ぼんのうぼうし

1. 01
   2028 製品 可能性が高い 予測実現度 70% 信頼度 80%

   本人専用の心理状態AR可視化

   市販EEGと生理センサーを統合し、ストレス・覚醒・集中など限定状態を本人だけにAR表示する。

   必要なブレークスルー

   • 短時間で適応する個人校正

   予測根拠

   要素技術は既存で、課題は統合・装着性・個人校正。

2. 02
   2028–2032 インフラ 実現可能性あり 予測実現度 78% 信頼度 65%

   神経データを外部送信しないオンデバイス処理

   生EEGを端末内で処理し、外部には本人が選んだ抽象状態だけを出す。

   必要なブレークスルー

   • オンデバイス神経プライバシー保護

   予測根拠

   エッジAI性能は進展しているが、神経データ保護の標準化と監査が必要。

3. 03
   2030–2035 社会受容 実現可能性あり 予測実現度 82% 信頼度 60%

   不確実性表示つきセルフリフレクション支援

   心理状態を断定せず、推定確率と本人入力を合わせて短いセルフケアへ接続するサービスが普及する。

   必要なブレークスルー

   • 心理状態推定の説明可能性と不確実性表示

   予測根拠

   技術よりも安全表示、臨床境界、利用者教育、誤用防止が採用条件になる。

4. 04
   2035–2040 完全実現 科学的に困難 予測実現度 90% 信頼度 20%

   具体的な内的内容の非侵襲デコード

   本人が発話・入力していない複雑な欲求や悩みの意味を日常環境で高精度に推定する。

   必要なブレークスルー

   • 非侵襲脳信号からの意味内容デコード

   予測根拠

   頭皮EEGの空間分解能と個人差、意味表現の非一意性、倫理制約が大きい。

ロードマップは、現在の研究・製品・社会動向を基にした編集部予測です。将来の実現を保証するものではありません。