ニューロモルフィック・コンピューティング：AIとその先を革新する脳型技術

• ニューロモルフィック・コンピューティングは、脳のニューロンとシナプスのネットワークを模倣し、スパイク発火を用いるスパイキングニューラルネットワーク（SNN）を中核に、処理とメモリを同じチップ上に統合してエネルギー効率を高める。
• IBMのTrueNorthチップは2014年に発表され、1,000,000ニューロンと25,600,000シナプス、54億個のトランジスタを搭載し、消費電力は100ミリワット未満だった。
• 2017年に発表されたIntel Loihiは128コア、13万ニューロン、1億3千万シナプスを搭載する完全デジタルのニューロモルフィック・プロセッサで、オンチップ学習機能を備える。
• 2023年のNorthPoleは800平方ミリメートルのパッケージに220億個のトランジスタを搭載し、オフチップメモリを排除して重みをオンチップに格納する設計で、画像認識タスクで従来型GPUを大幅に上回る省電力と高速化を実証した。
• 2024年4月に発表されたHala Pointは1,152個のLoihi 2チップをクラスタ化して約11億5千万ニューロンを実現し、毎秒20京回の演算と1ワットあたり約15兆回の演算を達成した。
• SpiNNakerはマンチェスター大学が開発した、10億個のスパイキングニューロンをリアルタイムでシミュレートする100万個以上の小型プロセッサを備えたニューロモルフィック・スーパーコンピュータである。
• ヨーロッパのHuman Brain ProjectはBrainScaleSを支援し、アナログ回路を使ってニューロンをエミュレートするプラットフォームを開発・提供しており、EBRAINSインフラを介して研究者が利用できる。
• BrainChipのAkidaはデジタル・イベント駆動設計のニューロモルフィックIPで、車載センサーモジュールなどに組み込み、IoT向けのリアルタイム学習と推論を可能にする。
• 現在の主な応用領域として、自動運転車・ドローンの知覚・判断、エッジAI・IoTデバイス、パターン認識・医療信号解析、ロボティクス、ブレインマシンインターフェース、宇宙・防衛用途などが挙げられる。
• 課題として、技術成熟度の不足、ソフトウェア・ツールの不足、プログラミングパラダイムの転換、ハードウェアのスケーラビリティと標準化、既存AIとの互換性、エコシステムの市場化の難しさが挙げられ、2025年時点では普及初期にとどまっている。

ニューロモルフィック・コンピューティングとは（その仕組みは？）

ニューロモルフィック・コンピューティング（脳型コンピューティングとも呼ばれる）は、人間の脳の構造と機能を模倣したコンピュータ設計のアプローチです^[1]。従来のモデルでは処理とメモリが別々のユニットで行われますが、ニューロモルフィック・システムでは、これらの機能が人工的な「ニューロン」と「シナプス」のネットワーク内で統合されており、生物学的な脳に似ています。簡単に言えば、ニューロモルフィック・チップとは、脳細胞のネットワークのように動作するコンピュータチップであり、多数の相互接続されたニューロンを通じて情報を処理します^[2]。

ニューロモルフィック・コンピューティングの中核となるのは、スパイキング・ニューラル・ネットワーク（SNN）です。これは、人工ニューロンのネットワークであり、「スパイク」と呼ばれる短い電気パルスを介して通信します。これは生物学的ニューロンの電圧スパイクに類似しています^[3]。各ニューロンは、時間とともに入力信号を蓄積し、特定の閾値に達したときだけ他のニューロンにスパイクを発火します^[4]。入力が閾値未満の場合、信号は最終的に消失します（ニューロンの電荷が漏れると表現されることが多い）。このイベント駆動型の計算スタイルにより、従来のプロセッサが常に動作しているのとは異なり、ニューロモルフィック・チップはほとんどの時間アイドル状態で、データを処理する必要があるときだけニューロンが活性化されます^[5]。その結果、消費電力が大幅に少なくなります。つまり、「脳型」ネットワークの大部分は必要になるまで非活性のままであり、私たちの脳も数十億のニューロンがある中で、任意の瞬間に発火しているのはごく一部だけであるのと同じです^[6]。

もう一つの重要な特徴は、処理とメモリが同じ場所にあることです。ニューロモルフィック設計では、各ニューロンが情報の保存と処理の両方を行うことができますが、従来のコンピュータではデータがCPUと別々のメモリバンクの間で常に行き来しています。メモリを計算要素（ニューロン）に組み込むことで、ニューロモルフィックチップは従来のアーキテクチャのデータ転送のボトルネックを回避します^[7]、^[8]。これにより大規模な並列処理と効率性が実現されます。多くのニューロンが同時に動作し、必要なのはローカルな通信だけです。IBMのニューロモルフィック研究リーダーであるDharmendra Modhaは次のように説明しています。「脳が現代のコンピュータよりもはるかにエネルギー効率が高いのは、一部には、各ニューロンで計算とともにメモリを保存しているからです。」^[9]。実際、ニューロモルフィックシステムは従来の直列コンピュータよりも生体の神経ネットワークのように動作し、ニューロン間でのリアルタイム情報処理とスパースでイベント駆動型の通信を可能にします^[10]。

簡単な歴史と主なマイルストーン

ニューロモルフィック・コンピューティングは未来的に聞こえるかもしれませんが、その概念的な起源は1980年代にさかのぼります。「ニューロモルフィック」（「脳の形をした」という意味）という用語は、カリフォルニア工科大学の教授であり、この分野を1980年代後半に切り開いたCarver Meadによって作られました^[11]。その時代、MeadやMisha Mahowaldのような同僚たちは、最初の実験的な「シリコンニューロン」や感覚チップを作りました。例えば、アナログシリコンの網膜は人間の目のように光を検出でき、シリコンの蝸牛は音を処理しました^[12]。これら初期のチップは、電子回路が基本的な神経機能を模倣できることを示し、コンピュータがいつか脳のように動作するかもしれないというビジョンを生み出しました。

1990年代から2000年代にかけて、ニューロモルフィック・エンジニアリングは主に学術界や研究所で行われ、着実に進歩を続けていました。大きな節目となったのは2014年、IBMのTrueNorthチップがDARPAのSyNAPSEプログラムのもとで開発されたことです。TrueNorthは、100万個の「ニューロン」と2億5600万個の「シナプス」を1つのチップ上に搭載し、驚異的な54億個のトランジスタを持ちながら、消費電力は100ミリワット未満でした^[13]。この「チップ上の脳」は哺乳類の脳のアーキテクチャに着想を得ており、従来のプロセッサよりも2桁少ないエネルギーで複雑なパターン認識タスクを実行できました^[14]。TrueNorthの設計はイベント駆動型かつ大規模並列型で、4096個のニューロシナプティック・コアがスパイクを介して通信し、大規模なニューロモルフィック・ハードウェアの実現可能性を示しました。IBMはTrueNorthの規模（100万ニューロン）をミツバチやゴキブリの脳に例え、ニューロモルフィック・チップが省電力かつ脳のようなタスクが可能であることを証明しました^[15]。

さらに2017年には、インテルがLoihiニューロモルフィック・チップを発表し、もう一つの飛躍がありました。Loihiは完全デジタルのニューロモルフィック・プロセッサで、128コアに13万個のニューロンと1億3千万個のシナプスをシリコン上に実装していました^[16]。重要なのは、Loihiにはオンチップ学習機能が備わっていたことです。各ニューロンコアに学習エンジンが内蔵されており、チップがシナプスの重みを修正し、時間とともにパターンから「学習」できるようになっていました。あるデモンストレーションでは、インテルはLoihiが有害化学物質の匂いを認識できるよう学習する様子を示しました。つまり、チップに嗅覚を教えることができ、嗅覚センサーのデータを脳のように処理できたのです^[17]。この自己学習能力は、ニューロモルフィック・システムがリアルタイムで適応できることを示し、事前学習済みニューラルネットワークを動かすだけの従来型を一歩超えたものでした。

それ以来、進歩は加速しました。大学では、SpiNNaker（マンチェスター大学）のような専門的なニューロモルフィック・スーパーコンピュータが構築されました。これは、10億個のスパイキングニューロンをリアルタイムでシミュレートするために設計された100万個以上の小型プロセッサを持つマシンです^[18]。ヨーロッパでは、10年にわたるHuman Brain Project（2013–2023）が、ニューロモルフィック・プラットフォームであるBrainScaleS（ハイデルベルク大学）を支援しました。これはアナログ電子回路を使ってニューロンをエミュレートするもので、SpiNNakerのバージョンも含まれています。どちらもEBRAINS研究インフラを通じて研究者が利用できます^[19]。これらの大規模な学術プロジェクトは、ニューロモルフィックの原理がどのようにスケールアップできるかを示すマイルストーンとなりました。

産業界では、IBM、Intel、その他の企業が最先端を押し広げ続けています。IBMの最新のニューロモルフィック開発は2023年に発表され、コードネームはNorthPoleです。これはメモリとプロセッシングをさらに密接に統合したチップです。NorthPoleは速度と効率で劇的な向上を達成し、報告によれば画像認識タスクで従来型AIチップの25倍のエネルギー効率、22倍の高速化を実現しています^[20]。800mm²のパッケージに220億個のトランジスタを搭載し、オフチップメモリを完全に排除することで、データ移動によるエネルギー浪費を大幅に削減しています^[21]。IBMの研究者はNorthPoleを「エネルギー、スペース、時間効率において大幅な改善をもたらすチップアーキテクチャのブレークスルー」と表現しています^[22]。これは10年前のTrueNorthから得た教訓を基にしています。一方、Intelは2021年に第2世代チップLoihi 2を発表し、2024年にはHala Pointを発表しました。これは1,152個のLoihi 2チップと合計12億個のニューロンを搭載したニューロモルフィック・スーパーシステムで、小型の鳥（フクロウ）ほどの脳容量に近づいています^[23]。Hala Pointはサンディア国立研究所に配備されており、現在世界最大のニューロモルフィック・コンピュータで、脳規模のAI研究を探求するために設計されています。

Carver Meadの1トランジスタ・ニューロンから今日の10億ニューロン・システムまで、ニューロモルフィック・コンピューティングはニッチな学術的アイデアから最先端技術へと進化してきました。その歴史は、規模、電力効率、脳のような処理のリアリズムの着実な向上によって特徴づけられており、次のコンピューティング時代の幕開けを準備しています。

ニューロモルフィック・コンピューティングの主要技術

ニューロモルフィック・コンピューティングは、ハードウェアデバイスとニューラルネットワークモデルのイノベーションを融合させます。この脳に着想を得たアプローチを可能にする主な技術には、以下のものがあります:

• スパイキングニューラルネットワーク（SNN）: 先述の通り、SNNはニューロモルフィックシステムのアルゴリズム的な基盤です。しばしば「第3世代」ニューラルネットワーク^[24]とも呼ばれ、ニューロンモデルに時間の要素を組み込みます。標準的な人工ニューラルネットワークの連続的な活性化とは異なり、スパイキングニューロンは離散的なスパイクで通信し、時間的コーディング（情報がスパイクのタイミングで伝達される）やイベント駆動型の動作を可能にします。SNNは、ニューロンのタイミング、不応期、可塑性（シナプス強度の変化による学習）などの現象を、従来のネットワークよりも自然にモデル化できます^[25]。これにより、SNNはリアルタイムでの感覚データストリーム（視覚、音声など）の処理に適しています。しかし、SNNの学習アルゴリズムの開発は複雑な課題であり、研究者は訓練済みのディープネットワークをスパイキング型にマッピングする方法から生物に着想を得た学習則まで、さまざまな手法を用いています^[26]。SNNは活発な研究分野であり、ニューロモルフィックのパズルの重要なピースです。
• メムリスタおよび新規デバイス: 多くのニューロモルフィックプラットフォームは依然として従来のシリコントランジスタを使用していますが、メムリスタ（メモリ抵抗器）のような新しいデバイスに大きな関心が寄せられています。メムリスタはナノスケールの電子素子で、データの保存（メモリのように）と計算の実行（抵抗器／ネットワークのように）を同時に行うことができ、電流の流れに応じて抵抗値を変化させます。これは本質的に、シナプスが接続を強めたり弱めたりして「記憶」する能力を模倣しています^[27]。メムリスタや他の抵抗型メモリ技術（例：相変化メモリ、強誘電体デバイス、スピントロニクスデバイス）は、連続的に更新される「アナログ」シナプスを実装でき、インメモリコンピューティングアーキテクチャを可能にします。計算を行う物理デバイスと同じ場所にメモリを統合することで、従来のコンピューティングパラダイムに内在する分離をさらに打破します。これらの新興コンポーネントは桁違いの効率向上を約束しますが、2025年時点ではまだ実験段階であり、信頼性や製造面で課題があります。ある専門家が指摘したように、アナログニューロモルフィックシステムは大きな可能性を秘めていますが、「まだ技術的成熟には至っていない」ため、現在の多くの設計（IBMのNorthPoleやIntelのLoihiなど）は、短期的な解決策としてデジタル回路を採用しています^[28]。
• 非同期回路とイベント駆動型ハードウェア: ニューロモルフィックチップはしばしば非同期論理を採用しており、すべての動作を一斉に駆動する単一のグローバルクロックを持ちません。その代わり、計算は分散され、イベントトリガーで行われます。ニューロンがスパイクすると、下流のニューロンをトリガーします。活動がなければ、回路の一部は休止状態になります。このハードウェアアプローチは、時に「クロックレス」またはイベントベース設計と呼ばれ、SNNの疎なスパイク駆動ワークロードを直接サポートします。これはほとんどのCPU/GPUの同期設計とは異なります。例えば、IBMのTrueNorthは完全に非同期で動作し、ニューロンはイベント発生時にネットワークオンチップ内でパケットを介して通信しました^[29]。これはエネルギーを節約するだけでなく、生物学的ニューラルネットがマスタークロックなしで並列動作する方法とも一致します。
• メモリ内計算アーキテクチャ: ニューロモルフィックチップにしばしば関連付けられる用語がメモリ内計算です。これは、メモリエレメント（SRAM、不揮発性メモリ、またはメムリスタ）を演算ユニットと同じ場所に配置することを意味します。これにより、ニューロモルフィック設計はデータ移動を最小化します。これはコンピューティングにおける最大のエネルギー消費源の一つです^[30]。実際には、チップ上の各ニューロンコアが自身の状態やシナプス重みを保存するローカルメモリを持ち、オフチップDRAMへの頻繁なアクセスを排除します。IBMのNorthPoleチップはその好例で、オフチップメモリを完全に排除し、すべての重みをオンチップに配置し、システムからは「アクティブメモリ」デバイスとして見えます^[31]。メモリ内計算は（NorthPoleのように）デジタルで、またはアナログ（メムリスタクロスバーアレイを用いてその場で行列演算を実行）で実現できます。この概念は脳のような効率を達成するための中心的要素です。

まとめると、ニューロモルフィックコンピューティングは神経科学（スパイキングニューロン、可塑性シナプス）、新規ハードウェア（メムリスタ、相変化メモリ）、および非伝統的回路設計（イベント駆動、メモリ・計算統合）に基づき、今日の電力消費の大きいチップとは全く異なる原理で動作するコンピューティングシステムを生み出します。

ニューロモルフィック vs. 従来型コンピューティングパラダイム

ニューロモルフィック・コンピューティングを理解するには、20世紀中頃から主流となってきた従来のノイマン型アーキテクチャと対比してみるとよいでしょう。従来型のコンピュータ（PCやスマートフォンを含む）では、設計は基本的に直列的かつ分離されています。中央プロセッサがメモリから命令やデータを取得し、それらを（非常に高速で一つずつ）実行し、結果を再びメモリに書き戻します。現代のCPUやGPUが並列コアやパイプラインを使っていても、依然としていわゆるノイマン・ボトルネック—すなわち、データをメモリとやり取りし続ける必要があり、それが時間とエネルギーを消費する—という問題を抱えています^[32], ^[33]。まるで料理人が材料を一つ取るたびにパントリーまで走って取りに行き、切って混ぜる、という作業を繰り返すようなものです。これが標準的なコンピュータの動作に似ています。

一方、ニューロモルフィック・コンピュータは、膨大な数のミニプロセッサ（ニューロン）がすべて並列で動作するネットワークのように機能します。中央クロックやプログラムカウンタが命令を直列に処理することはありません。代わりに、計算は集団的かつ非同期的に行われます。何千、何百万ものニューロンが同時に単純な演算を行い、スパイクを通じて結果を伝達します。これは人間の脳がタスクを処理する方法に似ており、数十億のニューロンが並列で発火し、単一のCPUが指揮を執ることはありません。その結果、大規模な並列処理とイベント駆動型のシステムとなり、多数の信号を同時に処理し、何もすることがないときは自然に待機します。

利点には、並列処理による高速化と、はるかに高いエネルギー効率が含まれます。従来のプロセッサは、大規模なAIモデルを動作させるのに100ワットを消費することがありますが、これは主に数十億個のトランジスタの切り替えや、メモリキャッシュへのデータの出し入れによるものです。対照的に、ニューロモルフィックチップはイベントとスパース発火を利用します。もしニューロンの5%だけが同時に活動している場合、残りの95%はほとんど電力を消費しません。このスパースな活動こそが、ニューロモルフィックアーキテクチャが特定のAIタスクでCPUやGPUと比べて最大1000倍のエネルギー効率を示した理由の一つです^[34]。実際、私たちのニューロモルフィック設計が目指す人間の脳は、わずか約20ワット（薄暗い電球よりも少ない電力）で動作しながら、視覚やパターン認識などの分野で現在のスーパーコンピュータを凌駕しています^[35]。インテルのニューロモルフィックラボのディレクターであるMike Daviesは、「今日のAIモデルの計算コストは持続不可能な速度で上昇している。業界は、スケール可能な根本的に新しいアプローチを必要としている。」と述べています^[36]。ニューロモルフィックコンピューティングは、メモリと計算を統合し、非常に並列的で脳のようなアーキテクチャを活用してデータ移動とエネルギー消費を最小限に抑えるという新しいアプローチの一つを提供します^[37]。

ただし、ニューロモルフィックコンピューティングがすべての計算の代替となるわけではないことに注意が必要です。従来の決定論的プロセッサは（算術演算やデータベースクエリなどの）正確で線形なタスクに優れていますが、ニューロモルフィックシステムは感覚処理、知覚、パターンマッチングのタスクのような脳型処理が得意な分野で優れています。多くの未来像では、ニューロモルフィックチップは従来のCPUやGPUを補完し、知覚・学習・適応を伴うAIワークロードのための特殊なコプロセッサとして機能するでしょう。これは、今日GPUがグラフィックスやニューラルネットワークの計算を加速しているのと同じです。両者のパラダイムは共存でき、ニューロモルフィックハードウェアは「脳型」タスクを根本的に効率的な方法で処理します。要するに、フォン・ノイマン型マシンは逐次的な数値計算機であり、ニューロモルフィックマシンは並列的なパターン認識機のようなものであり、それぞれに役割があります。

ニューロモルフィック技術を牽引する主要企業とプロジェクト

ニューロモルフィックコンピューティングは、テック企業、研究所、学術界にまたがる学際的な取り組みです。大手企業、新興企業、政府機関が、脳に着想を得たハードウェアとソフトウェアの開発に参入しています。2025年時点での主要なプレイヤーとプロジェクトをいくつか紹介します:

• IBM: IBMは、コグニティブ・コンピューティング研究のパイオニアです。画期的なTrueNorthチップ（2014年、100万ニューロン搭載）に加え、Dharmendra Modha率いるIBMの研究チームは最近、次世代ニューロモルフィックNorthPole（2023年）推論チップを発表しました。NorthPoleの革新は、計算とメモリをチップ上で密接に統合した点にあり、AI推論タスクにおいて前例のない効率性を実現しています^[38]。IBMによれば、NorthPoleは画像認識などのベンチマークで最先端のGPUをも凌駕し、消費電力はごくわずかです^[39]。IBMの長期的なビジョンは、このようなチップを使い、現在のエネルギー制約に縛られず、データセンターからエッジデバイスまで、あらゆる場所でAIを動作させる、はるかにエネルギー効率の高いAIシステムを実現することです。
• Intel: Intelは、専用のニューロモルフィック・コンピューティング・ラボを設立し、Loihiチップファミリーを発表しました。初代Loihi（2017年）とLoihi 2（2021年）は、Intelのニューロモルフィック・リサーチ・コミュニティを通じて大学や企業に提供されている研究用チップです。Intelのアプローチは完全デジタルですが、非同期スパイキングコアとオンチップ学習を備えています。2024年4月、IntelはHala Pointを発表しました。これは本質的に、1000個以上のLoihi 2チップを接続したニューロモルフィック・スーパーコンピュータです^[40]。Sandia Labsに導入されたHala Pointは、10億ニューロン以上のシミュレーションが可能で、大規模な脳型アルゴリズムや継続学習AIシステムの研究に使われています^[41]。Intelは、ニューロモルフィック技術をより持続可能なAIの鍵と位置付け、AIモデルの学習や推論に必要な電力を大幅に削減することを目指しています^[42]。ローンチ時にMike Daviesが述べたように、現在のハードウェアでAIをスケールさせるには電力がかかりすぎるため、Intelはこの効率の壁を突破するためにニューロモルフィック設計に賭けています^[43]。
• Qualcomm: Qualcommは、デバイス上での低消費電力AIのためにニューロモルフィック原理を探求してきました。初期（2013～2015年頃）には「Zeroth」と呼ばれるプラットフォームを開発し、スマートフォンでのパターン認識などのタスク向けにスパイキングニューラルネットワークアクセラレータを実演しました。近年、Qualcommのニューロモルフィック分野での取り組みはあまり公表されていませんが、報道によると、特にニューロモルフィックコンピューティングが超低消費電力のエッジAIと一致することから（Qualcommのモバイルおよび組み込みチップ事業にとって自然な適合）、研究開発を継続しているとされています^[44]。Qualcommの関心は、モバイルチップメーカーでさえ、デバイスのバッテリーを消耗させずにAI需要に対応するため、脳に着想を得た設計に可能性を見出していることを示しています。
• BrainChip Holdings: オーストラリアのスタートアップであるBrainChipは、ニューロモルフィックIPを商用化した最初の企業の一つです。同社のAkidaニューロモルフィックプロセッサは、完全デジタルかつイベントベースの設計で、エッジデバイスのAIアクセラレータとして利用できます^[45]。BrainChipは、小さな電力予算でのリアルタイム学習と推論を重視しており、例えば、IoTセンサーや車両にクラウド接続なしでローカルなジェスチャー認識や異常検知を追加することが可能です。2025年時点で、BrainChipはAkidaをスマートセンサーから航空宇宙システムまでの製品に統合するため、パートナーとの連携を進めており、NASAや米空軍研究所などと協力して宇宙用途向けのニューロモルフィック処理も実証しています^[46], ^[47]。BrainChipのようなスタートアップは、エッジAIやIoT向けにニューロモルフィック技術を市場に投入しようとする商業的関心の高まりを示しています。
• 学術機関および政府系研究所: 学術分野では、いくつかの大学や連合体が重要なニューロモルフィックシステムを構築しています。すでに述べたSpiNNaker（英国マンチェスター大学）は、2018年に100万コアのハードウェアニューラルネットワークを実現し、人間の脳のニューロンの1%をリアルタイムでモデル化することを目指しました^[48]。また、BrainScaleS（ドイツ・ハイデルベルク大学）は、大型シリコンウェハ上のアナログ回路を用いて、ニューラルネットワークを加速された速度でエミュレートし（神経プロセスを「早送り」して学習を研究）、注目されています。米国では、スタンフォード大学（Neurogridシステムを開発し、100万ニューロンのシミュレーションを実現^[49]）やMITなどの研究機関が、活発なニューロモルフィック工学の研究室を持っています。DARPAのような政府機関も引き続きプログラム（例：「電子フォトニックニューラルネットワーク」プログラムでフォトニックニューロモルフィックチップを研究）に資金を提供しています。一方、EUのヒューマン・ブレイン・プロジェクト（HBP）は、ニューロモルフィック・コンピューティング・プラットフォームを通じてニューロモルフィックインフラに多大な投資を行い、その後継となるEBRAINS研究インフラの下で、科学者にニューロモルフィックハードウェアへのアクセスを提供し続けています^[50]。
• その他の業界プレイヤー: IBMやIntel以外にも、SamsungやHRL Laboratoriesなどの企業がニューロモルフィック技術に取り組んでいます。2021年、Samsungの研究者は、脳のニューロン接続をメモリチップに「コピー＆ペースト」するというビジョンを発表しました。これは、3Dメモリアレイを使って生物学的脳の接続性をニューロモルフィックシステムとしてマッピングするというもので、実用化にはまだ遠い野心的な目標です。HRL Labs（ボーイングとGMが共同所有）は、2019年にワンショット学習を実現したメムリスタ搭載ニューロモルフィックチップを開発しました（このデバイスは、1つの例からパターンを認識できる）。また、欧州のスタートアップであるGrAI Matter Labs（GrAI「NeuronFlow」チップ^[51]を展開）や、SynSense（チューリッヒ/中国拠点で超低消費電力ビジョンチップで知られる）も注目すべき貢献者です。

まとめると、ニューロモルフィック分野は、最先端を切り拓くテック大手、専門市場にイノベーションをもたらすスタートアップ、そして新たなフロンティアを探求する学術コンソーシアムが協力し合う分野です。この幅広いエコシステムが進歩を加速させ、ニューロモルフィックのアイデアを研究室から実世界の応用へと押し出しています。

現在の応用例と実世界でのユースケース

ニューロモルフィック・コンピューティングはまだ新興技術であり、その実世界での応用は始まったばかりですが、さまざまな分野で有望なデモンストレーションが行われています。私たちの脳が非常にうまく（かつ効率的に）処理できる一方で、従来のコンピューターが苦手とするタスクを思い浮かべてください。そこがニューロモルフィック・システムが活躍する場面です。以下は注目すべきユースケースと潜在的な応用例です:

• 自律走行車: 自動運転車やドローンは、リアルタイムで動的な環境に反応する必要があります。ニューロモルフィック・チップは、高速な並列処理と低消費電力により、車両が人間のドライバーのように知覚し、意思決定を行うのを支援できます。例えば、ニューロモルフィック・プロセッサはカメラやセンサーのデータを取り込み、非常に低い遅延で障害物を検出したり、ナビゲーションの判断を下したりすることができます。IBMの研究者は、ニューロモルフィック・コンピューティングによって自律走行車の進路修正や衝突回避がより迅速に行え、しかもエネルギー消費を劇的に削減できる可能性があると指摘しています（これは電気自動車やドローンにとって重要です）^[52]。実際には、スパイキング・ニューラル・ネットワークが車の周囲を継続的に分析しつつ、関連するイベント（例えば歩行者が道路に出てくるなど）が発生したときだけニューロンが発火するため、無駄な計算にエネルギーを使わずに素早い反応が可能になります。
• サイバーセキュリティと異常検知: サイバーセキュリティ・システムは、大量のデータストリームの中から異常なパターン（潜在的な侵入や不正）を見つける必要があります。ニューロモルフィック・アーキテクチャはパターン認識が得意で、リアルタイムで異常を検出するのに利用できます。イベント駆動型であるため、ネットワークトラフィックやセンサーデータを監視し、本当に異常なパターンが現れたときだけスパイクします。これにより、低遅延でリアルタイムの脅威検出が可能となり、エネルギー効率も高いため、こうしたシステムは比較的控えめなハードウェアでも継続的に稼働できる可能性があります^[53]。いくつかの実験では、ニューロモルフィック・チップを使って「通常」のパターンを学習し、すべてのデータポイントを消費電力の高いCPUで処理することなく逸脱を検出することで、ネットワーク侵入やクレジットカード詐欺を見つけることに成功しています。
  • エッジAIとIoTデバイス: ニューロモルフィック・コンピューティングの最も即時的なユースケースの1つは、エッジデバイス（スマートセンサー、ウェアラブル、家庭用電化製品など）の分野です。これらは電力や計算リソースが限られています。ニューロモルフィックチップの超低消費電力動作により、AI機能（音声認識、ジェスチャー認識、イベント検出など）を、クラウドサーバーや頻繁なバッテリー充電を必要とせずにデバイスにもたらすことができます^[54]。例えば、ニューロモルフィック・ビジョンセンサーを搭載したドローンは、自律的に障害物を回避しながら飛行でき、コウモリがエコーロケーションを使うのと同じくらい素早く効率的に反応できます。ニューロモルフィック・ビジョンシステムを搭載したドローンは、複雑な地形を移動し、感覚入力に変化があったときだけ計算量を増やして反応する能力を実証しており、これは生物の脳の働きに似ています^[55]。同様に、極小のニューロモルフィックチップを搭載したスマートウォッチやヘルスモニターは、バイオシグナル（心拍、脳波など）をローカルで継続的に解析し、不整脈や発作などの異常をリアルタイムで検出し、しかも1回のバッテリー充電で数日間動作することが可能です。これは従来のチップでは非常に困難です。（実際、最近の逸話では、ニューロモルフィック搭載のスマートウォッチがその場で患者の心臓不整脈を検出したという事例があり、これはクラウドベースの解析では困難だったでしょう^[56]。）
• パターン認識と認知コンピューティング: ニューロモルフィックシステムは、ノイズの多いデータからパターンを認識するタスクが本質的に得意です。画像、音声、センサー信号などが該当します。これらは画像認識、音声・聴覚処理、さらには嗅覚センシング（IntelのLoihiチップがさまざまな匂いを学習する例など）といった実験的な用途で応用されています^[57]。ニューロモルフィックチップは、アナログセンサー（シーンの変化にスパイクで出力するダイナミックビジョンセンサーなど）と連携し、エンドツーエンドのニューロモルフィックセンシングシステムを構築することもできます。医療分野では、ニューロモルフィックプロセッサが生体医療信号（例：脳波EEG）のストリームを解析し、診断のために重要なイベントやパターンを抽出することができます^[58]。また、学習・適応能力があるため、デバイス上でパターン認識を個別最適化できる可能性もあります。例えば、ニューロモルフィック補聴器は、特定のユーザーの環境に継続的に適応し、ノイズと音声のフィルタリング精度を向上させることができるかもしれません。
• ロボティクスとリアルタイム制御: ロボティクスでは、モーターの制御、センサーの解釈、即時の意思決定のために厳密なフィードバックループが必要とされることが多いです。ニューロモルフィックコントローラーは、ロボットに反射神経や適応性のようなものを与えることができます。情報を並列処理し、感覚フィードバックから学習できるため、バランスを取る、物をつかむ、予測不可能な地形を歩くといったタスクに非常に適しています。研究者たちは、ニューロモルフィックチップを使ってロボットの腕や脚を制御しており、コントローラーがセンサー入力に基づいてモーター信号をリアルタイムで調整することを学習できる、人間が運動スキルを学ぶのと似ています。観察された利点の一つは、スパイキングニューラルネットによって動作するロボットは、一部のニューロンが故障しても動作を継続できる（優雅な劣化の一種）、生物学的システムに似たフォールトトレランスを持つことです^[59]。Boston Dynamicsのような企業も、ロボットの効率や反応速度を向上させるためにニューロモルフィックに着想を得たシステムの研究を示唆しています。製造業では、ニューロモルフィックビジョンシステムによって、ロボットが物体を認識したり、混雑した工場内をより自然に移動したり、急な変化により素早く対応したりできる可能性があります^[60]。
• ブレインマシンインターフェースと神経科学: ニューロモルフィックチップは生物学的な脳に非常に近い原理で動作するため、神経科学の理解や生体ニューロンとのインターフェースのためのツールとして使われています。例えば、科学者たちは生きた神経細胞培養とニューロモルフィックハードウェアを接続し、ハイブリッドシステムを作成して、通常のコンピューターではリアルタイムで簡単にできない方法でチップを使って生体ニューロンを刺激したり監視したりできます。さらに、ニューロモルフィックモデルは、脳内の特定の神経回路がどのように機能するかについての仮説を、シリコ上でそれらの回路を再現し、同様の挙動を示すかどうかを確認することで、神経科学者が検証するのに役立ちます。これらは商業用途というより研究用途ですが、この技術の多様性を強調しています。

注目すべきは、これらの応用の多くはまだプロトタイプや研究段階にあるという点です。2025年時点のニューロモルフィックコンピューティングは、従来のAIが2010年代初頭にあった段階に近く、有望なデモやニッチな用途は見られるものの、技術はようやく研究室の外に出始めたところです。GartnerやPwCのようなテックコンサルタントも、ニューロモルフィックコンピューティングを今後注目すべき新興技術として挙げています^[61]。ハードウェアとソフトウェアが成熟するにつれ、ニューロモルフィックプロセッサが日常的なデバイスに大規模な計算資源を必要とせず知覚的知能をもたらすことが期待されています。自動運転車から小型医療インプラントまで、電力やサイズに制約のある環境でリアルタイムAIが必要なあらゆるシナリオが、ニューロモルフィックソリューションの候補となり得ます。

課題と限界

そのエキサイティングな可能性にもかかわらず、ニューロモルフィック・コンピューティングは、より広範な普及への道のりで重大な課題に直面しています。これらの課題の多くは、ニューロモルフィックなアプローチが現状とは根本的に異なり、ハードウェア、ソフトウェア、さらには教育に至るまで新しい発想が求められることに起因しています。2025年時点での主な障壁と制限事項を以下に示します。

• 技術の成熟度: ニューロモルフィック・コンピューティングはまだ成熟した主流技術ではありません。ガートナーのハイプ・サイクルで言えば初期段階にあり、有望ではあるものの本格的な普及には至っていません^[62]。現在のニューロモルフィック・チップは、ほとんどが研究用プロトタイプか限定生産のデバイスです。ニューロモルフィック・ハードウェア設計や性能ベンチマークについて、業界で広く受け入れられている標準はまだありません^[63]。そのため、潜在的なユーザーがシステムを評価・比較するのが難しくなっています。その結果、組織はニューロモルフィック技術を慎重に模索しています。これは、技術がまだ進化の途上であり、すべての問題に対して従来のソリューションをすぐに上回るとは限らないことを認識しているためです。
• ソフトウェアとツールの不足: 最大のボトルネックの一つはソフトウェア・エコシステムです。コンピューティングの世界は何十年にもわたりフォン・ノイマン型マシンを中心に構築されてきました。プログラミング言語、コンパイラ、オペレーティングシステム、開発者の専門知識のすべてが従来型アーキテクチャを前提としています。これに対し、ニューロモルフィック・ハードウェアは異なるプログラミング手法（逐次コードを書くというより、ニューラルネットワークの設計やモデルの調整が中心）を必要とします。現時点では、「ニューロモルフィック・システム向けの適切なソフトウェア開発ツールは実際には存在しない」と、ある研究者は述べています^[64]。多くのニューロモルフィック実験は、カスタムソフトウェアやニューラルネットワークフレームワークの改良版に依存しています。インテルのLoihi向けオープンソースフレームワーク「Lava」や、大学発の「Nengo」などの取り組みは進行中ですが、スパイキングニューラルネットワークを大規模に扱うためのTensorFlowやPyTorchのような統一された使いやすいプラットフォームは存在しません。この急な学習曲線が普及を妨げています。一般的なAI開発者が、ニューロモルフィック・チップを手にしてアプリケーションを展開するには、広範な再教育が必要です。ソフトウェアスタック、ライブラリ、シミュレータの改善は、コミュニティにとって重要な課題です。
• プログラミングパラダイムの転換: ツールの問題に関連して、根本的な思考のパラダイムシフトがあります。ニューロモルフィックシステムのプログラミングはPythonスクリプトを書くようなものではなく、むしろ脳のようなモデルを設計し、訓練することに近いです。開発者はコンピュータサイエンスに加えて、神経科学の概念（スパイクレート、シナプス可塑性など）にも精通している必要があります。つまり、参入障壁が非常に高いということです。現在、世界中でニューロモルフィックコンピューティングの真の専門家は数百人しかいないと推定されています^[65]。この人材ギャップを埋めることが課題であり、より多くの人をこの学際的分野で育成するか、複雑さを抽象化する高レベルのツールを作る必要があります。それまでは、ニューロモルフィックコンピューティングはやや特化した分野にとどまり、主に専門的な研究グループだけが利用できるものとなるでしょう。
• ハードウェアのスケーラビリティと製造: 脳の複雑さを確実に模倣するニューロモルフィックハードウェアの構築は、非常に困難です。LoihiやTrueNorthのようなデジタルチップは、100万ニューロン以上へのスケールが可能であることを示しましたが、脳規模（人間の脳で860億ニューロン）に到達するのはまだ遥か先です。さらに重要なのは、シナプスを最もよく再現できるかもしれないアナログアプローチ（メムリスタなどを使用）は、まだ量産に適していないという点です。安定して再現性のあるものにするには新しい材料や製造プロセスが必要です^[66]。最先端のアナログデバイスは、デバイスのばらつき、ドリフト、耐久性の制限などの問題に直面することが多いです。一方、デジタルニューロモルフィックチップは標準的なCMOS製造を活用できますが、アナログに比べて効率や密度が犠牲になる場合があります。また、ニューロモルフィックチップを既存のコンピューティングシステム（通信インターフェース、フォームファクターなど）に統合する課題もあります。IBMのNorthPoleチップは、ホストシステムに「アクティブメモリ」として見せることでこの課題に取り組んでいます^[67]が、このような統合ソリューションはまだ実験段階です。要するに、ニューロモルフィックハードウェアは今まさに転換点にある—有望ではありますが、量産に向けて堅牢でスケーラブル、かつコスト効率の良いものにするにはさらなる研究開発が必要です。
• 標準化とベンチマーク: 従来のコンピューティングでは、パフォーマンスのための明確に定義されたベンチマーク（CPU用のSPEC、AIアクセラレータ用のMLPerfなど）や指標があります。ニューロモルフィックシステムでは、パフォーマンスを公平に測定・比較する方法がまだ明確ではありません。あるチップがスパイキングニューラルネットを実行し、別のチップが標準的なニューラルネットを実行する場合、特定のタスクで「精度」や「スループット」をどのように比較すればよいのでしょうか。継続学習や省エネ型パターン認識など、ニューロモルフィックの強みを活かした新しいベンチマークが開発されていますが、コミュニティがそれらに合意するまでは、ニューロモルフィックソリューションの価値を外部に証明するのは困難です^[68]。この標準的な指標やアーキテクチャの欠如は、研究グループ間での結果共有も問題となります。ニューロンモデルやツールチェーンが異なれば、あるチップで動作したものが別のチップに移植できない場合もあります。
• 既存AIとの互換性: 現在、世界のAIのほとんどはGPUやTPU向けに最適化されたディープラーニングモデルで動作しています。これらのモデルは高精度の演算や密な行列積などを使用しており、スパイキングニューロモルフィックハードウェアとは直接互換性がありません。ニューロモルフィックの効率性を活用するには、しばしば標準的なニューラルネットワークをスパイキングニューラルネットワークに変換または再学習する必要があり、この過程で精度が低下することもあります^[69]。一部のタスクでは、スパイキングパラダイムに無理やり適用するとパフォーマンスが低下する場合もあります。さらに、（言語モデルで使われる大規模トランスフォーマーのような）特定のAIアルゴリズムは、スパイキング実装に適しているとはまだ言えません。つまり、ニューロモルフィックチップは現在、ニッチな分野（例：ビジョン、センサー処理、単純な強化学習）で優れていますが、現時点ではすべてのAI問題に対する万能な解決策ではありません。研究者たちはハイブリッドアプローチやより良い学習手法の開発に取り組んでいますが、特定のアプリケーションで従来型と同等の品質を保証するのは依然として課題です。
• 市場とエコシステムの課題: ビジネスの観点から見ると、ニューロモルフィックコンピューティングはまだ「キラーアプリ」と明確な商業化への道を模索中です。投資家や企業は、技術の回収までのタイムラインが不透明なため慎重です。2025年初頭の分析では、ニューロモルフィックコンピューティングは「有望なイノベーションだが、市場課題は厳しい」と評され、可能性は高いものの、即時の収益を生むアプリケーションが不足しているため企業にとってリスクが高いと指摘されています^[70]。ハードウェアメーカーは需要が見込めなければ量産に踏み切れず、エンドユーザーは手軽に使えるチップがなければアプリ開発に踏み切れないという、いわゆる「鶏と卵」の問題もあります。それでも、勢いは増しており、電力が重要な宇宙衛星や軍事用センサーなどのニッチな分野でニューロモルフィックチップの実用価値が現れ始めており、市場が徐々に拡大する可能性があります。

要約すると、2025年のニューロモルフィック・コンピューティングは、研究と工学の最前線にあります。この分野は、技術開発、ツール、エコシステム構築において容易ではない課題に直面しています。しかし、これらの課題はいずれも根本的な障害ではなく、初期の並列コンピュータや汎用計算用GPUの黎明期に直面したハードルに似ています。コミュニティが標準化に取り組み、ハードウェアを改良し、より多くの開発者を教育することで、これらの制約の多くは今後数年で緩和されると期待できます。2025年のNature誌の展望記事は楽観的に、いくつかの誤ったスタートの後、最近の進歩（より良いトレーニングアルゴリズム、デジタル設計の改善、インメモリ計算）の融合が、ニューロモルフィック技術の「今や広範な商業利用を約束している」と指摘し、これらのシステムを大規模にプログラムし展開する方法を解決できればと述べています^[71]。これらの解決策は現在積極的に研究されており、今後10年でニューロモルフィック・コンピューティングがどこまで進展するかが決まるでしょう。

最近の動向とニュース（2025年時点）

ここ数年で、ニューロモルフィック・コンピューティング分野では重要なマイルストーンと新たな関心の高まりが見られ、この分野が勢いを増していることを示しています。2025年までの最近の動向をいくつかご紹介します:

• インテルのHala Point – ニューロモルフィックの規模を拡大: 2024年4月、インテルはHala Pointを発表しました。これはこれまでに構築された中で最大のニューロモルフィック・コンピューティング・システムです^[72]。Hala Pointは1,152個のLoihi 2チップをクラスタ化し、約11億5千万ニューロン（フクロウの脳に匹敵）という神経容量を実現しています^[73]。このシステムはサンディア国立研究所に設置され、ニューロモルフィック・アルゴリズムの大規模化のための研究テストベッドとして使用されています。特筆すべきは、Hala Pointが主流のAIワークロード（ディープニューラルネットワークなど）を前例のない効率で実行できることを実証した点です。テストでは、毎秒20京回の演算と、1ワットあたり毎秒15兆回以上の演算を達成しました^[74]。インテルは、これが同様のタスクにおいてGPU/CPUクラスタの性能に匹敵またはそれを上回り、しかもはるかに優れたエネルギー効率を実現していると主張しています^[75]。この意義は、ニューロモルフィック・システムがもはや単なるおもちゃのモデルではなく、産業界に関連する規模でAIタスクに取り組んでいることにあります。これは、ニューロモルフィック手法が将来的に現在のAIアクセラレータを補完したり、競合したりする可能性を示唆しています。インテル・ラボのマイク・デイビス氏は、Hala Pointはディープラーニングの効率性と「新しい脳に着想を得た学習」を組み合わせ、より持続可能なAIを探求していると述べ、こうした研究が、現在の非効率的なトレーニング後デプロイ型サイクルではなく、継続的に学習するAIシステムの実現につながる可能性があると語っています^[76]。
• IBMのNorthPoleと科学的ブレークスルー: 2023年末、IBMはNorthPoleチップの詳細を学術誌Scienceで発表し、大きな注目を集めました^[77]。NorthPoleは、その生のスペック（前述）だけでなく、ニューロモルフィックチップを従来のシステムに統合する明確な道筋を示した点で重要です。外部から見ると、これはメモリコンポーネントのように動作するため、コンピュータのメモリバスに搭載し、既存のCPUと連携して動作させることができます^[78]。この種の統合は商業化にとって極めて重要です。Science誌の論文では、NorthPoleがビジョンAIモデル（画像分類用のResNet-50や物体検出用のYOLOなど）を、NVIDIA V100 GPUよりもはるかに高速かつ効率的に動作させ、さらに最上位のNVIDIA H100をエネルギー効率で約5倍上回ることが示されました^[79]。独立した専門家であるUCLAのVwani Roychowdhury教授は、この成果を「工学の偉業」と呼び、アナログニューロモルフィック技術がまだ実用化されていないため、NorthPoleのデジタルアプローチは「AIを必要な場所の近くで展開するための短期的な選択肢を提示している」と指摘しました^[80]。つまり、IBMはニューロモルフィックチップが現在の製造技術を使って、今すぐ実用的なインパクトをもたらせることを示したのです。この進展はテックメディアで広く報道され、ニューロモルフィックのアイデアを実製品に持ち込む大きな一歩と見なされました。
• 宇宙・防衛向けの脳型AI: 2022年と2023年、NASAや米国国防総省などの機関が、特殊用途向けにニューロモルフィックプロセッサの実験を開始しました。NASAは、衛星画像処理や宇宙船のナビゲーション用にニューロモルフィックチップ（Loihi）をテストしました。ここでは放射線耐性と低消費電力が重要です。小型のニューロモルフィック・コプロセッサを衛星に搭載すれば、地球との継続的な通信なしで、センサーデータ（例：惑星表面の特徴や宇宙船のテレメトリ異常）を機上で解析でき、帯域幅と電力を節約できます。空軍研究所はスタートアップ（例：BrainChip）と提携し、ニューロモルフィック技術が自律航空機やミサイル検知システムのために複雑なセンサー信号をマッピングできるかどうかを調査しました^[81]。ニューロモルフィックシステムの極めて高いエネルギー効率とリアルタイム学習能力は、バッテリーや太陽電池で動作する自律型軍事システムにとって非常に魅力的です。これらのプロジェクトは主にテスト段階にありますが、ニューロモルフィックハードウェアの信頼性が実験室外でも高まっていることを示しています。
• 商用エッジAI製品: 2025年には、ニューロモルフィック技術を組み込んだ最初の商用製品が登場し始めています。例えば、BrainChipのAkida IPは自動車用センサーモジュールにライセンス供与されており、ニューロモルフィックネットワークを使って車のタイヤ空気圧センサーからのデータを解析し、タイヤのスリップや路面状況の変化をリアルタイムで検出する例があります。もう一つの例はスマートホームデバイスで、ニューロモルフィック対応カメラが、単三電池1本で数か月稼働しながら、端末上で人物認識やジェスチャーコントロールを実現します。これらはまだ一般的な名前ではありませんが、ニューロモルフィックコンピューティングが高付加価値のニッチな用途に浸透し始めていることを示しています。アナリストは、IoT（モノのインターネット）が拡大するにつれ、小型・低消費電力AIの需要が爆発的に増加し、ニューロモルフィックチップが統合しやすければ、その市場の大きなシェアを獲得できる可能性があると予測しています。市場調査レポートでは、今後10年間でニューロモルフィックコンピューティングの収益が急速に成長し、年平均成長率は25～30％に達し、2030年までに数十億ドル規模の市場が生まれる可能性があると予測されています^[82].
• グローバルな協力とカンファレンス: ニューロモルフィックコミュニティは積極的に進捗を共有しています。Neuromorphic Engineering workshop (Telluride)やIEEEのNeuro Inspired Computational Elements (NICE)などのカンファレンスでは、参加者が急増しています。2023年のTellurideワークショップでは、ニューロモルフィック制御のロボット犬や、シングルボードのニューロモルフィックシステム上で動作する顔認識デモ、さらに多くのニューロモルフィックセンサーフュージョンの応用例が披露されました。また、オープンソースの取り組みも拡大しており、例えばSpiking Neural Network Architecture (SpiNNaker)のコードやシミュレーターが世界中の研究者に公開されており、IntelのLoihi向けLavaソフトウェアも2022年末にオープンソース化され、アルゴリズムやユースケースへのコミュニティ貢献が促されています。
• AIのエネルギー危機とニューロモルフィックへの期待: 最近のニュースのテーマの一つは、AIのエネルギーコストです。大規模言語モデルやAIサービスがますます多くの電力を消費しており（AI業界の電力消費は世界全体のかなりの割合に達し、今後も増加すると推定されています）、ニューロモルフィックコンピューティングはしばしばその解決策として注目されています。2025年初頭のMedium記事では、AIのエネルギーフットプリントが急増していることを指摘し、ニューロモルフィックチップを「AIのグリーンで賢い未来」と呼び、2025年が業界が本格的に省電力化のために脳型チップに注目する転換点になる可能性を示唆しました^[83]。このストーリーはテック系ジャーナリズムやAIカンファレンスでも広がっており、要するに持続可能なAIのためのニューロモルフィックコンピューティングという流れです。政府もまた、省エネコンピューティングの取り組みを通じて、AIの性能向上とエネルギー・カーボンコスト抑制の両立を目指し、ニューロモルフィック研究への資金提供を始めています。

これらすべての進展は、この分野が複数の側面で急速に進歩していることを示しています。科学的理解、工学的偉業、そして初期の商業試験です。ニューロモルフィック・コンピューティングが長いインキュベーション期間から実用的なデモンストレーションの段階へと移行しつつあるという感覚があります。まだ「主流」にはなっていませんが、2023～2025年の進展は、今後数年で状況が変わる可能性を示唆しています。コミュニティのコンセンサスとしては、残された課題（特にソフトウェアとスケーラビリティ）が克服されれば、ニューロモルフィック技術は次世代AIを実現するゲームチェンジャーとなり得る、つまり、既存のアーキテクチャで達成できるものよりも適応的で、常時稼働し、エネルギー効率が高いAIを可能にするというものです。

専門家による将来展望

この概要を締めくくるにあたり、ニューロモルフィック・コンピューティングとその将来についてこの分野の専門家が何を語っているかを知るのは非常に有益です。ここでは、主要な研究者や業界関係者による洞察に富んだ引用や見解をいくつか紹介します。

• ダルメンドラ・S・モダ（IBMフェロー、ブレインインスパイアード・コンピューティング主任科学者）： 「NorthPoleは、脳型コンピューティングとシリコン最適化コンピューティング、計算とメモリ、ハードウェアとソフトウェアの境界を融合させます。」 ^[84] モダは、IBMのNorthPoleによるアプローチが従来のコンピュータ設計の区別を曖昧にし、プロセッサとメモリ、ハードウェアとアルゴリズムの両方である新しいクラスのチップを生み出していると強調しています。彼は長年、メモリと計算を同じ場所に配置することが脳のような効率を実現する鍵だと主張してきました。彼の見解では、真にニューロモルフィックなチップにはスタック全体の再考が必要であり、NorthPoleがGPUを上回る成果を上げたことは、この型破りなアプローチが機能する証拠だとしています。モダは、スケールアップすれば、ニューロモルフィック・システムは最終的に特定のタスクにおいて人間の大脳皮質の能力に近づく可能性があり、しかも現在のスーパーコンピュータのごくわずかな電力しか使わないかもしれないとさえ示唆しています。^[85]。
• マイク・デイビス（インテル神経形態コンピューティングラボ所長）： 「今日のAIモデルの計算コストは持続不可能な速度で上昇しています…業界はスケール可能な根本的に新しいアプローチを必要としています。」 ^[86] デイビスはしばしば、AIが直面している電力効率の壁について語っています。彼は、単により多くのGPUを投入するだけでは、エネルギーやスケーリングの制約から長期的には実現不可能であると指摘しています。彼は、神経形態コンピューティングこそが進歩を続けるための数少ない道の一つだと主張しています。インテルの戦略もこの信念を反映しており、LoihiやHala Pointのような神経形態研究に投資することで、（継続学習やスパースコーディングなどの）新しいアルゴリズムを発見し、将来のAIをより高速にするだけでなく、はるかに効率的にすることを目指しています。デイビスは、神経形態チップが適応制御やセンシングのようなタスクで優れていることを強調しており、将来的にはこれらがより大規模なAIシステムに統合されると予見しています――たとえば、GPUと並んでいくつかの神経形態アクセラレータを搭載したAIサーバーのように、それぞれが得意なワークロードを担当する形です。彼の発言は、AIのスケーラビリティにはパラダイムシフトが必要であることを強調しており、神経形態設計はその一つのシフトであるとしています。
• カーバー・ミード（神経形態工学の先駆者）：（歴史的観点から）ミードはしばしば生物学の効率性に驚嘆していると述べています。インタビューでは、次のような発言をしています：「10¹¹個のニューロンがすべて並列で計算していると、1ジュールのエネルギーで、従来のコンピュータならキロジュール以上かかることができる。」（さまざまな講演からの要約）。1980年代からのミードのビジョン――アナログ物理と計算を組み合わせることで脳のような能力を引き出せる――は、ついに実を結びつつあります。彼は、神経形態工学が「ムーアの法則の自然な継続」 ^[87]であると考えています。つまり、トランジスタのスケーリングによる恩恵が薄れる中で、膨大なトランジスタ数を新しい方法で活用し、精度よりもエネルギー効率を重視する脳回路を模倣することが論理的な次のステップだということです。最近のコメントでも、ミードは次世代のエンジニアたちがこれらのアイデアをさらに洗練させていくこと、そして神経形態の原理が将来のコンピューティングプラットフォームに広がっていくことに楽観的な見方を示しています（ミードは引退していますが、彼のレガシーはすべての神経形態プロジェクトに大きな影響を与えています）。
• Vwani Roychowdhury（UCLA電気工学教授）： 「アナログシステムがまだ技術的に成熟していないことを考えると、この研究はAIを必要な場所の近くで展開するための短期的な選択肢を提示しています。」 ^[88] RoychowdhuryはIBMのNorthPoleチップについてこの評価を述べました。彼はIBMやIntelに直接関係のない独立した学者であり、その視点には重みがあります。つまり、壮大なビジョンはアナログのニューロモルフィックプロセッサ（理論的にはさらに効率的で脳に近いもの）かもしれませんが、現実にはそれらはまだ準備ができていません。一方で、NorthPoleのようなチップは、デジタルニューロモルフィックチップがギャップを埋め、エッジAI展開に即時のメリットをもたらすことを示しています^[89]。彼の発言は、コミュニティ内の現実的な見方を強調しています。つまり、「今使えるもの（たとえデジタルでシミュレートされたニューロンであっても）を使ってメリットを得始め、将来のためにより先進的なアナログデバイスの研究を続ける」ということです。これは、ニューロモルフィック技術が今日すでに特定のタスクに対応できることを支持するものです。
• ロスアラモス国立研究所の研究者たち： 2025年3月の記事で、ロスアラモスのAI研究者たちは「ニューロモルフィックコンピューティング、次世代のAIは、人間の脳よりも小さく、速く、効率的になるだろう」と述べました。^[90] この大胆な主張は、ニューロモルフィック設計の究極的な可能性について一部の専門家が抱く楽観論を反映しています。「人間の脳より小さく速い」というのは高い目標ですが（脳は非常に強力な20ワットのマシンです）、ここで言いたいのは、ニューロモルフィックコンピューティングによって、人間のような知能に近づくだけでなく、特定の処理においては脳を生の速度や効率で上回るAIシステムが実現する可能性があるということです。その発言の文脈は、脳は驚異的である一方で生物学の産物であり制約がある、という点です。脳に着想を得た機械は、これらの制約を超えて最適化できる可能性があります（例えば、生物学的ニューロンよりも短い距離で電気信号を伝達することで信号伝播を速くしたり、より高い発火周波数を許す材料を使ったりなど）。これは長期的なビジョンですが、真剣な研究者たちがこうした可能性を検討していることは注目に値します。

これらの見解を総合すると、この分野が将来を見据えつつも現実的であることが浮かび上がります。専門家たちは課題を認めつつも、その進展に明らかに興奮しています。共通するテーマは、ニューロモルフィックコンピューティングが、特にAIや機械学習の分野で、コンピューティングの未来の鍵と見なされていることです。それは脳を置き換えたり、感情を持つ機械を作ることではなく、生物から着想を得て現在の限界を克服することにあります。Modhaが雄弁にまとめたように、目標は脳のような適応性と効率性を現代のシリコンコンピューティングの利点と融合させることです^[91]。

さらなる読書とリソース

ニューロモルフィック・コンピューティングをさらに深く探求したい方のために、信頼できる情報源と参考文献をいくつかご紹介します。

• IBM Research – ニューロモルフィック・コンピューティング: IBMの概要記事「ニューロモルフィック・コンピューティングとは？」は、わかりやすい入門と、TrueNorthやNorthPoleなどIBMのプロジェクトを紹介しています^[92][93].
• Intel Neuromorphic Research Community: Intelのニュースルームや研究ブログでは、LoihiやHala Pointに関する最新情報、2024年4月のHala Pointの仕様と目標を詳述したプレスリリースなどが掲載されています^[94].
• DARPA SyNAPSE Program: DARPAによる2014年のIBM TrueNorthチップ発表は、（省電力などの）動機やチップのアーキテクチャについての洞察を提供します^[95][96].
• IEEE Spectrum: 2023年10月の記事「IBM、スピーディーで効率的なAIのための脳型チップを発表」（Charles Q. Choi著）は、NorthPoleチップを詳細に検証し、専門家のコメントも含まれています^[97].
• NatureおよびNature Communications: より学術的な視点として、Nature Communications（2025年4月）は「ニューロモルフィック技術の商業的成功への道」^[98]を発表し、今後の展望や残された課題について論じています。Science（2023年10月）には、NorthPoleに関する技術論文が掲載されており、詳細を知りたい方におすすめです。
• BuiltIn & Medium 記事: テックサイトBuiltInには、ニューロモルフィック・コンピューティングに関する包括的な入門記事があり、利点や課題について平易な言葉で解説されています^[99]。また、Mediumの一部のライターも（IBMやIntelのような企業がなぜニューロモルフィックに投資しているのか等）一般向けの視点で記事を書いています^[100]。

ニューロモルフィック・コンピューティングは、コンピュータサイエンス、エレクトロニクス、神経科学が交差する急速に進化する分野です。これは、「考える」機械を作る方法を大胆に再構築するものです。 これまで見てきたように、コンセプトから現実化までの道のりは何十年もかかりましたが、進歩は否定できず、加速しています。現在のトレンドが続けば、脳を模したチップが近い将来、私たちのデバイスのCPUやGPUを補完し、AIをあらゆる場所で超効率的にするかもしれません。ある研究チームの言葉を借りれば、ニューロモルフィック技術は「次世代のAI」^[101]となる可能性があり――私たちの知るコンピューティングを根本から変える進化です。今後数年、注目すべき分野と言えるでしょう。

出典:

• IBM Research, “What is Neuromorphic Computing?” (2024 )^[102]
• DARPA News, “SyNAPSE Program Develops Advanced Brain-Inspired Chip” (Aug 2014) ^[103]
• Intel Newsroom, “Intel Builds World’s Largest Neuromorphic System (Hala Point)” (Apr 17, 2024) ^[104]
• IEEE Spectrum, “IBM Debuts Brain-Inspired Chip For Speedy, Efficient AI” (Oct 23, 2023) ^[105]
• BuiltIn, “What Is Neuromorphic Computing?” (2023) ^[106]
• Nature Communications、「ニューロモルフィック技術の商業的成功への道」（2025年4月15日）^[107]
• Wikipedia、「ニューロモルフィック・コンピューティング」（2025年閲覧）^[108]

References

1. www.ibm.com, 2. en.wikipedia.org, 3. www.ibm.com, 4. www.ibm.com, 5. pawarsaurav842.medium.com, 6. pawarsaurav842.medium.com, 7. spectrum.ieee.org, 8. newsroom.intel.com, 9. spectrum.ieee.org, 10. www.nature.com, 11. www.colocationamerica.com, 12. www.ibm.com, 13. www.darpa.mil, 14. www.darpa.mil, 15. www.darpa.mil, 16. pawarsaurav842.medium.com, 17. pawarsaurav842.medium.com, 18. pawarsaurav842.medium.com, 19. www.ibm.com, 20. spectrum.ieee.org, 21. spectrum.ieee.org, 22. research.ibm.com, 23. newsroom.intel.com, 24. pawarsaurav842.medium.com, 25. www.ibm.com, 26. www.ibm.com, 27. www.ibm.com, 28. spectrum.ieee.org, 29. www.darpa.mil, 30. newsroom.intel.com, 31. spectrum.ieee.org, 32. www.colocationamerica.com, 33. spectrum.ieee.org, 34. medium.com, 35. medium.com, 36. newsroom.intel.com, 37. newsroom.intel.com, 38. spectrum.ieee.org, 39. spectrum.ieee.org, 40. newsroom.intel.com, 41. newsroom.intel.com, 42. newsroom.intel.com, 43. newsroom.intel.com, 44. medium.com, 45. brainchip.com, 46. www.embedded.com, 47. www.design-reuse.com, 48. pawarsaurav842.medium.com, 49. www.ibm.com, 50. www.ibm.com, 51. www.ibm.com, 52. www.ibm.com, 53. www.ibm.com, 54. www.ibm.com, 55. builtin.com, 56. medium.com, 57. pawarsaurav842.medium.com, 58. www.ibm.com, 59. www.colocationamerica.com, 60. builtin.com, 61. www.ibm.com, 62. www.ibm.com, 63. builtin.com, 64. builtin.com, 65. builtin.com, 66. spectrum.ieee.org, 67. spectrum.ieee.org, 68. builtin.com, 69. builtin.com, 70. omdia.tech.informa.com, 71. www.nature.com, 72. newsroom.intel.com, 73. newsroom.intel.com, 74. newsroom.intel.com, 75. newsroom.intel.com, 76. newsroom.intel.com, 77. spectrum.ieee.org, 78. spectrum.ieee.org, 79. spectrum.ieee.org, 80. spectrum.ieee.org, 81. www.embedded.com, 82. builtin.com, 83. medium.com, 84. spectrum.ieee.org, 85. spectrum.ieee.org, 86. newsroom.intel.com, 87. www.darpa.mil, 88. spectrum.ieee.org, 89. spectrum.ieee.org, 90. en.wikipedia.org, 91. spectrum.ieee.org, 92. www.ibm.com, 93. www.ibm.com, 94. newsroom.intel.com, 95. www.darpa.mil, 96. www.darpa.mil, 97. spectrum.ieee.org, 98. www.nature.com, 99. builtin.com, 100. medium.com, 101. en.wikipedia.org, 102. www.ibm.com, 103. www.darpa.mil, 104. newsroom.intel.com, 105. spectrum.ieee.org, 106. builtin.com, 107. www.nature.com, 108. en.wikipedia.org