頭がい骨に穴を開けるか、否か
脳に機器を直接接続する方式は「侵襲型BMI」と呼ばれる。この方法では、頭がい骨に穴を開ける外科手術を行い、脳内に電極やチップを直接埋め込むことで、神経細胞が発する電気信号を直接取得する。得られた信号は、特定のアルゴリズムや機械学習モデルによって解析され、ユーザーの意図や指令として読み取られた上で、コンピューターやロボットアームなどの外部機器へ伝達される。
この侵襲型BMIを開発している代表的な企業が、イーロン・マスクらによって共同設立されたことで知られるNeurolinkだ。彼らは、糸状の電極を脳に埋め込む方式を採用しており、2023年には米FDA（アメリカ食品医薬品局）から臨床試験許可を取得。2024年3月には、人間向けBMIデバイス「N1 Implant」の埋め込み手術を実施したと発表している。
一方、頭蓋骨を開けることなく、頭皮の上から脳の活動を測定する方式は「非侵襲型BMI」と呼ばれる。先ほど紹介したドローン操縦の映像で使われていたのも、こちらのタイプだ。映像では、頭部を覆う布に、多数の電極が取り付けられているのが確認できる。このように、非侵襲型ではセンサーやバンド、ヘルメット型のデバイスなどを頭部に装着し、脳波や筋電信号などを読み取るわけだ。開頭手術を伴わないため安全性が高く、手軽に使える点が特徴となる。また取得した信号を機器の制御に変換する際には、AIなどの先端技術によるデータ解析が行われる。
この侵襲型BMIを開発している代表的な企業が、イーロン・マスクらによって共同設立されたことで知られるNeurolinkだ。彼らは、糸状の電極を脳に埋め込む方式を採用しており、2023年には米FDA（アメリカ食品医薬品局）から臨床試験許可を取得。2024年3月には、人間向けBMIデバイス「N1 Implant」の埋め込み手術を実施したと発表している。
一方、頭蓋骨を開けることなく、頭皮の上から脳の活動を測定する方式は「非侵襲型BMI」と呼ばれる。先ほど紹介したドローン操縦の映像で使われていたのも、こちらのタイプだ。映像では、頭部を覆う布に、多数の電極が取り付けられているのが確認できる。このように、非侵襲型ではセンサーやバンド、ヘルメット型のデバイスなどを頭部に装着し、脳波や筋電信号などを読み取るわけだ。開頭手術を伴わないため安全性が高く、手軽に使える点が特徴となる。また取得した信号を機器の制御に変換する際には、AIなどの先端技術によるデータ解析が行われる。
頭がい骨に穴を開けるメリットとデメリット
侵襲型と非侵襲型、どちらのBMIも一長一短がある。まず侵襲型の最大の利点は、脳に直接アクセスすることで高精度な情報が得られる点だ。そもそも「脳から情報を得る」という行為自体、当然ながら簡単な話ではない。神経細胞の電気信号は微弱で、体の内外から発せられるさまざまなノイズの影響を受けやすい。また、神経細胞の活動を単に読み取るだけでなく、それを瞬時に解析して「デバイスの装着者が何を意図しているか」を正しく把握する必要もある。
侵襲型BMIでは、脳内に電極を直接埋め込むことで、脳の神経活動を非常に高精度に、かつ脳深部の活動まで詳細に取得できる。そのため、得られるデータの精度も非常に高い。
しかし脳に電極を埋め込むには外科手術が必要であり、それ自体が大きなリスクを伴う。感染症や出血、脳組織の損傷などの危険があるのはもちろん、時間の経過とともに電極が劣化したり、埋め込んだ位置がずれてしまうといった安定性の問題もある。これらの課題は、侵襲型BMIの社会的な受け入れを広げる上で、大きな障壁となっている。
一方の非侵襲型BMIは、外科手術を必要としないため、人体への負担が少なく、脳を損傷するリスクもない。安全性が高く、手軽に使用できる点や、装置の携帯性に優れることも大きなメリットだ。
しかし、信号は頭蓋骨の外側、つまり皮膚や筋肉を通して取得される。そのため、これらの組織による信号の減衰やノイズの影響を受けやすく、侵襲型と比較して信号品質や空間・時間分解能が著しく劣るという本質的な課題を抱えている。さらに、計測中に身体の動きが制限されることもある。
侵襲型BMIでは、脳内に電極を直接埋め込むことで、脳の神経活動を非常に高精度に、かつ脳深部の活動まで詳細に取得できる。そのため、得られるデータの精度も非常に高い。
しかし脳に電極を埋め込むには外科手術が必要であり、それ自体が大きなリスクを伴う。感染症や出血、脳組織の損傷などの危険があるのはもちろん、時間の経過とともに電極が劣化したり、埋め込んだ位置がずれてしまうといった安定性の問題もある。これらの課題は、侵襲型BMIの社会的な受け入れを広げる上で、大きな障壁となっている。
一方の非侵襲型BMIは、外科手術を必要としないため、人体への負担が少なく、脳を損傷するリスクもない。安全性が高く、手軽に使用できる点や、装置の携帯性に優れることも大きなメリットだ。
しかし、信号は頭蓋骨の外側、つまり皮膚や筋肉を通して取得される。そのため、これらの組織による信号の減衰やノイズの影響を受けやすく、侵襲型と比較して信号品質や空間・時間分解能が著しく劣るという本質的な課題を抱えている。さらに、計測中に身体の動きが制限されることもある。
頭がい骨の穴にかかわらず、AIが必要
さらに侵襲型・非侵襲型に共通する重要な課題がある。それは、脳から収集した信号の処理が複雑である点だ。加えて、脳信号パターンは人によって異なるため、個々のユーザーに合わせたキャリブレーション（校正）や、システム側のトレーニング期間も必要になる。
そのため、どちらのタイプにおいても、AI技術の進展が性能向上に不可欠となっている。
侵襲型BMIでは、AIが膨大な脳活動データを解析し、ユーザーの意図を読み取る精度を高めたり、処理速度を向上させたりする役割を担う。
一方の非侵襲型BMIでは、ノイズの多い信号からユーザーの意図を正確に抽出するデコーディングの精度を高めるためにAIが活躍する。また発汗や心拍などの他の生体信号と組み合わせることで、データの堅牢性も向上する。
そのため、どちらのタイプにおいても、AI技術の進展が性能向上に不可欠となっている。
侵襲型BMIでは、AIが膨大な脳活動データを解析し、ユーザーの意図を読み取る精度を高めたり、処理速度を向上させたりする役割を担う。
一方の非侵襲型BMIでは、ノイズの多い信号からユーザーの意図を正確に抽出するデコーディングの精度を高めるためにAIが活躍する。また発汗や心拍などの他の生体信号と組み合わせることで、データの堅牢性も向上する。
BMIを使う人間にも訓練が必要
AIによる補正が機械側の「訓練」だとすれば、装着者である人間にも、それに見合う訓練が求められる。
BMIデバイスを初めて使う際には、どのように考えれば望ましい信号が出せるかを学習しなければならない。
例えばUCSF（カリフォルニア大学サンフランシスコ校）が行った非侵襲型BMIによるロボットアーム操作の実験では、被験者が実機に触れる前に仮想環境でロボットアームを動かす練習を積み、「頭の中で手を動かすイメージ」の精度を高めた。この予備訓練のおかげで、実機アームでも数回の練習で思い通り操作できるようになったという。逆にいえば、熟練度が低いうちは誤作動も起きやすく、長時間の集中が必要になるわけだ。
理想を言うなら、人間が意識してコツを掴まなくても、普段の思考や無意識下の信号をAIがうまく解読し、代わりに操作してくれるのが望ましい。
しかしその境地に達するには、人間とAIとの協調学習や、脳信号と意図の対応関係を深く解明する必要がある。現状ではまだ研究途上なのが実情だ。
BMIデバイスを初めて使う際には、どのように考えれば望ましい信号が出せるかを学習しなければならない。
例えばUCSF（カリフォルニア大学サンフランシスコ校）が行った非侵襲型BMIによるロボットアーム操作の実験では、被験者が実機に触れる前に仮想環境でロボットアームを動かす練習を積み、「頭の中で手を動かすイメージ」の精度を高めた。この予備訓練のおかげで、実機アームでも数回の練習で思い通り操作できるようになったという。逆にいえば、熟練度が低いうちは誤作動も起きやすく、長時間の集中が必要になるわけだ。
理想を言うなら、人間が意識してコツを掴まなくても、普段の思考や無意識下の信号をAIがうまく解読し、代わりに操作してくれるのが望ましい。
しかしその境地に達するには、人間とAIとの協調学習や、脳信号と意図の対応関係を深く解明する必要がある。現状ではまだ研究途上なのが実情だ。
小林 啓倫
経営コンサルタント
1973年東京都生まれ、獨協大学外国語学部卒、筑波大学大学院修士課程修了。システムエンジニアとしてキャリアを積んだ後、米バブソン大学にてMBAを取得。その後外資系コンサルティングファーム、国内ベンチャー企業などで活動。著書に『FinTechが変える！金融×テクノロジーが生み出す新たなビジネス』（朝日新聞出版）、『IoTビジネスモデル革命』（朝日新聞出版）、訳書に『ソーシャル物理学』（アレックス・ペントランド著、草思社）、『シンギュラリティ大学が教える 飛躍する方法』（サリム・イスマイル著、日経BP）など多数。
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