本講演では、計測した脳の活動をもとに外部機器を動かす装置であるBrain-machine interface, 通称BMIについて取り上げ、その基礎研究への展開と実世界応用の現在地について紹介します。多くのBMIは、神経の活動を時系列信号として機械学習モデルに与えて脳の情報を読み出すことで成立します。そのため、時々刻々取得するデータをどのようにリアルタイムに分析し、外部機器の操作に反映させるかによってシステムの挙動が変化します。また、BMIの操作結果が使用者にフィードバックされるため、BMIの操作を通じて使用者の脳のはたらきにも与えることが知られるようになりました。さらにはBMIの設計によって、使用者の脳活動が示す反応が異なることも示唆されています。本講演ではBMI技術の背景となる生理学と脳の情報を読み解くための情報学的技術、そしてBMIを使って脳の性質を明らかにした事例を紹介し、BMI研究に期待される今後の展開について考察します。

本講演では、非侵襲型の脳計測方法である頭皮脳波の計測を対象に、測定機器製作、測定方法、測定信号の解釈にわたる一連の脳計測とその応用に際しての注意点などについて述べる。特に医療分野への応用には、QMS省令への適合をベースにした品質の作りこみが必要となる。品質を担保するための製品開発プロセスに則りながら、電気的、電磁気的な安全性の確保や、機能性の評価、さらに臨床での有効性の確認など、各種のステップを着実にクリアしていくことになる。さらにこれらの結果を書面化し、承認審査や認証審査を経て医療機器として認められることになる。本講演では、Brain-Machine Interfaceに基づくリハビリテーション機器の開発を事例に、新しい分野の医療機器の開発をどんなステップで進めているかの事例紹介とともに、そのプロセスにおいて注意すべきこと、配慮すべきことについて述べる。

サイエンティストの社会貢献には様々な形がある。誰も知らない新規な研究成果によって世の理を明らかにすること、教育や人材育成、科学成果の社会への実装などである。一般に科学者の仕事は科学研究を行い、それを論文にするところで完了すると考えられている。社会への貢献や実装は、科学者自身が行う必要はないと考えがちであるし、研究費の申請書に書く研究の社会的意義に関して、真剣に評価・議論されることはほとんどない。一方、スタートアップ界隈では、常にシード技術を探しており、その対象として科学者の研究成果に目を向けがちである。しかし、科学者、投資家、起業家それぞれの視点・期待が異なっており、有望なシード技術がうまく実用化に至らないケースが多い。このマッチングのずれと歪みをどのように解消し、科学者の研究成果を世の中に活かしていけるのかについて考える。