人工知能

AIと脳インプラント：神経インターフェースの次の一歩

公開日 2023年11月28日

更新日 2026年10月17日

著者

Gaurav Roy

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脳インプラントは、もはやSFだけの技術ではありません。実験段階のシステムは、特定の脳信号を解読してコンピューターなどの操作を支援できます。ただし、成果は特定の課題と参加者に関するもので、人間のあらゆる思考や意図を自在に読み取る能力を意味しません。

こうしたシステムは、脳と外部機器の間に通信経路を設ける脳・コンピューター・インターフェース、BCIと呼ばれます。Neuralinkはこの分野の著名企業の一つで、埋め込み型のインターフェースを開発しています。

BCIは1960年代から研究されています。近年のAIの進歩は神経信号の解読を改善し、障害のある人を支援する重要な実証につながりました。一方、より広く使うためには、技術面と臨床面の課題を解決する必要があります。

現在の応用とブレークスルー

2023年当時、埋め込み型BCIの開発の多くは、研究室や臨床試験で行われていました。それでもAIによって、特定の障害のある人に役立つ可能性が示され始めていました。

意思伝達や動作の制御を支えるAIと脳インプラント

世界では約13億人が大きな生活上の制約を伴う障害とともに暮らしています。AIを利用したインターフェースは、特定の意思伝達や移動の困難を助ける可能性がありますが、すべての人のあらゆる制約を完全に取り除く技術ではありません。

スタンフォード大学とカリフォルニア大学サンフランシスコ校のチームは、2023年8月にNature誌へ発表した二つの研究で、麻痺のある女性二人の意思伝達を支援するインターフェースを示しました。話そうとするときの脳活動を解読し、言語モデルを含む計算モデルを用いてテキストや合成音声に変換する仕組みです。自然な発声機能が回復したわけではありません。

スタンフォードでは、当時68歳のパット・ベネット（Pat Bennett）の発話に関わる脳領域へ、小さな微小電極アレイ四つを埋め込みました。ソフトウェアが発話の試みをテキストに変換しました。UCSFのチームはアン（Ann）の脳表面に別のインターフェースを設置し、合成音声とデジタルアバターの表情を制御できるようにしました。アンが30歳だったのは麻痺の原因となる脳卒中を起こした時点であり、研究当時の年齢ではありません。両研究は、従来のシステムより利用できる語彙、解読速度、精度を改善しました。

脳疾患の研究に活用するAIとマイクロエレクトロニクス

インプラントによる電気刺激は、異常な神経活動を調整し、てんかんやパーキンソン病の治療を助ける場合があります。トロント大学は、電気・コンピューター工学者、臨床医、神経科学者、材料・データの専門家を集め、より精密で消費電力の少ない神経調節などを研究しています。

チームは深層学習で信号の特徴や見つけにくいバイオマーカーを捉え、刺激が必要なタイミングをより適切に選ぶことを目指しています。次の疾患や症状は将来の応用候補であり、すべてについて治療がすでに確立しているという意味ではありません。

慢性疼痛
うつ病
認知症
アルツハイマー病
睡眠障害

Neuralinkによる初のヒト対象試験

Neuralinkは2023年、初めてヒトを対象とする研究について米国FDAの許可を得ました。同年9月には、担当する倫理審査委員会の承認を経て参加者募集を発表しました。試験の許可は製品の販売許可とは異なります。この実験用システムの評価には安全性の問題も含まれました。

PRIMEはPrecise Robotically Implanted Brain-Computer Interfaceの略称で、頸部の脊髄損傷や筋萎縮性側索硬化症による麻痺のある人を募集しました。案内資料では参加と追跡調査は約6年とされました。手術ロボットが無線インプラントの細い配線を挿入し、脳信号によるコンピューター操作で安全性と初期の有効性を評価する研究です。

マスクは自閉症、うつ病、統合失調症などについて、さらに広い構想も述べています。これらの発言はNeuralinkがそうした状態を治療できる証拠ではなく、PRIMEの目的でもありませんでした。動物を用いた前臨床研究の後、同社は2023年に初のヒト対象研究のため、麻痺のある参加者を募集していました。

技術的・科学的進歩

過去数十年にわたり、BCI分野では画期的な研究が行われ、脳とコンピュータを直接結ぶ通信リンクが実現しました。現在、AIは複雑なデータを分析し、人間に近い出力を生成する能力でさらに前進しています。

初期の実験的な発話インターフェースは遅く、機能も限られていました。神経科学と計算技術の進歩によって、将来の意思伝達や動作制御の支援機器につながる、より速いシステムが可能になりました。ただし、ここで扱う発話インプラントはなお実験段階です。すべての感覚・運動機能を回復するAIインプラントがすでに販売されていると示した研究ではありません。

これらのシステムは、話そうとするときの信号をテキストに変換します。スタンフォードの研究では、単語誤り率9.1%は50語に限った語彙条件での結果で、比較可能な従来の発話BCIに対して誤りが2.7分の1でした。12万5,000語の大きな語彙条件では、誤り率は23.8%でした。速度は毎分62語で、自然な会話の約160語よりなおかなり遅いものの、重要な進歩でした。

BrainGate2試験の一環であるこの研究では、発話の解読に再帰型ニューラルネットワークを使いました。別の解析では、単純ベイズ分類器によって33種類の口や顔の動作を92%の精度で区別しました。この数値は、自由文の精度や、すべての顔の動作を認識する再帰型ネットワークの性能を表していません。

神経信号から行動や認知状態をデコードすることはBCI研究にとって重要であるため、ディープラーニングは画像セグメンテーションや音声認識など多くの機械学習タスクで主流となっています。その成功により、動き、音声、視覚などの一般的な出力予測にも利用されています。

テキサス大学オースティン校の研究者は、非侵襲的な意味解読システムも開発しました。ChatGPTや当時のBardなどにも使われるトランスフォーマー系モデルを利用しています。訓練では、参加者が機能的MRI装置内で物語を聞きました。その後、聞いたり想像したりする新しい物語の意味の一部を捉えた文章を生成しましたが、正確な逐語記録ではありません。個人ごとの訓練と本人の協力が必要で、誰の考えでも密かに読み取れる汎用技術ではありませんでした。

ここで見たように、AIの活用は神経科学研究に大きく貢献しています。しかし、この急速に進む分野を扱う際には考慮すべき点があります。

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倫理、プライバシー、そして安全性に関する考慮事項

脳インターフェースとAIの進歩は、支援を必要とする人々に重要な可能性をもたらします。同時に、安全性、プライバシー、責任についての課題も提起します。

簡単に言えば、AIシステムは他の技術と同様にエラーや故障が起こりやすく、潜在的に有害な結果を招く可能性があります。膨大なデータを処理する複雑なアルゴリズム上に構築されているため、ハッキングや操作にも脆弱です。さらに、学習データに固有のバイアスがあると、差別的な結果を生むことがあります。

脳活動を分析し神経データを保存するシステムへの投資拡大を受け、UNESCOは人権上のリスクについて警鐘を鳴らし、神経技術の国際的な管理を求めました。システムがすべての思考を自由に読み取れるという意味ではありません。

「その可能性は、乱用されれば、人権と基本的自由に大きな代償をもたらしかねません。神経技術は私たちのアイデンティティ、自律性、プライバシー、感情、行動、そして全体的な幸福に影響し得ます」

– ガブリエラ・ラモス、UNESCO社会・人文科学担当事務局長補。

国連教育科学文化機関UNESCOは2023年、神経技術の普遍的な倫理枠組みの策定を始めると発表していました。

ラモスは、技術が人間であることの本質に関わる点を懸念していました。神経技術の革新を扱うUNESCO報告書の主執筆者マリアグラツィア・スクイッチャリーニは、AIの加勢を神経技術へのステロイド投与に例えました。開発が大幅に加速し得ることを強調する表現です。

UNESCOの2023年報告書によると、神経技術への年間民間資金調達額は2010～2020年に22倍となり、2020年には73億ドルに達しました。特許で測った革新は、別の期間である2000～2020年に約20倍になりました。記事はまた、神経技術機器市場が2027年に240億ドルを超えるという当時の予測を紹介していました。すでに実現した売上高ではありません。

AIによる脳データの分析は、精神的なプライバシーを守る重要性を高めます。中国では、一部の労働者が特定の感情状態を推定するための帽子を着用するとの報道がありました。こうした推定は、感情を完全かつ確実に読み取れる証拠ではありません。米国の軍事資金による研究も、機器制御のインターフェースや、認知・治療に関する可能な応用などを探っています。

BCIが社会に与える影響についても倫理的懸念が提起されています。人々の脳への前例のないアクセスがディストピア的な可能性を現実にすることを恐れる声があります。

神経インターフェースを開発する企業・研究組織

以下は脳・神経インターフェース分野の主な組織の一部です。技術にはインプラントだけでなく、目的の異なる非侵襲的システムも含まれます。

1. Neuralink

イーロン・マスクが設立したNeuralinkは、神経活動を記録して外部機器を制御する無線インプラントを開発しています。2023年11月の記事は、Founders Fundが主導した投資ラウンドの拡大として、追加4,300万ドルの調達を報じました。ピーター・ティールはこのファンドの共同創設者です。

2023年6月には約50億ドルの企業評価額が報じられました。Growjoの推定年間売上高1億1,570万ドルは外部の推計であり、Neuralinkが公表した監査済み売上高ではありません。2023年11月には米議員が、実験動物の死亡に関する会社の説明についてSECへ調査を要請しました。記事は当時のマスクの見通しとして、商用化まで数年かかると伝えていました。承認された発売予定ではありません。

2. Synchron

ニューヨークのSynchronは、血管を通じて脳信号を記録しコンピューターを制御するインターフェースを開発しています。神経調節療法ではなく、意思伝達・制御のシステムです。2023年1月に発表されたSWITCH研究は、重度の麻痺のある四人を対象に安全性と実施可能性を評価しました。

装置は血管から挿入され、大脳皮質の近くの信号を記録します。四人の12か月の追跡では、装置に関連する重篤な有害事象は認められませんでした。あらゆる副作用や危険がないという意味ではありません。記事はCB Insightsによる累計調達額1億3,570万ドルと、ジェフ・ベゾスやビル・ゲイツに関連する投資家の支援を紹介しました。Growjoの推定年間売上高3,730万ドルは外部推計であり、同社が公開した監査済み決算で確認された数字ではありません。

3. Blackrock Neurotech

この非上場企業はBCIを含む神経技術システムを開発しています。Blackrock Neurotechは2022年6月、複数の参加者を合計したインプラント研究の累積患者日数が3万日に達したと発表しました。一人が3万日入院したという意味ではありません。共同創設者兼会長フロリアン・ゾルツバッハーは、研究室から患者の家庭へ移す準備ができていると評価しました。この会社の見解が一般的な販売許可を意味したわけではありません。

1,000万ドルを調達したのは2021年です。投資家にはクリスティアン・アンガーマイヤーのre.Mind Capital、ピーター・ティール、ティム・シーヴァーズ、Sorenson ImpactのUniversity Venture Fund IIなどが参加しました。

4. BrainGate

研究コンソーシアムであるBrainGateは、100本のスパイク電極のクラスターを含む脳インプラントを開発し、外科的に脳に埋め込んでいます。そのBCIシステムは、麻痺患者が思考でロボット義肢やコンピュータを制御できるよう設計されています。BrainGateの最終目標は、四肢麻痺患者に対して移動性、コミュニケーション、そして自立性を回復させることです。

5. Precision Neuroscience

Precision Neuroscienceは2023年6月、ヒトの脳信号をマッピングする初の処置を発表しました。創業者の一人は以前Neuralinkの共同創設者でした。Layer 7 Cortical Interfaceは、脳表面に置く髪の毛より薄い電極アレイです。手術中の一時的な記録が、長期埋め込み機器の日常的な有効性まで示したわけではありません。

同社は2023年1月に4,100万ドルを調達し、2年足らずの累計調達額を5,300万ドルとしました。頭蓋骨の小さな隙間からインターフェースを挿入する低侵襲な方法なども開発していました。

6. Kernel

ブライアン・ジョンソンが設立したKernelは、非侵襲的なKernel Flowシステムを開発しています。時間分解型の機能的近赤外分光法、TD-fNIRSを使い、脳活動に関連する変化を測定します。

同社によるとKernel Flowは数分で準備できる携帯型のマルチモーダル脳計測ヘッドセットです。血液の反応の光学測定とEEGを組み合わせます。TD-fNIRSは脳活動に関連する血液の酸素化の変化を測るもので、インプラントではなく、思考を直接読むものでもありません。

7. Neurable

NeurableはEEGに基づく非侵襲的インターフェースを開発しています。研究にはゲームや、拡張現実・仮想現実での人とコンピューターの対話などが含まれます。研究用途や将来の臨床応用を、承認された医療上の治療と混同してはいけません。

8. CTRL-labs

非侵襲的な神経インターフェースを開発していた同社は、2019年にFacebookに買収されました。Facebookは後にMetaへ社名を変更しました。価格は公式には公表されておらず、報道の推計は10億ドルに達していました。2018年にも披露されたリストバンドの試作機は、筋電図で手首の電気的な筋信号を測ります。小さな動作や動こうとする意図で機器を操作するのが目的で、脳インプラントであらゆる思考を読む技術ではありません。

将来の展望と課題

AIを利用する脳インターフェースは、神経科学における重要な研究ツールです。特定の治療や補助機器を改善する可能性があります。参加者の結果は有望ですが、意味と適用範囲は技術や調べた用途によって異なります。

米DARPAの支援を受けた研究者は、気分障害に関わる信号と脳ネットワークへの刺激を研究しています。2018年に紹介された研究は、気分の解読や開ループ刺激などを扱い、将来のフィードバックを利用する閉ループ系への段階となりました。2017年にすでに医師の監督なしで、あらゆる患者を自動的に健康な状態へ戻せたという証拠ではありません。

ほかにも義肢の制御や異常な神経活動の調節などが研究されています。ニューロフィードバックは、特定の信号を変える方法を学ぶためのリアルタイム情報を与える場合がありますが、結果は用途次第です。脳と脳の通信も実験的に研究されているものの、思考を一般的かつ滑らかに伝える技術ではありません。

治療を必要としない人の認知能力の向上も、将来の用途として論じられています。標的を定めた刺激によって注意、記憶、学習に関わる一部の機能が変化する可能性はあります。ただし研究の方向性であって、AI脳インプラント全般に実証された能力ではありません。

人間の能力向上の可能性には、利用機会の公平さとプライバシーに関する倫理的課題も伴います。

2022年に発表されたPew Research Centerの調査では、米国人の78%が認知能力を高めるインプラントを望まず、20%が望みました。すべての治療用途を問う質問ではありません。以前の調査でも約3分の2が、集中力と情報処理を大幅に高めるチップを望みませんでした。10人中6人は、利用が普及すれば多くの人が装着への圧力を感じるだろうと考えていました。

認知能力向上に関するこれらの質問で、52%はインプラントが普及するとハッカーによる個人情報へのアクセスが頻繁に起こると予想しました。望ましくない脳の変化や機器の故障も懸念されました。また83%は、医療機器と同じ基準ではなく、より厳しい試験基準を求めました。

これは、技術の可能性と、個人・社会全体の健康、安全、基本的価値の保護との間で、適切なバランスを取る必要性を示しています。

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