあたりのコア数

メモリーインタフェース
NUNAノード数
DRAM容量14256GB

熱設計電力(TDP)

推定 80~110W?

180W

210W
per socket

クラウドコンピューターの時間貸し料金

US$2.464/hour

US$2.752/hour

US$3.808/hour

NUMA: Non-Uniform Memory Access の略．
メモリ共有型マルチプロセシングの一形態

図2 Amazon Graviton2 のパッケージ蓋とチップ主要諸元 4) を筆者が日本語訳

図3 Amazon クラウド環境（EC2 16x large Instances）
で提供される
CPUプラットフォーム3種の諸元比較 6)行っている。
これが身近な半導体開発の障によるロジック半導体開発例を示す。米たが、覆された。
このようにIPの高度化と壁になっていた。

Amazonは自社データセンター向けに

EDAツールの進展により、半導体ユーザー

2020年7月、米Googleと半導体ファウ

Graviton、Graviton2マイクロプロセッ （この例ではAmazon社）がサーバー用マ
イクロプロセッサーであっても開発できるこ

ンドリーの米SkyWaterが協力し、業界初サーチップとそれを使ったサーバーを開発となるオープンソースのPDKを無料公開し民主化が進展したと言える。
し、同社の各種クラウドで使っている（図２、 とを実証した。

2)た 。
「 S k y Wa t e rの1 3 0 n mプロセス

図３）4), 5), 6)。
それらにはArm社Neoverseと

ただし半導体開発は数量が出ないと採『SKY130』で半導体チップの製造を行う

いうマイクロプロセッサーIPが使われてい算 がとれない 原 則は変 わっていない 。

ための設計を無料で行うことが可能になる。Annapurna Labs社（Amazon社がAmazon Web Services（AWS）は数百万る」と、半導体業界のオープンソースを推2015年に買収したイスラエルの半導体設

台ものサーバーを所有し、1年間で約100進する業界団体「The Free and Open

計会社）
が、
Graviton チップを設計開発し万台を新しいサーバーに入れ替えていると

Source Silicon Foundation（FOSSi）」のた。
その処理性能と低消費電力性は、x86いわれている 8)。

ディレクターであるフィリップ・ワグナー氏

アーキテクチャーのサーバーよりも優れて3)は説明している 。

例1: Amazon Graviton
2020~2022年時点でのユーザー企業

いる、と言われている。

チップとサーバーの自主開発には２つのメリットがある。
即ち（1）
AWSのワークロード

筆者は「サーバー用マイクロプロセッにフィットしたサーバー実現、（2）x86サー

サーはとても複雑なため、専門メーカーのバー調達より低コストなサーバー調達であ長年の開発経験が必須だろう」
と思ってい

る。
（2）
については、Amazonクラウド向け

図4 Amazon EC2（クラウドサービスとして提供されるサーバー）
で選択できるマイクロプロセッサー種類（左側）と2020年にGraviton2 が占める割合（右側）6)

Bulletin JASA 2022 Apr. vol.81

9

SiFive社RISC-VマイクロプロセッサーコアIPのラインナップ
2シリーズ
低消費電力と面積最適化
2~3段パイプライン
1命令発行

Uコア

3/5シリーズ
効率的なパフォーマンス
5~6段パイプライン
1命令発行

7シリーズ
高性能，8段パイプライン
2命令発行
スーパースケーラー

U5シリーズ

U7シリーズLinux対応アプリケーション 高性能Linux対応プロセッサー
プロセッサー> U74, U74-MC> U54, U54-MC

64ビットアプリ向けコア
Linux, データセンター
ネットワークベースバンド

Sコア

S2シリーズ

S5シリーズ

S7シリーズ64ビット組込み向け
ストレージ，
拡張現実
機械学習

面積最適化 64-bit
マイクロコントローラ> S21

低消費電力 64-bit
マイクロコントローラ> S51, S54

高性能 64-bit 組込みコア

Eコア

E2シリーズE3シリーズE7シリーズ

SiFiveコアIP中
面積最小で高効率コア> E20, E21, E24

性能と効率のバランスのとれたコア> E31, E34

高性能 32-bit 組込みコア

32ビット組込み向け
マイクロコントローラ，
エッジコンピューティング，
AI, IoT

VI7シリーズ
高性能ベクトル演算
8段パイプライン
2命令発行

8シリーズ
最高性能，
3命令発行
12命令ウィンドウOut-of-order
スーパースケーラー

VIU7 シリーズ

U8シリーズLinux対応ベクトル
プロセッサー> VIU75, VIU75-MC

最高性能アプリケーション
プロセッサー> U84, U84-MC> S76, S76-MC> E76, E76-MC

図5 米SiFiveが提供するRISC-V Core IP Portfolio 10)を元にタイトルを日本語化、赤丸を加筆に、Graviton各チップはおそらく数百万個に推定80~100Wで、AMD社のEPYC、Intel

及ぶ生涯製造数量が見込まれるため、自主社のXeon Platinumに比べて半減してい開発コストを回収できると考えられる。
そこにる。時間貸し料金も一番安い。

Neoverseがうまくマッチしたといえよう。

例2: RISC-V
RISC-Vは、確立された縮小命令セット
コンピューター（RISC）の原則に基づいた

2020年のAmazon EC2インスタンスに

オープン標 準 の 命 令 セットアーキテク

2021年末時点では第3世代Graviton3

おける新規追加のうち49％がGraviton2

チャー
（ISA）
である。他の多くのISA設計とを評価中とのこと。Graviton3プロセッサになっており、x86プロセッサー（AMD社

は異なり、RISC-V ISAは、使用料のかからは、Graviton2と比較して浮動小数点演算

製、Intel社製）の51％に近づいているそう

ないオープンソースライセンスで提供されで2倍、機械学習で3倍の能力を持ち、最大だ。
インスタンス全体に対するシェアとしてている。多くの企業がRISC-Vハードウェア

は、2021年1月時点で15％に増えつつあるを提供したり、発表している。
またRISC-V

7)

60％の電力消費量削減を実現したという 。

5)

図３左列がGraviton2を使ったm6gと説明している（図４右） 。Amazon社

をサポートするオープンソースのOSが利用で、ソケットあたりのCore数はAMD社、

EC2インスタンスの高性能CPUの選択肢可能であり、いくつかの一般的なソフトウェ

Intel社の2倍以上、熱設計電力
（TDP）
は

5)

を図４左に示す 。

アツールチェーンで命令セットがサポートされている 9)。

SiFiveユーザー動向：ArchiTek社がSiFive RISC-V 搭載チップ発表
2021年3月18日（木）ArchiTek社とSiFive社は、セキュリ
ティやプライバシーを保ち柔軟にエッジ
AI処理を可能にする AiOnIc®プロセッ
サーを開発

Edge AI Processor “AiOnIc®”（アイオニック）
・ 半導体製造プロセス：TSMC 12nm(N12FFC)
・ パッケージ：FCCSP(12mmx12mm), 484pins, 0.5mmピッチ
・ ダイサイズ： 4.5mmx4.5mm
・ 動作電圧：0.9V, 1.8V・マイクロプロセッサーコア： SiFive社 RISC-V(E34)・ SRAM容量：8MB・ インタフェース：DDR4, Ethernet, UART, I2C, I2S, SPI, QSPI, GPIO・ 動作クロック周波数： 〜600MHz・ “aIPE” エンジン
・ デジタル信号処理・ソート処理・ 多チャンネル高機能DMA
・ 逆行列計算・ 高速フーリエ変換(FFT)・ GPUによる汎用計算(GPGPU)
・コンピュータービジョン
・ 乗算処理RISC-Vは命令セット仕様で、それに基づいたマイクロプロセッサーコアIPとSoC
は 、例 え ば 米 S i F i v e 、台 湾 A n d e s
Technology等から製品化されている。
SiFive社RISC-Vマイクロプロセッサー
コアIPのラインアップを図５に示す。縦方向は対応するOSで、第1行はLinux対応のIP4種、第2行は64ビットMCU向けIP3種、第3行は32ビットMCU向けIP3種である。
横方向はパイプライン段数などのIPコア内部構造に対応し、左は低消費電力かつ小チップ面積、右に行くほど高性能で消費電

図6 米SiFiveのRISC-V Core IP を使った ArchiTek（株）Edge AI Processor “AiOnic” 諸元 10)10Bulletin JASA 2022 Apr. vol.81

力の大きいIPである。

率10倍向上、（ 2）半導体のエネルギー効率10倍向上、を目指す。半導体製造は提携したTSMCに委託する。
AIDC（AIチップ設計拠点）
は2018年12月設立。
設立趣旨は、「AIチップ開発を目指す中小・ベンチャー企業などに、EDAツー
ル群やエミュレーターからなるAIチップ設
計環境や、設計フローやリファレンスデザイ
ンなどの共通基盤、拠点に蓄積される設計
資産やノウハウ、AIチップ設計人材育成環
図7 AIチップ設計拠点

境を提供することで、わが国の中小・ベン
チャー企業などのAIチップ開発加速への日本のArchiTek（株）
は、SiFive社 E34

東大d.labと産総研AIチップ設計拠点

貢献を目指すとともに、産官学協調によるコア（図５中の赤丸）を使った独自のエッジ

半導体開発の民主化に関係する日本国

AIチップ開発の加速を目指す」
である 13)。

AIプロセッサーを開発した。
「エッジAIプロ

内でのロジック集積回路設計拠点を二つ

図７に体制を示す。
中小企業ベンチャー

セッサ"AiOnic"（アイオニック）
は、
自動運

紹介する。

企業が、数千万〜数億円するEDAツール

転に不可欠なSLAM（Simultaneousd.lab（東京大学大学院工学系研究科

を安価に使うことができる。6社のAIアクセ

Localization and Mapping：自己位置推附 属システムデザイン研 究センター）はラレ ー タ ー を 搭 載 し た 評 価 チ ップ

定と環境地図作成を同時に行う技術）で2019年設立。
ソリューションを創り出す側 （AI-One）が試作され、評価結果が公表

は汎用CPUと比較して処理時間を1/20にの視点に立って、システムのアイディアを持

短 縮 、骨 格 、姿 勢 推 定 を 実 行 す る

つ人なら誰でも専用チップを即座に手にす

OpenPoseでは、GPUに比べて約3.8倍のることができるように、デザインの手法と製10)動作速度を実現した」という（図６） 。
ルネサス エレクトロニクスは、
同社ASSP

品のエコシステムを再構築することを目的
12)

とする 。

予定である14)。

まとめ
2030年に向けて、半導体開発の民主化はますます 進 むと予 想される。T S M C

搭載に向けて、Andes Technology社の具体的には、（1）多くのソフトウェア技術

Phllip Wong氏は、「高校生がWebアプリ

RISC-V 32ビットCPUコアを採用すること者が使えるPython、C++言語を使った設をつくるかのようにSoCをさっと設計・試作を発表している 。RISC-Vのエコシステム

計記述から高度なコンパイラーによるLSI

してWebで販売する世界」を予測していと採用事例は拡がりつつある。

ハードウェア記述への変換により設計効る。
いつやってくるのでしょうか？

11)

参考文献
1) 小島、「PDK」、https://xtech.nikkei.com/dm/article/WORD/20130115/260353/
2)「Googleが半導体チップの設計に必要な「PDK」
をオープンソース化するプロジェクトを支援」、
https://gigazine.net/news/20200711-google-skywater-opensource-pdk/
3) The Free and Open Source Silicon Foundation、https://www.fossi-foundation.org/
4)田胡、「『半導体業界の第一人者、AI業界を行く！』 Vol.12：クラウドネイティブプロセッサ」、https://hacarus.com/ja/ai-lab/20210709-cloud-native-prosessor/5) 笠原、「Arm、
DC向けCPU IPデザイン「Neoverse」の高性能版「Neoverse V1」とArmv9に対応した「Neoverse N2」を発表」、https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1321510.html
https://www.anandtech.com/show/15578/cloud-clash-amazon-graviton2-arm-against-intel-and-amd
6) Frumusanu、“Amazon's Arm-based Graviton2 Against AMD and Intel: Comparing Cloud Compute”、
7) 新野、「AWS、
Armベースの独自プロセッサを強化した「Graviton 3」
発表 新インスタンス「C7g」
も」、https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2112/01/news088.html
8) 斎藤、「コレ1枚で分かる『クラウドコンピューティング 2019年版』」https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1905/08/news002.html
9)「RISC-V」、https://ja.wikipedia.org/wiki/RISC-V
10) 近藤、「国内顧客によるSiFive RISC-V 搭載チップ発表！ SiFiveの最新動向・発表のご紹介」、https://riscv.or.jp/wp-content/uploads/RVDT2021S̲-SiFive̲and̲DTS.pdf
11)「ルネサス初のRISC-V搭載ASSPの開発に向けて、
アンデス社のRISC-V 32ビットCPUコアを採用」、
https://www.renesas.com/us/ja/about/press-room/renesas-selects-andes-risc-v-32-bit-cpu-cores-its-ﬁrst-risc-v-implementation-assps
12)「東京大学 システムデザイン研究センター d.lab」、
http://www.dlab.t.u-tokyo.ac.jp/about/13)内山、「AIチップ設計拠点 -AIチップに関連した世界の動きと拠点の活動」、https://riscv.or.jp/wp-content/uploads/20210421RISC-Vday̲uchiyama.pdf
14)「Ai-One概要」、https://ai-chip-design-center.org/aidc2020/aidc2020̲wp̲Public/public̲aione/

Bulletin JASA 2022 Apr. vol.81

11

IoT向け無線LAN Wi-Fi HaLowが登場へ〜免許不要の920MHz帯で長距離、低電力、セキュアな通信を提供〜
山形大学 客員教授／MPCPワイヤレスシステム活用委員会 委員長（NEC/NECネッツエスアイ）
小林 佳和

無線LANの普及促進を図る業界団体
Wi-Fi Allianceは、IoT向けの「Wi-Fi
HaLow（IEEE802.11ah）」の認証を802.11ah（Wi-Fi Halow） =IoT/MtoMの拡充

通信距離で屋外1km、通信速度100kbps以上

2021年11月から始めた。Wi-Fi HaLow

想定環境

は、IoT環境での利用を前提にした規格で、屋外で1kmの通信距離と100kbps以
上 の 通 信 速 度 を 実 現 する 。5 G 帯 や
2.4GHz帯よりも低いサブ1GHz帯を使うことで、障害物に強いといった特徴を備える。920MHz帯なのでライセンスが不要なのもありがたい。
このほかセンサー情報から映像までを
WPA3対応のセキュアな環境で扱えること
や低消費電力も大きな魅力である。通信速
度はIoT向け通信のなかでは速く、規格上は近距離なら100Mbps以上を実現可能

用途：センサー情報から映像までを低電力で3つのユースケース① IoT機器の接続② IoT機器の集約中継③ Wi-Fiサービスやオフロードの拡大
図1 Wi-Hi HaLowが想定する3つのユースケースである。以下、Wi-Fi HaLowについて概要を紹介する。
の双方向通信ができること、屋外や凸凹をセスポイントに6000台のIoT機器がつなもつ構造物が存在する環境でも通信できがることを想 定した（ 実 際 の 規 格 では

Wi-Fiの用途は、パソコンをはじめとしたること、屋外におかれたIoT端末での利用

MAC層を拡張し8000台超に対応）。固

情報機器から家電、組み込み機器、IoT端を想定し低消費電力を実現すること、他の定されているIoT端末を前提にする。通末などへと大きく広がっている。
メールやイ

通信方式と共存できること、である。

信速度は100kbps。屋内と屋外のいずれ

屋外1kmで100kbs以上の通信の環境でも使え、ノイズの多い場所や障ンターネットアクセスなど人間が利用するシーンだけではなく、LANケーブルの呪縛

害物が移動している不安定な環境にも対Wi-Fi HaLowの検討に当たっては、図応する。例えば工場や屋外での畜産、施Things）
やMtoM（machine to machine） １に示すユースケースをもとに議論を交わ工現場もWi-Fi HaLowのカバー範囲でといった多種多様な使い方が生まれていし、規格を練り上げた。想定されたユースある。
ノイズの多い環境に対応するためのる。
Wi-Fi HaLowは、IoT/MtoM向けの領ケースは３つ。①IoT機器の接続、②IoT機

機能例として、
コーディングレートがある。

域を発展させるために生まれた最新の無器の集約中継、③Wi-Fiサービスやオフ

その対応範囲は広く、5/6〜1/2となって線LAN規格である。

ロードの拡大である。3つのユースケースにいる。

を解かれたこともあってIoT（Internet of

規格化にあたって要件として挙げられたのは以下の通り。通信距離1kmで100kbs

12

３つのユースケースを想定

Bulletin JASA 2022 Apr. vol.81

対応するための要件を表1にまとめた。
第1のIoT機器の接続では、１つのアク

第2の集約中継とは、BluetoothやRFIDなどを使ったIoT端末の通信を集約して、

主な利用場所

想定地域

速度

移動度

AP：1

都市
屋外/屋内

IoT機器の接続

アクセスポイント
（AP）
と端末数

郊外

100Kbps静的
端末：6000

田舎産業

IoT機器の集約
中継

屋外

Wi-Fiやオフロード
拡大

屋外

1Mbps

田舎

静的

AP：10

低速

端末：500

都市

AP：1
20Mbps

人の移動

郊外

端末：50

表1 3つのユースケースに求める要件

中継する機能を意味する。屋外での利用をため、アクセスポイントにつながるIoT端末

イミングを決める「農業のICT化」が利用例想定する。通信速度は1Mbps。
アクセスポ

数は50台程度に絞ることになる。

である。
また人間が頻繁にアクセスできない立地を考慮して、電池動作を想定した仕イントにつながるIoT端末数は500である。

様になっている。

集約中継ではBluetoothやRFIDを使った映像データを扱え、機器制御にも使える

通信のデータを蓄積中継する機能によっ

I o T 端 末やM t o M 向けの通 信には、農業のICT化をさらに一歩進めるとすて、通信回数を抑えることも視野に入れる。 L o R a やモバイル M t o M 、S i g f o xなどる。例えば害虫や病気を確認して農薬を散

例えばBluetoothの通信が終わるたびにLPWA（Low Power Wide Area）と呼ば

布したい場合に、作物の状況を把握するた

省エネモードに移行させ、消費電力の低減れる規格が存在する。Wi-Fi HaLowは、既めに映像での確認が必要になる。ICTをを図ることも可能になる。

存のLPWAとどう違うのだろうか。

使った魚などの養殖の効率化でも、映像は第3のユースケースは、Wi-Fiサービスの

LPWAの仕様は、
日射計や温湿度など

欠かせない。Wi-Fi HaLowでは、1日に数遠距離中継である。都市や郊外で人が移からのセンシングデータを1日に数回送信回のセンシングデータ送信に最適化しつ

動しつつ使えることを想定する。通信速度

するといった使い方に最適化されている。 つ、動画データや制御データを送信するこは20Mbps。速度の要件が20Mbpsと高い収集したデータを使って肥料や水やりのタとが実現されている。
Wi-Fi HaLowは既存のWi-Fiや５G、

属性

Wi-Fi
HaLow

BluetoothZ-WaveZigbee

Wi-SUN

SigfoxLoRaWAN

NB-IoT

2.4GHzサブ1GHz

2.4GHz/サブ1GHzサブ1GHzサブ1GHzサブ1GHz

要免許

150kデータレート（bps）
86.7M2 *1

125k-2M

9.6k100k

250k

100 or 600 300-27k

20k127k

カバレッジ（m） > 1k

< 100

< 30

< 20

< 1k

< 40k

< 10k

CSS

QPSK

複数年

複数年

サブ1GHz

周波数

Low Energy（50kデフォルト）< 10k

ルを用いるLPWAとの大きな違いである。
Wi-Fi HaLowからのデータをダイレクトにインターネット経由でクラウド上のサー

変調

GFSK

BPAK/
OQPSK

MR-FSK/DBPSK/
MR-OFDM/GFSK
MR-OQPSK

バッテリー寿命

複数年

複数年

複数年

複数年

複数年

WPA3

セッション
128-bit AES Security 2 128-bit AES
128-bit AES 3GPPIEEE 802.1X レベルのin CCMode （S2）in CCModein CCMode セキュリティ
セキュリティ

複数年

サポート

-

-

-

-

-

-

サブスクリプション 不要

不要

不要

不要

不要

必要

必要

必要

TCP/IP
サポート（インターネット）

-

-

-

-

-

-

-

メッシュ

メッシュ

メッシュ

スター

スター

スター

ネットワーク領域 スター/リレー P2P /メッシュ

バーに送り、他のネットワークからのデー
タと合わせてAI処理するといった使い方

OTAファーム
サポート
ウェア アップデート*2

これらとのシームレスな通信が可能である。専用の通信データ形式や通信プロトコ

6.25k800k

OFDM over
BPSK,
GFSK
QPSK,
16/64/256
QAM

セキュリティ

光通信と同様にTCP/IPに対応しており、が 可 能 に な る 。こ の ほ か 、O T A（Over The Air）
によるファームウェアアップデートが可能なところや、WPA3に対応したセキュアな環境での通信を提供するところがWi-Fi HaLowの大きな特徴となっている。
セキュリティに関しては、無線LAN*1）86.7Mbpsは１ストリーム 256QAM 5/6code rate 4μsGI 16MHz幅などで可能（3ｽﾄﾘｰﾑ時では、200Mps以上可）*2) Peer-to-Peer

表2 Wi-Fi HaLowと他の通信方式との比較のデータリンク層（レイヤー2）、
ネットワー
ク層（レイヤー3）、
アプリケーション層（レイヤー7）による3重構造の強固なセキュリ

Bulletin JASA 2022 Apr. vol.81

13インターネット

データ
活用

Wi-Fi6、
5G、光
HaLow

リレー
リレー

2.4G帯Wi-Fi

リレー
アクセスポイント

IoT(HaLow)とメタバース（Wi-Fi6）を組み合わせて生産性を高める
出典：WI-Fi Allaice

図2 セキュアで低消費電力の長距離通信を可能にティも可能である。
他の通信方式との比較を表2と図2にまとめた。
920MHz帯で使い勝手を高める

14

メタバース写真提供：マイクロソフト
https://news.microsoft.com/ja-jp/2021/11/04/211104-mesh-for-microsoft-teams//?WT.mc̲id=M365-MVP-38619

図3 多様な方式と組み合わせて利用可能

れた。
このうちセンサー端末モードでは回

大待機時間）が5年超えの設定が可となっ路の電源をオフにして待機状態になる。必たためである。

要に応じて、センサー端末モードとオフ

IEEE802.11ahでは、IP通信という特ロードモードの両方を使える混合モードも性を活かして多様な通信規格の組み合わ規定されている。

せが可能である（図3）。さらに通信規格

Wi-Fi HaLowは920MHz帯を用いた

なお回路設計に当たって、既存のWi-Fi

だけではなく、
サービスの組み合わせの多無線LAN通信である。低い周波数の利用回路を流用できるところもWi-Fi HaLowの様性にもつながる。例えばIoT＋メタバー

によって通信距離を伸ばすことができる。

利点の1つである。例えばIEEE802.11ac

スといった具 合である。メタバース上に

障害物の影響も抑えられる。免許が不要との回路でクロックを10分の1に分周するだ

IoT情報を投影して、高速な通信環境でいうメリットも小さくない。

けでWi-Fi HaLowの基本回路を構成でき

閲覧しつつAIによる支援を受けたり、その日本ではWi-Fiへの周波数割り当てで、 る。クロック周 波 数 が 下 がるので 他 の場で打ち合わせをしたり、といった利用920.5MHz〜928.1MHzの7.6MHz幅がWi-Fiに比べて消費電力の低減にもつなシーンである。
マイクロソフト社やメタ社、

検討対象となっている。
これでは4MHz幅がる。

アップル社などからメタバース系ツールのまでしか扱えないので、日本ではWi-Fi

このほかWi-Fi HaLowはカバー範囲を

HaLowが規格として定める８MHz幅や16延長するために、2段までのツリー状をとる

ＭHz幅の通信は含まれない。

ことができる。
アクセスポイントをリレー方

提供が進み、こうした環境が身近になりつつある。

1MHz幅では、256QAM変調でコー

式でつなぐ
（図3）。
これによって農地や工ディングレート3/4なら1ストリームで４場など広い敷地をカバーするライベート通

Wi-Fi HaLowに対応した半導体は現Mbpsの最大転送速度を期待できる（コー信を実現する。
ツリー状での端末が増える

在、米Newracom、米Adapt-IP、オランダ

ディングレートは5/6まで高められる）。
４と（最大8192ビットに対応する端末数だのMethods2Business、
オーストラリアのMHz幅では、256QAM変調でコーディンと）データパケットが衝突し再送を繰り返

M o r s e M i c r o 、米 P a l m a C e i a

グレート3/4なら1ストリームで18Mbps、3す状況が想定され、通信効率の低下と消Semidesignの5社から供給されている。

ストリームで54Mbpsのデータ通信が可能

費電力の増加を招く恐れがある。Wi-Fi

今後、半導体の価格が低下し、半導体ベになる。
また北米のように4MHzよりも広帯

HaLowはこうした事態に対応するために、 ンダーが増え、使い勝手が良くなれば、本域なバンド幅なら、近距離で80Mbps以上

計画的通信を可能にする仕組みを用意す

格 的な普 及 期を迎えるだろう。W i - F iが期待できるとされている。

る。通信をスリープさせる時間も、従来のHaLowが、IoTやMtoM環境における生Wi-Fi HaLowでは低消費電力化に対18.5時間ほどから年単位に拡大でき、毎産 性の向 上 、自動 化 や省エネの進 展 、応するため、センサー端末モードとオフ

年冬はスリープで春に起動という省エネもSDGsの達成に貢献することを期待して止ロードモードと呼ぶ2つのモードが検討さ実現できる。
これは、Max Idle Period（最まない。

Bulletin JASA 2022 Apr. vol.81

まとめ脳と機械を直結するBMI技術
超人的な能力目指し進化
技術ジャーナリスト
今井 拓司

コンピューターとボールを打ち合うビデ

ロボットの開発によって、将来は手術の費

BrainGate2を埋め込んだ患者と同年代

オゲーム「Pong」を、考えただけでプレーで用を視力の矯正に使うレーシックと同程度で115文字/分とされ、触覚フィードバック

きる 。E l o n M u s k 氏 が 起 業 し た 米まで引き下げるとの目標も掲げる。

の実験では3種類のものを区別できたにす

Neuralinkが2021年4月に公開した動画とはいえ、こうした時代が到来するのはかぎない。
「AIの能力を思うがままに使える」

は、脳に電極を埋め込んだサルがジョイス

なり先で、Neuralink社の当面の狙いは神といった夢の用途を実現するには、技術もティックなしでゲームをこなす様子を映し出経系に障害を負った人の機能の補助にあ脳に関する知見もまだまだ不足している。

し、技術開発の着実な進歩をアピールしる。腕や全身などを動かせない人が、考え今後も10年以上の時間をかけて、研究開た。同社が手掛けるのは、電極で読み取っただけでコンピューターやロボットハンドを発を続けていく必要がありそうだ。

た脳の信号をコンピューターで解読し、機操作する用途である。
この分野には同社以械の操 作などに利 用するB M （I Brain

外にも多くの研究機関が取り組んでおり、 侵襲型と非侵襲型に大別

Machine Interface）技術である。2019年

開発は急ピッチで進んでいる。2021年には7月に同社が開発中の技術を初めて公表す

米国で臨床試験中のBMI「BrainGate2」 （図1）。脳の活動を計測して解釈する方法

ると、
BMIに対する期待が一気に高まった。

を埋め込んだ患者が、頭で考えるだけで90と、特定の効果を狙って脳に刺激を与える

Neuralink社が破格の注目を浴びるの文字/分の速度で文字入力できることが示手段である。
それぞれを単独で利用する場

1）

BMIは大きく分けて2つの技術から成る

は、Elon Musk氏の会社であることはもちされた 。ロボットハンドから脳に触覚を合が多いが、両者を組み合わせる用途もあろん、
究極的には一般人に同様な技術を適フィードバックすることで、つかんでいるもの

る。例えば2021年には、うつ病の患者の状用する可能性を見据えているからだろう。 の種類を、目で見ずに約8割の精度で判別

態を脳深部に挿し込んだ電極で検知し、実際Musk氏は、
人の脳と人工知能
（AI）
を

2）

悪化したときには微弱な電流で深部を刺できたという研究結果も現れた 。

接続して人間の能力を拡張するという狙い

それでも健常者の能力にはまだ及ばなを公言している。
さらに、電極挿入用の手術い。スマートフォンへの入力スピードは激する治療法が発表された 3）。
脳活動の計測と刺激のいずれの技術に• 侵襲型と非侵襲型がある• 侵襲型は身体障害者用が中心• 腕など体の他の部位で信• 計測した信号とその意味

号を計測する場合もの関係を機械学習（教師あり学習）を用いて推定

脳の計測手段信号の解釈• 用途によっては計測

脳コンピューター

脳の刺激手段

信号の変調• 侵襲型と非侵襲型がある• 疾患の治療用が中心• 視覚なども利用• 変調方法や刺激手段は利

結果に応じて刺激用の信号を変調する

用者の反応に応じて経験的に決める

図1 脳とコンピューターをつなぐBMIBMIの典型的なシステム構成を示した。脳の活動を計測して利用する方法と、脳の活動を刺激する方法の2つがあり、用途によっては両者を組み合わせる場合もある。計測や刺激に使う方法には、手術によって被験者の体内に埋め込む
侵襲型と、体の外から適用できる非侵襲型がある。（出所：筆者が作成）

Bulletin JASA 2022 Apr. vol.81

15

方式

非侵襲型（計測のみ、広範囲に対応）
脳波計（EEG）

近赤外光脳活動計測

脳磁図（MEG）（fNIRS）
概要

脳の活動による
電位の変化を頭部に付けた電極で測定。時間解像度は高いが、空間解像度が低い。様々な製品がある。

脳の活動に伴う血流の変化を、近赤外線を利用して測定。頭部に装着した装置を用いる。空間解像度
は脳波より高いが、時間解像度が低く遅れもある。

EEG：electroencephalography

侵襲型（計測と刺激が可能、狭い範囲に対応）
機能的磁気共鳴画

皮質脳波（ECoG）

脳の活動に伴う磁場の変化を測定する。時間解像度が高く、空間解像度は脳波より高い。磁気的にシールドした部屋が必要。大型の装置を使うものに加え、頭部に装着して使う装置も登場した。

脳の活動に伴う血流の変化を、核磁気共鳴現象を利用して測定。空間解
像度は非常に高いが時間解像度が低
く遅れもある。大型の装置を使う。

微小電極によるニューロンの活動電位測定

像（fMRI）
開頭手術により、シート状の電極を脳の表面に接触させて脳波を計測。空間分解
能や時間分解能が高い。電極を通して脳を刺激することも可能。

開頭手術により、多数の針状の微小電極を脳に挿入。個々のニューロンの活動やニューロンの集団の活動を計測できる。空間分解能や時間分解能が高い。電極を通して脳を刺激することも可能。

fNIRS：functional near-infrared spectroscopy MEG：magnetoencephalographyfMRI：functional magnetic resonance imaging

ECoG：electrocorticography

表1 BMIに利用できる脳活動の計測/刺激の方式
非侵襲型の脳活動の刺激方式には、頭蓋骨の外側から超音波（TUS：transcranial focused ultrasound stimulation）、磁気（TMS：
transcranial magnetic stimulation）、直流電流（tDCS :transcranial direct current stimulation）などを印加する方式がある。侵襲型には、脳の深部などに電極を入れる定位的頭蓋内脳波（SEEG：stereoelectroencephalography）や脳深部刺激（DBS：deep brain
stimulation）などもある。（出所：筆者が作成）

も、侵襲型と非侵襲型がある。前者は手術いのである。
それでも従来の方法よりも高自体は着実に進歩している。2021年にはで電極を脳内に埋め込むような手法で、基速にできたのは、
それまではマウスカーソル

米国のスタートアップ企業Kernelが、頭に本的に障害や疾患を持つ人の治療用であを動かして画面上のソフトウエアキーボー

被って使える脳磁図の計測装置「Flux」をる。
後者は人体に手を加えることなく利用でドをクリックする方法だったためだ。

開発した。従来の大型装置と比べて被験きる方法で、健常者でも使うことが可能だ。

感覚のフィードバックもかなり基礎的な者の負荷を低減でき、より日常的な環境でいずれもさまざまな手法がある
（表1）
。
侵襲

段階にある。前述の触覚フィードバックのの計測が可能になる。
ただし磁気的にシー型は同じ技術を状態の解釈と脳の刺激のケースでは、脳のどの部位をどのような電ルドした部屋が必要といった制約は残る。

双方に適用できるものが多いのに対し、非流のパターンで刺激するべきかを、あらか

同社が出荷しているヘルメット型のfNIRS

侵襲型では基本的に別々の技術を使う。

じめ個人ごとに調べる必要がある。脳を刺装置「FLOW」と同様、日常的に使うという激して視覚や聴覚を回復する試みにも長より研究用途が中心になりそうだ。
こうした

い開発の歴史があるが、人の知覚の再現技術を使って、具体的な応用につながる知にはほど遠い状況だ。

見を洗い出すことが先決だろう。

高機能には侵襲型
脳からより多くの情報を得られ、より豊状況を改善していくには、BMI技術の進

いったん効果が高い用途がわかれば、
そ

襲型の方である。Neuralink社の手法や、 歩に加えて脳の動作原理のより深い理解

れ向けに装置を小型化して使いやすくする

上述の文字入力や触覚フィードバックの結が欠かせない。BMI技術の有効性を臨床ことは比較的容易と見られる。既にfNIRS

果はいずれも侵襲型の成果だ。超人的な試験で確認しながら、最新の脳科学の成装置では、
日立ハイテクや東北大学が出資

能力を実現する可能性が高いのは侵襲型果を反映していくことになろう。

するベンチャー企業のNeUが、頭に巻いて富な刺激のパターンを実現できるのは侵

前頭部の脳の活動を計測できる小型装置の方といえる（図2）。Elon Musk氏が侵襲型を選んだのもそのためだろう。

非侵襲は当面は実験用か

ただし越えなければならないハードルは一般人でも利用できる非侵襲方式で

VIE STYLEはイヤホン型のワイヤレス脳波

非常に高い。現状では、状態の解釈結果もは、今のところ実現できる用途はかなり限計を開発しており、国立がん研究センター

刺激のパターンも、実際の脳活動の多様さ

定されている。頭に被って使えるfNIRS装

東病院と共同で、麻酔を施した患者の状態と比べてあまりにも限定的だからである。 置や脳波計を使った実験では、
ロボットハ
例えば先ほどの文字入力の技術では、被ンドの開閉を指示する数個のコマンドを発

験者はそれぞれのアルファベットを頭の中行する程度にとどまる。
この状況は、
すぐにで筆記するように求められる。思い浮かべは変わりそうにない。

た単語を、そのまま入力できるわけではな

16を製品化している。別のベンチャー企業のBulletin JASA 2022 Apr. vol.81

非侵襲で脳活動を計測・刺激する技術

モニタリングに使おうとしている。

侵襲度を下げる方式が続々
これらの既存方式にとらわれず、より高度なBMIを、より少ないユーザーの負担で

現在

将来

非侵襲型

侵襲型

• 数種類のコマンドの発行（ロボットハン • ロボットハンドの3次元的な動作• 覚醒や入眠といった脳の状態の推定• 画面上のカーソルの移動やクリック• 文字入力や発話• 見ている画像や夢の再現• 脳の領域ごとの活動の可視化• ビデオゲームのプレー
・・・・

ドの「つかむ」「離す」など）
脳活動の計測・・・・• 人とAIが融合？
• 考えるだけで会話？
• 無制限の記憶？
• 超人的な知覚？

脳とやりとりできる情報量、脳自体の理解• ニューロフィードバックやデコーディッ • ロボットハンドからの触覚フィードバッ
ドニューロフィードバック （信号を解ク
脳活動の刺激釈した上でフィードバックする方法）• 疾患の治療（うつ病、アルツハイマー• 視覚や聴覚の再現• 疾患の治療（うつ病、アルツハイマー病、パーキンソン病など）
・・・・病、パーキンソン病など）
・・・・

図2 超人的な能力実現は当分先BMIを使ってこれまでに実現できた用途と、将来の期待を示した。現状での実用的な応用は身体障害者の生活の補助や、神経系に起因する疾患の治療を目指したものが多い。非侵襲型よりも侵襲型の方が、脳から獲得できる情報量や脳に与える刺激のパターンが豊富であり、より踏み込んだ用途を実現できている。それでも健常者が他の手段で実行する場合と比べると、実行の速度や感覚の精細度はかなり劣る。将来の目標とされる超人的な能力を実現するためには、脳とやりとりできる情報をさらに増やすほか、脳自体の動作原理や詳細な構造の解明が欠かせない。（出所：筆者が作成）

ぶ研究プロジェクトを推進している。
2019年

似た回路を挿入する技術を検討している。

2021年7月、Neuralink社よりも早く米5月に非 営 利の研 究 機 関 B a t t e l l e 、米

脳から遠く離れた場所でも、
ユーザーの

食品医薬局
（FDA）
から臨床試験の認可を

Carnegie Mellon University、
米Teledyne

意図を知ることができると考えるのが米受けて話題になったのが、米Synchronのなど6つの研究チームを選択。
音や光、
磁気

Meta（旧Facebook）だ。同社は2019年

BMI技術。血管を広げるために使うステンなどを組み合わせた技術を検討しているとに、手首につけたリング状の装置で筋電信

トと同様な仕組みを用いて、侵襲度が低い

いう。
日本でも、
科学技術振興機構（JST）の号を検出する技術を持つ米CTRL -Labs

ムーンショット型研究開発事業の目標1のを買収した。かつてMeta社はBMI技術の枠内で、新たな非侵襲BMI技術の開発が進利用も検討していたが、ユーザーを煩わせんでいる。

ずにAR（拡張現実感）
グラスと併用できる実現しようとする動きはある。

4）

手術で脳内に電極を設置できる 。
B r a i n G a t e 技 術の開 発 元だった米Brown Universityなどは、2021年8月に5）

入力方法としては腕の信号の利用が向くと新手法の開発を発表 。信号の計測と刺激ができる塩粒大の電子回路「ニューログ

メタは手首に注目

レイン」
を大脳皮質上に多数散りばめ、そユーザーの心の状態を知るためには、大れらと信号をやりとりしつつ電力も供給す

脳以外の部分で信号を計測する選択肢もるハブの装置を頭皮に貼り付ける方式だ。 ある。2021年5月、Neuralink社の共同創判断したという。いずれは、指の動作を考えただけで意図を検出可能になると期待している。
現在の技術のどれが生き残り、超人的な能力をいつごろ可能にするのかは全く見

ネズミの脳を対象にした実験で48個の業者だったMax Hodak氏が同社を退社しニューログレインを利用可能なことを確認

それでも、理想的なBMIが実現て新しい企業をスタートさせたことが判明。 通せない。

済みで、最大770個まで拡大できるという。

新会社のScienceでは、脳から外部に出る

できれば巨大な市場があることは確実で、

米国防高等研究計画局（DARPA）
は、
健

抹消神経（脳神経、cranial nerves）
を計

なおかつユーザーが身につけて利用する常者が基本的に手術なしで利用できる高性

測や刺激の対象にするという。
日本のベン機器が重要になるはずだ。組み込み業界

能BMI技術を開発する「Next-Generation

チャー企業MinD in a Deviceは、左右のにとって、BMIが夢のある領域であることは大脳半球を繋ぐ脳梁にCMOSセンサーに間違いない。

3

Nonsurgical Neurotechnology
（N ）
」
と呼

参考文献
1) F. R. Willett et al., "High-performance brain-to-text communication via handwriting," Nature, 593, May 2021. https://www.nature.com/articles/s41586-021-03506-2
2) S. Chandrasekaran et al., "Historical perspectives, challenges, and future directions of implantable brain- computer interfaces for sensorimotor applications," Bioelectronic Medicine, 7, Sept. 2021.
https://bioelecmed.biomedcentral.com/articles/10.1186/s42234-021-00076-6
3) K. W. Scangos et al., "Closed-loop neuromodulation in an individual with treatment-resistant depression," Nature Medicine, 27, Oct. 2021. https://www.nature.com/articles/s41591-021-01480-w
4) T. J. Oxley et al., "Motor neuroprosthesis implanted with neurointerventional surgery improves capacity for activities of daily living tasks in severe paralysis: ﬁrst in-human experience,"
Journal of NeuroInterventional Surgery, 13, 2021. https://jnis.bmj.com/content/13/2/102
5) J. Lee et al., "Neural recording and stimulation using wireless networks of microimplants," Nature Electronics, 4, Aug. 2021. https://www.nature.com/articles/s41928-021-00631-8

Bulletin JASA 2022 Apr. vol.81

17