本論文では,識別対象とする脳波特徴をあらかじめ想定することなく,ある特定の動作を行ったときに発現する脳波特徴をその都度学習する探索型BCIを提案しています.多点計測した脳波の各周波数成分の大きさを大まかな言語的表現であるファジィラベルの組み合わせによるルールセットとして表現し,学習によってテンプレートを選別して簡略ファジィ推論でマッチングを実現する手法を開発しました.本手法の評価実験として,上腕の運動意図を脳波から検出することに成功し,特定の脳波特徴パターンに対応するファジィルールを学習によって自動抽出することが可能であることを示しました.以上のように,本論文はソフトコンピューティング分野における学術的に有益な展開が期待され,今後の関連技術分野及び関連応用分野の発展に寄与するものであり,論文賞に値するものです.