Brain-machine interface (BMI)は、四肢に運動障害がある患者に対するロボット義手等への応用が期待されており、既に多くの研究で上肢の軌道推定が行われている。しかし手指の軌道推定技術はまだ十分な精度に達したとは言い難いように思われる。本研究ではヒトの左脳の硬膜下に90個のelectrocorticogram (ECoG)電極を埋め込み、その信号を用いて指先の3次元軌道をsparse linear regressionにより推定した。右手掌を下に向けて机の上におき、母指、示指および中指を屈伸運動させるタスクを行った。実測軌道に対する推定軌道のPeason相関係数と標準化した二乗平均平方根誤差の平均値は、各々0.83〜0.90および0.24〜0.48であった。