我々はメキシカンハット型相互作用を持つIsingスピン系のニューラルネットワークモデルを用い,ニューロン活動の相転移が集団符号化に与える影響について調べた.このモデルにおいて,ニューロン活動は水平結合の強さ及びニューロンの発火特性に依存し常磁性相,強磁性相,局在興奮相の3つの安定状態をとる.集団符号化の精度をはかる定量的な指標としてはフィッシャー情報量を用いた.本研究から相転移点付近において集団符号化の特性が大きく異なることが分かった.常磁性相及び強磁性相においては線形の推定から得られる情報量が主要であるのに対し,局在興奮相においては非線形の推定から得られる情報量が主要となる.これは,ニューロン活動が局在興奮相の安定状態にある場合は,十分な情報を得るために非線形な推定の枠組みが必要であることを意味する.