**想像が画像になる日：脳とAIがつながる未来（要約）**

- **研究の概要**
- 京都大学のチームが、fMRIで測定した脳内血流パターンをAIに学習させ、被験者が見ている・想像している映像を画像化する技術を開発。
- 2018 年に報告された「脳内イメージを映像化するAI」からの継続的な進化で、単なるモノクロの図形から、人や物体の構造・色・グラデーションまで再現できるようになった。

- **技術的なポイント**
- **データ取得**：fMRI により視覚刺激に対する血流変化を可視化。
- **学習プロセス**：「この脳反応はこういう画像に対応する」というペアを多数与えてディープラーニングを実行。
- **生成結果**：アルファベットや簡単な映像はほぼ認識可能なレベルに到達。人物や物体も輪郭や色調が再現され、被験者ごとの背景色の違いなど個人差も検出できる。

- **現在の限界と課題**
- 完全な写実はまだ不可能で、細部まで思い出す必要がある画像は再現が難しい。
- 被験者間で背景色が変わるなど、認知の個人差が画像に反映される点が課題。

- **将来の応用可能性**
- 思い出やイメージを視覚的に共有できるため、会話や教育、創作活動で「頭の中の映像」を直接伝達できる。
- 医療分野では、意識障害患者の意識内容の把握や、リハビリ時のイメージトレーニングに活用できる可能性。

- **まとめ**
- 脳活動とAIを結びつけた画像生成技術は、当初は粗いモノクロ画像に留まっていたが、近年は高精細・カラー画像の再現へと大きく前進。
- まだ完全な再現には至らないものの、個人の想像や記憶を映像化できることは、コミュニケーションや科学研究に新たな可能性を開く「予言的」な技術と評価されている。