| Project/Area Number |
22K21357
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| Research Category |
Fund for the Promotion of Joint International Research (Home-Returning Researcher Development Research)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Social Sciences
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| Research Institution | Hitotsubashi University |
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Principal Investigator |
鈴木 真介 一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 教授 (90525578)
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| Project Period (FY) |
2023-03-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥46,280,000 (Direct Cost: ¥35,600,000、Indirect Cost: ¥10,680,000)
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| Keywords | 価値に基づく意思決定 / 神経経済学 / 深層学習 / 神経科学 / 計算論的精神医学 / 食 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では「食の好み（＝食品の主観的価値）が脳内でどのように計算されているのか？」の解明を目指す．特に，「主観的価値は食品に関する様々な情報を階層的に統合して計算される」という仮説を，深層学習による行動データのモデリングと機能的脳イメージングを組み合わせて検証する．また，健常者と肥満者を比較することで，肥満の病態解明への貢献を目指す．本研究が提供し得るのは「ヒトが脳内で食品の味，栄養価，外見などの情報を統合して主観的価値を構築する過程」を説明し得る脳計算理論である．本研究の成果は，全てのヒトが日々行う根源的な意思決定である「何を食べるのか？」についての知見を深めると期待される．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では「食の好み（＝食品の主観的価値）が脳内でどのように計算されているのか？」の解明を目指す．特に，「主観的価値は食品に関する様々な情報を階層的に統合して計算される」という仮説を，深層学習による行動データのモデリングと機能的脳イメージング（functional Magnetic Resonance Imaging）を組み合わせて検証する．また，健常者と肥満者のデータを比較することで，肥満の病態解明への貢献を目指す．
2024年度は引き続きオンライン行動実験データの予備的解析を行った．画像情報のみを用いた「深層畳み込みニューラルネットワーク」と画像情報と意味情報を用いる「Contrastive Language-Image Pre-Training」を比較した結果，後者のモデルの方がヒトの様々な食品画像に対する主観的価値をより正確に予測できることを発見した．この結果はヒトが画像情報だけではなく意味情報も用いて食品の評価を行っていることを示唆する．
年度の後半には，健常者と肥満者を対象にしたオンラインでの本実験も行い，行動データの収集を完了した．また，fMRI実験の予備実験も行った．
上記の得られた成果は，第28回日本心療内科学会総会・学術大会で特別講演「食嗜好を生み出す脳の計算」，第47回日本神経科学大会「食品画像の主観的評価が肥満を予測する」，CPSY TOKYO 2025「食の好みの脳計算過程:深層学習モデルによる健常者と肥満者の比較」などで発表した．
2025年度は前半に機能的脳イメージング（fMRI）実験を行う予定である．後半には成果をまとめ論文発表することを目指す．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
予備オンライン実験における健常者と肥満者の食品評価パターンを解析し，両者には加工食品と生鮮食品に対する「好きか？」，「美味しそうか？」，「健康に良さそうか？」の評価に差があることを見出した。現在は、予備データの結果を厳密に検証すべく，事前登録した本実験のデータを解析している．
画像情報のみを用いた「深層畳み込みニューラルネットワーク」と画像情報と意味情報を用いる「Contrastive Language-Image Pre-Training」を比較した結果，後者のモデルの方がヒトの様々な食品画像に対する主観的価値をより正確に予測できることを発見した．この結果はヒトが画像情報だけではなく意味情報も用いて食品の評価を行っていることを示唆する．
fMRI実験の準備として，2023年度末に一橋大学社会科学高等研究院脳科学研究センターに導入されたMRI装置のテストを行った．その結果，例えば，「視覚刺激に対する視覚野の活動」，「運動に伴う運動野の活動」など神経科学分野で広く知られる基本的な結果が再現できることを確認した．
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| Strategy for Future Research Activity |
2025年度はオンライン調査の本実験のデータを解析し，健常者と肥満者の食品評価の相違点についてまとめる．実験のデザイン及びデータ解析の手順は事前登録しており，速やかに論文執筆まで移れる見込みである．また，深層畳み込みニューラルネットワークやContrastive Language-Image Pre-Trainingを用いたヒトの主観的価値評価のモデル化の研究も引き続き進める．
並行して、機能的脳イメージング（fMRI）実験を行う予定である．2023年度末に一橋大学に導入されたMRI装置は2024年度に基本的なテスト（視覚野や運動野の活動を捉えられるか否か）を終えており，2025年度の前半には本実験を開始できる見込みである．
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