テクノロジー TECHNOLOGY

子どもの地頭も鍛えられる?!脳を鍛えながら計測『ブレインフィットネス』

HERO X 編集長

実は筋肉のように鍛えることができるとも言われる脳。ゲーム感覚で脳を鍛える『脳トレ』が一大ブームとなったのは記憶に新しいところ。この『脳トレ』の考案者が今回注目したのが脳の活動具合の〝見える化〟だった。

人間の体の不思議はいくつもあるが、脳はその代表格と言ってもいいだろう。自分の脳がどのような仕組みになっているかを知る人は少ないのではないだろうか。脳は大きく分けて「大脳」「小脳」「脳幹」の三つの部分に分かれており、そのうち80%を大脳が占めている。この大脳には前頭葉、頭頂葉、後頭葉、側頭葉の領域が存在し、それぞれ役割が違うのだ。例えば、前頭葉は思考や運動などと関わりが深く、言語を発するのに使われている部分。頭頂葉は手足の感触や動きを知覚するための機能をもつと言われている。

この前頭葉の中でも機能は分かれており、前頭葉の中にある前頭前野は感情をコントロールすることや、考えること、アイデアを出すこと、判断すること、応用することなど、人間らしい部分を多く司るところとなっている。

東北大学と日立ハイテクで立ち上げた(株)NeUでは、前頭前野を光トポグラフィ(NIRS)という技術を使い計測、画面に出される問題に答えることで脳がどのくらい反応しているのかを計ることで、脳トレの効果を見える化できるようにした。その名も「ブレインフィットネス」。

光トポグラフィとは、頭部に3㎝の等間隔で光源と受光センサーを配置することで脳内のどこに変化が起きたかを計測、可視化するもの。「ブレインフィットネス」ではこの光トポグラフィを使った脳センサーをおでこに装着することで、前頭前野の活動具合を計る。

開発に関わったのはあの『脳トレ』を手がけた東北大学加齢医学研究所所長の川島隆太教授だ。ゲームをやるだけだった脳トレでは、その日のスコアなどは分かるものの実際にどの程度鍛えられたかを見ることができなかった。同じ人間といえどもその日のコンディションによってもスコアは変わるため、スコアだけでは脳活動がどの程度行われたかを可視化するのは難しい。しかし、この光トポグラフィ技術を活用することで、脳のどの部分に変化が起こったのかを見ることができるため、出された問題というトレーニングがどの程度脳に効いているかを視覚的に知ることができるようになる。

同社は認知症予防をはじめ、子どもの地頭向上や、ビジネスマンの生産性アップなどへの活用が期待されると伝えている。ダイエットでも結果が可視化されている方がトレーニングのモチベーションを保ちやすいと言われるが、脳トレもパーソナライズ化されたデータとして結果が見えるとなれば、やる気はアップしそうだ。

(text: HERO X 編集長)

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ARヘッドセットが100ドル以下で手に入る!?「North Star」がオープンソースで公開に

Yuka Shingai

VRと並び、目覚ましい技術の進歩を遂げている AR。スマホ向けサービスも充実し、日常生活の利便性を向上させてくれる身近な存在となりつつあるが、米 Leap Motion 社は開発中の新型 AR ヘッドセット「North Star」をオープンソースで世界中に公開している。

Leap Motion 社といえば、マウスや画面タッチを用いることなく、ジェスチャーによって直観的に操作ができる入力機器「Leap Motion」の開発・販売でその名を世界中に知らしめた。

これまでもVR/ARコンテンツを手掛けてきたが、「North Star」はデジタルと物理的な世界を一連の流れとして体験できる、全く新しいシステムだ。

片目あたり1600×1440ピクセルの解像度のディスプレイを搭載し、動画の滑らかさを決定する要素、フレームレートは120fps(=frames per second 1秒間の動画で120枚の静止画が動く)で駆動できる。

水平で100度以上の視野角が実現し、縦横180度の広い領域でハンドトラッキングセンサーを搭載した驚異的なスペックを同社の共同創設者であり CTO の David Holz 氏は「今まで誰も見たことがないシステム」であるとブログで強調している。

現段階では、まだ実験的な装置ではあるが、1台100ドル以下での生産を目指すという。

ハードウェアと関連するソフトウェアの情報をオープンソースで公開することについても「誰にでもアクセスできるものにしたい」と語る Holz 氏。

AR システムについての議論は「どのように見えるべきか」から「どのように感じるべきか」にシフトしていくだろうと今後の展望についても予測している。

技術的にも価格的にも、AR システムが我々の生活に欠かせない近未来がやってきそうだ。

(text: Yuka Shingai)

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