脳情報を利用する ニューロインフォマティクス

ブレイン・マシン・
インターフェイスによる操作脳科学

a 腕を使ってカーソルを操作

川人光男 （株）国際電気通信基礎技術研究所 脳情報研究所
この数年の技術発展により，脳と機械の距離は近づいている。
脳で考えるだけでコンピュータを操作することも可能となりつつある。
非侵襲的かつリアルタイムに脳を読みとく技術も大きな進展を遂げている。
やがては，脳とロボットとの距離も接近してくるであろう。
b 脳に埋め込んだ電極から得られる神経活動でカーソルを操作

従来の脳科学は，基礎研究分野であったとルは，左手でレバーを動かして画面上のカー図1いってよいであろう。その応用例は，脳にかかわソルを操作し，カーソルがターゲットの位置にる病気を治す，人工網膜チップや人工内耳とくるとジュースがもらえるように訓練されてい脳活動でカーソルを操作するサルいったデバイス開発など，比較的限られていた。

る。サルの脳には多重電極が埋め込まれ，レバー

しかし近年の進歩とともに，一般の人々の生を操作しているときに，大脳皮質第1次運動野

活に影響を与える応用科学の側面が現れはじめにある約100個の神経細胞の発火パターンが記ている。

録された。
そのデータが解析され，画面上のカーたとえば，脳科学の視点で人間の社会活動ソルの位置に反映された。するとこのサルはあの生物学的基盤を理解し，場合によってはそる時期から，左手を動かさずに，自分の脳活動の応用をも視野にいれた研究分野が発達しつだけでカーソルを操作し，ターゲットを射止めつある。このなかには，ニューロゲノミクス，

図2

ニューロエコノミクス，ニューロマーケティン
グ，ニューロポリティクスなど，刺激的かつ目また，お年寄りや体の不自由な人でも脳で考えるだけで直接コンピュータやロボットを通信制御できるような，革新的なユーザーインターつある。SFの世界では何十年も前から語られ（Miguel Nicoleis 教授より提供）

ヒトで実現した BMI

首から下が麻痺した被験者（C4レベル脊損患者）に対して、世界で初めてBMIによる慢性臨床試験がおこなわれた。
（ブラウン大学の John Donoghue らの研究にもとづくベンチャー企業 Cyberkinetics 社のホームペー

新しい分野が続々と現れている（コラム参照）。

フェイスが開発できないかという研究も進みつ

大脳皮質第 1 次運動野の100個ほどのニューロンが発火する頻度から，簡単な線形の重ね合わせでカーソルのxy位置が推定された。
サルはある時期から，自分の脳活動でカーソルを制御し，ジュースをもらうことができるようになった。

カーソルを左上に動かすよ
うに念じる

ジ http://www.cyberkineticsinc.com/content/
index.jspでは，クビから下の動かない患者がコンピュータのカーソルや義手を自由に操るムービーが閲覧できる）てきたことだが，実際にいまおこりつつあるのだということをこれから紹介していきたい。

脳情報でコンピュータのカーソルを操作する
図1は，デューク大学のミゲル・ニコレリスが2000 年にサルでおこなった実験だ。このサ ")/.)#3-!9 

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2606.4.13, 1:45 PM

図23

予測

脳画像から縞の傾きを予測する脳画像から予測された傾き縞パターンをみせられた被験者の大脳皮質第1次視覚野の脳活動を計測し，実際に与えられた縞の傾きを高い精度で当てることができ［3］た。
（神谷之康，「科学」
よ図形の傾きり引用）図24
主観的な知覚を解読する（心を読む）
被験者にどちらか一つの縞だけに，視覚的に注意しもらう。すでに単一の縞だけからなる視覚刺激についてトレーニングしてあったリ
ニアサポートベクターマシンを使って，被験者の脳活動を解析すると，被験者が注意している縞の方向をかなりの確率であてることができる。ATR 脳情報研究所の神谷之康さんは，この研究でScientiﬁc American50（2004-2005）を受賞し予測（どちらの縞に注意を向けているか）て い る。
（Kamitani Y, Tong
F:Nature Neuroscience 8(2005) 679-685より）てジュースをもらうことができるようになった。

がらカーソルを操作することができる。私たちつぎに，ブラウン大学のジョン・ドナヒューがしゃべりながらポインタを使うように，BMIが 2004 年に発表した研究成果を紹介する（図が自然な道具として使用されていることがわか2）。写真の男性は，首の後ろをナイフで刺さる。アメリカではすでに，10人近くの患者がれて頸椎を損傷している。この男性の大脳皮質

こういったBMIの研究に協力している。

第1次運動野に多重電極を埋め込み，十数時間BMIは強力なインターフェイスとなる可能の訓練をすると，コンピュータのカーソルを動性があるが，電極を脳に埋め込むことでさまざかし，かつ，マウスのクリックができるようにまな危険もともなう。そこでBMI と同様のこなった。この男性は，メールを読んだり，テレとを，非侵襲的におこなうための研究が進みはビのスイッチを入れたり，チャンネルを変えたじめた。

り，円を描いたりと，さまざまなことをこのブジョナサン・ウォルポーとデニス・マク

レイン・マシン・インターフェイス（BMI）をファーランドのグループは2004年，コンピュー介しておこなっている。彼は，言葉で説明しなタ上のカーソルの動きを脳波で高精度に制御す-!9 

@p26-31̲特012706.4.13, 1:46 PM")/.)#3

脳情報を利用する ニューロインフォマティクス

ることに成功した。かなり実験に的した被験者を選び，何十日にもわたる訓練を要したが，脳波でもこの程度のコンピュータ制御が可能であることが示された実験だ。

脳情報のデコーディング
私たちは，非侵襲的で，被験者を選ばず，訓練も必要のないかたちで脳の特定部位から脳活動を取り出し，脳情報を利用することのできるインターフェイスがつくれないかと考えた。私たちはそれを，ブレイン・ネッ

脳を読む
社会活動や生物学的基盤から脳を理解する
ニューロゲノミクス
神経疾患にかかわる遺伝子の同定に始まった分野だが，近年では，健康な人のなかにも遺伝子多型によって脳活動パターンにちがいが存在するということがわかってきた。最近になってこの分野での論文が多く提出されている。

報であり，プライバシー保護が必要である。また遺伝的背景による差別，選別がおこる危険性もあるので，十分な議論が必要である。

ニューロエコノミクス
経済的・社会的行動を生み出す脳のプロセスを解明することで，新しい経済理

ハリリ（Hariri）らが 2002 年に発表した「遺伝子多型と脳活動の個人差に関する研究」
は，その典型的な研究例である。セロトニンのトランスポーターに関する遺論の確立をめざす。たとえば，「株価の動きをみてA社の株を買う」といった決断の背景を，脳科学として理解できないかと探るのがニューロエコノミクスである。

きにそれが符号化（エンコード）され，伝子多型では，s（ショート）型をもつ人脳のなかにある種のコードができるとは（ロング）l型をもつ人より，恐怖，不安を抱きやすいということが，以前からの行動観察でわかっていた。そこでハリリらは，s 型と l 型の人たちの脳活動の違いを fMRI で計測し s 型の人では恐怖に研究例としては，今日もらう 1000 円と明日もらう 1100 円のどちらをとるかを脳活動から調べることで，将来的な報酬予測と目先の報酬予測には，脳の異なる部分が関与していることが解明されている（図）。

関連する偏頭体がより強く活動していることをみいだした。
将来の可能性としては，（1）脳活動，行動の個体差の遺伝的背景を知ることに（1）消費者の消費行動が予測できる（2）
投資家の投資行動が予測できる（3）消費者がどれくらいの金利であれば融資を受

トワーク・インターフェイス（BNI）と呼んでいる。
脳活動では，刺激が与えられたと考えられる。であれば逆に，脳のなかにある符号から，その刺激が何であったのかと推測すること（デコーディン
グ）ができないだろうか。
国際電気通信基礎技術研究所（ATR）脳情報研究所の神谷之康さんは，fMRIを使うことで高精度なデコーディングができることを示している。ある傾きをもった視覚刺激の縞パターンを被験者にみせ，大脳皮質第1次視覚野の脳活動を計測する。

よって，脳情報処理の理解が進む（2）脳疾患の要因遺伝子の特定，医療への応用（3）個人に応じた能力開発，教育，などが考えられる。
しかしその一方で，脳活動や遺伝子多型は，いわばもっともプライベートな情ニューロエコノミクスの応用として，けるかを予測できる，などの可能性があると期待されている。
この分野では，実際に神経科学者と経済学者が参加する研究会がもたれていて，「10 年のうちに，この分野からノーベル賞受賞者がでるだろう」と予測する

その計測された脳情報だけから，被験者にはどんな視覚刺激パターンがみせられたで，実際に与えられた縞の傾きを非常に高い精のか当てることができるだろうか，という問題度で当てることができるということを発見したを神谷さんは設定した。

（図3）。

しかし，傾きに特有な方位選択性コラムの幅

さらに神谷さんは，刺激を再構成するだけでは約 100 μ m で，fMRI の分解能は 2 〜 3mm のはなく，主観的知覚内容の解読つまり心を読むオーダーと10倍以上ちがう。100 μmオーダー

こともできることを発見した（図4）。一人の被の神経活動など見分けられるわけがないと思験者が，右上がりの縞と左上がりの縞の重なっわれていた。そこで神谷さんは，100 〜200 のた格子縞をみている。被験者が右上か左上かどボクセルを集めてきて，かつリニアサポートベちらか一つの縞だけに，視覚的に注意しておく。

クターマシンという機械学習の手法を使うこと

この状態で，リニアサポートベクターマシンを ")/.)#3-!9 @p26-31̲特01

28

06.4.13, 1:46 PM

コカコーラ vs ペプシ
ブランド名なし

ブランド名あり（コカコーラ）

VMPFC

前頭連合野腹内側部

海馬

前頭連合野背外側部に知ることで，自分をより深く理解し，よりよい暮らしにつなげる，などの可能性がある。

学者もいる。

ニューロポリティクス
ニューロポリティクスは，ニューロゲ
ノミクスと深い関わりのある分野で，脳神経科学的手法を用いて個人の政治的性向を知り，政治戦略に応用しようという仕事である。なかには冗談めいた仕事もあるが，たとえば 2004 年のアメリ
カ大統領選挙直前に，民主党支持者と共和党支持者に対して，ブッシュ大統領とケリー上院議員の写真をみせて，それぞれの脳活動のちがいをイメージング技術で計測するといったことがなされている。
この分野の研究は将来，（1）政治的意志決定の過程を，従来のグループ討議や世論調査よりも効率的かつ正確に探る，（2）自分の政治的意志決定過程を客観的またベイラー大学では，コカ・コーラとペプシの両者を fMRI のスキャナーのなかで飲みわけられるような実験環境をつくって，好みに相関する脳活動部

しかし，個人の政治的性向についてのプライバシー保護の問題や，政治的性向位を調べた。 ブランド名を教えずにペプシとコカ・コーラを飲み分けさせた
ときは，比較的甘いペプシが好まれ，前頭連合野腹内側部（VMPFC）で脳活動がみられた。しかし， ブランド名を教えのコントロール，世論操作の可能性といった負の側面もありえる。

ニューロマーケティング
これも刺激的な言葉だが，アンケートやフォーカスグループ（グループで討議させる市場調査法）を用いる従来法に代わり，脳活動から消費者の嗜好を探るというものである。たとえば，
ダイムラー・
クライスラーは，さまざまな形状の自動車への興味の度合いを脳活動で測定している。カリフォルニア工科大学では，映画の予告編に対する被験者の反応を脳活動で測定している。て 同じ実験をしたところ，ブランド名なしではペプシが好きと反応した人た
ちがコカ・コーラ好きに変わり，新たに海馬や前頭連合野背外側部（DLPFC）の活動が付け加わっていた。つまり，好みの決定には複数の神経機構が関与していて，味情報には VMPFC，ブランド情報には海馬や DLPFC が関与しているものと思われる。この研究論文は，2 年前にNeuron に掲載されている。

使い被験者の脳活動を調べると，被験者が注意ン認識に関しても，長い時間のデータを使うとしている縞の方向をかなりの確率で当てること100％の精度で脳活動からその人がしゃべってができることがわかってきた。

いる音韻を当てることができるようになった。

ATR脳情報研究所では，この方法を使って，運動制御の復号化についても試している。たとリアルタイムに脳活動を読みとくえば，「ぐー・ちょき・ぱー」のパターン認識は，fMRI は脳活動にともなう血流を計測するた

大脳皮質第1次運動野からの12 秒間のデータをめ，実時間性に乏しい。脳活動がおこってから使うと，100％の確率で当てることができる。1

血流が変化し，それを磁場の変化としてとらえ秒間のデータを使った場合でも，90％ぐらいるまでに3〜4秒はかかる。一方，神経活動にまで性能が上がってきた。また，音韻のパターともなう磁場の変化を計測する脳磁計（MEG）-!9 

@p26-31̲特012906.4.13, 1:46 PM")/.)#3

脳情報を利用する ニューロインフォマティクス

a
六つの部位に注目
左右の第4次視覚野：V4（色のプロセシング）
左右のMT野：MT（動きのプロセシング）
縁上回：SMG,右上頭頂小葉：SPL（組み合わせ注意の関連部位）

は，空間分解能はある意味ではほとんどないが，時間分解能は
ミ リ 秒 と 高 い。 そ こ で ATR では，fMRI と MEG のデータを階層ベイズ法という優れた手法をつかって組み合わせて，高精度に脳活動を推定できることを示している。
この fMRI と MEG を組み合わせた手法を使って，どの程度ヒ脳を後ろからみてふくらませている

トの注意の状態をリアルタイムに推定できるかを，ATRの山岸典子さん指導のもと，奈良先端大学の柴田和久君が計測・解析したデータを山下宙人さんが以下のような手順で調べた。
円内に，ある割合で赤と青の点がたくさんちりばめられている。それらの点は，外側へ向かって動いたり，内側へ向かって動いたり，ランダb
1 スパース・ロジステック・リグレッション法を，MEG のセンサー空間で適用

MEG

40 〜 68 の特徴ベクトルが選択されたムな動きをする。それらの点を全体としてみると，赤味や青味，内側・外側への動きを感じることができるようになっている。被験者には，

74 ± 8%

この刺激のなかに含まれている色と動きの属性のどちらか，またはその組み合わせに注意しながらこのモーション画像をみてもらう。たとえ2 逆問題を解き，MEG のデータを脳空間に落とし込む

MEG
18 〜 27 の特徴
ベクトルが選択された

ば，「C」の文字がでてくるとカラーに注意し，1秒後にランダムドットモーションが現れる，そこで赤なら右，青なら左ボタンを押してもらう。
動きに注意する場合も同様の手順をふむ。

89 ± 6%脳部位を限定する

私たちが興味をもっているのは，この被験者が色に注意しているか動きに注意しているでは，色と動きのどちらに注意しているかを脳かを，視覚刺激がでる前の1秒間のデータで当磁図で当てることができると考えられる。

図5
訓練なしに被験者の心を読むてることができるかどうかにある。一人の被験しかしむずかしいのは，視覚刺激を与える前者でたくさんの試行を平均化したものをみるとの単一試行の脳磁図データから，その被験者が（図5a），たとえば，色にかかわっている第4次

色と動きのどちらに注意しているかを分類でき視覚野では，「C（色）」の文字が出てから，実際色の情報処理に関わる第4次視覚野，動きの情報処理るか，ということにある。そこでスパース・ロの視覚刺激までの間に大きな電流がでているこ

ジステック・リグレッションという方法を使っに関わるMT野など六つの脳部位（a）に関心領域を区とがわかる。逆に，動きの情報処理を司るMTて，特徴ベクトルを統計的手法で絞り込む方

野では，「M（動き）」の文字がでてから，脳活動法を選択した。この方法を201チャンネルあることで，正答率は74±8％から89±6％へと大きく向がみられる。したがって平均データをみる限りMEGのセンサー空間でおこなうと，40〜68の上した(b)。

 ")/.)#3-!9 

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06.4.13, 1:46 PM

切って，データをいったん脳活動の空間に落とし込む表

脳をつなぐ 技術のひろがり
医療用・脳研究用の脳活動計測装置
安価な携帯型脳活動計測装置

&計測装置

'

リハビリテーション→医療機関での脳活動モニターによる回復の診断訓練システム
関連の製品

脳機能モニター装置→遠隔脳モニターによる在宅リハビリおよび機能支援

ざまな危険性が現実化する可能性がある。脳計
測にもとづいた「うそ発見器」がすでに発明されているが，プライバシー侵害の問題が発生するかもしれない。あるいは，脳の形態や活動から潜在的神経病理を予測するだけではなく，そ映像操作アプリケーション()*

エンターテイメント →ビデオゲーム→アーケードゲーム
映像関連の製品

ロボット製品

その他の可能性れによって保険の料率が変わるようでは問題だ。犯罪の責任を遺伝的要因に転嫁するような→スポーツトレーニングことがおこらないだろうか。アメリカでは，す大型ロボット操作におけるブレイン・マシン・インターフェイス

でにそういった裁判があったと聞いている。脳→災害救助・介護ロボットなどへの応用
小型ロボット・情報通信端末の高次レベル操作に病気や障害をもつ人たちのためにBMIを使→ペットロボット→通信端末（ロボット）／ PC ／情報家電

うのはよいが，正常で健康に生きている人たち

文字入力装置、外骨格・パワースーツのか。ニューロマーケティングやニューロエコ

脳活動パターン・スクリーニングシステム
機能的電気刺激 (FES) による全身運動再建

ノミクスのように，脳情報が経済的に利用されの脳機能を特別な方法で高めるのはよいことなることに制限をかけなくてもよいのか。
特徴ベクトルが選択され，テストデータに対この技術が本当にすすめば，社会的問題が山する正答率は74±8％となった。しかし，MEGのようにでてくるだろう。アメリカでは，大統のデータをいったん脳活動の空間のなかに落と領直轄の生命倫理審議委員会で，クローンや臓し込んでから，特徴ベクトルを絞り込むと，18器移植と並び神経倫理が審議されている。日本〜27の特徴ベクトルが選択され，正答率は89

でも科学技術振興機構の中に委員会が開かれて±6％となった（図5b）。

いる。ここでBMIや脳を読むといったテーマしたがって，センサー空間で処理するのではが議論されることを期待している。

なく，いったん脳空間に落とし込んでから情報とはいえ，脳科学の進歩をおそれて負の側面処理をすることで，訓練を必要としないBNIがだけを強調するのではなく，日常生活のなかで実現する可能性があることが支持された。

脳科学の知識が活かされることが，もっとも大ほんの7年前には，ALS の患者さんに対して，事なことではないか。そこにこそ脳科学者たちわずか2チャンネルの脳波データをとってきてがもっとも力を入れるべきなのではないかと，ユーザーを50日間訓練しても，75％の正答率私は考えている。

しか出せなかった。それでもALSの患者さんが書いた長文の文章が Nature に掲載された。
それに比べると，脳をつなぐ技術は実に急激な勢いで進歩しており，その応用の可能性はどんどん広がりつつある（表）。

脳と社会とニューロエシックス（神経倫理）
しかし，これらの技術が現在のペースで進展すると，当然，ニューロエシックス（神経倫理）の問題がでてくる。
たとえば脳計測と脳刺激が進歩すると，さまかわと・みつお
脳の働きを，ロボットの自律学習制御ができる程度に情報処理の立場から明らかにする研究（計算論的神経科学）に取り組んでいる。最近は，脳から情報を非侵襲的に取り出し，計算理論に基づいて処理をし，それを視覚フィードバックなどの形で脳に戻すことによって，従来の脳科学よりずっと客観性があって強力な操作脳科学を構築していくことを夢見ている。
参考文献［1］川人光男，甘利俊一，
外山敬介：「 脳を活かす 新しい潮流」
科学76 (2006) 426-432［ 2］坂井克之：「ヒト認知機能と遺伝子解析の統合へ向けた脳画像研究」
生体の科学 57 (2006) 22-29［3］神谷之康：「マインド・リーディングは可能か」科学76 (2006)
269-272［ 4 ］マイケル・S・ガザニガ，
梶山あゆみ訳：「脳のなかの倫理」（2006）
紀伊国屋書店［5］Nicolelis M A L: Actions from thoughts Nature 49 (2001)
403-407-!9 @p26-31̲特0131

06.4.13, 1:46 PM")/.)#3