我々の脳が様々な運動を獲得し制御するメカニズムを理解するためには、脳の「どこで」「どのような」情報が処理されているのか知る必要がある。近年の機能的磁気共鳴画像法（fMRI）の高解像度化に伴い、空間的に平滑化したボクセルの活動度の大小だけを評価するのでなく、複数のボクセルの活動度のパターンの情報を用いた多変量解析手法（例：デコーディング）が急速に発展しつつある。
「デコーディングの精度にのみ関心がある」という工学的観点だけでなく、「各脳領域においてどのような情報表現がなされているのか明らかにしたい」という神経科学的観点から、特に最近ではRepresentational Similarity Analysis(RSA) や Pattern Component Modelling (PCM) などの活動パターン間の類似度がもつ構造に着目した手法が普及しつつある。本講演では上記の比較的新しい多変量fMRI解析手法（RSAおよびPCM）を系列運動の情報表現の研究に応用した例を紹介する。