ドコモとPaMeLa、他人の痛みを共有できる技術を世界初開発

2025年10月、NTTドコモと大阪大学発ベンチャーのPaMeLa（パメラ）は、NTTドコモの「人間拡張基盤Ⓡ」とPaMeLaが開発した脳波測定による痛み検知技術を組み合わせ、他人が感じる痛みを共有できる新技術を発表しました:contentReference[oaicite:0]{index=0}:contentReference[oaicite:1]{index=1}。この技術では、痛み刺激を受けている人の脳波から痛みの度合いを数値化し、受け手側の痛み感度に合わせてデータを補正・変換することで「あたかも痛みを体感する」ように共有します:contentReference[oaicite:2]{index=2}:contentReference[oaicite:3]{index=3}。ドコモはこれまでに動作や触覚、味覚などを共有してきましたが、痛覚の共有は世界初の試みです:contentReference[oaicite:4]{index=4}:contentReference[oaicite:5]{index=5}。この発表は国内外で大きな注目を集めています。

人Aの痛み(数値化) → ←—感度補正→ 人Bの痛みとして再現
  ↑                           ↓
脳波センサー                アクチュエーションデバイス

従来、他人の痛みは言葉で正確に伝えることが困難とされてきました:contentReference[oaicite:6]{index=6}。今回の技術では、脳波解析により痛みを客観的に可視化し、受け手の感度に応じてデータを補正して共有します:contentReference[oaicite:7]{index=7}:contentReference[oaicite:8]{index=8}。これにより、マッサージの「痛気持ちいい」感覚や激辛料理による刺激など、さまざまな痛みのシーンを第三者に伝えることが可能です:contentReference[oaicite:9]{index=9}。さらに「Aさんにとって痛みレベル50がBさんにはどの程度か」「Aさんが通常時よりどれだけ痛みを感じているか」といった情報も、受け手側が具体的に体感・理解できるようになります:contentReference[oaicite:10]{index=10}:contentReference[oaicite:11]{index=11}。痛みを客観化・共有する可能性により、関連業界からも期待の声が上がっています。

例えば医師と患者が対面できない遠隔診療の場面を想定してみましょう。患者側が感じる痛みを医師側が実際に体感できれば、症状の把握や治療方針の判断が格段に向上します。また、医療教育や研修用途でも、医学生や看護師が患者と同じ痛みを疑似体験することで共感力が高まり、ケアの質の向上が期待されます。将来的にはこうした技術が医療ガイドラインに組み込まれ、遠隔治療の標準化に繋がる可能性もあります。

なお、NTTドコモの「人間拡張基盤Ⓡ」は、人間と機械をつなぐプラットフォームとして、動作や触覚、味覚といった感覚情報の共有を可能にしてきました。本技術はそこに痛覚共有機能を加えた形で実現されています。

痛み可視化技術の研究開発

PaMeLa社は、大阪大学発ベンチャーとして痛みの脳波解析に特化した研究開発を行っています:contentReference[oaicite:12]{index=12}。既往研究では461名の被験者の痛み刺激データを収集し、機械学習を用いて「痛み無し」「中程度の痛み」「強い痛み」の3段階に分類するモデルを構築し、全体で約71％の判別精度を実現しました:contentReference[oaicite:13]{index=13}。また、痛みの「不快感」の有無といった質的な変化も、約70％の精度で推定・判別できることが示されています:contentReference[oaicite:14]{index=14}。これらの成果は国内外で査読付き論文として発表され、学会でも注目されています。

第一生命保険による投資発表資料でも、同社技術は「VAS（主観評価）に代わり、小型脳波計とAI解析で痛みを数値化する客観的な方法」だと説明され、まずは術後疼痛管理での医療利用が想定されていると報告されています:contentReference[oaicite:15]{index=15}:contentReference[oaicite:16]{index=16}。さらに、本手法が痛み研究の領域にもたらす意義は大きく、これまで難しかった痛みの定量的評価を可能にし、医療機器や治療評価への応用が期待されています。こうしたオープンな情報共有により、国内外の研究者による技術改善と標準化が進んでいます。

461人の脳波データ → 特徴量抽出 → 機械学習モデル
                          ↓
                   痛みレベル判定
                   （3段階分類、精度約71%）

技術の仕組み

本技術は、痛み共有を実現するために3つの要素で構成されています:contentReference[oaicite:17]{index=17}。まず、痛み刺激を受けている人の頭皮に装着したセンシングデバイス（脳波計）で脳波や生体信号を収集します。次に、収集したデータをドコモの「人間拡張基盤」が受け取り、PaMeLa社のAIを用いて被験者ごとの痛み感度を推定・補正し共有可能なデータに変換します。最後に、変換されたデータをもとにアクチュエーションデバイス（電気刺激装置）を介して受け手に痛みを再現します:contentReference[oaicite:18]{index=18}:contentReference[oaicite:19]{index=19}。基盤ではPaMeLa社の高度なAIモデルがリアルタイム解析を担い、多量のデータから特徴を抽出しています。

触覚フィードバックなど従来のハプティクス技術は、振動や圧力で痛みを疑似的に表現するものでしたが、今回の技術は脳波解析と電気刺激を組み合わせてリアルな痛覚を再現します。つまり「本当に痛い」と感じる感覚の共有を目指しており、VR/ARの没入感を新たなレベルに引き上げることが期待されています。このような先行研究を背景に、本技術でも同社の解析アルゴリズムが活用されており、日進月歩で技術がアップデートされています。

PaMeLa社の研究では、市販の頭皮用脳波計を用いて痛み刺激時の微弱な脳波変化を検出し、機械学習で痛みレベルを推定しています:contentReference[oaicite:20]{index=20}:contentReference[oaicite:21]{index=21}。PaMeLa社の研究では、痛み刺激時の脳波に現れる周波数成分（α波、β波など）も特徴量として分析しており、痛みパターンの抽出に活用しています:contentReference[oaicite:22]{index=22}。今後、取得データを増やすほど推定精度の向上が期待されており、高い汎用性を持つ分析手法の開発が進められています。

なお本技術を実際に運用するには、センサーの装着方法や個体差による計測誤差への対応も重要となります。ドコモとPaMeLaは、機器のキャリブレーションや継続学習によって装置差や環境変化に柔軟に対応する仕組みも検討しています。高精度の脳波解析を行うため、データ収集量の増加にも注力しています。

痛み刺激 → センシングデバイス（脳波計測）→ 人間拡張基盤（感度補正・共有）→ アクチュエーションデバイス（痛み再現）→ 受け手

たとえば、人Aが熱湯に手を入れたときに生じる痛みを考えてみましょう。Aさんの脳波センサーが痛み信号を検知し、「人間拡張基盤」にデータが送られます。基盤はAさんの痛みを「レベル50」と評価し、Bさんの感度に合わせたデータに変換します。最後にBさんの皮膚に接したアクチュエータから痛みの電気刺激が与えられ、Bさんはまるで自分が熱湯に手を入れたような痛みを感じます。このように、センシングから駆動まで一連の流れで痛みを遠隔伝達します。この一連の流れは完全に非侵襲的であり、特別な訓練なしに誰でも利用できるよう設計されています。

個人差を補正する仕組み

痛みの感じ方には個人差が大きく、同じ刺激でも感じ方が異なることが知られています:contentReference[oaicite:23]{index=23}。たとえば同じ温度の刺激でも、痛みに敏感な人は強烈な痛みを覚え、鈍感な人は軽く感じることがあります。また心理的な要因も影響します。痛みに対する恐怖心や緊張状態などがあると、同じ刺激でもより強い痛みとして認識される場合があります。こうした個人差を無視すれば他人の痛みを正しく理解することは困難ですが、本技術はそのハードルを克服しています。

具体的には、Aさんの脳波から得た痛みデータを数値化し、Bさんの痛み感度に合わせて変換して伝達することで、両者の主観的な痛みレベルを一致させることが可能です:contentReference[oaicite:24]{index=24}。たとえばAさんが痛みに対して鈍感でBさんが敏感であっても、BさんにはAさんと同等の刺激が与えられるよう調整します。この仕組みによって受信者はあたかも発信者と同じ痛みを体感でき、主観的なずれが極限まで抑えられています。また、生理学的な特徴も影響します。一般に筋肉量や脂肪量が多い人は痛みを感じにくいとされており、体格差も考慮が必要です。本技術では、初回利用時に簡易なテスト刺激を与えて個人ごとの基礎感度を測定し、その後に本格的な共有を行う手法が検討されています。

  感度
   ↑
Aさん：■■■■■■■■■■■
Bさん：■■■■■■■
      → 痛み刺激の強度

幅広い応用領域と期待される効果

この技術で共有可能になる痛みは、医療や福祉、エンターテインメントなど多岐にわたる分野で活用が期待されています:contentReference[oaicite:25]{index=25}:contentReference[oaicite:26]{index=26}。医療現場では、言葉で痛みを伝えづらい高齢者や乳幼児、重篤な患者の疼痛管理を支援でき、鎮痛薬の適切投与や診断精度の向上に貢献します。リハビリ分野では、患者が感じる痛みをリアルタイムで測定し、負荷を調整することで回復効果を高めることができます。エンターテインメントでは、VRゲームやテーマパークで安全に痛み刺激を加えることでこれまでにない没入体験を提供する新たな可能性が生まれています。こうした応用は医療とエンタメにとどまらず、例えばエルダケア施設など高齢者支援の現場でも導入が検討されています。

産業・福祉分野では、重労働者の安全管理や介護現場などでの応用も考えられます。作業員や介護者が感じる身体的負担を遠隔で共有できれば、過重労働や虐待の防止につながります。教育分野では、医療教育やトレーニングで模擬的に痛みを体験し、技術者や介護者の教育にも役立ちます。また、新薬や治療器具の開発においては、痛みデータが客観的指標として利用でき、治療効果の判定や新薬開発が加速する可能性があります。こうした応用は医療・福祉のみならず、長時間のデスクワークで肩や腰に負担を感じている従業員の健康管理、自動車や工場作業員の安全管理など広範な分野にも広がります。また将来的には、痛覚共有機能を備えたウェアラブルデバイスの開発も視野に入れられています。量産化が進むことで医療機関に限らず、一般消費者が手軽に痛み共有を体験できるようになる日が来るかもしれません。企業のヘルスケア支援や労働管理にも活かせます。たとえば長時間デスクワークで肩や腰に負担を感じている従業員の痛みを管理者が共有すれば、作業環境や勤務時間の改善につながります。スポーツ分野では、アスリートの筋肉痛や疲労を共有し、トレーニングメニューを最適化するなどの用途も想定されます。量産化が進めば、ヘッドバンド型やスマートフォン連動型の手軽なデバイスが登場し、広く普及する可能性があります。クリニックやフィットネスジムだけでなく、一般家庭で日常的に使われる健康管理ツールとなるかもしれません。こうした応用は企業のヘルスケア支援や労働安全に新たな視点をもたらし、技術の普及によって働き方改革の一翼を担う可能性もあります。

医療・福祉 : 疼痛管理、診断支援、リハビリ支援など
教育     : 医療教育やトレーニングでの痛み体験
エンタメ   : VRゲーム等で没入感の向上
社会     : ハラスメント被害の可視化・予防

今後の展望と課題

2025年10月14日から幕張メッセで開催される技術展示会「CEATEC 2025」にて本技術が展示される予定です:contentReference[oaicite:27]{index=27}。展示会場では、実際に技術を体験できるデモも予定されており、参加者は他人の痛みを疑似体験することで技術のリアルなインパクトを体感できます。将来的には医療機器認証を得て手術後の疼痛管理や在宅ケアなどに応用できるよう、センサーや刺激装置の安全性・精度の確保、データ補正アルゴリズムの精緻化が求められます。さらに、直接脳に信号を送る技術や神経細胞レベルでのインターフェースも研究されています。最終的には痛覚だけでなく、触覚や温度感覚など複合的な感覚まで共有可能な「完全没入型」のシステムにつながる可能性も示唆されています。

技術の成熟には数年を要しますが、すでにプロトタイプの実証が進んでおり、2020年代後半には一部の応用分野で実用化が始まると予想されています。将来的には医療・フィットネス・教育分野で幅広く利用されることが期待されており、大学や企業との共同実証実験や国際コンソーシアムへの参加も検討されています。開発を主導する両社だけでなく国内外の研究者や企業も官民連携で技術開発を推進しており、研究資金や人材育成への投資も進む見込みです。また他者の痛みを共有する倫理的意義やプライバシー保護も重要な課題です。例えば技術利用には医療倫理で用いられるインフォームド・コンセントのような同意手続きが必要になります。送信側と受信側の同意に加え、データの取り扱いや消去ルールを明確にすることが不可欠です。技術者だけでなく倫理学者や法律家の議論を含むルール策定・倫理審査も欠かせません。社会実装にあたり、国内外の規制や学会での議論も活発化しており、健全な運用に向けたルール整備が進められています。技術成熟度の向上に伴い、将来的に痛みデータを共有するアプリやサービスが登場し、新たな市場を創出する可能性も考えられます。技術開発の成果は学術フォーラムでも取り上げられ、イノベーション創出への注目が集まっています。

関連技術との違い

触覚フィードバックなど従来のハプティクス技術は、振動や圧力で痛みを疑似的に表現するものでしたが、本技術は脳波解析と電気刺激を組み合わせてリアルな痛覚を再現します。つまり「本当に痛い」と感じる感覚の共有を目指しており、VR/ARの没入感を従来以上に向上させることが期待されています。本技術は最新の触覚合成研究の延長上にあり、より高度なHCI（ヒューマン・コンピュータ・インターフェース）技術として認識されています。

従来のハプティクス：振動・圧力で疑似痛覚
本技術　　　　　　：脳波解析＋電気刺激で実痛覚を再現

社会的意義

他者の痛みを共有できる技術が実用化すれば、患者や高齢者の苦痛を周囲の人が直接体感できるようになり、思いやりに基づくサポートが促進されるでしょう。これまで理解しにくかった個人の痛みが可視化されることで、医療福祉現場でのコミュニケーションの在り方に変革が生まれると期待されます。介護施設などでは、介護者が入所者の痛みを共有できるため、迅速かつ適切な対応が可能になります。また障がい者支援にも役立ち、言葉で痛みを表現しづらい人の苦痛も周囲が理解できるようになります。

患者A → (痛み共有) ← 医療者B
  ↑                      ↑
「痛い」          「理解する」

企業や学会は今後も情報発信を続け、多様な応用例の研究や規格策定に取り組む必要があります。他者の痛みを共有する新たなコミュニケーション文化は、社会全体の共感力や安全性の向上につながると期待されています。

倫理的課題

他者の痛みを操作・共有できる技術は倫理的観点から慎重な検討が必要です。不適切に利用すれば拷問や嫌がらせの手段となる危険性があります。例えば技術利用には医療倫理で用いられるインフォームド・コンセントのような同意手続きが必要になるでしょう。送信側と受信側の同意に加え、データの取り扱いや消去ルールの明確化が不可欠です。研究者は技術利用の境界を社会的に議論する必要があり、技術者だけでなく倫理学者や法律家も参画したルール策定と審査が求められます。こうした指針を確立しないまま実用化すると、心理的・身体的な被害が生じる危険性があるため、慎重な制度設計が必要です。

技術進歩 → 悪用リスク（拷問や嫌がらせ）
   ↑
  規制とルール整備  ←

まさにSF映画さながらの未来が現実に近づいており、技術の進歩にワクワクせざるを得ません。研究コミュニティからは一部で実験データの公開が始まっており、今後はオープンデータ化による技術共有も期待されています。発表直後はSNSで話題となり、多くのユーザーが技術への感想を共有し合うなど、市民レベルでの関心も高まっています。技術開発の動向に注目が集まる中、将来的に痛みデータを共有するアプリやサービスが登場し、新たな市場を創出する可能性も示唆されています。

このように、痛み共有技術はまだ実証段階ながら、医療・福祉からエンターテインメントまで多方面での応用が検討されています。技術成熟には年月が必要ですが、世界初のチャレンジとして今後の研究成果と技術進展が期待されています。

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