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%%%% author's definition

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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

\Volume{32}
\Number{2}
\Month{June}
\Year{2025}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}

\received{2005}{1}{2}
\revised{2006}{3}{4}
\rerevised{2006}{5}{6}
\accepted{2006}{7}{8}



\setcounter{page}{713}



%%%%   タイトル部分                                      %%%
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\jsubject{学会記事}
\jtitle{NLP2025 テーマセッション「認知・脳と自然言語処理」}
\jauthor{西田　知史\affiref{Affi_1}\affiref{Affi_2}\affiref{Affi_3} \and 小林　一郎\affiref{Affi_4}\affiref{Affi_1}\affiref{Affi_5} \and 大関　洋平\affiref{Affi_6}\affiref{Affi_7} \and 日{\ajHashigoTaka}　昇平\affiref{Affi_8} \and 谷中　　瞳\affiref{Affi_6}\affiref{Affi_7}}

\etitle{Cognition, Brain, and Natural Language Processing}
\eauthor{Satoshi Nishida\affiref{Affi_1}\affiref{Affi_2}\affiref{Affi_3} \and Ichiro Kobayashi\affiref{Affi_4}\affiref{Affi_1}\affiref{Affi_5} \and Yohei Oseki\affiref{Affi_6}\affiref{Affi_7} \and Shohei Hidaka\affiref{Affi_8} \and Hitomi Yanaka\affiref{Affi_6}\affiref{Affi_7}}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\headauthor{西田，小林，大関，日{\ajHashigoTaka}，谷中}
\headtitle{NLP2025 テーマセッション「認知・脳と自然言語処理」}


%%%% 所属を指定して下さい．
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\affilabel{Affi_1}{情報通信研究機構}{National Institute of Information and Communications Technology}
\affilabel{Affi_2}{大阪大学}{Osaka University}
\affilabel{Affi_3}{北海道大学}{Hokkaido University}
\affilabel{Affi_4}{お茶の水女子大学}{Ochanomizu University}
\affilabel{Affi_5}{産業技術総合研究所}{National Institute of Advanced Industrial Science and Technology}
\affilabel{Affi_6}{東京大学}{University of Tokyo}
\affilabel{Affi_7}{理化学研究所}{Institute of Physical and Chemical Research}
\affilabel{Affi_8}{北陸先端科学技術大学院大学}{Japan Advanced Institute of Science and Technology}



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{document}
\maketitle


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S1
\section{はじめに}

自然言語処理 (NLP) モデルの進化は大規模言語モデル (LLM) を筆頭に目覚ましく，その振る舞いの一部は人間の言語機能に迫りつつある．そのような背景において，認知・脳とNLPの融合研究に対する機運が世界的に高まっている．NLPモデルと認知・脳の対照は，それらの間に存在する本質的な差異を浮き彫りにし，現状のNLPモデルにおける改善点を明らかにするとともに，人間の言語メカニズムに対する理解も促す．例えば，LLMと人間の振る舞いを様々な認知機能において比較する研究や，NLPモデルと脳の内部情報表現を比較する脳活動予測モデリングの研究が挙げられる．同時に，認知・脳とNLPの相補的な利用は，NLPモデルに人間らしい振る舞いをもたらすとともに，脳内の言語情報を定量化するのに寄与する．例えば，言語に対する脳の反応を利用したNLPモデルの学習法に関する研究や，脳活動から言語を読み取るブレインデコーディング技術の研究が挙げられる．

このような機運をふまえ，2025年3月に開催された言語処理学会第31会年次大会 (NLP2025) にて，筆者らは認知・脳とNLPの融合研究を幅広く扱うテーマセッションを企画した．本テーマセッションでは17件の一般発表があり，セッションの最後には総合討論が行われた．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2
\section{一般発表}

一般発表では，認知・脳とNLPの融合研究というテーマのもと，多種多様な研究に関する報告が行われた．発表の内容は大きく分けて，認知機能におけるNLPモデルと人間の振る舞い比較\cite{Aoki_2025,Shinozaki_2025,Watahiki_2025,Emura_2025,Nishikawa_2025}，情報処理や学習則における言語モデルと脳の比較\cite{Kuribayashi_2025,Nakagi_2025,Isono_2025}，認知・脳の特性を取り入れたNLPモデルの性能向上\cite{Tran_2025,Harada_2025,Luo_2025}，言語のブレインデコーディング\cite{Sato_2025,Akama_2025,Kurusu_2025,Nagase_2025}，NLP技術の数理的，哲学的分析 (高橋 2025; 日{\ajHashigoTaka} 2025) \nocite{Takahashi_2025,Hidaka_2025}に関するものであった．

認知機能におけるNLPモデルと人間を比較した研究では，LLMの振る舞いに焦点が当てられた．心の理論における理論的枠組みの一つであるシミュレーション説に従って，LLMが他者の心を理解しているか検証した研究では，否定的な結果が得られた\cite{Aoki_2025}．また，大規模視覚言語モデルにおいて，錯視の理解を調べた研究\cite{Shinozaki_2025}およびアモーダル補完の能力を調べた研究\cite{Watahiki_2025}でもLLMと人間の差異が浮き彫りになった．一方で，二重課題を用いてLLMのメモリ資源を制限すると，人間と同様に非妥当な文を妥当な文として理解しやすくなるという報告もあった\cite{Emura_2025}．また，人間とLLMの相同性を利用し，「しりとり」のパフォーマンスに関わる人間の認知的要因を探究する試みについても報告があった\cite{Nishikawa_2025}．このように，LLMと人間の認知的振る舞いには相違点と類似点が存在しており，この類いの研究が今後も進められれば，LLMと人間の認知機能に対する相補的な理解が促進すると期待される．

情報処理や学習則において言語モデルと脳を比較した研究では，モデルによる脳活動の予測性能という観点から検証が行われた．LLMの中間層における次単語予測確率を用いて脳波データの説明を試みた研究では，LLMの浅い層と深い層がそれぞれ脳の早い反応と遅い反応を説明することを示し，LLMと脳の情報処理における時空間的対応を報告した\cite{Kuribayashi_2025}．LLMの学習過程で内部状態に生じる相転移現象を，脳活動との対比によって解釈することを試みた研究では，学習過程で3段階の相転移が生じている可能性が示唆された\cite{Nakagi_2025}．言語学において文理解の過程をモデル化するCombinatory Categorial Grammar (CCG) によって脳波データの予測を試みた研究では，CCGの指標が脳波の予測に寄与することを示した\cite{Isono_2025}．このように脳との比較を介した言語モデルの探究は，モデルの情報処理や学習則に対して深い理解をもたらす潜在能力を秘めている．

認知・脳の特性を取り入れたNLPモデルの性能向上に関する研究では，NLPモデルの学習効率や翻訳性能，ならびに脳活動の説明能力の向上が報告された．脳波から抽出した選好情報に基づいてLLMを低コストで学習する手法を提案した研究では，人手によるフィードバックを用いたときと同等の性能を報告し，手法の有効性が示された\cite{Harada_2025}．人間の脳機能に着想を得たfixed prefix pair bootstrappingを機械翻訳に導入した研究では，LLMにおけるゼロショット翻訳の性能を向上させることに成功した\cite{Tran_2025}．自然言語の意味表現と脳の特徴を統合する共通の埋め込み空間を組み込んだLLMであるBrainLMを多言語対応させた研究では，英仏間の整合性判別の性能とともに脳活動予測の性能における向上が報告された\cite{Luo_2025}．以上のように，認知・脳の特性を効果的に利用することで，LLMのような高度なNLPモデルにおいても性能の向上が認められることから，このような認知・脳のNLPモデルへの融合は今後も探究すべき重要なトピックだといえる．

脳活動から言語情報を読み取るブレインデコーディングの研究では，基礎から応用に至るまで幅広い報告が行われた．LLMを用いたブレインデコーディングの研究では，LLMの種類によるデコーディング性能の比較\cite{Sato_2025}や，統語情報の導入による性能向上\cite{Akama_2025}が報告された．また，音声想起時の脳波信号から想起区間を検出する試み\cite{Kurusu_2025}や，雑音の少ない調音運動前の脳波から母音を読み取る試み\cite{Nagase_2025}に関する報告は，デコーディングにおける技術的な基礎を固めるための探究と位置づけられる．言語のブレインデコーディングは発話が困難な人々をはじめ，多様なユーザーに画期的なコミュニケーションツールを提供しうる潜在能力を秘めており，今後のさらなる技術発展が望まれる．

NLP技術の数理的，哲学的分析に関する研究についても報告がなされた．単語の共起関係に基づくskip-gramが単語の意味的性質を効果的に表現する理由について数理的に分析した研究では，skip-gramの集合によってtrigram確率の集合が表現できることを示し，LLMの情報表現の理解にも発展可能な理論的解釈をもたらした (日{\ajHashigoTaka} 2025) \nocite{Hidaka_2025}．小説を読んでいる際に生じる印象の強化について哲学的な分析を行った研究では，ドゥルーズとガタリの理論を基に解釈が試みられた\cite{Takahashi_2025}．このような分析は，NLP技術の仕組みに対して解釈を付与するだけでなく，人間が扱う言語の本質的な理解にもつながる可能性を秘めている．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S3
\section{総合討論}

一般発表の後に行われた総合討論では，15分ほどの長さではあったが，有意義な議論が行われた．発表者の杉本侑嗣氏（大阪大学）および提案者であり本稿筆者の西田の間で交わされた議論においては，言語課題での性能向上を目指したNLPモデルの研究と，認知・脳を説明するためのNLPモデルの研究を，目的別に切り分けて捉えたうえで相補的に進めて行く重要性について言及された．その延長として，それら2種類のNLPモデルの研究は両立しうるか，つまり言語課題の性能が高いNLPモデルは認知・脳の説明能力も高くなるかについて議論が展開された．特に，発表者の栗林樹生氏 (MBZUAI) は，2つの性能は相関するものの，NLPモデルは不特定多数から得られた大規模テキストデータを用いて学習しているため，平均的な人間の認知・脳の振る舞いは説明できても，個々の人間の認知・脳を完全に説明することはできないという見解を述べた．一方で西田は，NLPモデルのパーソナライズ化手法が発展すれば，認知・脳の個人差も説明できるようになる可能性について言及した．個人の認知・脳をできる限り正確に説明するようNLPモデルを設計・学習したときに，言語課題での性能が高くなるか否かは興味深い問いであり，認知・脳とNLPの融合研究が今後発展する過程で答えが得られると期待したい．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S4
\section{おわりに}

本稿では，NLP2025テーマセッション「認知・脳と自然言語処理」における一般発表と総合討論の内容について紹介した．認知・脳とNLPの融合研究はまだ発展途上にあるが，本テーマセッションで17件という多数の一般発表が集まったことからも，広く注目を集める有望な研究分野だといえる．LLMの登場によってNLPモデルの高度化が進む中，その意義はさらに高まっており，本テーマセッションを契機として研究がさらに展開していくことを期待する．


%%% Acknowledgement %%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\acknowledgment

本テーマセッションおよび年次大会の開催にあたりご尽力くださった大会委員会の皆様，テーマセッションを盛り上げてくださった発表者および参加者の皆様に感謝の意を表したい．また本寄稿の機会をくださった編集委員会の皆様にも感謝する．


%%% Bibliography %%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\bibliographystyle{jnlpbbl_1.7}
\bibliography{36refs}


%%% Biography %%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{biography}
\bioauthor{西田　知史}{%
情報通信研究機構未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター主任研究員．2014年京都大学大学院医学研究科博士課程修了．博士（医学）．2014年京都大学こころの未来研究センター研究員，2014年情報通信研究機構脳情報通信融合研究センター研究員を経て，2019年より現職．大阪大学大学院生命機能研究科招へい准教授，北海道大学人間知・脳・AI研究教育センター客員准教授を兼任．認知・計算神経科学，脳情報工学，人工知能に関する研究に従事．
}
\bioauthor{小林　一郎}{%
お茶の水女子大学基幹研究院自然科学系教授．1995年東京工業大学（現東京科学大学）大学院総合理工学研究科システム科学専攻博士課程単位取得退学．同年 博士（工学）．1995年10月法政大学経済学部研究助手．1996年4月法政大学経済学部助教授．2000年4月から2005年3月 理化学研究所脳科学総合研究センター非常勤研究員．2003年お茶の水女子大学理学部情報科学科助教授，2011年同大大学院人間文化創成科学研究科理学専攻教授を経て，2015年より現職．2007年ドイツ人工知能研究センター客員研究員，同年スタンフォード大学CSLI客員研究員．2017年より産業技術総合研究所人工知能研究センター招聘研究員，2023年より情報通信研究機構脳情報通信融合研究センター特別研究員．2016年～2017年人工知能学会理事．自然言語処理，人工知能，脳情報工学，選択体系機能言語学に関する研究に従事．
}
\bioauthor{大関　洋平}{%
東京大学大学院総合文化研究科准教授，理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員．2012～13年にマサチューセッツ大学アマースト校言語学科，2014年にコールド・スプリング・ハーバー研究所で訪問学生，2013～18年にニューヨーク大学言語学科でPh.D.を取得．2018～20年に早稲田大学理工学術院助教，2020～24年に東京大学大学院総合文化研究科講師を経て，2024年より現職．自然言語処理，認知科学に関する研究に従事．
}
\bioauthor{日{\ajHashigoTaka}　昇平}{%
1998年九州大学理学部生物学科卒業．2007年京都大学大学院情報学研究科博士課程修了．博士（情報学）．2008年Indiana Universityにて博士研究員．2010年北陸先端科学技術大学院大学助教．2017年同大学准教授（現職）．2020年科学技術振興機構さきがけ研究者．言語・認知発達，意味認知の計算論的メカニズムの解明を目的に，心理学実験・情報理論・
機械学習・非線形時系列解析などを駆使した研究を行う．
}
\bioauthor{谷中　　瞳}{%
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻准教授（卓越研究員）．2018年東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻博士課程修了．博士（工学）．理化学研究所革新知能統合研究センター特別研究員，東京大学大学院情報理工学系研究科講師を経て，2023年より現職．計算言語学や自然言語処理の研究に従事し，2022年に船井研究奨励賞，2024年に文部科学大臣表彰若手科学者賞を受賞．理化学研究所革新知能統合研究センター説明可能AIチームディレクター，人工知能学会理事を兼任．
}

\end{biography}


\end{document}




