独立した非営利の取り組みブルガリア・ヴァルナ · 2026年設立
MATREYA

仏教・科学・人工知能研究所

智慧 · 探究 · 慈悲
すべての生きものの利益のために
日本語

AI支援による翻訳です。言語専門家による確認を歓迎します。 · 原文(EN) · 誤りを報告する

研究

fMRIで禅那の段階を区別できるか――ACAM-J-MARSの結果を読む

新しい瞑想研究のプレプリントを読むための手引き。分類スコアの意味、新たな参加者での検証の重要性、未解決の問いを整理する。

横浜の總持寺にある、坐蒲が並んだ木造の坐禅堂
図版. 總持寺の衆寮坐禅堂、2015年. 記録写真。構図を保ったまま、ウェブ用に縮小しJPEG圧縮。KQuhen · CC BY-SA 4.0 · 出典と原作品

検証できる瞑想の問い

Jian Wangらが2026年10月29日に投稿したプレプリントは、fMRIのパターンから、実践者が自己申告した禅那(jhāna)の段階をグループとして区別できるかを問う。私たちはACAM-J-MARSの第1版を確認した。読者にとっての価値は、方法を評価する具体的な問いにあり、悟りの検査にあるのではない。この版の査読済み刊行物は確認できていない。 [1]

ここでいう禅那は、参加者がJ1–J8のラベルで示す瞑想的な没入状態を指し、中期群はJ3–J5である。機能的磁気共鳴画像法(fMRI)は、脳活動に関連する血液の酸素化の変化を測る。ここでの結合とは信号間の統計的な関係であり、解剖学的な線維の地図ではない。 [2]

記録だけでなく人数も数える

研究では22人の実践者から得た204区間の記録が報告されている。脳領域間の結合と、ゆっくりした信号変動の特徴を組み合わせる方法である。訓練とテストには異なる参加者を用いる。この分離は人をまたぐ適用可能性の検討に役立つが、記録を繰り返しても22人が204人の独立した参加者になるわけではない。 [2]

スコアと課題を一緒に読む

表1–2では、初期(J1–J2)と後期(J6–J8)の区別におけるバランス精度が0.757、初期・中期・後期の3群の分類では0.545と報告される。バランス精度は、各クラス内で正しく識別された割合を平均した値である。両者は異なる分類課題だ。どちらの数値も、ある人が禅那に達した確率や、その人の実践の質を表すものではない。 [2] [3]

新たな参加者にも複数の記録が必要

この方法では、複数の記録を使って各参加者の平均的な特徴パターンを差し引く。未知の参加者には複数回の記録が必要だと論文は明記している。ラベルは自己申告に基づき、集団は小さく、独立した検証も必要である。単一記録やリアルタイムで使える完成済み検出器が確立されたわけではない。 [2]

未解決の数値の違いを隠さない

図1では最近接クラス平均分類器のバランス精度が0.745、表1–2では0.757となっている。PDFで両方を確認した。読んだ論文には、この違いの明確な説明がない。私たちは勝手に修正値を選ばず、この留保を添えて表の値を引用する。 [2]

瞑想のテストではなく、論文を読む練習

次に論文を読むときは、問い、ラベル、訓練から除外された人、新たな人について必要となる情報、という4列を作ってみよう。性能に関する主張ごとに、正確な表、指標、比較群を書き添える。どんな証拠があれば自分の解釈を変えるかも考えてみる。

そして、モデルが記録されたラベルを予測すること、そのラベルが体験を忠実に表すこと、その体験がある伝統の中で特定の意味を持つことを分けて考える。最初の主張の証拠だけでは、残る二つは決まらない。この表は編集上の読解補助であり、臨床ツールでも実践者を順位づけする方法でもない。

編集部が確認したこと

プレプリントを読み、PDFの表と図を確認したが、実験は再現していない。論文はコードを要請に応じて提供するとしている。調査にはNemotronの推論を用いるMaximusを使用し、執筆と全13言語版の照合にはAIを用いた。専門家による言語校閲は未実施である。写真は瞑想堂を示しており、研究参加者や実験場所ではない。 [2]

出典

  1. Wang et al. — ACAM-J-MARS, arXiv:2610.39171v1 (29 October 2026)
  2. ACAM-J-MARS — full paper, version 1: methods, Tables 1–2 and Figure 1
  3. scikit-learn — balanced_accuracy_score: mean recall across classes