- 「文字を書く動きを想像する」だけで、AIが文字に変換する技術が、すでに高い精度を達成している
- 発話できない人の「話そうとする意図」を、AIが音声やアバターの表情に変換する研究も進んでいる
- 一方で、「本人の協力なしに、AIが勝手に心の中を読み取る」ことは、現時点の技術ではできないという研究結果がある
「脳にチップを埋め込むと、考えただけでパソコンが操作できる」——
そんなニュースを目にしたことがある方も多いのではないでしょうか。
実際、脳の信号を読み取り、AIが解析して文字や音声に変換する「ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）」の研究は、ここ数年で急速に進歩しています。
その一方で、こうしたニュースに触れるたびに、「AIはいずれ、本人の同意なしに、心の中まで読み取れるようになるのではないか」という不安を感じる方もいるかもしれません。
この記事では、BMI研究の最前線で実際に何が実現しているのかを紹介した上で、「AIは人間の思考を読み取れるのか」という問いに、現時点での研究結果にもとづいて答えます。
そもそも「ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）」とは何か
ブレイン・マシン・インターフェース（BMI、あるいはブレイン・コンピューター・インターフェース、BCI）とは、脳の電気的な活動を機器で読み取り、その信号をコンピューターへの命令や、文字・音声といった形に変換する技術の総称です。
BMIには、大きく分けて2つのアプローチがあります。
一つは、脳の表面や内部に、髪の毛より細い電極を実際に埋め込む「侵襲型（しんしゅうがた）」で、外科手術が必要になる一方、個々の神経細胞に近いレベルの、精度の高い信号を得られます。
もう一つは、頭皮の上から脳波を測定する「非侵襲型（ひしんしゅうがた）」で、手術は不要ですが、得られる信号の精度は侵襲型に比べて低くなります。
この記事で紹介する研究の多くは、事故や病気によって体を動かせなくなった方を対象に、失われた「話す」「書く」といったコミュニケーション手段を取り戻すことを目的とした、医療研究の一環として行われています。
「想像で書く」だけで文字になる——手書きを再現するBMI
BMI研究における近年の大きな転換点の一つが、2021年にスタンフォード大学の研究チームが学術誌「Nature」に発表した研究です。
この研究では、四肢の麻痺がある参加者の脳（手の動きに関わる運動野）に電極を埋め込み、参加者に「手書きで文字を書いているつもりで、頭の中で手を動かしてもらう」という課題に取り組んでもらいました。
実際には手はまったく動いていませんが、脳の中では、文字を書こうとする信号が発生しています。
研究チームは、この信号をAI（リカレントニューラルネットワークという種類の機械学習モデル）に学習させ、参加者が「書こうとしている」文字をリアルタイムで読み取り、テキストに変換することに成功しました。
その結果、参加者は1分間に90文字という速度で、94.1%の精度（自動校正を組み合わせると99%以上の精度）で文字を入力できるようになりました。
これは、同じ参加者が以前使っていた、カーソルを動かして文字を選ぶ方式のBMI（1分間に39文字）の2倍以上の速さであり、健常な同世代の人がスマートフォンで文字を入力する速度（1分間に115文字）にかなり近づく結果でした。
▽ 分かりやすく要約 ▽
Willett, F.R., Avansino, D.T., Hochberg, L.R., Henderson, J.M., & Shenoy, K.V. (2021). “High-Performance Brain-to-Text Communication via Handwriting,” Nature, 593(7858), 249–254. 運動野の信号から「手書きの想像」をAIが解読し、従来のカーソル式BMIを大きく上回る90文字/分の入力速度（健常者のスマホ入力速度に肉薄）を達成した研究。
「話そうとする意図」を、音声とアバターの表情に変換する
2023年には、さらに一歩進んだ研究成果が、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（UCSF）の、それぞれ独立した2つの研究チームから、同じ号の学術誌「Nature」に発表されました。
スタンフォード大学のチームは、ALS（筋萎縮性側索硬化症）により発話が困難になった参加者の、発話に関わる運動野（腹側運動前野やブローカ野）に電極を埋め込み、参加者が「話そうとする」ときの脳活動から、話そうとしている単語をAIに読み取らせました。
その結果、50単語という限られた語彙では9.1%、12万5,000語という非常に幅広い語彙では23.8%の単語誤り率で、1分間に62単語という速度での文字変換に成功しています。これは、それまでのBMIによる音声解読の記録を3.4倍上回る速さでした。
一方、UCSFのチームは、同じく発話が困難な参加者を対象に、脳活動から「テキスト」「本人の発症前の声を再現した合成音声」「表情を伴うアバターの動き」という、3つの出力を同時にリアルタイムで生成することに成功しました。
テキストへの変換速度は1分間に78単語、単語誤り率は25%と報告されています。
いずれの研究も、日常会話の速度（1分間に150〜160語程度）にはまだ届いていませんが、これまで声を失っていた人にとって、実用的なコミュニケーション手段に近づく、大きな前進だと言えます。
▽ 分かりやすく要約 ▽
Willett, F.R., et al. (Stanford大) / Metzger, S.L., et al. (UCSF) (2023). Nature, 620(7976). 発話が困難な人の運動野から「話そうとする意図」を読み取り、従来比3.4倍の速度でテキスト化（Stanford大）したり、合成音声やアバターの表情としてリアルタイム出力（UCSF）することに成功した同時発表の研究。
では、AIは「話そうとしていない、心の中の思考」まで読み取れるのか
ここまで紹介した研究は、いずれも「本人が話そう、書こうとしている」意図を読み取るものでした。
では、AIは、本人が言葉にしようとしていない、心の中の思考そのものまで読み取れるのでしょうか。
この問いに正面から取り組んだのが、2023年にテキサス大学オースティン校の研究チームが学術誌「Nature Neuroscience」に発表した研究です。
この研究では、手術を伴わない非侵襲型のfMRI（脳の血流変化を計測する装置）と、大規模言語モデルを組み合わせ、参加者が物語を聞いているとき、心の中で物語を想像しているとき、さらには音声のない動画を見ているときの脳活動から、その内容の”意味”を、文章として再構成することに成功しました。
ここで重要なのは、AIが再現したのは一語一句の正確な文章ではなく、あくまで「おおよその意味・あらすじ」だったという点です。
そして、この研究が特に注目されたのは、次の実験結果です。
研究チームは、参加者に協力してもらい素直に物語を聞いてもらった場合と、あえて別の作業（7ずつ数を引き算する、動物の名前を心の中で挙げ続ける、まったく別の物語を想像する、など）をしてもらい、AIによる解読に”抵抗”してもらった場合とを比較しました。
その結果、素直に協力してもらった場合は物語の内容をある程度解読できた一方、抵抗してもらった場合には、解読の精度が大きく低下し、ほとんど意味のある文章として再構成できなくなることが示されました。
さらに、この解読モデルを使えるようにするには、参加者1人につき7〜8回、合計7.5〜16時間ものスキャン時間をかけて、AIにその人専用の学習をさせる必要があります。
研究チームは論文の中で、「解読モデルを訓練する際にも、使用する際にも、本人の協力が必要である」と明確に述べています。
つまり、現時点の技術では、本人の同意や協力なしに、誰かの心の中を一方的に”盗み読み”することはできない、ということです。
▽ 分かりやすく要約 ▽
Tang, J., LeBel, A., Jain, S., & Huth, A.G. (2023). Semantic Reconstruction of Continuous Language from Non-Invasive Brain Recordings. Nature Neuroscience, 26(5), 858–866.
実用化の現在地——研究室から、実際の患者のもとへ
ここまで紹介した研究は、いずれも大学の研究室で行われた臨床研究ですが、BMIの実用化は、研究室の外でも進んでいます。
イーロン・マスク氏が率いる企業ニューラリンク社は、2024年に最初の人体への機器埋め込みを行って以降、臨床試験の対象者を着実に増やしており、2026年半ばの時点で、埋め込みを受けた患者は26人に達したと報じられています。
最初の被験者は、思考だけでパソコンのカーソルを操作し、インターネットを閲覧したり、SNSに投稿したりできるようになったことが報告されています。
こうした商業的な取り組みも、この記事で紹介した学術研究と同様、現時点では「体を動かそう・操作しようとする意図」を読み取るものであり、「意図していない、心の中の思考を勝手に読み取る」ものではない、という点は変わりません。
まとめ
ブレイン・マシン・インターフェースの研究は、「想像で書く」動作を文字に変換する技術（2021年）から、「話そうとする」意図を音声やアバターの表情に変換する技術（2023年）へと、着実に進歩してきました。
これらはいずれも、事故や病気によって声や体の自由を失った人にとって、コミュニケーション手段を取り戻すための、切実な医療研究です。
一方で、「AIが本人の同意なしに、心の中の思考を一方的に読み取れるのか」という問いについては、現時点の研究結果は、はっきりと否定的です。
非侵襲型の意味解読研究が示したとおり、解読には本人ごとの長時間の訓練と、本人の協力が不可欠であり、協力が得られなければ、解読の精度は大きく崩れます。
BMIは今のところ、失われた声を取り戻すための技術であって、意思に反して心を覗き見るための技術ではありません。
ただし、この研究を行った当人たちが「ブレイン・マシン・インターフェース（BMI）は、心のプライバシーを尊重すべきだ」とあえて論文の中で述べているように、技術がこれからも進歩を続ける中で、この一線がどう守られていくのかは、引き続き注目していく価値のあるテーマだと言えるでしょう。
このシリーズでは、AIと脳の対応関係を整理したハブ記事（準備中）<!– INTERNAL_LINK: b2-6-6 / 公開後、「」へリンク化し「（準備中）」を削除 –>や、AIが人間のような”心”や”意識”を持ちうるかを扱った記事（準備中）<!– INTERNAL_LINK: b2-6-1 / 公開後、「強いAIと弱いAIの違いとは？」へリンク化し「（準備中）」を削除 –>もあわせてご覧ください。
- AIの”脳”を人間の脳に当てはめると、どこになるのか？
- 強いAIと弱いAIの違いとは？│AIは「意識を持てるのか」を脳科学から考える
よくある質問（FAQ）
- ブレイン・マシン・インターフェースは、誰でも今すぐ使える技術なのですか？
-
いいえ。本記事で紹介した研究は、いずれも脳への電極の埋め込みなどを伴う臨床研究の段階にあり、主に事故や病気で声や体の自由を失った方を対象とした医療用途として開発が進められています。健常な方が日常的に使える製品として広く普及するには、まだ時間がかかると考えられます。
- 電極を埋め込まなくても、脳の信号は読み取れるのですか？
-
本記事で紹介したテキサス大学の研究のように、手術を伴わないfMRIを使った解読も可能です。ただし、この記事で紹介したとおり、精度や手軽さの面では、電極を埋め込む侵襲型に比べて制約が大きく、本人ごとに長時間の個別学習も必要です。
- 将来、寝ている間や無意識のうちに、思考を読み取られてしまう可能性はありますか？
-
本記事で紹介した研究結果を前提にする限り、現時点の技術では考えにくいと言えます。解読モデルの訓練にも使用にも本人の協力が不可欠であり、協力が得られない場合には精度が大きく低下することが、研究によって示されています。ただし、技術は日々進歩しているため、今後も研究の動向を注視する価値はあります。
- 情報の正確性について：
本記事の内容は、執筆時点で確認できた学術論文・報道に基づき作成しています。BMI研究は急速に進展している分野であり、今後の研究により内容が更新される可能性があります。 - 見解の性質について：
本記事で紹介した内容の一部は、現時点での研究知見の紹介であり、学術的に完全な決着がついているものではありません。 - 専門的な助言の代替ではありません：
本記事は一般的な脳科学・AIに関する情報提供を目的としたものであり、専門家による見解や判断に代わるものではありません。 - 損害への責任：
本記事の情報を利用したことによって生じたいかなる損害についても、当サイトおよび運営者は一切の責任を負いかねます。最終的な判断はご自身の責任において行っていただけますよう、お願い申し上げます。
運営会社・製品開発元情報
| 会社名 | 株式会社HOPEF |
|---|---|
| 所在地 | 〒957-0105 新潟県北蒲原郡聖籠町大字次第浜1948 |
| 代表者 | 佐藤 俊彦 |
| お問い合わせ | https://memory-coffee.jp/contact/ |
| 事業内容 |
|
