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人間の脳細胞を用いたバイオコンピュータの衝撃：Cortical Labsが切り開く生物学的AIの新時代

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「人間の脳細胞がシリコンチップ上で生き、学習し、コンピュータとして機能する」

SF映画のようなこの描写は、もはや空想ではありません。オーストラリアのスタートアップ企業Cortical Labs（コーティカル・ラボズ）が開発した世界初の「生物学的コンピュータ」が現実のものとなり、科学とテクノロジーの新たな地平を切り開いています。

この革新的技術が登場する背景には、AI業界が直面している深刻な課題があります。ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）の急成長とともに、それらの膨大なエネルギー消費と環境負荷が国際的な懸念となっています。この問題に対する画期的なソリューションとして、人間の神経細胞を活用した「生物学的コンピューティング」が注目を集めています。

本記事では、従来のAIとは一線を画する革命的技術の最前線に迫り、その可能性と意義を探ります。

📱 生きた細胞とシリコンの融合：Cortical Labsとは何か

2019年にオーストラリア・メルボルンで設立されたCortical Labsは、医師でありエンジニアでもあるホン・ウェン・チョン博士によって創設されました。同社は生物学的知能（Synthetic Biological Intelligence: SBI）という新たなコンピューティングパラダイムを探求しています。

「私たちは生物学的材料—神経細胞—と従来のコンピューティングテクノロジーを融合させることで、学習効率とエネルギー効率の両面で優れたシステムを構築しています」と、最高科学責任者（CSO）のブレット・カガン博士は説明します。

Horizons Ventures、Blackbird Ventures、そして米国CIAのベンチャーアームであるIn-Q-Telなどから総額約1,500万米ドルの資金を調達し、Cortical Labsは「生物学×コンピューティング」という新領域のパイオニアとなっています。

🔥 加速するAI開発とその環境コスト：持続可能性の危機

大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましいですが、その環境コストも急増しています。現在のAI開発が直面している危機的状況を具体的な数値で見てみましょう：

電力消費の爆発的増加

  • GPT-3のトレーニング：約1,287MWhの電力を消費（米国の一般家庭約120世帯の年間電力消費量に相当）
  • GPT-4のトレーニング：GPT-3の約50倍の電力が必要と推定
  • データセンターの電力需要：2022年の世界全体で460TWhから2026年には1,050TWhへと倍増する見込み（日本全体の年間電力消費量に匹敵）
  • 排出量増加：Googleの温室効果ガス排出量は過去5年間で48%増加し、2023年には1,430万トンに達した

深刻な水資源の消費

  • GPT-3のトレーニング：約70万リットルの淡水を消費（BMW車370台分に相当）
  • ChatGPTの利用：20〜50回の対話で約500mlの水を消費
  • Googleのデータセンター：2021年に冷却目的で約163億リットルの水を使用
  • 地域への影響：米バージニア州の一部地域では、5年間で水使用量が67%増加
  • 将来予測：2027年までにAIが約66億立方メートルの水資源を消費する可能性（イングランドの年間用水量の約3分の2に相当）

このエネルギー・水消費の急増は、気候変動対策とテクノロジー発展の間に深刻なジレンマを生み出しています。持続可能なAI開発への道を探る中、Cortical Labsの生物学的コンピューティングが画期的な解決策として浮上しています。

💻 CL1：環境危機に対する革命的ソリューション

2025年6月に出荷開始予定のCL1は、Cortical Labsが開発した世界初の「コードをデプロイ可能な生物学的コンピュータ」です。価格は約35,000米ドル。一見するとただの白いボックスのようですが、その中には驚くべきテクノロジーが詰まっています。

CL1はどのように機能するのか？

CL1の核心は、人間の神経細胞が成長するシリコンチップです。このチップには59の電極が配置され、神経細胞との双方向通信を可能にしています。最も驚くべきは、この生命維持システムが神経細胞を最大6ヶ月間生存させることができる点です。

数十万個のニューロン（アリとゴキブリの脳の間の規模）を持つCL1は、従来のAIに比べて次のような利点を提供します：

  • 圧倒的なエネルギー効率: わずか数ワットの電力で動作（GPT-3のトレーニングは1,287MWhを消費）
  • 最小限の水消費: 30ユニットのCL1ラックでも850-1,000ワットの電力しか消費せず、冷却に必要な水量も大幅に削減
  • 学習効率: 少量のデータからでも効率的に学習（「Pong」ゲームをわずか5分で学習）
  • 適応性: 人間の脳のように経験に基づいて自己組織化し、環境に適応

「シリコンだけのシステムでは不可能なパフォーマンスを実現するため、神経細胞をデジタルシステムに統合しています」とCortical Labsは説明しています。

生物学的システムと従来AIのエネルギー効率比較

システム 電力消費 相対比較
人間の脳 約20ワット 基準値
CL1システム 数ワット（単体）、850-1,000ワット（30ユニットラック） 人間の脳と同等レベル
GPT-3トレーニング 1,287MWh（総量） 人間の脳の数千倍
データセンター（中規模） 数MW 人間の脳の数百倍

🧠 人間の神経細胞：調達から培養まで

CL1に使用される人間の神経細胞はどこから来るのでしょうか？この問いは倫理的にも技術的にも重要です。

Cortical Labsはボランティアから提供された「通常の医療検査と同様の少量の血液」を使用しています。この血液細胞は誘導多能性幹細胞（iPSCs）技術によって初期化され、その後神経細胞へと分化させられます。

神経細胞作製の詳細プロセス

  1. iPSC化: 血液細胞を初期化して幹細胞に戻す
  2. 神経誘導: デュアルSMAD阻害によって神経系への分化を促進
  3. パターニング: SHHやFGF8などの因子を用いて大脳皮質特異的な細胞に誘導
  4. 成熟化: BDNF、GDNFなどの神経栄養因子によって機能的な神経細胞に成熟させる
  5. チップ上での培養: 分化した神経細胞を栄養豊富な溶液中でシリコンチップ上に配置

このプロセスは2〜6週間かかり、完全に機能的な大脳皮質ニューロンを生成します。これらの神経細胞は生体外で成長し、通常の脳とは異なる「ミニマルな神経ネットワーク」を形成します。

🎮 DishBrain：Pongをプレイする神経細胞

Cortical Labsの最初の大きな成果は、2022年に科学誌「Neuron」に発表された「DishBrain」と呼ばれるシステムでした。このシステムでは、プレートに培養された神経細胞がビデオゲーム「Pong」をプレイする方法を学習しました。

「わずか5分間のリアルタイムゲームプレイで、神経細胞はPongをプレイするための学習の兆候を示しました」とカガン博士は言います。「これは神経細胞が培養皿の中で目標指向型の行動を示した初めての例です。」

神経細胞はどのように学習するのか？

Cortical Labsは「フリーエネルギー原理」に基づく能動的推論アプローチを採用しています。このプロセスは驚くほど単純です：

  1. 神経細胞に環境（ゲーム状態）に関する電気信号を送信
  2. 正しい反応（ボールを打つ）をすると、一定のパターン化された刺激を与える
  3. 間違った反応（ボールを逃す）をすると、ランダムな刺激を与える
  4. 神経細胞はパターン化された刺激を受けるように行動を修正（学習）

「神経細胞は予測可能な環境を好む傾向があります」とカガン博士は説明します。「この性質を利用して、目標指向型の学習行動を促進しています。」

☁️ Cortical Cloud：遠隔から神経細胞にアクセス

Cortical Labsは「Wetware-as-a-Service（WaaS）」と呼ばれるクラウドサービスも提供しています。これにより、研究者や企業は特殊な実験室や設備を持たなくても、遠隔から生物学的コンピューティングにアクセスできます。

「Cortical Cloudは、一般的なデータサイエンスツールとの互換性を持ち、PythonのSDKを通じてカスタムコードを神経細胞に直接デプロイできます」と同社は説明しています。

このサービスは、生物学的コンピューティングの民主化と普及を促進することを目的としています。

🔬 科学的成果と研究の最前線

Cortical Labsの技術は単なる商業的野心ではなく、堅固な科学的基盤に基づいています。同社の主要な研究成果は、以下の査読付き論文に発表されています：

  1. "In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world" (2022年、Neuron誌)：
    DishBrainシステムがPongゲームを学習できることを実証した画期的な論文

  2. "Critical dynamics arise during structured information presentation within embodied in vitro neuronal networks" (Nature Communications誌)：
    構造化された情報提示における臨界動態の発生に関する研究

  3. "The technology, opportunities, and challenges of Synthetic Biological Intelligence" (Biotechnology Advances誌)：
    合成生物学的知能の技術的可能性と課題に関する概説

これらの成果は、生物学的コンピューティングの科学的基盤を確立する上で重要な役割を果たしています。

💼 ビジネスモデルと市場応用

Cortical Labsのビジネスモデルは、直接販売とクラウドサービスの二本立てです：

  1. 直接販売: CL1ユニットを約35,000米ドルで研究機関や企業に販売
  2. WaaS（Wetware-as-a-Service）: クラウドベースでの生物学的コンピューティングへのアクセスを提供

応用分野

この技術の潜在的な応用分野は多岐にわたります：

医療・創薬分野

  • 神経疾患の研究と治療法開発
  • 薬物スクリーニングと毒性試験
  • パーソナライズド医療向け診断技術

研究ツール

  • 神経科学研究の新たな手法
  • 動物実験の倫理的代替手段

テクノロジー分野

  • エネルギー効率の高いAI開発
  • ロボティクスと適応制御システム
  • サイバーセキュリティのリアルタイム意思決定

「私たちの技術は、従来のAIが苦手とする少量データからの学習や、不確実な環境での適応といった分野で特に価値を発揮します」とチョンCEOは述べています。

⚖️ 倫理的考慮と規制の枠組み

人間の神経細胞を使用するCortical Labsの技術は、当然ながら倫理的・法的・規制的な問題を提起します。

倫理的懸念

  1. 人間細胞の使用: Cortical Labsは成人ボランティアの血液からiPSC技術で神経細胞を作製し、胚性幹細胞使用の倫理的問題を回避しています。

  2. 意識と感覚の問題: 現在のシステムが意識や感覚を持つ可能性は非常に低いとされていますが、将来的により複雑なシステムについては継続的な検討が必要です。

「私たちは培養皿の中に苦痛を生み出すことは望んでいません。そのため、多くの生命倫理学者と協力しています」とカガン博士は述べています。「しかし、現時点では倫理的境界線がどこにあるのかを確定することはできません。それが真実です。」

安全プロトコルと規制

Cortical Labsは「場所と用途に応じた数多くの規制承認」が必要であることを認識しています。システムには自己完結型の生命維持システムが含まれ、生物学的材料の安全な封じ込めを確保しています。

モナッシュ大学やジョンズ・ホプキンス大学などの学術機関との協力により、同社は責任ある技術開発を進めています。

🚀 市場の可能性と将来の展望

生物学的コンピューティング市場はまだ初期段階ですが、潜在的な成長機会は大きいと言えます。Cortical Labsは2025年後半のCL1一般販売開始と並行して、以下の開発を計画しています：

  1. Minimal Viable Brain (MVB)の開発:
    複雑な情報処理が可能な制御された神経システム

  2. 生物学的ニューラルネットワークサーバースタック:
    30台のCL1ユニットをネットワーク化した大規模実験プラットフォーム

  3. 応用分野の拡大:
    創薬、臨床試験、パーソナライズド医療、早期疾患検出などへの適用

「生物学的コンピューティングは、AIや計算科学の未来を根本的に変える可能性を秘めています」とチョンCEOは語ります。「私たちはただその旅の始まりに立っているだけです。」

📊 他のアプローチとの比較

Cortical Labsの技術は、他の生物学的コンピューティングアプローチとどのように異なるのでしょうか？

脳オルガノイド研究との違い

  • Cortical Labsのアプローチ: 2次元平面上の神経細胞アレイをシリコンチップと直接統合
  • 脳オルガノイド研究: 特定の脳領域をモデル化する3次元細胞培養

クイーンズランド大学のErnst Wolvetang教授は、「Cortical Labsは2Dでニューロンをチップ上に平面的に培養していますが、私たちの研究室ではより多くの細胞タイプとはるかに複雑な神経ネットワークを持つ3Dオルガノイドを扱っています」と説明しています。

しかし、両者のアプローチには補完性があり、Wolvetang教授はCortical Labsのハードウェアとソフトウェアを3Dオルガノイドと組み合わせる可能性に期待を寄せています。

🌱 持続可能なAI開発への道：主要企業の取り組みとCortical Labsの優位性

LLMのエネルギー危機に対して、主要テクノロジー企業も様々な取り組みを始めています：

  • Googleは再生可能エネルギーへの投資を加速しつつも、排出量は増加傾向
  • Microsoftは2030年までのネットゼロ排出目標を掲げ、水の蒸発を防ぐ「クローズドループシステム」を導入（年間1億2,500万リットルの節水を見込む）
  • Metaは原子力発電の活用を検討し、2024年12月に原子力パートナー企業の募集を発表
  • Amazonも2024年10月に電気事業者数社と原子力発電の推進に合意

一方、これらの取り組みだけでは追いつかないほど、AIの電力・水需要は急増しています。そこで注目されるのが、Cortical Labsが提案する根本的に異なるアプローチです。

生物学的コンピューティングの優位性

1. エネルギー効率の桁違いの差

  • 人間の脳は約20ワットでスーパーコンピュータ級の処理を実現
  • CL1システムもこの驚異的な効率性を活用し、数ワットの消費電力で高度な計算処理が可能
  • これは現在のAIモデルと比較して何千倍もの効率性

2. 水資源問題の解決

  • データセンターの冷却に使用される膨大な水量（年間数十億リットル）の問題を解決
  • 低消費電力のため冷却要件も最小限で、水使用量を大幅に削減

3. カーボンフットプリントの削減

  • GPT-3のトレーニングでは約502トンのCO2が排出
  • 生物学的コンピューティングはこの環境負荷を大幅に削減可能

🔮 結論：生物学的コンピューティングの未来 - エネルギー危機からの救世主

Cortical Labsは生物学的コンピューティングという新興分野のパイオニアとして、人間の神経細胞とシリコンハードウェアを融合させた独自の技術を開発しています。DishBrainに始まり、商業版CL1、そしてCortical Cloudへと進化するその技術は、従来のAIシステムが直面するエネルギー効率や学習効率の課題に対する革命的なソリューションを提供しています。

膨大なエネルギーと水資源を消費する現在のAI開発モデルは、気候変動が深刻化する中で持続可能とは言えません。AIが社会に浸透するほど、この問題は拡大する一方です。こうした背景から、Cortical Labsの技術は単なる技術革新を超え、AIの未来そのものを支える重要な解決策として位置づけられます。

医療研究から人工知能、ロボティクスに至るまで、幅広い応用可能性を持つこの技術は、生物学と計算科学の境界を越える革命的な取り組みとして注目されています。倫理的・規制的課題が残るものの、Cortical Labsのビジョンは、生物学的知能を活用した次世代コンピューティングの新時代を切り開くとともに、持続可能なAI発展への道筋を示しています。

今後数年間で、この技術がより成熟し、AIや計算神経科学の広範な領域でその独自の位置を確立していくことが期待されます。人間の神経細胞を活用した生物学的コンピューティングの時代は、すでに始まっているのです。地球環境を守りながらも技術革新を推進する—Cortical Labsはそんな理想的な未来の扉を開こうとしています。

参考資料・出典

公式サイト

  1. Cortical Labs公式ウェブサイト: https://corticallabs.com
  2. CL1製品ページ: https://corticallabs.com/cl1.html
  3. Cortical Cloud: https://corticallabs.com/cloud.html
  4. 研究成果ページ: https://corticallabs.com/research.html
  5. 企業情報: https://corticallabs.com/company.html

研究論文・学術情報

  1. "In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world" (Neuron誌): https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36228614/
  2. bioRxiv論文: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.12.02.471005v2
  3. "Organoid intelligence (OI): the new frontier in biocomputing and intelligence-in-a-dish": https://www.frontiersin.org/journals/science/articles/10.3389/fsci.2023.1017235/full

ニュース・記事：Cortical Labs関連

  1. New Atlas "World's first 'Synthetic Biological Intelligence' runs on living human neurons": https://newatlas.com/brain/cortical-bioengineered-intelligence/
  2. データセンターダイナミクス "Australian startup Cortical Labs unveils 'world's first' commercial biological computer": https://www.datacenterdynamics.com/en/news/australian-startup-cortical-labs-unveils-worlds-first-commercial-biological-computer/
  3. Tom's Hardware "World's first 'body in a box' biological computer uses human brain cells": https://www.tomshardware.com/tech-industry/worlds-first-body-in-a-box-biological-computer-uses-human-brain-cells-with-silicon-based-computing
  4. BioPharma Trend "Cortical Labs Launches $35K Biological Computer Built on Human Brain Cells": https://www.biopharmatrend.com/post/1156-cortical-labs-introduces-biological-computer-built-on-human-brain-cells/
  5. TechRadar "A breakthrough in computing: Cortical Labs' CL1 is the first living biocomputer": https://www.techradar.com/pro/a-breakthrough-in-computing-cortical-labs-cl1-is-the-first-living-biocomputer-and-costs-almost-the-same-as-apples-best-failure
  6. YourStory "CL1: The First Biological Computer Powered by Human Brain Cells": https://yourstory.com/2025/03/cl1-biological-computer
  7. UCL News "Human brain cells in a dish learn to play Pong": https://www.ucl.ac.uk/news/2022/oct/human-brain-cells-dish-learn-play-pong
  8. Genetic Engineering & Biotechnology News "Human Brain Cells in a Dish Learn to Play 'Pong'": https://www.genengnews.com/topics/artificial-intelligence/human-brain-cells-in-a-dish-learn-to-play-pong/
  9. ABC News "Melbourne start-up launches 'biological computer' made of human brain cells": https://www.abc.net.au/news/science/2025-03-05/cortical-labs-neuron-brain-chip/104996484

AIのエネルギー消費と環境負荷に関する研究・報告

  1. 国際エネルギー機関(IEA)のデータセンター電力消費予測: https://www.watch.impress.co.jp/docs/series/nishida/1663217.html
  2. Googleの排出量増加に関する報告: https://www.aibase.com/ja/news/9992
  3. GPT-3のエネルギー消費に関する研究: https://www.ntt.com/bizon/gpu_power.html
  4. AIの水消費に関する報告: https://www.gizmodo.jp/2023/04/chatgpt-ai-water-185000-gallons-training-nuclear.html
  5. データセンターの水消費量: https://eastgate-software.com/jp/understanding-the-environmental-impact-of-ai-uncovering-the-hidden-costs/
  6. 世界経済フォーラム "How to reduce AI energy emissions": https://jp.weforum.org/stories/2024/07/how-to-reduce-ai-energy-emissions/
  7. 米国エネルギー省(DOE)の委託レポート: https://www.aialign.net/blog/electricity
  8. MITテクノロジーレビュー "AI's search for more energy is growing more urgent": https://www.technologyreview.jp/s/351908/ais-search-for-more-energy-is-growing-more-urgent/

企業・投資情報

  1. Oxford Global "Cortical Labs Secures $10M to Revolutionise AI with Biological Neurons": https://oxfordglobal.com/discovery-development/resources/cortical-labs-secures-10m-to-revolutionise-ai-with-biological-neurons
  2. VERSES AI パートナーシップ発表: https://www.verses.ai/news/verses-ai-announces-cortical-labs-biological-computing-company-as-second-beta-partner
  3. CB Insights プロフィール: https://www.cbinsights.com/company/cortical-labs

研究・技術資料

  1. iPSC由来神経細胞に関する研究: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8758945/
  2. 神経細胞分化プロトコル: https://www.frontiersin.org/journals/cell-and-developmental-biology/articles/10.3389/fcell.2022.1023340/full
  3. 生物学的神経ネットワークの倫理的考察: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10602981/
  4. 神経オルガノイドの法的・倫理的視点: https://law.stanford.edu/2023/07/27/a-legal-and-ethical-perspective-on-human-consciousness-and-human-brain-organoids/
  5. Micro.org記事 "DishBrain: Are pong-playing neurons the future of AI?": https://micro.org.au/big-impact/dishbrain-are-pong-playing-neurons-the-future-of-ai/
  6. 生物学的コンピューティングとAIの比較研究: https://note.com/kind_crocus236/n/n2ca18a5aefa4
  7. Microsoft社の水消費削減に関する取り組み: https://media.aqua-sphere.net/news20240108/

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