地球から約5,500万光年離れた巨大楕円銀河M87。その中心にある超巨大ブラックホール「M87*」を取り囲むオレンジ色の光の環が2019年に公開されたとき、その画像は世界中で大きな注目を集めた。Event Horizon Telescope（EHT）が捉えたのは、ブラックホールの強大な重力によって光が曲げられ、中央に暗い「影（シャドウ）」が生じたと考えられる構造だった。ブラックホールの存在を視覚的に裏づける歴史的な成果として、現代天文学を象徴する画像の一つとなっている。
ただし、あの画像は通常のカメラで撮影した写真とは異なる。世界各地の電波望遠鏡を組み合わせて得られた限られた観測データから、コンピューターによる計算で再構成されたものだ。2019年の発表時にも複数の画像再構成手法による検証が行われていたが、観測データが極めてまばらなため、初期モデルや解析条件によって画像の細部が変わる可能性は残されていた。一部の独立研究では、解析条件を変更すると環状構造そのものが不明瞭になるという結果も報告されていた。
この問題に対し、オーストラリア連邦科学産業研究機構（CSIRO）のSamuel Lai氏らの研究チームが、新たな検証結果を発表した。2026年11月11日付で学術誌『Nature』に掲載された論文「Independent interferometric observable confirms black hole shadow in M87*」によると、研究チームは「閉合不変量（closure invariants）」と生成AIを組み合わせた独自の画像再構成手法を開発し、EHTの公開データを再解析した。その結果、従来とは異なる解析手法を用いても、直径約42マイクロ秒角（μas）の環状構造が安定して再現された。これは、M87*の環が特定の画像処理によって生じた人工的な模様ではないことを、独立した方法から強く裏づける成果である。
重要なのは、今回の研究が新たな電波観測ではなく、既存の観測データを別の方法で検証したという点だ。研究チームは、2017年、2018年、2021年に取得された公開データを使用し、装置の較正誤差や画像再構成時の人為的な設定に左右されにくい方法で画像を復元した。CSIROの発表では、EHT Collaborationのディレクターを務めるLaurent Loinard氏も今回の成果を歓迎し、独立した手法によって複数年の観測データから同じ環状構造が得られたことの意義を強調している。
地球サイズの仮想望遠鏡が抱える画像再構成の難しさ
M87*のブラックホール周辺にある環状構造の視直径は、わずか約40μasだ。これは、1,000km以上離れた場所にある人間の髪の毛1本の太さを見込む角度に相当する。これほど小さな構造を波長約1mmの電波で観測するには、地球の直径に匹敵する大きさの望遠鏡が必要になる。しかし、そのような巨大なアンテナを建設することは不可能であるため、EHTは世界各地の電波望遠鏡を精密に同期させる「超長基線電波干渉法（VLBI）」を採用した。複数の望遠鏡が受信した電波を組み合わせ、地球の自転も利用することで、地球規模の仮想的な望遠鏡を構成している。
この方法には、観測データが極めて限られるという問題がある。実際の電波望遠鏡は地球上の限られた場所にしか設置されていないため、仮想的な開口面の大部分には観測データが存在しない。電波干渉計が測定するのは、天体の明るさの分布をフーリエ変換した「空間周波数」の一部であり、そこから元の画像を復元するには不足している情報を推定しなければならない。これは数学的に「不良設定問題（ill-posed problem）」と呼ばれ、同じ観測データと整合する画像が複数存在し得ることを意味する。
さらに、各観測所の上空にある大気の変動も解析を難しくする。大気中の水蒸気量の変化は電波の位相や振幅を乱し、受信装置の利得変動も測定値に誤差を生じさせる。こうした変動は短い時間スケールで発生するため、観測データを完全に較正することは難しい。従来の画像再構成では、CLEANアルゴリズムを利用した手法、自己較正を組み合わせるハイブリッドマッピング、正則化最尤推定法などが用いられてきたが、いずれも解析条件によって結果が変わる可能性がある。
特に問題となるのが、画像再構成の開始時に与える「初期画像」や、解を安定させる正則化の設定だ。例えば、EHTが公開している画像再構成パイプラインの一つでは、半値全幅40μasのガウス分布を初期画像として使用していた。この設定は観測対象のおおよその大きさを事前に指定することになるため、最終的な画像が初期条件に引き寄せられる可能性がある。実際、より大きなガウス分布を初期値にすると、画像に人工的な繰り返し構造などが現れる場合がある。
こうした問題を背景に、一部の独立再解析では、画像を復元する視野（Field of View：FOV）を広げると環状構造が不明瞭になり、引き伸ばされた単一の輝点に近い画像が得られるとの主張もあった。つまり、EHTが公表した環は実際の天体構造ではなく、解析条件によって形成された可能性があるという疑問だ。今回の研究は、この視野依存性を含む画像再構成上の問題を、従来とは異なる方法で検証している。
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"title": "解析手法別のM87*リング直径の比較",
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"categories": ["GenDIReCT（非パラメトリック）", "幾何学的フォワードモデリング", "EHTC公表値（2019年）"],
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{ "name": "推定平均直径", "values": [42.2, 42.3, 42.0] }
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"caption": "GenDIReCTは42.2±1.5μas、幾何学的フォワードモデリングは42.3±1.1μas。2019年のEHTC公表値は42±3μasで、いずれも誤差範囲内で整合する。",
"source": "Nature (2026), DOI: 10.1038/s41586-026-11241-9; EHT Collaboration (2019), DOI: 10.3847/2041-8213/ab0ec7"
}今回の再解析による直径の推定値は、EHT Collaborationが2019年に報告した42±3μasともよく一致している。異なる解析手法から同程度の値が得られたことは、環の大きさが画像再構成の条件に大きく左右されていないことを示している。
較正誤差の影響を取り除く「閉合不変量」
今回の研究で重要な役割を果たしたのが、「閉合不変量（closure invariants）」と呼ばれる観測量だ。これは、複数の電波望遠鏡から得られる測定値を数学的に組み合わせ、各観測局に固有の較正誤差の影響を相殺する仕組みである。電波干渉法では以前から、3基の望遠鏡が作る三角形の位相を足し合わせると、それぞれの観測局で生じる位相誤差が打ち消されることが知られていた。この「閉合位相（closure phase）」に加え、4基の望遠鏡から得られる振幅の比を利用して利得誤差を除去する「閉合振幅（closure amplitude）」も広く使われている。
研究チームが採用した閉合不変量は、これらの考え方を統一的に扱えるように一般化したものだ。3基の観測局で構成される三角形から「アドバリアント（advariant）」と呼ばれる量を作り、さらに数学的な正規化を行うことで、観測局ごとの位相や利得の誤差に依存しない観測量を導き出す。従来の閉合位相と閉合振幅に相当する情報を、共通の数学的枠組みで扱えることが特徴となっている。
閉合不変量には、天体の絶対的な位置や総電波強度を決定できないという制約がある。これらの情報は観測局の較正に依存するため、閉合不変量だけから求めることは原理的にできない。一方、天体の形状や明るさの相対的な分布に関する情報は残される。研究チームはこの性質を利用し、観測局ごとの較正誤差に左右されにくい情報から、M87*の環状構造を直接復元する方法を採用した。
これにより、画像再構成の途中で装置の較正値を細かく調整したり、あらかじめ想定した天体の形に解を近づけたりする必要性を減らせる。ただし、閉合不変量があらゆる観測誤差を除去するわけではない。時間変動を含む系統誤差の影響は残り得るほか、望遠鏡の配置によって生じる観測データの欠損も解消されない。今回の手法は観測装置の性能を高めるものではなく、既存のデータから、較正に依存せずに取り出せる形態情報を活用するものである。
| 手法・解析 | 使用する主な観測量 | 本研究における役割 | 残る制約・課題 |
|---|---|---|---|
| EHTCの従来パイプライン | 較正済みビジビリティ、閉合位相、閉合振幅など | 2019年以降の公開画像を再現し、比較基準とする | 初期画像、正則化、較正条件などへの依存 |
| GenDIReCT（本研究） | 共偏波閉合不変量 | 較正誤差や手動の初期画像設定に依存しにくい画像再構成 | 学習画像に由来する統計的な事前分布、観測データの不足 |
| 幾何学的フォワードモデリング（xsringauss） | 共偏波閉合不変量 | 環の直径などを画像再構成とは別の方法で推定 | 仮定した幾何学モデルの形状や構成への依存 |
このように、研究チームは異なる特徴を持つ手法を組み合わせて結果を比較している。画像生成AIによる再構成と、幾何学モデルを観測データに直接当てはめる解析の双方で同じ環状構造が支持されれば、特定のアルゴリズムに固有の偏りである可能性を小さくできる。ただし、どちらも同じEHTの公開データを利用しているため、独立した新規観測による確認とは区別する必要がある。
拡散モデルと幾何学モデルによる独立した検証
研究チームは、閉合不変量から画像を再構成するために開発した深層学習アルゴリズム「GenDIReCT（Generative Deep learning Image Reconstruction with Closure Terms）」を使用した。
GenDIReCTの中心となるのは、画像生成AIで広く使われている潜在拡散モデル（latent diffusion model）だ。観測データから算出した閉合不変量を条件として画像を生成し、さらに畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使って、生成された画像を実際の観測量と整合するように統合・調整する。従来の画像再構成手法とは異なり、解析者が特定の大きさや形状の初期画像を手動で指定する必要がない。
この研究で特に重要なのが、AIの学習データと検証方法である。GenDIReCTは主にCIFAR-10の自然画像を加工したデータを使って学習しており、ブラックホールの観測画像やシミュレーション画像を学習させたわけではない。ただし、通常の訓練データには、ガウス分布、円盤、楕円、環などの単純な幾何学パターンも含まれている。このため研究チームは、環状構造を事前に学習していたことが結果に影響した可能性を調べるため、幾何学パターンを除いた追加検証を実施した。その場合でも再構成画像に顕著な違いは見られず、環の出現が学習データ中の環状パターンだけに依存していないことを確認している。
さらに、実際のM87*の観測データを使用する前に、さまざまな形状やノイズ条件でモデルを検証した。検証を通過したモデルを実際の観測データに適用した後は、結果を見てモデルを変更することも避けている。これは、研究者が期待する画像に近づくようアルゴリズムを調整してしまう「確証バイアス」を抑えるための措置だ。もっとも、深層学習モデルが一般画像から獲得した統計的な事前分布まで消えるわけではなく、完全に前提条件のない画像再構成という意味ではない。
解析対象となったのは、EHTが公開している波長1.3mm帯の観測データである。2017年4月5日、6日、10日、11日の4日分、2018年4月21日、25日の2日分、2021年4月13日、18日の2日分で、合計8つの観測エポックを使用した。これらのデータに対し、研究チームは画像再構成の視野を次の3種類に設定している。
- 128\times128,\mu\mathrm^2
- 225\times225,\mu\mathrm^2
- 450\times450,\mu\mathrm^2
視野の大きさは、再構成される天体構造の最大サイズに対する間接的な制約となる。例えば、視野が狭ければ画像に収まる構造の大きさも制限されるため、コンパクトな環状構造が得られやすくなる可能性がある。そこで研究チームは、観測日と視野の組み合わせごとに独立したモデルを用意し、視野を大幅に広げても環が維持されるかを検証した。これは、過去の独立再解析で指摘された「視野を広げると環が消える」という問題に直接対応した検証となっている。
画像生成AIによる再構成とは別に、研究チームはベイズ統計に基づく「幾何学的フォワードモデリング」も実施した。この方法では、あらかじめ定義した幾何学形状を観測データに当てはめ、その形状を最もよく説明するパラメーターを推定する。具体的には、環状構造を表す「xsringauss」モデルを中心に、大きなガウス分布1つと位置をずらした楕円ガウス分布2つを加え、環以外の広がった放射成分も表現できるようにした。
パラメーターの推定には、DYNESTYによる動的ネステッドサンプリングを使用している。これは、候補となるパラメーターの組み合わせを広く調べ、観測された閉合不変量との整合性から確率分布を求める手法だ。GenDIReCTが画像を直接再構成するのに対し、こちらは観測量から環の直径や形状を推定するため、両者の結果を比較することで画像再構成手法に固有の偏りを検証できる。ただし、幾何学的フォワードモデリングの結果には、採用した形状モデルに由来する制約が残る。
8つの観測エポックで再現された直径約42μasの環
解析の結果、8つの観測エポックを通じて、約40μasのスケールを持つコンパクトな環状構造が一貫して得られた。観測条件の悪い一部のデータでは個々の再構成画像で環が不鮮明になる場合もあったが、全体としては従来のEHT画像とよく一致している。
特に、各年で観測条件が良好だった2017年4月11日、2018年4月21日、2021年4月18日のデータでは、視野の大きさを変えても環状構造が安定して現れた。GenDIReCTが生成した画像を統合した結果、直径と向きが比較的一定した、円形に近い環が得られている。明るさには南側から南西側にかけて強くなる非対称性があり、この特徴も従来のEHT画像と整合する。
過去の独立再解析で問題視された視野依存性について、研究チームは観測データの品質が影響している可能性を指摘した。観測局の配置による空間周波数データの不足や信号対雑音比の低さが、画像再構成を不安定にしていた可能性がある。今回の研究では、少なくとも高品質な観測データを使用した場合、検証した視野の範囲で環状構造が失われることはなかった。この結果は、環が特定の視野設定によって人工的に作られたという疑問に対する重要な反証となる。
定量的な解析でも、2つの独立した手法はよく一致した。GenDIReCTによる非パラメトリック画像再構成から得られた平均リング直径は42.2\pm1.5,\mu\mathrm、幾何学的フォワードモデリングによる推定値は42.3\pm1.1,\mu\mathrmだった。両者の中心値の差はわずか0.1μasで、推定誤差を考慮すれば十分に整合する。2019年にEHT Collaborationが公表した42\pm3,\mu\mathrmという値とも一致しており、環の直径に関する測定結果の頑健性が改めて確認された。
この直径からブラックホールの質量を求めるには、追加の理論モデルによる較正が必要になる。観測される環の大きさは、ブラックホールの重力半径だけでなく、周囲のプラズマから放射された電波が重力レンズ効果を受ける過程にも左右されるためだ。研究チームは、一般相対論に基づく降着流のシミュレーションから得られた換算係数と、M87までの距離を16.8^0.8_-0.7,\mathrmとする測定値を使用した。その結果、M87*の質量は次のように推定された。
\[ M_{\mathrm{BH}}=(6.5\pm0.5)\times10^9\,M_{\odot} \]
ここでM_は太陽質量を表す。つまり、M87*の質量は太陽の約65億倍と推定されたことになる。ただし、この数値はリング直径だけから直接得られるものではなく、天体までの距離やシミュレーションに基づく換算係数を前提としている。
この結果は、M87*の質量をめぐる過去の測定結果を評価するうえでも重要だ。恒星の運動から推定された質量は(6.6\pm0.4)\times10^9,M_だったのに対し、ガスの運動から求められた値はと、両者には大きな開きがあった。今回の推定値は恒星の運動に基づく測定結果とよく一致しており、2019年のEHTによる質量推定を独立した画像解析手法から再確認するものとなった。
一方、ガスの運動から求めた小さい質量を採用すると、予想される環の直径は約23μasとなり、約20μasの分解能を持つEHTでは明瞭に解像することが難しくなる。今回の結果は大きい質量を支持するものだが、ガス運動による推定値との差が生じた原因を直接解明したわけではない。今後の高精度な運動学的観測によって、この食い違いをさらに検証する必要がある。
環の存在は確かになったが、微細構造には不確実性が残る
今回の研究によって、M87*を取り囲む約40μasの環状構造の存在は、従来よりも強く裏づけられた。しかし、それは再構成画像の細部まで正確に決定できたことを意味しない。実際、論文では、環の直径や全体的な向きが解析手法を変えても比較的安定している一方、環の幅や中心部の暗さには大きな違いが生じることが報告されている。
例えば、従来のDIFMAPによる再構成画像は、20μasの円形ビームで畳み込まれているため、環の幅が実際より太く見える傾向がある。これに対し、GenDIReCTや正則化最尤推定法では、より鋭い環状構造が得られる。また、環の中心部が周囲に対してどの程度暗いかを表す「中心輝度比」も、解析手法によって結果が変動する。研究チームは、こうした指標がブラックホール周辺の本来の物理的性質を正確に反映しているとは限らず、画像再構成の処理方法に強く影響されている可能性を指摘している。
環に沿った明るさの偏りについても、不確実性が残る。2017年から2018年、2021年にかけて、明るい部分の向きが反時計回りに変化する傾向が確認された。特に2017年と2018年の間に見られた変化について、研究チームはブラックホール周辺の降着流における乱流的な運動が関係している可能性を挙げている。ただし、2017年の観測日ごとの変化には観測データの不足による不確実性もあり、明るさの変化から降着流の具体的な運動を一意に決定できるわけではない。
さらに重要なのが、ブラックホールの自転に関する制約だ。研究チームは、一般相対論的磁気流体力学（GRMHD）シミュレーションと、放射輸送計算コード「IPOLE」を組み合わせ、異なる自転速度や観測角度を想定した合成画像を作成した。そのうえで、GenDIReCTによる再構成画像との類似度を比較し、どの物理モデルが観測結果に最も近いかを調べている。
その結果、観測者の視線とブラックホールの自転軸のなす角度が約20度のモデルで、画像の類似度が高くなった。この値は、過去の電波観測から推定されているM87のジェットの視線角とも整合する。また、自転していないブラックホールよりも、自転しているブラックホールのモデルのほうが高い類似度を示す傾向も確認された。
ただし、この結果からブラックホールの具体的な自転速度を決定することはできなかった。研究チームが評価したのは、特定の理論モデルから生成された画像と観測画像の類似度であり、スピンの大きさを直接測定したわけではない。約20度という傾斜角の推定も、シミュレーションモデルとの比較によるものであり、観測データだけから一意に得られた値ではない。
この限界を超えるために期待されているのが、宇宙空間に電波望遠鏡を配置する宇宙VLBIだ。地上のEHTは地球の大きさによって基線長が制限されるが、宇宙空間の望遠鏡を組み合わせれば、さらに長い基線を確保できる可能性がある。これにより、ブラックホールの周囲を回り込む光が作る極めて微細な「光子リング（photon ring）」の構造を解像できれば、スピンをより直接的かつ高精度に測定する道が開かれる。
今回の研究の最大の成果は、2019年に公開されたM87*の環状構造が、特定の画像再構成手法や初期条件に依存したものではないことを、独立した解析によって確認した点にある。一方で、環の幅や中心部の暗さ、ブラックホールのスピンなど、より細かな物理的性質には依然として不確実性が残る。M87*の基本的な形状に対する信頼性が高まった今、次の課題は、観測分解能の向上と理論モデルの検証を通じて、その内部に隠された時空の構造をより詳しく解き明かすことである。
