入力する前に思考を読み取るという発想はSFのように聞こえるが、サンフランシスコ拠点のスタートアップConduitは、これは工学上の課題だと捉えているという。

ハーバード大学でコンピューターサイエンスを学び、OpenAIで研究者を務めたNaomi Bashkansky氏は2026年7月下旬、同社を離れてConduitに共同創設研究者として参加すると発表した。同社は、頭蓋内に何も埋め込まずに脳活動をテキストへデコードするAIモデルを開発している。

この発表は2026年8月5日に行われた。非侵襲型のブレイン・コンピューター・インターフェースは、世間の議論では長らく外科的アプローチに押されがちだった。Conduitは、十分なデータと十分に高性能なモデルがあれば、非侵襲型の方法でもその差を縮められると主張している。

データセット戦略

Conduitは、世界最大の神経言語データセットを構築したと主張している。サンフランシスコの専用施設で6か月の間に、数千人の参加者から収集した約10,000時間分の記録を含むという。2025年12月時点で、このデータセットは既存の公開神経言語データセットより規模も複雑さも大きいと同社は述べている。

データ収集には、頭皮上の電気活動を測定する非侵襲的手法であるEEGに加え、他の記録手法も用いている。被験者には1回のセッションあたり50ドルから55ドルが支払われる。

Conduitの目標は、同社が大規模脳基盤モデルと呼ぶものを訓練することだ。これは、GPT型アーキテクチャに相当する神経データ版として説明されている。狙いは、単に運動意図を推定することではなく、意味内容、つまり本人が何を考えているかをデコードすることにある。

この事業を担う人物

Bashkansky氏のOpenAIでの業務は、AI安全性の監査と大規模言語モデルの解釈可能性に関するものだった。また、モデルがさまざまな条件下でどれだけ一貫して指示に従うかを扱うアライメント研究の一分野である、指示の安定性に関する研究も発表している。

初期報道によると、Conduitはオックスフォード大学とケンブリッジ大学の研究者によって共同設立されたとされ、サンフランシスコを拠点としながら、英米をまたぐ学術的な背景を持つチームとなっている。同社は明確にデータ中心のモデルを採用しており、データセットの規模をモデル性能の主因と位置づけている。

市場への意味

AI周辺のハードウェア分野を追う投資家にとって、ここで注目すべきなのは単なる新興企業の立ち上げではない。アライメントや解釈可能性のバックグラウンドを持つ真剣なAI研究者たちが、いま神経技術へ移っており、言語モデルで成果を上げてきたデータ拡張の手法を持ち込んでいるという流れだ。

信頼できる思考からテキストへの変換システムが実現すれば、ALS、閉じ込め症候群、あるいは運動出力を奪うその他の状態にある人々のコミュニケーションを大きく変える可能性がある。

Conduitは資金調達額を明らかにしていない。今後注目されるのは、データセットが拡大するなかでの意味デコード課題におけるモデル性能、非侵襲型の神経データ収集に対するFDAの規制姿勢、そして競合する学術機関や商業ラボが、Conduitが現在主な参入障壁とみなしているデータギャップを埋められるかどうかだ。