FastNeura、2026年度 人工知能学会全国大会（JSAI2026）にて研究成果を発表
脈波から心電図を生成するAIモデルにおいて、長時間対応と生理学的制約の導入に関する研究を発表
株式会社FastNeura（本社：東京都文京区、代表取締役CEO：水口 成寛、以下「FastNeura」）は、2026年6月8日（月）から6月12日（金）に開催された「2026年度 人工知能学会全国大会（第40回）」（JSAI2026）にて、脈波から心電図を生成するAIモデルに関する研究成果を発表したことをお知らせいたします。
発表題目は「脈波から心電図を生成するモデルの長時間対応と生理学的制約の導入」です。
本研究では、スマートウォッチ等で取得しやすい脈波（PPG：Photoplethysmogram）から、臨床的に重要な指標を含む心電図（ECG：Electrocardiogram）を生成するモデルに着目しました。既存のPPG2ECG研究では、波形形状の再現が中心となる一方で、心拍タイミングやRR間隔、HRV指標などの生理学的整合性を十分に保つことが課題でした。
FastNeuraは本発表において、RR系列を中間表現として導入する二段階構造を提案し、脈波から心電図を生成する際に心拍タイミングが大きくずれないよう制約を加えるモデルを発表しました。
発表概要
発表題目：脈波から心電図を生成するモデルの長時間対応と生理学的制約の導入
本研究では、PPGからECGを生成するPPG2ECGタスクに対し、Rectified Flowおよび1D U-Netを用いた生成モデルを基盤としつつ、心拍間隔を表すRR系列を中間表現として導入することで、心拍タイミングの再現性向上を目指しました。
具体的には、脈波からRR系列を推定するStage Aと、推定されたRR系列を条件としてECG波形を生成するStage Bからなる二段階構造を設計しました。これにより、単にECGらしい波形を生成するだけでなく、心拍間隔や心拍リズムといった生理学的特徴を考慮した生成を可能にすることを目指しています。
評価にはPPG-DaLiAデータセットを用い、30秒および60秒の時間窓において、既存のベースラインモデルと提案手法の比較を行いました。その結果、提案手法は心拍タイミングに関する誤差を低減し、PPGからECGを生成する際の生理学的整合性向上に寄与する可能性が示されました。
研究背景
スマートウォッチやウェアラブルデバイスの普及により、脈波や心拍などの日常的な生体データを取得する環境が広がっています。特にPPGは、計測コストが低く、日常生活の中で継続的に取得しやすいという利点があります。
一方で、臨床的にはECGから得られる心拍間隔、RR間隔、HRVなどの指標が重要とされる場面が多くあります。しかし、ECGは一般的に胸部電極などを用いる必要があり、日常生活の中で常時取得するには負担が大きいという課題があります。
そのため、取得しやすいPPGから、より臨床的・生理学的な情報量を持つECGを推定・生成するPPG2ECG技術は、ウェアラブルヘルスケア、日常モニタリング、遠隔医療、コンディション推定などの領域で重要な応用可能性を持っています。
FastNeuraにおける意義
FastNeuraは、脳波・心拍・脈波等のマルチモーダル生体データをAIで解析し、人間の認知状態・情動状態・コンディションを推定する生体適応型AIプラットフォーム「Sync OS」の研究開発を進めています。
今回発表したPPG2ECGに関する研究は、FastNeuraが取り組む生体データ解析技術の一部であり、ウェアラブルデバイス等から取得可能な低負担な生体信号を、より高次の状態推定や介入判断に活用するための基盤技術に位置づけられます。
特に、日常環境で取得しやすいPPGから、生理学的整合性を保ったECG情報を推定できるようになれば、睡眠、疲労、ストレス、回復状態、認知負荷、体調変化などをより詳細に捉えるための可能性が広がります。
FastNeuraは今後も、生体信号処理、生成AI、時系列解析、状態推定AIを組み合わせ、人間の状態をより自然かつ連続的に理解する技術の研究開発を進めてまいります。
今後の展開
本研究では、PPGからECGを生成する際に、心拍タイミングやRR間隔といった生理学的特徴を考慮することの有効性を示しました。一方で、ポスター発表では、拍ごとの微小な時間揺らぎの再現や、RR予測器の精度向上、QRS近傍に特化した損失関数の導入など、今後の課題も整理しています。
FastNeuraは、今後もウェアラブルデバイスや日常環境で取得可能な生体データを活用し、医療・ヘルスケア、睡眠・回復支援、ウェルビーイング、モビリティ、住環境、AIエージェント等への応用を見据えた研究開発を推進していきます。
2026年度 人工知能学会全国大会（JSAI2026）について
2026年度 人工知能学会全国大会（第40回）は、一般社団法人 人工知能学会が主催する国内最大級の人工知能分野の学術大会です。2026年6月8日（月）から6月12日（金）まで、Gメッセ群馬およびオンラインにて開催されました。
株式会社FastNeuraについて
株式会社FastNeuraは、東京大学発のニューロテック・スタートアップです。脳波・心拍・脈波等のマルチモーダル生体データとAIを活用し、人間の認知状態・情動状態・コンディションを推定する技術、および環境・デバイス・AIエージェントと接続する生体適応型AIプラットフォーム「Sync OS」の研究開発を行っています。
ヘルスケア、住環境、モビリティ、製造、ロボティクス、AIエージェント等の領域で、企業・研究機関との共同研究・実証を推進しています。
会社名：株式会社FastNeura
所在地：東京都文京区
代表者：代表取締役CEO 水口 成寛
事業内容：ニューロテック／AI関連技術の研究開発、生体適応型AIプラットフォームの開発・提供
URL：https://fastneura.com/
本件に関するお問い合わせ先
株式会社FastNeura
E-mail：info@fastneura.com
URL：https://fastneura.com/
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