ジョージタウン大学医療センターの研究者らは、スキルが意識的なコントロールから完全な自動化へと移行する際に、脳が物理的に自身を再構成する仕組みを解明するという画期的な発見をした。
自動車の画像を分類する大規模な調査において、研究チームは脳が単にタスクの実行速度を上げているのではないことを示した。脳はタスクを物理的に全く別の領域へと移動させ、真の並行処理を行うための余地を確保しているのである。これは、「人間は複数のタスクを素早く切り替えているだけだ」という長年の通説を覆すものである。
5週間から10週間にわたり、ボランティアの参加者はモバイルアプリで3万回以上の画像分類を行い、似たような画像間の極めて微細な違いを見分ける訓練を積んだ。研究チームは、訓練の開始時と終了後の2回、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）と脳波計（EEG）を用いて参加者の脳をスキャンした。
まさにこの長期的なアプローチにより、集中的な訓練が脳の神経構造を文字通り再構築し、以前は存在しなかった場所に新たな神経回路を形成する様子を捉えることが可能となった。
学習の初期段階では、このタスクには、意識的な意思決定や計画、意志による制御を司る前頭前野の多大な活動が必要とされた。
判明したところによると、この領域はボトルネックのような役割を果たしており、一度に一つの複雑な事象にしか焦点を当てることができない。車の運転を習い始めた際、注意力のすべてがそのプロセスに奪われてしまうのはそのためだ。しかし、数週間の集中訓練を経ると劇的な変化が起こり、活動は物体認識や長期記憶を専門とする側頭葉へと完全に移行した。これにより、情報は前頭前野のボトルネックを回避し、迅速かつ自動的な反応を司る領域へと直接送られるようになったのである。
「経験を積むことで脳が再構築され、前頭葉のボトルネックを回避して自動性を高めることができるようになります」と、研究のシニアオーサーであり、ジョージタウン大学医療センターの神経科学教授および神経工学センターの共同ディレクターを務めるマクシミリアン・リーゼンフーバー氏は説明する。
その効果は驚くほど明白であり、タスクが側頭葉へと移行すればするほど参加者は別のタスクを同時にこなす能力を高めたが、これは単なる注意の切り替えではなく、真のマルチタスクが実現していることを示す直接的かつ決定的な証拠となった。長年議論されてきたマルチタスクの実在が、ついに科学的に裏付けられたのである。
この研究は、習慣を変えることがなぜこれほどまでに難しいのかも説明している。習熟した行動は、意識的なコントロールとはほぼ無関係に作動する神経回路に組み込まれてしまうからだ。悪い習慣が完全に自動化されると、単に「変わりたい」と願うだけでは不十分なのは、通常は意志の制御を司る前頭前野を介さずに習慣的な行動が実行されるためである。この科学的知見は、根深い習慣を変えるには、単なる誓いや意志の力とは異なるアプローチが必要であることを示しており、実生活においても重要な意味を持つ。
また、この発見は人間の脳と現代の人工知能（AI）との根本的な違いも浮き彫りにしている。ニューラルネットワークはパターン認識やデータ処理は得意だが、習得したスキルを新しい文脈に応用することはできず、経験に応じて自らを再構築することもない。
対して人間の脳は、オートパイロット化された古い知識を、新しいスキルを習得するための材料として活用する。これにより、人間はすでに知っていることを土台にして、新たな技能を迅速に身につけることができるのである。この根本的な相違は、単にパラメータを蓄積するのではなく、経験から真に学ぶことができるAIの開発に向けた重要な道筋を示している。
「Extensive Experience Remodels Neural Task Circuitry to Escape the Frontal Bottleneck and Increase Automaticity of Categorization（広範な経験が神経回路を再構築し、前頭葉のボトルネックを回避して分類の自動性を高める）」と題されたこの研究は、2026年6月4日付の『Journal of Cognitive Neuroscience』誌に掲載された。研究の著者はパトリック・コックス氏（筆頭著者）、クララ・ショル氏、マリサ・ロウズ氏、ネルソン・ハイメス氏、シオン・ジャン氏、マクシミリアン・リーゼンフーバー氏で、全員がジョージタウン大学に所属している。本研究は、アメリカ国立科学財団、陸軍研究所、およびARCS財団から資金提供を受けて行われた。
研究チームはすでに次の段階として、具体的にどのような神経信号が脳領域間でのスキルの転送を引き起こすのかを解明し、どのような種類のタスクが真の並行処理を達成可能なのかを特定することを計画している。
