脳情報解読技術は，神経活動を解釈して思考や感情を再現する手法として注目されている．Tangら(2023)[1]は，fMRIデータを使用した，言語モデルを生成モデルとして活用する新たな解読手法を提案した．本研究はその拡張として，先行研究で用いられたGPTモデルに加え3種類の言語モデルを導入し，精度比較を行った．結果として，高い解読精度には，使用する言語モデルが脳活動の予測に優れていることだけでなく，言語モデルが生成するテキストの種類も重要である可能性を明らかにした．

脳活動をリアルタイムで解析し，思考や動作を解読する脳の解読技術は，医療，コミュニケーション支援など様々な分野で革新的な変化をもたらすと期待されている．侵襲的BMIはECoGなどを用いて高精度なデータ解析が可能だが[2,3]，脳手術のリスクや制約がある．一方，非侵襲的BMIはfMRIやEEGを活用し安全でコストも低いが，ノイズや低解像度が課題で，実用化には多くの挑戦が残る[4]．そこでTangら[1]は，非侵襲的データから直接刺激へデコーディングを行うのではなく，言語モデルGPT[5]の生成を基に神経データを補助的に使用することで，より応用性の高い脳解読を試みた．この手法は事前にfMRIにて取得したデータを使用するオフラインの脳内情報解読であるが，その革新的なアプローチにより注目を集めている．