2023年度日本認知科学会第40回大会

P1-068A

連続的な意思決定過程におけるメタ認知の神経及び行動メカニズム
Neural and Behavioral Mechanisms of Metacognition Under
Sequential Decision-Making Processes
南條 啓孝1-3，山本 哲也1-2, David Aguilar-Lleyda3, 赤石 れい3, 定藤 規弘1-2
Yoshinori Nanjo, Tetsuya Yamamoto, David Aguilar-Lleyda, Rei Akaishi, Norihiro Sadato
1自然科学研究機構生理学研究所, 2総合研究大学院大学, 3理化学研究所脳神経科学研究センター

National Institute for Physiological Sciences, The Graduate University for Advanced Studies, R IKEN CBS,
yoshinori.nyanjo@gmail.com

概要

認知的モニタリングを表現することができると考えら

本研究は, 機能的磁気共鳴画像法 (fMRI)により,ヒトのメタ認知プロセスを支える神経基盤を明らかにすることを目的とした. 確信度評定を伴う連続的な知覚意思決定課題を健常成人 34 名が行い, その間の脳活動を fMRI で撮像した. その結果, 意思決定に対する確信度に応じて前内側前頭前野が, 連続する意思決定において判断を切り替える制御プロセスに背側前帯状皮質が関係することを示した. 更に, 前帯状皮質周囲領域に両プロセスに共通する神経活動が確認でき,メタ認知プロセスに空間的な関連性が示された.
キーワード：ifMRI, medial prefrontal cortex, metacognition

れている. 確信度を用いて個人ごとに推定されるメタ認知感度などのモデルパラメータと MRI 構造画像のボクセル密度[3]や fMRI 信号[4]との個人差が検討され,外側の前頭棘皮質や前頭前野の関与が示されている.
多くの研究がメタ認知的モニタリングに着目してきたが, メタ認知は監視と制御の両プロセスから成り,制御過程まで含めて検討しなければメタ認知の理解は難しい. 一方, メタ認知の神経基盤が検討され始めた2000 年初期は, 監視よりもむしろ error detection な1.

背景と目的どの制御過程に重きがおかれ, 特に内側前頭前野が重要な役割を担うと考えられてきた[5]. しかし, 監視

我々は自己の認知を俯瞰することで, 意思決定や学と制御の単一過程では両プロセスに関連する神経活動習能率を向上させることができる. このような自己のを検討することができないという問題点があった.

認知を監視し, 後続する行動を制御するプロセスから本研究は, 上記の問題点を解決しメタ認知プロセス成る高次機能は, メタ認知として知られている[1,2].の神経基盤を明らかにするために, 確信度評定を伴う

メタ認知の監視 (メタ認知的モニタリング)は, 認知連続的な知覚意思決定課題を設計し, 課題中の脳活動についての認知の表現でも知られている. これは我々を fMRI で撮像した. 我々は 1) モニタリングは前頭が日常的に遭遇する, tip of tongue (TOT, 何かを思前野, 2) コントロールは前頭前野内の別の領域, 3)

い出す時に喉まで出かかっているが思い出せない状

両プロセスは共通領域が存在すると仮説をたて, 以下態)と関連があり, よく例示される. TOT 状態では対象

ではこれらを検証した.

を思い出すことはできないがそれを”知っているということを認識(知って)いる”というメタ認知的モニタ

2.

リングの一例である. 我々が対象を思い出すための戦方法

2.1 参加者

略の 1 つとして, 記憶の検索時間を調節することが考えられる. このようにモニタリングの情報を受けて,本研究は, 右利きの日本人健常成人 34 名が実験に参後続する行動を制御するプロセスはメタ認知的コント加した [女性: 24 名, 男性 10 名, Mean±s.d. = 23.6±3.5

ロールとよばれ, 両者は連続的な関係をもっている.

歳, 範囲:20 歳から 34 歳]. 4 名は, T2w 画像が取得できていない理由により, MRI データ解析から除外した.

近年の認知神経科学研究では, メタ認知のモニタリングに焦点を当てて研究が進められてきている. 参加

2.2 実験刺激及び実験課題

者は知覚意思決定を行い自らの意思決定に対して, それがどの程度尤もらしいか確信度を評定させるパラダ

実験課題は, MATLAB R_2018b (MathWorks Inc.,

イムが用いられている[3]. 確信度評定により, 認知

Natick, MA, USA)にアドオンした Psychtoolbox-3 で制御(知覚的意思決定)に対する認知 (確信度)であるメタされた. 液晶ディスプレイプロジェクター（解像度＝2942023年度日本認知科学会第40回大会

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1280×1024, 距離＝190.8cm, 視角＝1.02 度）からミラ

2.3.2 判断の心変わり (Change of Mind)

ー越しに見たスクリーン上に, 黒背景に 2 つの白丸か本研究は, メタ認知の監視及び制御の両プロセスにらなる視覚刺激を等距離に呈示した (図 1A). 参加者焦点を当てている. メタ認知における制御過程を行動は右手に光学式反応ボタンボックスを持ち, 左右のボ上検討する方法の 1 つは, 監視 (確信)が後続する意思タンを用いて大きさ弁別と確信度評定を行った.

決定に与える影響を調べることである. しかし, 確信

本実験では, 強制二肢選択パラダイムによる確信度度は刺激差などの外的な要因の影響を受け変動するこ評定を伴う連続的な知覚意思決定課題を実施した. 課とが知られており, 単純に確信度を扱うと外的に誘発

題は, 最初の意思決定に対する確信度が後続する意思された刺激由来の確信の影響を調べることになる. 本

決定(選択を変更するかどうか)にどのように影響する研究ではメタ認知がもつ内的な成分に焦点をあてるたかを調べるために設計された. 1 試行内において, 各参めに, 各刺激差における 1 回目の意思決定に対する確加者はまず, (1) スクリーン上の 2 つの円形刺激をみて信度の中央値を基準にして, High/Low Confidence 試行(1s), どちらの円形刺激が大きいか弁別するよう求めに全試行を分割する処理を施した. その後, 1 回目からられた. 刺激差は 4 段階 (0.75, 1.5, 3.0, 6.0％)から構成

2 回目にかけて判断を変更する確率を求め, 最初の確され, 画面中央の左右に呈示された. その後, (2) 参加

信が後の意思決定に与える影響を調べた (図 2).

者は左右どちらの刺激が大きく感じたかボタン操作で回答し, 50 点から成るスケール（1＝最小確信度, 50＝最2.4 MRI データ取得大確信度）を用いて確信度評定を行った (2s). 続いて,各参加者の MR 画像は, 3T MRI scanner (MAGNETOM(3) 1.5 秒のインターバルがあり, その間に 1 回目の決Verio 3T; Siemens Healthineers, Erlangen, Germany)

定が画面中央の左右どちらかの位置に呈示された. 最で, 標準的な 32-channel phased-array coil を用いて後に, (4) 同じ円形刺激が再度呈示され (1s), (5) 弁別

全 脳 か ら 取 得 さ れ た . 機 能 画 像 は , multi-bandと確信度評定を同じ刺激に対して行わせた. 毎試行後

gradient-echo echo-planar image (EPI) sequencesには判断の正確さに関する結果は呈示されなかった.

(TR = 1,000 ms, TE = 35 ms, flip angle = 65 deg,

本実験は, 上記を 48 試行行うランを計 4 ラン実施した.

FOV = 192 × 192 mm2, matrix size = 96 × 96, slices
thickness = 2.5 mm, 60 slices to the transversal
brain,

voxel

size =2.0 ×

2.0 ×

2.5 mm3,multi-band acceleration factor = 6, phase-encoding
direction = anterior to posterior)取得された. 各
ランは, 520 volume から構成された. 機能画像取得前に, spin-echo EPI 画像が異なる位相 encoding 方向で撮像された. T1-, T2-構造画像は別のセッションにで, Yamamoto et al., 2021 と同様に撮像された[7].
図 1. (A) 実験課題. (B) 確信度評定. 全参加者の確
2.5 MRI データ解析

信度の平均値を示す. 評定値は 0-1 の範囲で標準化し前 処 理 は , Human Connectome Project (HCP)ており, 誤差は standard error of mean (SEM)である.

Pipelines v4.0.1[8]を用いて, 傾斜磁場の非線形性
2.3 行動データ解析

補正, 頭の動き補正, 磁化率変化による画像歪み補正,

2.3.1 確信度評定

頭部位置合わせ及び標準化, ノイズ除去, 空間的平滑

知覚意思決定における確信度は, 外的な刺激差の影化 (FWHM: 6mm)が EPI 画像に対して行われた.

響を受けて変調することが知られている[6]. 本実験に前 処 理 後 の デ ー タ は , statistical parametric

おいても同様に, 各参加者の確信度が刺激差によってmapping (SPM) 12 software (Welcome Trust Centre for

影響されるか検討するために, 各参加者の確信度の平Neuroimaging University College London) により,均値を刺激差(4 段階)及び判断(2 回)ごとに求め, 刺要一般線形モデル (GLM)を用いて解析された. 固定効果

因の効果を調べた. (図 1B)

による個人レベル解析では, 以下 6 つの回帰子を用意した. 1st decision (1 回目の刺激呈示から確信度評295

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定終了までの 3 秒間): High/Low Confidence 試行の 2

確信試行の間で判断の変更確率に違いがあるか対応の種類, 2nd decision (2 回目の刺激呈示から確信度評

ある t 検定を行い, 有意な差を確認した [high: 0.120

定終了までの 3 秒間): High/Low Confidence 試行にお± 0.019 (Mean ± SEM); low: 0.205 ± 0.019 (Meanいて, Switch (判断を変更)と Stay (同じ判断を繰り± SEM); t (33) = 4.59, p < 0.001; 図 2A].

返した)試行の 4 種類. 上記のイベント時系列に対し次に我々は, この確信が参加者の正解不正解の応答て, 標準血行動態応答関数で畳み込んだ時系列を回帰とは独立に後続する意思決定へ影響しているか調べた.

子として使用した. 104s の high-pass filter 及び

図 2A は確信度により全試行を分割したが, この中にAR(1)で自己回帰モデルを適用した.

はその判断が正解/不正解であった試行が混在していランダム効果による集団解析では, メタ認知的モニる. そこで参加者自身の応答とは独立に確信が change

タリング及びコントロールに関わる神経基盤を描出しof mind に与える影響を調べるために, 反復測定 2 要

た. 確信の効果を調べる為に, 1 回目の意思決定にお因分散分析を行った (図 2B). その結果, 有意な主効ける確信の差 (high > low confidence)に one-sample

果 [確信: F (1,33) = 19.54, p < 0.001; 応答: F

t-test を行った. 次に, 判断の心変わりに関わる神経(1,33) = 66.02, p < 0.001]及び交互作用 [F (1,33) =活動を描出するために, Switch と Stay の神経活動の10.72, p = 0.002]を示した. この結果は, 内的に生成差を one-sample t-test で求めた. これらの集団レベされた確信が, 参加者自身の応答修正とは独立にルでの解析は, クラスターレベルで閾値を定めた (pchange of mind に影響を与えていることを示している.

< 0.001 uncorrected, p < 0.05 FEW corrected atcluster level). 最後に, これら両プロセスに共通する神経活動があるか検討するために, 描出されたメタ認知的モニタリングに関連する領域を基に mask を作成し, コントロール領域対して inclusive mask として用い conjunction 解析を行った.

3.

結果

3.1 確信度評定

図 2. 行動データ解析結果. (A) 確証バイアス. (B) error

まず, 参加者の確信度評定が, 刺激差の影響を受けdetection. 誤差は, SEM を示す.

るか検討した. 各参加者の各刺激差における確信度を
1st/2nd decision 各々で平均値を求めた. この確信度

3.3 メタ認知的モニタリングの神経表象に対して我々は, 反復測定 2 要因分散分析を行い, 有メタ認知的モニタリングに関係する神経活動を描出

意な主効果を確認した [刺激差: F (3,99) = 22.18, p

するために, 高確信と低確信試行の神経活動の差を検< 0.001; 判断数: F (1,33) = 19.61, p < 0.001]. 一

討した (2.5 参照). その結果, 前内側前頭前野方, 交互作用は有意ではなかった [F (3,99) = 2.36, p(amPFC)において有意な活動が確認できた (図 3B).

= 0.076]. この結果から, 確信度は, 外的な刺激の影響を受けることが確認できた.

3.4 change of mind の神経基盤
次に, change of mind を支える神経基盤を調べる為

3.2 判断の心変わりに, switch と stay を比較した. 我々は, 主に背側前続いて, 内的に生成されたメタ認知的モニタリング

帯状皮質 (dACC)及び下頭頂小葉 (IPL)において有意が後続する意思決定へ与えるか検証するために, 1 回な活動を示した (図 3A).

目から 2 回目の意思決定にかけての change of mind を評価した. 先の確信度の解析により, 確信度は外的な3.5 共通領域刺激の影響を受けることが確認できた. 従って,最後に, 両プロセスにおける神経活動の空間的な関2.3.2 の中央値による全試行の分割が刺激の影響を低連性を調べた. ここまでの結果をみると, 両プロセス減させる上で 1 つの解決策といえる. その後, 高/低は空間的に異なる神経表象をもつようにみえる. しか296

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し, 行動データ (図 2)は, 両プロセスに関連性がある異なる領域の活動を示した. この領域は, 認知制御にことを示している. 我々はこれら 2 つのプロセスにお関係する議論があり, それらの所見とも整合的である

いて共通の神経基盤があるか調べる為に,[9]. 最後に, 両プロセスは, perigenual ACC においconjunction 解析を行った (2.5 参照). その結果, 前て共通する基盤があることが示された. この領域は,帯状皮質周囲領域 (perigenual ACC)で, 両プロセス単一試行における制御よりも長期的な制御過程に関係に共通する有意な神経活動を確認した (図 3B).

すると考えられている[10]. 本実験は連続的な意思決定を扱っており, 本領域が監視と制御過程の橋渡しをの役割を担っているのではないかと考えられる.

5.

参考文献

[1] Flavell JH. Metacognition and cognitive monitoring: A new areaof cognitive-developmental inquiry. American Psychologist.
1979;34: 906–911. doi:10.1037/0003-066X.34.10.906[2] Nelson T 0, Narens L. METAMEMORY: A THEORETICALFRAMEWORK AND NEW FINDINGS. 1990.
[3] Fleming SM, Weil RS, Nagy Z, Dolan RJ, Rees G. Relating
introspective accuracy to individual differences in brain structure.
Science. 2010;329: 1541–1543. doi:10.1126/science.1191883[4] Fleming SM, Huijgen J, Dolan RJ. Prefrontal contributions tometacognition in perceptual decision making. Journal ofNeuroscience.

6117–6125.

doi:10.1523/JNEUROSCI.6489-11.2012

図 3. (A) メタ認知プロセスの神経基盤. (B) 両プロ[5] Shimamura AP. What is metacognition? The brain knows. Theセスに共通する神経基盤.

4.

2012;32:

American Journal of Psychology. 2000;113: 142.
[6] Lebreton M, Abitbol R, Daunizeau J, Pessiglione M. Automatic考察

integration of confidence in the brain valuation signal. Nat Neurosci.

本研究は, 連続的な意思決定過程におけるメタ認知

2015;18: 1159–1167. doi:10.1038/nn.4064の行動及び神経基盤を検討した. 行動では, 内的に生

[7] Yamamoto T, Fukunaga M, Sugawara SK, Hamano YH, Sadato

成されたメタ認知が後続する意思決定に影響する機能

N. Quantitative Evaluations of Geometrical Distortion Corrections的役割があることを示した. 今回の研究において扱っ

in Cortical Surface-Based Analysis of High-Resolution Functional

た確信は, 刺激ｎ影響を最小化する解析処理を施してMRI Data at 7T. Journal of Magnetic Resonance Imaging. 2021;53:

いる点から, 内的に生成された成分に着目していると

1220–1234. doi:10.1002/jmri.27420

捉えることができ, 記憶や学習などで扱われた従来の[8] Glasser MF, Sotiropoulos SN, Wilson JA, Coalson TS, Fischl B,

メタ認知の概念と合致すると考えられる[1].

Andersson JL, et al. The minimal preprocessing pipelines for the

メタ認知的モニタリングの神経基盤として, 本研究

Human Connectome Project. NeuroImage. 2013;80: 105–124.

では amPFC が描出された. 先行研究では, 主に外側部

doi:10.1016/j.neuroimage.2013.04.127

で表象されていたのに対し[4], 今回の所見は内側で[9] Bustamante L, Lieder F, Musslick S, Shenhav A, Cohen J.

あった. この違いは, 先行研究はメタ認知感度と神経

Learning to Overexert Cognitive Control in a Stroop Task. Cogn

活動の個人差に焦点を当てていたのに対して, 今回はAffect

個人内の解析を行っている点にあると考えられる. 従

doi:10.3758/s13415-020-00845-xって, 個人内のメタ認知的モニタリングは前頭前野の[10] Roberts AC. Prefrontal Regulation of Threat-Elicited

内側で, その個人差は外側で表象されることが示唆さ

Behaviors: A Pathway to Translation. Annual Review of Psychology.

れる. 一方, 制御過程では, dACC という前頭前野の2020;71: 357–387. doi:10.1146/annurev-psych-010419-050905

297

Behav

Neurosci.

2021;21:453–471.