NCNPと早大、脳の予測処理理論でロボットが複数の介護動作を学習できると実証

何が起きたか

国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター（NCNP）と早稲田大学の研究グループは、脳の「予測処理（Predictive Processing）」（自由エネルギー原理）に基づくAIモデルを多自由度ヒューマノイドロボットに実装し、高次元の視覚・固有受容感覚を統合しながら複数の介護動作を学習できることを実証した。研究成果は日本時間2026年8月15日午前3時に国際学術雑誌「Science Advances」に掲載された。

詳細

研究グループは、NCNP神経研究所疾病研究第7部の出井勇人特任研究室長、山下祐一室長、早稲田大学の三宅太文次席研究員、尾形哲也教授らで構成される。彼らは、脳の計算原理として注目される予測処理理論に基づくAIモデルを多自由度ヒューマノイドロボットに実装し、高次元の視覚・固有受容感覚（身体感覚）を統合しながら複数の介護動作を学習できることを確認した。 本研究では、特別なプログラムを与えなくてもAIモデル内部に、人間の脳で知られる情報処理特性が形成されることを確認した。具体的には、（1）視覚情報が曖昧でも身体感覚から状況を推定する、（2）動作の切り替えを自律的に学習する、（3）視覚的に遮蔽された対象を推定する、（4）状況に応じた不確実性の変化を認知する、の4点である。 研究の背景として、介護現場では世界的な高齢化に伴う人手不足が深刻化しており、体位変換や清拭などの作業では対象者や環境の変化に応じて視覚や身体感覚を統合しながら柔軟に行動を切り替える必要があると説明している。このような介護場面を想定した動作生成は、実世界における適応的知能を検証する上で最も挑戦的な課題の一つとしている。

Key Facts

なぜ重要か

本成果は、予測処理がロボット知能を実現する一般的な計算原理となり得ることを示したものであり、介護ロボットだけでなく、多様な環境で柔軟に働く次世代AIの実現や、人間の知能原理の理解につながることが期待される。