ハトが乳がんの顕微鏡写真を「見分けた」　初めて見る写真でも85%正解

乳がんの組織の顕微鏡写真を、ハトに見せた研究があります。ふだんこの写真を見て、がんかどうかを決めるのは「病理医」という医師です。病理医は、何年もの訓練を積んでいます。

アメリカの研究チームは、言葉は一切使わず、えさだけでハトに教えました。すると15日ほどで、ハトは乳がんの写真と、がんでない写真を85%の割合で正しく分けられるようになりました。初めて見る写真でも、正解は平均85%でした。

ハトは写真を丸暗記しただけではなく、がんの写真に共通する何かをつかんでいたことになります。ただし、ハトにも歯が立たない写真がありました。それは、人の専門家にとっても難しい写真でした。

01タッチパネルの前のハト。正しくつつけば、えさが出る

論文の著者は4人です。カリフォルニア大学デービス校の病理医、レベンソン（Levenson）さん。アイオワ大学で心理学を研究する、ワッサーマン（Wasserman）さんとナバロ（Navarro）さん。そして、エモリー大学で放射線医学を研究する、クルピンスキー（Krupinski）さんです。チームは2015年に、学術誌『PLOS ONE』で発表しました。

ハトが入る箱の正面には、タッチパネルの画面があります。まず画面の真ん中に、乳房の組織の顕微鏡写真が出ます。ハトがその写真を何回かつつくと、左右に青と黄色のボタンが出ます。

「がん」なら片方、「がんでない」ならもう片方をつつくのが正解です。正解すると、えさの粒が出てきます。まちがえると、えさは出ず、同じ写真がもう一度出ます。

写真は、カリフォルニア大学デービス校の病院で実際に診断された組織の標本から選びました。組織はピンクと紫に染めてあります。倍率は4倍・10倍・20倍の3種類で、がんとがんでない写真が半分ずつです。どれも、病理医なら迷わない、はっきりした例です。

0215日の訓練で正解率85%。初めて見る写真でも85%

訓練の初日、ハトの正解率は50%でした。2つから選ぶので、あてずっぽうと同じです。それが15日の訓練で85%まで上がりました。写真を回したり裏返したりすると、初日は少し下がりました。でも数日でほぼ元の成績に戻りました。

次が本番のテストです。訓練の写真にまぜて、一度も見せていない写真を出しました。このときは、どちらをつついてもえさを出しました。正解を教えないためです。

テストの初日は、見慣れた写真で平均87%、初めて見る写真で平均85%の正解でした。差はほとんどありません。その後の4日間も、初めて見る写真で平均83%でした。

色をなくして1色にし、明るさもそろえた写真でも試しました。別の4羽のハトは、この写真でも訓練では85%まで上がりました。ただ、初めて見る写真では70%に下がりました。色は役に立つけれど、なくても見分けられたということです。

034羽の答えを合わせると、練習した写真ではほぼ完ぺきに

チームは、色をなくした写真を覚えた4羽の答えを合わせる方法も試しました。1枚の写真に何羽が「がん」と答えたかを数え、それを点数にします。4羽とも「がん」なら4点です。

比べたのは、正解率とは別の、見分ける力を表す数字です。0.5ならあてずっぽう、1なら完ぺきです。1羽ずつでは0.73〜0.85でした。4羽の点数を使うと、0.99になりました。

ただし、これはハトが48枚すべての写真を、30日以上かけて練習した後の成績です。初めて見る写真で同じ成績が出るかは、確かめられていません。

ハトがよくまちがえた写真もありました。たとえば、がんでないのに細胞がぎっしり詰まった写真です。低い倍率では、がんの写真と似て見えます。ハトのまちがいは、でたらめではありませんでした。

04どんでん返し：しこりのX線写真は「丸暗記」だった

チームは次に、乳がん検診で使うマンモグラフィー（乳房のX線写真）を見せました。1つは「石灰化」探しです。石灰化は、がんのサインになることがある、白い小さな点です。ハトは14日の訓練で85%を超え、初めて見る写真でも69〜72%正解しました。

もう1つは、しこりの写真で、良性（がんでない）か悪性（がん）かを当てる課題です。この研究で使ったのは、見分けにくいしこりの写真です。X線写真を読む専門の医師（放射線科医）でも、正解は約80%でした。ハトは、成績が伸びきるまでに80日もかかりました。最後の成績は、2羽が80%前後、残りの2羽は60%前後でした。4羽のうち1羽は、最後まであてずっぽうと区別できない成績でした。

初めて見る写真の正解は、テスト初日が50%、その後の4日間は平均44%でした。あてずっぽうと同じです。ハトは練習した写真を一枚ずつ覚えただけで、悪性のしこりの特徴はつかめていませんでした。ハトの得意・不得意は、人の専門家の得意・不得意とかなり似ているのかもしれない、と著者たちは書いています。

ハトの頭の中で何が起きているのかも、まだ分かっていません。2023年、ワッサーマンさんたちは、ハトにいろいろな仲間分けの課題を解かせました。そして、ハトの答え方を、単純な計算のしくみでまねてみました。見た目の特徴と「えさが出た答え」の結びつきを、少しずつ覚えていくだけのしくみです。それでも、ハトの答え方とかなりよく合いました。ハトが人のように「考えて」分けているとは限らないのです。

05ハトの役目は「お医者さん」ではない

ハトに診断をまかせようという話ではありません。著者たちは、ハトを診断に使うことは「まだ」提案していないと、はっきり書いています。

ねらいは別にあります。病院の写真は、新しい画面や新しい保存の方法で、見え方が変わります。そのたびに、見分けやすさが落ちないかを確かめる必要があります。でも忙しい医師に何度も協力してもらうのは大変です。そこでハトに見てもらえないか、という提案です。

実際に、色をなくした写真を覚えた4羽で、写真のデータを小さく縮める保存方法（JPEG）を試しました。縮めていない写真では94%だった正解率が、27分の1に縮めた写真では73%に下がりました。でも縮めた写真で練習すると、90%まで上がりました。

同じチームは、その後も心臓の画像で実験を続けています。2020年の研究では、ハトは色をつけた心臓の画像を見て、心臓の筋肉への血の流れが悪いものを見分けました。2026年1月に発表された研究では、ハトと人に、心臓の超音波の動画を見せました。心臓の動きが正常か異常かを分ける課題です。AIが心臓の一部を赤くぬった動画で、ハトは見分け方を覚えました。でも赤いぬりのない動画では見分けられませんでした。医師ではない一般の人は、ぬりのある動画で練習すると、ぬりのない動画でも見分けられました。

ハトと絵の研究には、日本の名作もあります。慶應義塾大学の渡辺茂さんたちは、ハトにモネとピカソの絵を見分けさせました。この研究で、1995年のイグノーベル賞（心理学賞）を受けています。今回の論文も、この研究を紹介しています。

06まとめ

ハトは、えさをごほうびにした訓練で、乳がんの組織の顕微鏡写真を見分けられるようになりました。初めて見る写真でも85%正解しました。でも、人の専門家でも難しいしこりの写真は、丸暗記しかできませんでした。

これはハト16羽の小さな実験で、ハトが病院で診断をする日が来る、という話でもありません。それでも、言葉を一つも使わずに、ハトがここまで覚えたのは事実です。ハトはどこを見て「がん」と答えていたのか。その答えは、まだ出ていません。