脳波ウェアラブルのデータは誰のもの？AI学習で問われる同意の境界

睡眠や集中の状態を知るために、頭に装着するセンサー。利用者が期待するのは自分へのフィードバックだろう。ところが、その脳波データがAIの学習にも使われるとしたら、同じ「計測」でも意味が変わる。米科学誌Scienceの調査報道をきっかけに、脳波ウェアラブルのデータ利用が改めて注目を集めている。

57社のポリシーを調べて見えたこと

Scienceは、頭皮から脳の電気的活動を測るEEG（脳波）を収集する消費者向け企業57社のプライバシーポリシーを調査したと報じた。専門メディアInside BCIによる報道の整理では、4社はポリシー自体を掲載せず、11社の文書はWebサイト訪問者のみを対象にしていた。調査時点では、脳データを基盤モデルの学習に使う企業のポリシーにも、その用途が明記されていない例があったという。これは調査対象の文書の透明性を問う結果であり、57社すべてが無断でAI学習を行ったという意味ではない。

具体例が、睡眠や瞑想向けヘッドバンド「Muse」を作るInteraxonだ。同社はScienceに対し、利用者由来の約5万時間のEEGデータを、名前やメールアドレスを取り除いてモデル学習に使ったと説明したと報じられている。現在公開されている同社のポリシー（2026年9月29日付）には、識別情報を除いたMuseデータを、睡眠段階などの機能を支える機械学習モデルや基盤モデルの改善に使うと明記されている。現在の文書で用途を確認できることと、過去に利用者が十分に理解して同意していたかは、別の問いだ。

「匿名化したから安全」とは言い切れない

EEGは、そのまま人の思考を文章として読み取る装置ではない。一方で、通常の利用者識別子を消せば、脳波から個人を見分ける可能性まで消えるわけでもない。ドイツのFraunhofer IDMTは、EEGの特徴から別の計測回でも同じ人物を識別できる研究結果を示し、個人を特定しにくくしながら睡眠分析に必要な情報を残す手法を開発した。脳波データの保護は、名前を削る一工程で完了するものではない。

利用者に必要なのは、製品が何を測るかに加えて、元データをどこに保存し、誰と共有し、研究やAI学習に使うのかを知ることだ。削除を求めた場合、保存済みデータと学習済みモデルにどこまで反映できるのかも、選択の材料になる。これらは製品や契約によって異なり、一律に判断できない。

日本で問われるのは、使い道を選べる設計

脳波ウェアラブルは、睡眠や健康管理の手がかりになり得る。企業がAI改善のためにデータを集める価値もある。ただ、計測を受け入れることと、将来のモデル学習に提供することを一つの同意に束ねれば、利用者は自分のデータの行き先を選びにくい。日本でこうした機器が広がるときも、購入時の説明だけでなく、アプリ内で用途別の選択と変更をできるかが重要になる。

脳波データは、現在の分析技術で分かることだけで価値が決まらない。将来、別のデータと結びつけて何を推測できるかも変わり得る。ウェアラブルの進歩を信頼につなげるには、性能の説明と同じ明瞭さで、データの使い道を示す必要がある。

出典：Scienceの調査記事、Inside BCIによる調査の整理、Interaxonのプライバシーポリシー、Fraunhofer IDMTのEEG匿名化研究