集中力測定：脳波とAIで捉える注意と認知の最前線

著者：アスタミューゼ株式会社 加治佐 平 博士（農学）

集中力測定とは

集中力（Concentration）とは、特定の対象や課題に対して認知リソースを選択的かつ持続的に向ける能力を指し、注意力（Attention）や認知パフォーマンスと密接に関係します。現代の生産性や教育、医療、スポーツといった領域では、集中力を客観的に計測し定量化することへの需要が急速に高まっています。

本レポートでは、アスタミューゼ独自のデータベースを活用し、特許や論文、スタートアップ企業における「集中力測定」に関する技術動向を分析します。

まずは、集中力測定の科学的基盤とその歴史を見ていきます。

• ベルガー（Berger)：脳波（EEG）とアルファ波阻害の発見（1929）
  ドイツの精神科医ハンス・ベルガー（Hans Berger）は1929年、人間の脳波（EEG）記録を初めて報告した論文「Über das Elektrenkephalogramm des Menschen」のなかで、8～13 Hzのアルファ波が精神的な努力や集中の際に抑制される「アルファ波阻害（alpha blocking）」という現象を観察しました。これは生体信号から集中状態を捉えた最初の科学的記録であり、今日にいたる脳波ベースの集中力測定の原点となっています。

• カーネマン（Kahneman）：注意の認知リソース理論と瞳孔径計測（1973）
  認知心理学者ダニエル・カーネマン（Daniel Kahneman）は著書『Attention and Effort』（1973）において、注意を「有限の認知リソース」として理論化しました。同時に、認知負荷（集中の強度）に応じて瞳孔径が拡大することを生理指標として採用し、集中状態を定量化する手法の理論的な基盤を確立しました。この「瞳孔径による認知負荷の推定」は、現代のアイトラッキング技術における集中度評価の基礎をなしています。

• ポープ（Pope）ら：脳波（EEG）エンゲージメント指数の確立（1995）
  ポープらは論文「Biocybernetic System Evaluates Indices of Operator Engagement in Automated Task」において、脳波（EEG）の周波数帯域比 β/(α+θ) を「エンゲージメント指数（Engagement Index）」として定式化しました。ベータ波（13-30 Hz：覚醒や集中）を、アルファ波（8-12 Hz：リラックス）とシータ波（4-7 Hz：眠気や低集中）の和で割ったこの指数は、パイロットの覚醒度管理に初めて実用的に適用され、バイオサイバネティクス（生体制御工学）における集中力測定の礎となりました。今日でも脳波ベースの集中度評価においてもっとも広く参照される計算式です。

• チェンとヴェルテガール（Chen and Vertegaal）：生理信号による4状態注意分類（2004）
  チェンとヴェルテガール（Chen and Vertegaal）は2004年のCHI（コンピュータ・ヒューマンインタラクション国際会議）において、心拍変動（HRV）と脳波（EEG）を組み合わせて注意状態を「休息・移動・思考・作業中」の4段階に分類する「生理的注意認識ユーザインターフェース（PAUI: Physiologically Attentive User Interface）」を発表しました。これはマルチモーダルな生体信号をもちいて注意状態を複数のクラスに分類した先駆的な研究であり、現代の多状態注意分類技術の直接の先行研究に位置づけられます。

• マルチモーダル統合の本格化（2010年代以降）
  2010年代以降、EEG（脳波）や機能的近赤外分光法 （fNIRS）、視線追跡、心拍変動（HRV）、皮膚電気反応（GSR）を統合するマルチモーダルアプローチが急速に発展しました。単一のセンサでは捉えきれなかった集中状態の多面性、すなわち注意の方向や深度、持続、切り替えを高精度に推定する技術が、学術研究から実装フェーズへと移行しつつあります。ウェアラブル化や小型化、AI解析の組み合わせにより、集中力測定は研究室から日常環境へと展開されています。

本レポートでは、アスタミューゼが保有する特許や論文、グラント、スタートアップのデータベースから、集中力測定に関連するキーワードをふくむ文献を抽出し、技術動向を分析します。特許4,948件、論文1,626件、ベンチャー403社を対象に、要旨にふくまれる特徴的なキーワードの年次推移や国別動向、および技術ライフサイクル上の位置づけを評価します。

集中力測定に関連する特許の動向

アスタミューゼが保有する特許データベースから、集中力測定に関連するキーワードをふくむ特許母集団4,948件を抽出しました。これらを対象に、要旨中にふくまれる特徴的なキーワードの年次推移を分析し、近年進展がみられる技術要素を特定する「未来推定」分析を実施しました。

成長率（Growth）は、2015年から2024年までの全期間における各キーワードの出現回数のうち、直近（2020年以降）の出現回数が占める割合をあらわしています。値が1に近いほど、そのキーワードが近年に集中して出現している（＝最近になって注目されはじめた）ことを示します。
図1は、集中力測定関連特許の要旨にふくまれる特徴的なキーワードの年次推移（成長率上位40語）をヒートマップで示したものです。

成長率（Growth）が1.0に近い最新の注目キーワードとして、「脳波エントレインメント、神経同期（entrainment）」「機能的近赤外分光法（fNIRS）」「オドボール課題（oddball、（P300 / ERP誘発パラダイム）」が確認されました。これらはいずれも2020年以降に出現が急増したキーワードであり、次世代の集中力測定や増強技術として注目されていることを示しています。

「fNIRS（成長率：0.79）」は、近赤外光をもちいて脳血流動態を非侵襲的に計測する技術であり、脳波（EEG）との同時計測（EEG-fNIRS）による認知状態の高精度な評価がおもな研究潮流です。ウェアラブル化が進みやすく、日常環境での長期モニタリングに適した点が特許出願の増加を牽引しています。

「multi-modal（成長率：0.73）」「fusion（成長率：0.62）」は、脳波（EEG）や機能的近赤外線分光法（fNIRS）、視線、心拍といった複数の生体信号を統合する技術群であり、単一のセンサの限界を超えて集中状態を多面的に推定するアプローチが活発化していることを示しています。

「neurocognitive（成長率：0.68）」「connectivity（成長率：0.64）」「time-frequency（成長率：0.68）」は、網は（EEG）から脳のネットワーク活動や時間周波数特性を解析する手法群であり、集中力の神経機構を定量化する研究の広がりを反映しています。

「n-back（成長率：0.63）」「nasa-tlx（成長率：0.67）」は、認知負荷の測定や評価にもちいる標準的なパラダイムであり、集中力測定の検証ベンチマークとして特許に組み込まれる頻度が高まっています。

続いて、国別の特許出願動向を見ていきます。図2は、集中力測定関連特許の国別出願件数の年次推移を示しています。

国別では中国の存在感が最も大きく、全体の44%を占めます。続いて、米国（22%）、日本（20%）の順で件数が多くなっています。日本は集中力測定分野において自動車や電機メーカー（トヨタ自動車、本田技研工業など）が特許を牽引する強みを持っています。中国では大学や研究機関が組織的に出願を進めており、認知科学や脳工学分野への国家的な研究投資が件数の増加を支えています。なお、2024年以降にかけて各国の特許出願件数が減少傾向にありますが、これは出願から公開まで一定のタイムラグがあるためであり、実際の出願件数が減少していることを意味するものではありません。

以下に、近年の代表的な特許事例を紹介します。

• 眠気の兆候通知システム（Drowsiness sign notification system）
  • 公開番号：WO2019/123088
  • 公開年：2019年
  • 出願人：トヨタ自動車（Toyota Motor Corp.）
  • 概要：運転者の眠気レベルを段階的に推定し、眠気の「兆し」が現れる前に予防型の先回り介入を設計。ADASとの統合を前提とした実用的な量産設計。

• 視線に基づく覚醒度計測（Systems and methods for eye gaze based alertness measurement）
  • 公開番号：US2025/063218
  • 公開年：2025年
  • 出願人：ジェンテックス（Gentex Corporation）
  • 概要：非接触の視線解析のみで覚醒度を推定。車載カメラの標準化と高い親和性。

• マルチモード脳疲労検出システム（Multi-mode-based brain fatigue detection system）
  • 公開番号：CN118042013A
  • 公開年：2024年
  • 出願人：上海大学
  • 概要：EEG・fNIRS・心拍など複数種類の生体信号を統合して脳疲労を客観的に検出。

• 認知テスト用時刻同期インターフェース付きウェアラブル（Wearable device with timing synchronized interface for cognitive testing）
  • 公開番号：WO2025/060124
  • 公開年：2025年
  • 出願人：Sens.ai Inc.
  • 概要：研究室級の計測精度を家庭用ウェアラブルで実現。

• BCIによる頭部装着型読書集中度向上システム（Head-mounted integrated reading concentration improving system based on BCI）
  • 公開番号：CN118236076A
  • 公開年：2024年
  • 出願人：中国科学技術大学
  • 概要：集中低下を検知して介入する双方向設計。教育・学習用途への実装が近い。

集中力測定に関連する論文の動向

企業や研究機関が発表する論文は、研究開発段階にある技術を反映しており、特許と比較すると社会実装までに時間を要する中長期的な技術動向を示します。集中力測定に関連する特徴的なキーワードをふくむ論文母集団1,626件を抽出しました。

図3は、集中力測定関連論文の要旨にふくまれる特徴的なキーワードの年次推移（成長率上位40語）をヒートマップで示したものです。

成長率が1.0のキーワードとして「n-back」「pre-attentive」「attention-concentration」「biometric」「left-frontal」が確認されました。「n-back（成長率：1.0）」は、ワーキングメモリと集中力を同時に評価する認知負荷パラダイムであり、BCI（ブレインコンピュータインターフェーズ）やニューロフィードバック研究の標準ベンチマークとして論文への登場が急増しています。

「neuromodulation（成長率：0.67）」「tacs（経頭蓋交流電流刺激、成長率：0.67）」は、集中力を「計測するだけでなく増強する」介入技術に関するキーワードであり、計測から治療やパフォーマンス向上へと研究の重心が移りつつある潮流を反映しています。

「parietal（成長率：0.61）」「left-frontal」「parieto-occipital」は特定の脳部位を指すキーワードであり、集中や注意と関連する神経基盤（頭頂葉や前頭葉）の解明研究が近年活発化していることを示しています。

「time-frequency（成長率：0.67）」「near-infrared / spectroscopy」は、脳波（EEG）の時間周波数解析と機能的近赤外線分光法（fNIRS）による脳血流計測の研究増加を反映しており、特許動向と軌を一にした技術の広がりが確認できます。

図4は、集中力測定関連論文の国別発表件数の年次推移です。

論文発表件数では、米国が一貫して最多であり、国立衛生研究所（NIH）主導の神経科学や認知科学の研究プログラムの蓄積が研究基盤を支えています。中国はゆるやかな増加を続けており、近年では英国やドイツがこれに続きます。日本は特許での強みと比較して論文発表件数は限定的であり、研究コミュニティの規模拡大が今後の課題といえます。

以下は、集中力測定に関連する代表的な論文事例です。

• Towards Attention-Aware Large Language Models: Integrating Real-Time Eye-Tracking and EEG for Adaptive AI Responses
  • 著者：Dan Zhang（UT Austin）
  • 掲載誌：arXiv: 2511.06468v1
  • 発表年：2025年
  • 概要：EEGとアイトラッキングを統合し、ユーザーの注意状態を5段階にリアルタイム分類してLLMの応答スタイルを動的に適応させるシステム。EEGのβ/(α+θ)エンゲージメント指数と視線情報を融合した先行的研究。

• Multimodal EEG and Eye Tracking Feature Fusion Approaches for Attention Classification in Hybrid BCIs
  • 著者：Vortmann et al.
  • 掲載誌：Frontiers in Computer Science
  • 発表年：2022年
  • 概要：EEGと視線追跡を複数の融合方法で組み合わせ、内的注意と外的注意の分類精度を比較。マルチモーダル融合が単一モダリティを上回る精度（60%超）を達成。

• Assessing the attention levels of students by using a novel attention aware system based on brainwave signals
  • 著者：Chen et al.
  • 掲載誌：British Journal of Educational Technology
  • 発表年：2017年
  • 概要：EEG信号をもとに学習者の注意レベルを高注意/低注意の2値で分類する注意認識システムを開発、89.25%の精度を達成。オンライン教育における学習者注意モニタリングの先駆的事例。

• Multiple-Time-Scale Analysis of Attention as Revealed by EEG, NIRS, and Pupil Diameter Signals During a Free Recall Task
  • 著者：Shi et al.
  • 掲載誌：Frontiers in Human Neuroscience
  • 発表年：2019年
  • 概要：EEG・NIRS・瞳孔径の3種類の生体信号を用いて注意状態を複数の時間スケールで解析。マルチモーダル統合の理論的根拠を提供。

集中力測定に関連するスタートアップ企業の事例

集中力測定技術を活用したスタートアップ企業は、ウェアラブル脳波（EEG）デバイス、BCI（ブレインコンピュータインターフェース）技術、ニューロフィードバック、認知トレーニングを中心に、教育や医療、ウェルネス、自動車など多様な領域で事業を展開しています。アスタミューゼのデータベースに登録された集中力測定関連企業403社のうち、技術的に先進的かつ資金調達実績のある注目企業を以下に紹介します。

• BrainCo
  • 所在国：米国
  • 設立年：2015年
  • 概要：ハーバード大学発のスタートアップ企業。脳とデジタル機器を直接つなぐBCI（ブレインコンピュータインターフェース）技術を核に、個人・学生・神経疾患を持つ人向けの認知トレーニング製品を展開する。非侵襲EEGヘッドバンド「FocusCalm」により、リアルタイムでβ/(α+θ)エンゲージメント指数を算出し集中状態を可視化。ニューロフィードバックによる自己調節トレーニングと、義肢・リハビリテーション応用を両輪に展開する。

• Neurode
  • 所在国：オーストラリア
  • 設立年：2021年
  • 概要：ADHD（注意欠陥・多動症）など神経学的な状態を持つ人の認知パフォーマンスを高める非侵襲ウェアラブルを開発するスタートアップ。EEGヘッドセットで症状をモニタリング・治療し、連携アプリで改善を追跡、臨床医と共有できる仕組みを提供する。計測・介入・臨床連携を一体化した閉ループ型のデジタルセラピューティクス（DTx）プラットフォームとして、投薬に依存しないADHDケアを標榜する。

• Core for Tech
  • 所在国：フランス
  • 設立年：2015年
  • 概要：心拍変動（HRV）を用いて運転中の眠気を計測・予測するディープテック企業。眠気が目に見える形で現れる前の初期段階で自律神経の変化から検知し、先回りの安全判断を可能にするドライバーモニタリングシステムを開発している。映像に頼らない生体信号ベースの眠気予測により、暗所・個人差への対応力が高い「予防型」アプローチが特徴。

• NextMind SAS
  • 所在国：フランス
  • 設立年：2017年
  • 概要：脳波（EEG）から視覚的注意を解読し、注意を向けた対象を機器操作に変換するBCIデバイスを開発した企業。後頭部に貼り付ける非侵襲EEGデバイスで、視覚刺激への脳の応答（定常状態視覚誘発電位 SSVEP）をリアルタイムに解読する。Snap Inc.に2022年に買収され、AR/VRインターフェースへの応用が加速している。

• Cognixion
  • 所在国：米国
  • 設立年：2014年
  • 概要：AI・機械学習・バイオテクノロジーを活用し、脳波を直接コミュニケーションに翻訳する感覚コミュニケーションシステムを開発するスタートアップ。非侵襲BCIとAR（拡張現実）を組み合わせた「Cognixion ONE」ヘッドセットにより、発話や四肢操作が困難なALS・脳卒中・脊髄損傷患者の意思伝達を支援する。

• Emotiv
  • 所在国：米国
  • 設立：2011年
  • 概要：脳波（EEG）ヘッドセットのパイオニア的企業。EPOC・Insightシリーズをはじめとする多チャンネルワイヤレスEEGデバイスを世界150カ国以上の研究機関・企業・教育機関に提供する。認知負荷・集中状態・感情状態をリアルタイムに計測するソフトウェアAPIとクラウド分析プラットフォームを組み合わせ、ウェアラブルEEGの研究利用から産業応用（航空・自動車・教育）まで幅広いエコシステムを構築している。

• Neuropeak Pro
  • 所在国：米国
  • 概要：HRV（心拍変動）バイオフィードバックを活用して、アスリートや経営者向けに集中力・回復力・認知パフォーマンスを最適化するソリューションを提供するスタートアップ。プロスポーツチームへの導入実績を持つ。

集中力測定に関連する技術動向のまとめ

本レポートの分析を「グラント→論文→ベンチャー→特許→社会実装」という技術成熟の流れで俯瞰すると、集中力測定技術は分野内で異なるライフサイクル段階が併存していることが確認できます。

以下は、集中力測定に関連する技術潮流の実装ステータスを、特許やグラント、ベンチャーの出現状況と年次推移から総合的に判定したものです。

• 自動車ドライバーモニタリング（眠気・疲労・注意の常時計測）：成長期
• マルチモーダル生体信号統合による認知状態推定：成長前夜～成長期入口
• ウェアラブル脳波（EEG）デバイスの日常化（ヘッドバンド / イヤホン型）：成長期
• ブレインコンピュータインターフェース（BCI）・神経工学：成長前夜（本格成長2028年～）
• ニューロフィードバック・認知トレーニング / デジタルセラピューティクス（DTx）：成長前夜（成長開始2027年頃）
• 認知機能障害の診断支援・早期発見（ADHD / 認知症 / 高齢者）：黎明期（成長開始2028年頃）

• 成長期（社会実装フェーズ）
  成長期（社会実装フェーズ）に位置するのは、自動車ドライバーモニタリング（眠気や疲労、注意力の常時計測）と、ウェアラブル脳波デバイスの日常化です。前者は特許やベンチャーの双方が厚く、トヨタ自動車やジェンテックス（Gentex）などの大手企業による量産車への搭載が進んでいます。後者は BrainCo や InteraXon などのスタートアップが消費者向け製品を市場投入しており、ヘルスケアDTx（デジタルセラピューティクス）との融合が進みます。

• 成長前夜～成長期入口
  成長前夜～成長期入口に位置するのは、マルチモーダル生体信号統合による認知状態推定です。脳波（EEG）や機能的近赤外線分光法（fNIRS）、視線、心拍を統合する特許が急増しており、2026～2028年にかけて製品化が本格化する見込みです。

• 成長前夜
  成長前夜に位置するのは、ブレインコンピュータインターフェース（BCI）と神経工学、ニューロフィードバックや認知トレーニング / デジタルセラピューティクスの2領域です。BCIは NextMind や Cognixion、MindPortal などのスタートアップが製品化を進め、コンシューマ本格普及は2028～2030年頃と見込まれます。ニューロフィードバックは Philips や Neurode などが特許や製品化を進めており、2027年頃からの成長が予測されます。

• 黎明期
  黎明期にあるのは、ADHD（注意欠陥・多動症）や認知症、高齢者を対象とした認知機能障害の診断支援や早期発見の技術です。研究助成（グラント）を中心に活動が集中しており、次世代シーズとしての期待は高いものの、社会実装には2028年以降を要する見通しです。

地理的には、特許で中国（44%）が最大シェアを占め、基礎研究では米国が先行しています。日本は自動車や電機メーカーが特許を牽引する強みを持つ一方、スタートアップの創出と論文発表件数の拡大が今後の課題です。

集中力測定技術の競争優位は、今後「単一のセンサから多モーダル統合へ」「計測から介入・最適化へ」「医療・研究用途から日常のコンシューマへ」という3軸の進化によって決定されると予測します。特にウェアラブルEEG / fNIRSと連携したAI解析基盤や、急成長する感情認識（情動コンピューティング）への展開が次のフロンティアとなることでしょう。

著者：アスタミューゼ株式会社 加治佐 平 博士（農学）

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