脳コンピューターインターフェース（BCI）技術の信頼性向上に向けた画期的な研究が発表されました。
ニューヨーク州立大学アルバニー校のJonathan Wolpaw博士が2025年7月、Journal of Neural Engineering誌に発表した論文では、現在のBCI技術が抱える根本的な課題と、それを解決するための革新的なアプローチが示されています。
Wolpaw博士は、筋萎縮性側索硬化症（ALS）患者を対象とした実験において、BCIシステムが平均83%の精度を達成したものの、日々の変動が激しく安定した性能を維持できない問題を明らかにしました。この変動は技術的な不具合によるものではなく、現在のBCIアプローチの構造的限界を示しています。
研究の核心は「ヘクサー」という新しい概念の導入にあります。古代ギリシア語の「hexis（習慣、状態）」に由来するこの用語は、技能を生成・維持する皮質から脊髄まで延びるニューロンとシナプスのネットワークを指します。自然な筋肉による動作では、複数のヘクサーが「交渉された均衡」状態を保ちながら機能しているのに対し、BCIによる「合成ヘクサー」は、この複雑な協調システムに適切に統合されていないのが現状の課題です。
Wolpaw博士は、従来の神経工学的アプローチに加えて神経科学的理解を統合することで、筋肉レベルの信頼性を実現できると提案しています。具体的には、マルチモーダルな感覚フィードバックの提供、複数の脳領域からの信号統合、そして技能の「主要な特徴」の維持に焦点を当てたアプローチが必要だとしています。
From: 
Making brain–computer interfaces as reliable as muscles
【編集部解説】
この研究が示しているのは、現在のBCI技術における根本的な限界と、それを克服するための革新的なアプローチです。従来のBCI研究は主に神経工学に焦点を当て、より精密な脳信号の測定や解析手法の開発に取り組んできました。しかし、Wolpaw博士が明らかにしたのは、技術的な精度向上だけでは真の意味での信頼性は達成できないという事実です。
研究では、ALS患者を対象とした実際の実験データが示されています。2年以上にわたってBCIを使用した患者の文字入力精度は平均83%という高い精度を達成したものの、日々の変動が激しく、安定した性能を維持することができませんでした。これは技術的な不具合ではなく、現在のBCIシステムの構造的な問題を示しています。
「ヘクサー」という概念の重要性
Wolpaw博士が提唱した「ヘクサー」という概念は、この研究の核心部分です。古代ギリシア語の「hexis（習慣、状態）」から命名されたこの概念は、技能を生成・維持するニューロンとシナプスのネットワークを指します。自然な筋肉による動作では、複数のヘクサーが「交渉された均衡」状態を保ちながら機能しているのに対し、BCIによる「合成ヘクサー」は、この複雑な協調システムに適切に統合されていないのが現状です。
技術的進歩の限界と新しいアプローチ
従来の神経工学的アプローチでは、脳信号の解読精度を向上させることで問題を解決しようとしてきました。しかし、実際のデータが示すように、平均精度が向上してもセッション間の変動は減少しません。これは、BCIシステムが人間の自然な学習・適応プロセスと整合していないことを意味しています。
新しいアプローチでは、マルチモーダルな感覚フィードバックの提供、複数の脳領域からの信号統合、そして技能の「主要な特徴」の維持に焦点を当てています。これにより、BCIシステムは人間の自然な運動制御により近い形で機能することが期待されます。
実用化への道筋と課題
この研究が示す最も重要な点は、BCIの実用化には単純な技術的改良以上のパラダイムシフトが必要だということです。「崖の端を歩く」ような高いリスクを伴う状況でも使用できるレベルの信頼性を達成するには、神経科学的な理解に基づいた根本的な設計変更が不可欠です。
一方で、この研究は現在のBCI技術が抱える課題を明確にしながらも、解決への具体的な道筋を示しています。合成ヘクサーと自然なヘクサーの協調を促進する訓練プロトコルや、ハイブリッドBCIシステムの開発など、実現可能な改善策も提案されています。
長期的な影響と展望
この研究成果は、脳卒中やALS患者などの運動機能障害を持つ人々のQOL向上に直接的な影響を与える可能性があります。現在は基本的なコミュニケーション支援に留まっているBCI技術が、将来的には複雑で精密な動作制御まで可能になるかもしれません。
また、この「ヘクサー」概念は、BCI分野を超えて神経科学全般の理解を深める可能性も秘めています。脳の可塑性と学習メカニズムに関する新しい理論的枠組みとして、今後の研究発展に大きな影響を与えることが予想されます。
【用語解説】
脳コンピューターインターフェース（BCI）
脳の電気信号を直接コンピューターに入力し、思考によって外部機器を制御する技術。筋萎縮性側索硬化症（ALS）や脳卒中患者などの運動機能障害者のコミュニケーション支援や義肢制御に応用される。
ヘクサー（Heksor）
古代ギリシア語の「hexis（習慣、状態）」に由来する概念。技能を生成・維持する皮質から脊髄まで延びるニューロンとシナプスのネットワークを指す。生涯を通じて適応し続け、技能の主要な特徴を維持する。
合成ヘクサー（Synthetic Heksor）
BCIベースの技能を生成するニューロン、シナプス、ソフトウェアから構成される複合ネットワーク。自然なヘクサーとは異なり、中枢神経系とソフトウェアの両方の構成要素が協調して機能する必要がある。
交渉された均衡（Negotiated Equilibrium）
複数のヘクサーがニューロンとシナプスを共有する際に、それぞれの技能を満足に維持するために達成される動的なバランス状態。各ヘクサーが継続的に適応することで維持される。
筋萎縮性側索硬化症（ALS）
運動ニューロンの変性により筋肉の萎縮と筋力低下が進行する神経変性疾患。進行すると発話や嚥下が困難になり、最終的に呼吸筋も麻痺する。
【参考リンク】
Journal of Neural Engineering（外部）
神経工学分野の国際的な学術誌。脳コンピューターインターフェース、ニューロプロステーシス、神経刺激技術などの最新研究を掲載している。
National Center for Adaptive Neurotechnologies（外部）
ニューヨーク州立大学アルバニー校に設置されたBCI研究の中核機関。実用的なBCIシステムの開発と臨床応用を推進している。
【参考記事】
Making brain-computer interfaces as reliable as muscles（外部）
Wolpaw博士による2025年の原著論文のPubMed掲載ページ。83%という実験データを含む、BCIの信頼性向上に関する包括的な研究内容を紹介している。
Heksor: the central nervous system substrate of an adaptive behaviour（外部）
2022年にWolpaw博士らが発表したヘクサー概念の基礎となる論文。技能を生成する神経ネットワークの理論的枠組みを詳細に解説している。
Brain-computer interfaces: a powerful tool for scientific inquiry（外部）
BCI技術の科学的応用可能性について論じた総説論文。神経工学的アプローチの限界と神経科学的理解の重要性を示している。
【編集部後記】
この研究は、私たちが当たり前に行っている「思考を動作に変える」プロセスの複雑さを改めて教えてくれます。BCIが真に実用的になった時、どのような社会が待っているでしょうか。運動機能を失った方々が再び自由に動き回れる未来や、健常者でも思考だけで機器を操作する日常を想像してみてください。
一方で、脳と機械の境界が曖昧になることへの不安もあるかもしれません。皆さんは、このようなBCI技術の進歩をどう受け止めますか？期待と懸念、どちらの気持ちが強いでしょうか？ぜひコメントで意見をお聞かせください。
