神経細胞を増やせば脳が読み取れる情報は際限なく増えるのか、それとも神経細胞同士が共有する揺らぎ（ノイズ）によって、やがて上限に達し、制限されるのか。神経科学では1990年代以来、共有ノイズによって情報は制限されると考えられてきました。カリフォルニア大学ロサンゼルス校のS. Amin Moosavi氏、ハーバード大学のSai Sumedh R. Hindupur氏、京都大学大学院情報学研究科の島崎秀昭准教授（兼：北海道大学人間知・脳・AI研究教育センター客員准教授）らの国際共同研究チームは、マウス一次視覚野（V1）の大規模神経活動データと数理理論を組み合わせ、神経集団から読み取れる情報量（よく似た刺激を見分ける精度）が神経細胞の数とともにどう増えるかを解析しました。その結果、共有ノイズは情報を制限せず、情報量は神経細胞の数とともに上限なく増え続け得ることを明らかにしました。
　記録できる神経細胞数には限りがあり、その先は観測から直接にはわかりません。予測には仮定が必要ですが、近年の大規模解析はいずれも、それぞれの仮定のもとで情報は制限されると結論していました。本研究はこの仮定を二つの根拠に置き換えました。一つは、マウスV1の神経活動に見られる規則性です。ノイズの構造も、信号との関係も、集団の大きさを変えて正規化すれば同じ形を保ち（スケール不変性）、いずれもべき乗則に従うことがわかりました。もう一つは、大きな集団から一部を取り出して観測することが課す制約です。両者から観測範囲外の振る舞いが導かれ、べき乗則の指数と情報の制限との関係が明らかになりました。実測された指数を当てはめると、情報量は増加の速度を落としつつも上限なく増え続けることがわかりました。論文では、情報が制限される必要十分条件から制限を課す相関の構造にいたるまで、集団符号化の包括的な理論も提示しています。これらの結果は、大規模な神経活動から情報の限界を見積もる新たな道を開きます。
　本成果は2026年9月25日午後2時（米国東部標準時）に米国の国際学術誌「Science Advances」にオンライン掲載されました。