How To Use
この用語集は「これ何？」を1分で解消するためのものです。厳密な定義や反証条件は、Roadmap（前進の定義）へリンクします。 WBEの議論は“言葉のすり替え”が起きやすいので、ここでは操作的にどう扱うかを重視します。
コア概念
| 用語 | EEGFlowでの意味（ざっくり） |
|---|---|
| マインドアップロード | 「意識や記憶をデジタルに移す」一般呼称。EEGFlowでは主張レベルをクレーム階段で分けて扱う。 |
| WBE（Whole Brain Emulation） | 脳の機能を別基盤で再現すること。何を再現したら“成功”かは定義依存なので、先に評価を固定する。 |
| クレーム階段（L0〜L5） | 成果の言い方を揃える枠組み。L1（デコーディング）をL4（本人性）と混同しないためのガードレール。 |
| 検証基盤（Verification Commons） | 標準・データ・評価・登録・監査をまとめて提供し、「比較可能な前進」を積み上げる公共財。 |
Decode と Emulate
| 用語 | 違い |
|---|---|
| デコーディング（Decoding） | 観測された信号から、状態・刺激・文章などを予測する（相関ベースになりやすい）。 |
| エミュレーション（Emulation） | 内部状態が時間発展し、介入に反応し、将来の出力を生成する（因果・生成の要求が強い）。 |
| 反事実（Counterfactual） | 「もし条件Xを変えたら？」という分岐に対する予測。decode→emulateのギャップを埋める検証の中心。 |
計測（Measurement）
| 用語 | メモ |
|---|---|
| EEG | 頭皮上の電位差を高時間分解能で測る。空間分解能は弱いので不確実性の扱いが重要。 |
| MEG | 磁場を測る。EEGとは異なる感度分布で補完関係があるが、装置は高価。 |
| fMRI | 血流（BOLD）を測る。空間分解能は良いが時間分解能は遅い。 |
| ECoG / 侵襲計測 | 因果介入や高SNRの可能性がある一方、倫理・適用範囲の制約が大きい。 |
| QC（Quality Control） | インピーダンス、ノイズ、欠損、アーティファクトなどを定量化し、ログとして残すこと。 |
モデル化（Modeling）
| 用語 | EEGFlowでの使いどころ |
|---|---|
| 逆問題（Inverse Problem） | 観測（頭皮EEG）から原因（脳内活動）を推定する問題。一般に解が一意に定まらない。 |
| ESI（EEG Source Imaging） | 逆問題を解いて、脳内ソースを推定する。推定値だけでなく“不確実性”も一緒に扱うのが重要。 |
| DCM | 神経回路モデルを仮定し、結合を推定する枠組みの一種。介入設計と相性が良い。 |
| SCM（構造的因果モデル） | 因果関係を明示するモデル。反事実や介入予測を定義しやすい。 |
標準化・再現性（Open Science）
| 用語 | 意味 |
|---|---|
| BIDS / EEG-BIDS | 神経計測データの整理規約。共有と再現の“最初の壁”を下げる。 |
| ベンチマーク | タスク・データ・指標を固定して比較可能にする仕組み。 |
| ベースライン | 比較の出発点。改善を主張するならベースラインとの差分が必要。 |
| 事前登録（Preregistration） | “やる前”に計画を固定し、探索と検証を区別する。報告バイアスを減らす。 |
| モデルカード | スコアだけでなく、学習データ、計算資源、既知の弱点、失敗例を公開するフォーマット。 |