逆説の進化史 : 模倣する、生物を

1. バイオミメティクスの歴史的進化

バイオミメティクス（生物模倣技術）は、人類が古来から行ってきた「自然の模倣」を起源に持ちます。例えば、レオナルド・ダ・ヴィンチは鳥の翼の構造を観察して人間の飛行を構想し[1] 、ライト兄弟も鳥の翼の仕組みから飛行機の制御（ウィングワーピング技術）の着想を得ました。ただし、初期の試みは必ずしも成功せず、自然をそのまま真似るだけでは不十分で、根底にある原理の理解が必要であることが徐々に認識されました。この点がバイオミメティクスの「逆説」とも言える側面で、自然を模倣するには単純な形状のコピーではなく、機能原理の解明と応用が求められたのです。

近代的なバイオミメティクス概念の成立は20世紀中葉です。1940年代には、動植物から学んだ技術が実用化され始めました。代表例として、1941年にスイスの技術者ジョルジュ・デ・メストラルが、イガイガの植物の種（ゴボウの実）が犬の毛に付着する仕組みを模倣して面ファスナー（マジックテープ、Velcro）を発明し製品化しています[2]。これは生物模倣の古典的成功例であり、現代まで広く使われています。

「バイオミメティクス（Biomimetics）」という用語自体は1950年代後半、米国の神経生理学者オットー・シュミットによって提唱されました[3]。シュミットは神経系の研究から着想を得て、生物の機能を工学に応用する概念を示し、この分野の総称としてバイオミメティクスを位置付けました [3]。一方、「バイオミミクリー（Biomimicry）」という言葉も使われますが、厳密にはニュアンスが異なります。バイオミメティクスが主に生物の構造や機能の模倣に焦点を当てるのに対し、バイオミミクリーは自然界のプロセスや生態系全体を模倣しようとするアプローチを指します 。簡単に言えば、バイオミミクリーはより持続可能性や生態系への調和を重視したデザイン哲学であり[4] 、バイオミメティクスは工学・技術寄りの学際領域という位置づけです。ただし実際には両者の意味は重なり合う部分も大きく、文脈によっては同義的に用いられることもあります。

1950年代から1960年代にかけて、生物模倣の概念は様々な用語で展開しました。米国では1958年に空軍のジャック・E・スティールが「バイオニクス（Bionics）」という言葉を導入し 、生物の仕組みを工学システム（特に電子工学や兵器技術）に応用する研究が進められました。1960年には米国で「バイオニクス」に関する最初のシンポジウムが開催され、一般にも「六百万ドルの男」などSF作品を通じてバイオニクスの語が広まりました。一方で学術界ではシュミットのバイオミメティクスが徐々に浸透し、1970年代になると分子レベルで生体を模倣するバイオミメティック化学の潮流が生まれます[5] 。酵素の触媒機能や生体膜の構造を人工的に再現しようとする試みが各国で進められ、これは生物模倣の対象がマクロ構造からミクロ構造・機能へと広がったことを示しています [5]。

1990年代にはバイオミメティクス/バイオミミクリーはさらに注目を集めました。特に1997年にジャニン・ベニィアス（Janine Benyus）が著書『Biomimicry: Innovation Inspired by Nature（生物模倣によるイノベーション）』を出版し、この概念を一般に広めました 。

Janine Benyus - The Biomimicry Institute

ベニィアスは自然を「模倣すべきモデル」であると同時に「評価の尺度」かつ「師」とみなす哲学を提唱し、単なる形態模倣にとどまらない包括的な生物模倣観を提示しました。また彼女は非営利団体Biomimicry Instituteを設立し、デザイナーや企業への教育・コンサルティングを通じてバイオミミクリーの実践を推進しました[6]。

21世紀に入ると、バイオミメティクスは学術分野として確立し、多くの大学や研究機関で研究プログラムや専門のセンターが設立されています。2006年には生物模倣を専門とする学術誌 Bioinspiration & Biomimetics が創刊され、国際会議も頻繁に開催されるようになりました。日本でも「生体模倣技術」として産学連携の研究が盛んになっています。2010年代には米国アクロン大学で世界初のバイオミミクリー学の博士課程フェローシップが創設され 、企業と大学が連携して学生が実課題に生物模倣で取り組む仕組みが作られるなど、人材育成の面でも発展が見られます。

Turning nature’s inspiration into a production line - PMC

このようにバイオミメティクスの概念は、古代の模倣の試みから始まり、用語の確立と理論の深化を経て、学際的な科学技術分野として進化してきました。

2. 代表的な技術事例に見る生物模倣

バイオミメティクスの成果は多岐にわたり、私たちの身近な製品や先端技術に活かされています。ここでは豊富な技術事例の中から、代表的なものをいくつか挙げます。

• 面ファスナー（Velcro） – 前述の通り、ゴボウの実のフック構造を模倣して開発された止め具です。植物の種が動物の毛に絡みつく仕組みをヒントに、オス側テープにフック、メス側にループを配した構造になっています [7]。1940年代に発明されて以来、衣服や日用品から宇宙開発まで幅広く利用される大ヒット技術となりました。

• サメ肌模倣の高速水着 – サメの皮膚表面は「デンタクル」と呼ばれる微小な鱗（うろこ）が規則正しく並んだ凸凹構造を持ちます。これにより鱗の溝に微小な渦が発生して水流の乱れを抑え、摩擦抵抗を低減する効果があります [8]。この構造を模倣した競泳用ハイテク水着（いわゆる「サメ肌スーツ」）が開発され、2008年北京五輪ではSpeedo社の全身水着が数々の世界記録樹立に寄与しました。さらにこのサメ肌表面の概念は航空機の機体塗装や風力発電機の翼表面にも応用され始めており、流体抵抗の低減や抗菌・防汚コーティング（サメ肌表面は細菌の付着も防ぐ）として産業利用が進んでいます[9] [10] 。

• ヤモリの足に学ぶ接着技術 – ヤモリは壁や天井を逆さまに歩ける驚異的な能力を持ちますが、その脚の裏には吸盤は無く、無数の微細な毛（セットae）が生えているだけです [11]。これらの毛は分子間のファンデルワールス力を利用して壁面に強力に付着し、必要に応じて容易に離れることができます。研究者たちはこの原理を人工的に再現する「ヤモリテープ」 を開発し、接着剤を使わない繰り返し可能な粘着シートとして提案しました [12]。工業用途では、残留物を残さず何度も貼り直せるファスナーや、宇宙空間でのデブリ回収装置などへの応用が検討されています。

• ハスの葉（ロータス効果）による超撥水表面 – ハスの葉は泥水の中でも決して汚れず常に清浄なのはなぜか──その秘密は葉表面の微細構造にあります。ハスの葉表面にはナノメートルからマイクロメートル級の細かな凹凸が無数に存在し、さらにロウ質の物質で覆われているため、超撥水性を示します[13]。水滴は葉の上で玉状になり転がり落ちる際に、表面の埃や泥を巻き込んで除去していきます。この自浄作用は「ロータス効果」と呼ばれ、1990年代にドイツのバートロットらによって解明されました。それ以来、この効果を模倣した外壁塗料（汚れの付着しにくい塗料）や防汚コーティング、撥水スプレー、調理器具コーティング等が実用化されています。

• 新幹線のカワセミ型ノーズ – 自然模倣は機械工学分野でも画期的成果を上げています。その代表例が新幹線500系電車の先頭形状です。新幹線がトンネルに高速で突入するときに生じる「トンネルドン」現象（トンネル微気圧波による爆音）を解決するため、技術者たちはカワセミが水面に飛び込む際にほとんど水しぶきを立てないくちばしの形状に着目しました[14] 。この生物模倣設計により500系新幹線は騒音問題を克服し、結果としてエネルギー効率も向上しています。また500系ではフクロウの羽根のギザギザ形状を模した集電パンタグラフカバーを採用し、走行時の騒音を低減する工夫もなされています[15] 。

• その他の事例 – 挙げればキリがありませんが、他にも多くの生物模倣技術があります。クジラの胸ビレ前縁のコブ（バンプ）構造を真似た風車の羽根は揚力を増し失速を遅らせます。シロアリ塚の自然換気構造をヒントにした建築物（ジンバブエのイーストゲートビルなど）は空調エネルギーを大幅に節約しています。モルフォ蝶の翅の構造色に学んだ発色材料やディスプレイ技術、蜘蛛の糸のタンパク質構造を模倣した高強度繊維、フンコロガシの星空ナビゲーションを応用したロボットの制御アルゴリズム等、分野を超えて自然の知恵が活かされています[16][17]。これらはいずれも、生物が長い進化の中で獲得した優れた機能を人類の技術課題解決に結びつけたものです。

3. 収束進化の事例とその示唆

バイオミメティクスを考える上で、自然界の収束進化（収斂進化）の事例は興味深い示唆を与えてくれます。収束進化とは、異なる系統の生物が独立に似通った形態や機能を進化させる現象です。言い換えれば、全く別々の進化の道筋から「同じ問題に対する似た解」 に到達した例であり、自然が選び抜いた最適解が複数回再発見されたとも考えられます。

• エコーロケーション（反響定位）の収束進化: コウモリとイルカは生息環境も系統分類も大きく異なりますが、いずれも超音波を発してその反響で周囲を把握するソナー能力（エコーロケーション）を獲得しています。それぞれ独自にこの能力を進化させたもので、視界の利かない暗闇や濁った水中で獲物を捕らえるための同様のソリューションに達した例です。実際、コウモリは暗闇で超音波を用いて昆虫を捕捉し、イルカ（ハクジラ類）も水中で超音波クリック音を発して魚を探知します[18]。興味深いことに、両者の聴覚システムに共通する分子適応も報告されています。例えば超音波域の聴覚に関与する遺伝子Prestinが、コウモリとイルカで非常に似た変異（アミノ酸配列の収束）が起きていることが判明し、生物学者を驚かせました[19][20]。これは収束進化が遺伝子レベルにも及ぶ例であり、進化が解の空間において同じポイントにたどり着いたことを示すものです。

• カメラ眼の収束進化: 脊椎動物（人間を含む）の目と、タコ・イカなど頭足類の目は、ともに「カメラ型眼」と呼ばれるよく似た構造を持ちます。水晶体（レンズ）で光を集め網膜で像を結ぶ仕組みは共通していますが、その系統は全く異なり、進化的には独立にこの複雑な眼が形成されました 。脊椎動物の眼は脳の一部が突出して形成されたもので、網膜の内側に神経が走るため盲点があります。一方、タコやイカの眼は表皮由来で網膜の外側に神経が位置し盲点がないなど、細部の作りは異なります。それでも両者が機能的に酷似した視覚器官を持つに至ったのは、視覚による環境認識という課題に対し、おのずとカメラ型構造が優れた解だったことを示唆しています 。過去140年にわたり、生物学者たちはこの頭足類と脊椎動物の眼を収斂進化の好例として比較研究し、共通点と相違点の分析から進化の偶然性と必然性を議論してきました。

これら収束進化の例がバイオミメティクスにもたらす示唆は大きいです。一言で言えば、「自然が何度も選択した解は、人間にとっても有用である可能性が高い」ということです。異なる生物群が独自に編み出した共通のソリューションは、その機能的有効性が裏付けられていると考えられます。したがって、バイオミメティクスの着想源を探す際に、収束進化の事例を参考にするのは合理的です。実際、研究者は収束進化した生物の適応にこそ注目すべきだと指摘しています。「収斂した適応形質はバイオミメティクスの可能性を見出す手がかりとなる」ことが強調されており、ここでも例に挙げているコウモリとイルカのように複数の生物が採用した戦略（エコーロケーション）は、それだけ汎用性や有効性が高いからこそ繰り返し出現したと考えられるのです [21]。この視点から、バイオミメティクス研究では自然界の系統を超えた共通解にも目を向け、技術応用のヒントを得ようとしています。

4. 今後の発展とグラフLLMの活用可能性

バイオミメティクスの今後の発展において、人工知能（AI）や機械学習の活用は大きな鍵を握ると期待されています。その中でも特に、知識グラフと大規模言語モデルを組み合わせた「グラフLLM」のアプローチは、生物の持つ機能と形態の対応関係を網羅的に扱える点で注目されています。

現在、デザイナーやエンジニアが「ある課題を解決するためにヒントを与えてくれる生物」を見つけ出すには、文献調査やデータベース検索（例えばBiomimicry Instituteの提供するAskNatureなど）に多大な労力を要します。AskNatureでは、生物の戦略が「機能」ごとに分類されており、「○○するにはどうするか？」という問いから関連する生物のアイデアを得られるようになっています。このようなバイオミミクリー分類体系（Biomimicry Taxonomy）は有用ですが、人手でキュレーションされているため網羅性や更新性に限界があります 。そこで、膨大な生物学知識を自動的かつ構造的に扱うために、知識グラフの手法が導入され始めています [22]。

知識グラフとは、生物種・構造・機能・環境といった様々なエンティティ（概念）をノードとし、それらの関係（〜が持つ、〜を実現する、など）をエッジで結んだグラフデータベースです。例えば「ヤモリ -- 持つ --> 極細毛構造」「極細毛構造 -- 実現する --> 高い摩擦・付着力」という具合に知識を表現できます。このようなグラフ上で検索や推論を行えば、「高い付着力を持つ生物」を逆引きで容易に見つけることが可能になります。

グラフLLMは、こうした知識グラフとLLMを組み合わせたアプローチです。これは、LLM単体で課題となる事実知識の網羅性や正確性を補足するために、LLMに知識グラフを連携させ、モデルが対話的にグラフデータを参照・操作できるようにする試みが進んでいます[23] 。これにより、LLMの言語理解力とグラフの論理推論力・知識網羅性を両取りすることが試みられています。

バイオミメティクスにおけるグラフLLMの活用として以下のようなことを想像しています。：

• 生物の構造・機能の分解と再構成: グラフLLMは、生物の身体構造を要素に分解し、それぞれの機能と関連付けて提示できます。例えば「ヤモリ→趾先→剛毛→付着」「フクロウ→翼の前縁櫛状突起→乱流抑制による静音飛行」といった関係を示し、「この部分構造がこの機能を担っている」という知見を整理できます。それを基に、「ではその機能を技術に応用するにはどんな設計が考えられるか」という仮説立案を支援します。

• 新たな組み合わせの発見: グラフLLMは多種多様な生物のデータを横断的に扱えるので、人間の発想ではなかなか結び付かないような生物間の類似性を指摘してくれる可能性があります。例えば「サボテンの縦溝構造による放熱」と「ヒダヒダ構造による表面積拡大」という共通点から、新たな冷却技術のヒントを提案する、といった具合です。これは一種のアナロジー発見であり、機械学習が得意とするパターン認識に基づいています。

こうしたAIの支援により、バイオミメティクスのリサーチプロセスは大きく効率化・高度化すると期待されます。従来、研究者やデザイナーは膨大な生物学・工学の知識を人海戦術でつなぎ合わせていましたが、グラフLLMはその労力を削減し、発想の網羅性と根拠のトレーサビリティを両立できます。さらに機械学習は、提案されたバイオミメティクスデザインをシミュレーションで評価したり、進化アルゴリズムによってデザイン最適化を行ったりする段階でも力を発揮します[24] [25]。例えば、ある生物に学んだ素材構造をベースに、AIが何千通りものバリエーションを試して最も性能の高い構造を見つけ出すといったことが可能になっていきます。

以上のように、バイオミメティクスの分野は今、新たな局面を迎えつつあります。歴史を振り返れば、人類は長い年月をかけて自然から学び、その手法自体も進化させてきました。21世紀の現在、私たちは高度な情報技術を駆使して自然の知恵をこれまで以上に体系的かつ迅速に引き出そうとしています。グラフLLMをはじめとするAI技術は、生物模倣によるイノベーション創出を加速し、これまで人知が気づかなかった生物からの解決策を見出す力強い相棒となることを期待しており、自律的な模倣がAIの自己進化にもつながってくることを期待しています。

参考文献:
[1] 生物のデザインに学ぶ－未来をひらくバイオミメティクス
[2] バイオミメティクスの活用が製造業にもたらす新たな変革
[3] バイオミミクリーとは？活用事例7選やバイオミメティクスとの違い ...
[4]Biomimicry in Architecture | PDF | Sustainability | Human - Scribd
[5][PDF] バイオミメティクスを超えて - 東京農業大学
[6] Biomimetics: Nature-Inspired Innovations Transforming Modern ...
[7]バイオミメティクスの活用が製造業にもたらす新たな変革
[8]Reading keywords：「バイオミメティクス」とは｜Future CLIP
[9] 生き物から学んだ「技術（ぎじゅつ）」を知ろう | キッズアイランド
[10] 競泳用水着開発の流れ - 日本機械学会
[11]ヤモリの足のはなし ～吸盤ではない～ | Chem-Station (ケムステ)
[12]医療にも役立つバイオミメティクス - Lab BRAINS
[13] 植物から発見されたロータス効果！その生物模写技術(biomimetics ...
[14] 自然界に学ぶ最先端の技術｜一般財団法人セブン
[15] ネイチャー・テクノロジーとは自然に学ぶものづくり - イミダス
[16] Bio-Inspired AI: When Generative AI and Biomimicry Overlap
[17]Nature's Algorithms: Unleashing the Power of Biomimicry in Artificial ...
[18]生命40億年の進化の歴史をもう一度やり直しても人類は誕生するか
[19]Convergent sequence evolution between echolocating bats and ...[20]Echolocating Whales and Bats Express the Motor Protein Prestin in ...
[21] The biomimetic potential of novel adaptations in subterranean animals
[22]A KNOWLEDGE-BASED IDEATION APPROACH FOR BIO ...
[23] Accelerating (Biomedical) Knowledge Graph Construction with LLMs
[24] Machine learning for biomimetic design - (Biomimicry in Business ...[25]Bioinspired hierarchical composite design using machine learning

おわりに

「逆説の進化史：模倣する、生物を」という主題は、これまで産業応用として多くの有効な事例をもたらしてきたバイオミメティクスを中期的にAIが行うようになっていくという視点で取りまとめました。
今回は逆説のスタートアップとのつながりは薄く、模倣する主体がヒトからAIに変わるということをタイトルに込めることを暗示的な逆説として取り扱ってみました。

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