近年、大規模言語モデル（LLM）を活用し、脳活動データから言語表現を直接復元する脳情報デコーディングの手法が注目されている。一方、言語学や認知神経科学では、脳活動と言語表現の間に統語構造などの中間表現が存在することが広く想定されてきた。では、脳情報デコーディングにおいて、言語表現を直接復元するのではなく、統語情報のような中間表現を明示的に利用することで、デコーディング精度が向上する可能性はあるのだろうか。本研究では、脳波データを用いて言語生成を行うBrainLLMを活用し、品詞情報を中間表現として取り入れることで、デコーディング精度が向上するのか検証した。その結果、統語情報の考慮がデコーダーの性能向上に寄与する可能性が示唆された。

人間は言語を使って思考したり他者とコミュニケーションをするが、こうした言語活動は、すべて脳内の神経活動に基づいている。こうした神経活動の仕組みを解明することは、言語や人間の仕組みの科学的理解に寄与するだけでなく、失語症の治療やリハビリテーションなどといった医療分野への応用も期待される。脳情報デコーディングは、脳波や血行動態などの脳活動データから言語表現を復元する技術であり、言語の神経基盤の解明や医療への応用に向けた重要な一歩となる[1]。近年、大規模言語モデル（LLM）を活用し、脳活動データをもとに言語生成を行うBrainLLM[2]が提案されるなど、LLMを利用した脳情報デコーディングが注目されている。一方、言語学や認知神経科学では、脳活動と実際の言語表現の間に統語構造などの中間的な言語表現が存在することが想定されてきた。たとえば、言語学者であるJackendoﬀは、音韻、統語、意味の3つの構造が相互に関連しながら言語表現が構築される理論を提唱している[3]。言語表現を音韻、統語、意味の3つの部門で分離して考え、それぞれ、音韻構造は統語構造に渡され、そして最終的に意味（概念）構造に至ることで構築されているという。また、統語と意味の神経基盤が分離していることも神経言語学の研究から示唆されている[4]。では、脳情報デコーディングにおいて、脳活動データから直接言語表現を復元するのではなく、統語情報のような中間表現を利用することで、デコーディング精度を向上させることが可能なのだろうか。言い換えると、脳活動データと言語表現の乖離を、中間表現で埋めることにより、デコーディングの質が向上する可能性はあるのだろうか。本研究では、脳波データを用いたBrainLLMを活用し、品詞情報を統語的な中間表現として取り入れることがデコーディングに与える効果を検証した。その結果、統語情報を明示的に考慮することで、デコーダーの性能が一定程度向上する傾向が示唆された。