脳波計測・解析の基礎と実践 ～実データの解析・AI/機械学習の活用から産業応用まで～

★脳波を「測る」だけで終わらせず、実データの解析を通して、心理・行動をどう捉え、結果をどう活用するかを学びます。
★実際の解析実演に加え、AI・機械学習による状態推定や産業応用まで、脳波計測・解析の実務を体系的に解説します。

脳波計測・解析の基礎と実践
～実データの解析・AI/機械学習の活用から産業応用まで～

＜講師＞
東京大学　大学院工学系研究科機械工学専攻　特任研究員　上田 一貴 氏

＜日時＞
2026年12月23日(水)　10:30-16:30

＜会場＞
[東京・大井町]きゅりあん 4階第1特別講習室

＜受講料＞
1名50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円

※受講料やセミナー申し込み～開催までの流れなど、詳細については、弊社HPのセミナーページを必ずご確認ください。

＜セミナーポイント＞
■講座のポイント
製品を見たときの反応や，操作中の状態の違いを，脳波でどのように調べればよいのでしょうか．本講座では，研究・開発の問いを出発点に，脳波の基礎，目的に合った計測の準備，実データの解析，結果の活用までを解説します．
実際の脳波データを教材に，波形の観察，周波数解析や時間的な変化の解析，機械学習による状態の分類などを実演します．解析コードの細部に先立ち，「何のための処理か」「結果をどう読むか」を具体例で説明します．
近年，脳波研究にもAI活用が盛んになってきている状況を踏まえ，講師が実際に用いている解析手法やその活用事例，関連する最近の研究動向もご紹介します．

■受講後、習得できること　　
・脳波計測・解析の基礎知識
・実際の脳波データを用いた解析の実践的な手法
・解析結果の解釈と、製品・サービス評価等への活用方法
・脳波計測・解析技術を用いた研究の最新動向とその産業応用

■必要な予備知識
必須ではありませんが、Pythonの使用経験があると望ましいです。（Pythonを用いた脳波解析用のデータをお配りする予定です）

■講演中のキーワード
脳波計測，脳波解析、脳波計、人間、心理、行動、機械学習、AI、状態推定、製品評価、産業応用

■PC演習・デモンストレーションについて
当日は講師による脳波解析演習デモンストレーションを実施します（MATLABとPythonを使用します）。
開催日が近づきましたら受講者の方にも演習用データ、プログラムをメールにて配布致します。
講義中，ご一緒に脳波解析を進めていただくことも可能ですので、可能な方はぜひPCをご持参のうえでご参加ください。講師のデモを追いながらお手元で再現する事も可能ですし、当日は講義を聞く事に集中し後日復習する事も可能です（講師への質問も可）。

■PC持参に際して
・OS：Windows推奨（講師はWindowsで説明予定）
・会場フリーWifiに接続可能なもの、もしくはモバイルWifi等ご持参ください
　＊あらかじめ必要なデータ等（事前配布演習用データ・解析に必要なソフトウェア等）をPCにご準備いただければ、会場にてWifiに接続いただく必要はございません。

＜講演プログラム＞
1．はじめに　－脳波の種類と脳波でわかること、期待できること－
　（1）脳波解析からわかる人間の心理や行動
　　・製品の印象や作業中の状態を調べるとき，脳波が役立つ場面
　　・脳波から何がわかり、何がわからないのか
　（2）脳波とは何か
　　・背景脳波
　　・事象関連電位
　（3）脳波計測・解析100年の歴史
　（4）脳波計測・解析技術の強み　-他の脳機能計測技術との比較から-
　（5）近年のAI技術の進展と脳波計測・解析の新しい可能性
　　・脳波 × AIによる人間の状態推定
　　・生成AI活用中の脳活動計測
　　・AIを活用した脳波解析と最近の動向

2．脳波計測の手順
　（1）脳波計測の準備
　　・何を明らかにしたいのかを整理する
　　・どのような心理・行動プロセスを知りたいか
　　・知りたい対象に沿った計測手法の選び方　
　（2）脳波計測に必要な機材の選び方
　　・研究、評価目的に応じた機材選定の考え方
　　・脳波計　-脳波計の機能とコスト-
　　・電極
　　・コンピュータ
　　・近年の計測機器の動向
　　・計測環境
　（3）計測対象者の選び方
　（4）実際の脳波計測の留意点
　　・計測の流れ
　　・計測事例
　　・計測時に生じやすい問題、失敗例とその対策

3．脳波解析の基礎・実践とAI/機械学習の活用
　（1）脳波データの観察
　　①脳波データ観察の重要性
　　②脳波と脳波ではないもの（ノイズ・アーチファクト）の見分け方
　　　・実際の脳波を見てみましょう
　　　・解析結果を過信しないためのデータ確認のポイント
　　③アーチファクトの除去方法

　（2）目的に応じた脳波解析手法、ソフトウェアの選び方
　　　・各種解析ソフトウェアの特徴、メリット・デメリット
　　　・脳波解析アルゴリズムの最近の動向
　　　・AI、機械学習を用いた解析手法の動向
　（3）脳波解析実践
　　－実際の脳波データを用いて，講師のPC上で解析ソフトを動かしながら説明－
　　※配布可能な脳波データをお配りしますので、皆様のお手元でも解析が可能です（Pythonを使える環境が必要です）．
　　①脳活動の大きさを解析する
　　②脳活動の時間的変化を解析する
　　③AI（機械学習）を用いて脳波から心理状態を推定する
　　④解析結果の解釈と実務への応用
　　　・解析結果をどのように解釈するか
　　　・心理、行動との関係を考える際の留意点
　　　・製品、サービス評価へ活用する際のポイント

4．脳波計測・解析技術の動向　-産業応用と今後の可能性-
　・ブレインテック・ニューロテックの潮流
　・より負担の少ない脳波計（ウェアラブル脳波計など）の開発
　・脳波計測による脳・心理の調整技術
　・今後、産業応用が期待される領域

＜質疑応答＞

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