　同技術は、脳活動のパターン解析で心や身体の状態を解読する脳情報デコーディングと、AI（人工知能）を組み合わせた「脳‐AI統合型デコーディング」を、言語AIモデルを用いて拡張したものだ。fMRI（機能的磁気共鳴画像法）で計測した脳活動を言語AIモデルの意味特徴空間にマッピングし、脳活動との類似度が高いテキストを探索しながら繰り返し最適化することで、映像内容を反映した文章を生成する。

マインド・キャプショニングによる脳活動からのテキスト生成［クリックで拡大］出所：NTT

　実験では、動画を視覚的に観察している時の脳活動から文章を生成し、内容に近い説明文を自動的に構築できた。記憶から想起した映像でも同様の生成が可能で、脳から生成した文章のみを用いて、どの映像を想起しているか識別できることが確認された。

　精度評価では、脳活動から生成した文章と参照文の類似度に基づき、100本の候補動画の中から知覚時で約50％、想起時で約30％の精度で正しい動画を選択できた。これは、ランダムに選んだ場合に正答する確率であるチャンス水準1％を大きく上回る。また、言語野を除外した解析でも高精度を維持し、脳の言語処理とは独立した非言語的情報を言語化していることが示された。

知覚または想起内容に関する脳活動からのテキスト生成結果［クリックで拡大］出所：NTT

　同技術は、複雑な視覚情報が脳内でどのように表現されているかを解明する手がかりとなる。今後は、モデルや訓練データのバイアス検証を進め、視覚以外の感覚イメージや感情、概念的思考などへの応用も視野に入れる。将来的には、発話困難者の意思伝達支援や新たなコミュニケーション手段としての活用が期待される。

　一方で、思考内容が解読される可能性があるため、心的プライバシー保護への慎重な検討が求められる。NTTはデータ運用の透明性確保や倫理的議論の深化を重視し、人間の精神的自律を尊重する技術開発を進める方針だ。

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