睡眠基礎知識

睡眠の質を測定しよう!睡眠計の種類と仕組み

睡眠に積極的に関心を持っている人は、睡眠計を使用しているかもしれません。ヘッドバンドからスマホアプリ、スマートリング、ベッド用の大型センサー、音や電波センサーまで、さまざまなものがあります。

一般消費者はこれらのデバイスを使って睡眠データを収集・分析しようとする傾向が強まっています。

デバイスがどのように機能するのか、何ができるのか(できないのか)を見てみましょう。まず、ラボの睡眠計と市販の睡眠計を比較して見てみましょう。

1. ラボでの睡眠計測方法

ポリソムノグラフィーとも呼ばれる一晩の睡眠の検査では、睡眠の正確な評価を行うために、睡眠中に多くの情報が収集されます。

この研究では、脳波(EEG)を測定します。脳波計は、頭皮に設置された多数の電極を使用して脳の電気活動を測定します。現在利用可能な測定技術では、脳波解析が最も信頼性の高い睡眠測定方法です。

脳波は睡眠の5つの段階を繰り返す際に、脳内の神経細胞によって作られます。例えば、レム睡眠では、脳波は覚醒時に似ています。脳の電極はこれらの信号を拾うことができ、私たちの睡眠の段階を判断します。

また、目の上下に電極を設置して眼球運動をトラッキングするエレクトロコログラムという方法もあります。眼球運動は基本的にはレム睡眠の開始に関係しています。

体の動きや筋肉の緊張も、足や胸に設置された電極を使ってトラッキングできます。鼻孔の下に取り付けられたセンサーで呼吸数をモニターし、呼吸の異常も検出します。

パルスオキシメーターは、睡眠時無呼吸症候群の患者の酸素濃度を測定する方法で、血中酸素飽和度の測定に使用されます。いびきやその他の睡眠障害の頻度や強度を評価するために、睡眠環境の音声記録や視覚記録が用いられています。

複数の睡眠測定値の包括的な評価に基づくこの測定方法は、睡眠時無呼吸症候群やレム睡眠行動障害などの睡眠障害の診断に最も一般的に使用されています。

2. 睡眠を計測する指標

ポリソムノグラフィーでは睡眠の5つの段階を詳細に見ることができますが、一般的な消費者向けの睡眠計では、睡眠を2つまたは3つの段階(軽い睡眠、深い睡眠、レム睡眠)に分けています。ここでは睡眠計が睡眠の質と量を評価するために使用している様々な測定方法を見ていきましょう。

2-1 活動

ほとんどの睡眠計は、あなたの活動を分析することで、どれくらい眠っていたかを間接的に測定します。活動が無いことが睡眠中の情報として使用されます。これは、ウェアラブルタイプの睡眠計が、軽い睡眠、深い睡眠、レム睡眠の最適な推定値を出すために使用する主要なデータポイントの1つです。 

活動データを利用して、睡眠/覚醒を測定する科学は、アクチグラフとして知られています。ほとんどのアクチグラフ装置は手首に装着し、一晩中動きを追跡します。このデータは特殊なアルゴリズムで処理され、総睡眠時間(TST)や睡眠開始後の中途覚醒時間(WASO)などの様々な睡眠パラメータの評価を行います。

動きは、スマートフォンやアクチグラフデバイスによく搭載されている加速度計で記録されます。睡眠時間と覚醒時間の推定に加えて、睡眠の質も間接的に測定します。安らかな夜は動きが少ないとされ、質の低い睡眠の夜は頻繁に動きがあるとされています。

しかし、横になっていても目が覚めていたり、眠っていたりしているのに動き回っていて、これがデバイスの朝の読み取り値に誤って反映されてしまうこともあり得ます。これが、活動に基づく睡眠/覚醒データの適用可能性と精度を下げる要因の1つです。

睡眠計の開発会社が微妙な要素をアルゴリズムに組み込んでいる可能性もありますが、実際に睡眠データがどのように分析されているのかを完全に理解する方法はありません。

2-2 心拍数と心拍変動

心拍数と心拍変動 (HRV) は、最新の睡眠計で使用されているデータポイントです。心拍数が1分間の心拍数で測定されるのに対し、HRVは各心拍間の時間の変化を指します。どちらも、睡眠中に変化する自律神経系の状態に影響されます。

心拍数とHRVは、ノンレム睡眠の深い段階に入ると減少しますが、レム睡眠に入ると増加します。研究によると、ノンレム睡眠ではHRVの高周波数要素が増加し、低周波要素が減少します。レム睡眠では逆の傾向が見られます。ある研究では、心拍変動は最大87%の精度で深い眠りを予測できることがわかりました。

脳波データを取り入れることで得られるほどの精度ではありませんが、私たちが今いる睡眠のステージを明らかにするのには役立ちます。

最近の研究では、睡眠時無呼吸症候群や不眠症などの睡眠障害を持つ人では心拍変動が乱れている可能性があることが指摘されています。また、HRVが大きいほど睡眠効率が高いことから、睡眠の質を測定するのにも有用な指標となる可能性があります。

心拍数は通常、ウェアラブルデバイスに搭載された光学センサーを使用して測定され、血液量に応じて変化する反射光の量に基づいて心拍数を推定します。他の測定技術としては、Bedditの睡眠計で使用されている心臓の収縮に関連した力を測定する心電図法があります。

睡眠計は身体から反射された電波を収集して心拍数を測定する非接触式のベッドサイドセンサーを使用しています。これらの非接触式の測定方法は、手首装着型の睡眠トラッカーに匹敵する高い精度と特異性があると評価されています。

2-3 ノイズ 

ラボでの睡眠に関する研究と同様に、いくつかの睡眠計は、スマートフォンまたはウェアラブルのいずれかのマイクを使用して音の分析を行います。Sleep Cycleのような睡眠アプリは、ベッドのシーツが動く音など、音を使って間接的に動きを測定します。他には、いびきなど、睡眠の質に影響を与えている可能性のある環境の雑音をマイクで登録するものもあります。

2-4 温度

体温は睡眠と密接に関係しており、特に概日リズムに関係しています。私たちの体温は毎晩、睡眠の準備をしている間に数度下がり、早朝に最も低くなります。

Oura Ringのようなウェアラブルの中には、皮膚の温度を継続的に追跡するものがあり、ソフトウェアは数日から数週間の間にこれらの傾向をプロットします。このデータから、自分の通常の体温と、睡眠中の体温の変化を把握することができます。また、病気や月経などによる体温の変化をセンサーに反映させることもできます。

ウェアラブルではない他の睡眠計は、寝室環境の周囲温度をトラッキングして、睡眠への影響を確認します。最適な睡眠のための推奨室温は16~19℃です。これより高い温度は睡眠の開始を妨げる可能性があります。

2-5 光

睡眠環境を分析するFitbit SurgeやMicrosoft Bandのような睡眠計は、一般的に一晩中光量を測定する環境光センサーを搭載しています。これは環境光量と睡眠の質の関連性を理解するために使用することができます。 

2-6 ライフスタイル 

睡眠の質と時間に影響を与える生活習慣の原因を睡眠計で追跡することができます。これには、一日に摂取したカフェインの量、ストレスレベル、食事パターンなどが含まれます。

これらの生活習慣を記録することで、測定データに基づいて、どの変数が最も睡眠に影響を与えるかをピンポイントで特定することができます。

3. 睡眠計の種類 

3-1 ウェアラブル睡眠

主にリストバンドとして着用し、アクチグラフを使用して睡眠と覚醒の状態を識別します。他のウェアラブルには、ヘッドバンド、フィンガーリング、または首に装着するペンダントなどがあります。

3-2 リストバンド型睡眠計

リストバンド型は、Fitbitの睡眠トラッカーとApple Watchの睡眠計などです。Fitbit Versaは、光、深い睡眠、レム睡眠に費やされた時間の推定値を得るために、心拍数、動き、基本的な睡眠データトラッキングします。計測精度を上げるため、燃焼カロリー数や歩数などの日中の活動もトラッキングします。Apple Watchは、ユーザーがSleepWatchやAutosleepのようなアプリをダウンロードして睡眠をトラッキングする多目的スマートウォッチです。 どちらのアプリも、動き、ノイズ、心拍数の変動を測定することで、軽い睡眠時間、深い睡眠時間、総睡眠時間の傾向を読み取ることができます。

3-3 ヘッドバンド型睡眠

Dreemなどのヘッドバンド型ウェアラブルの中には、脳波センサーを使って睡眠段階に関連する脳活動を分析するものもあります。センサーの数や信号/ノイズ比は従来のポリソムノグラフィーほどではないかもしれませんが、研究では同等の精度が示されています。これらのデバイスは、時間の経過とともに確実に改善され、睡眠の質と量の非常に正確な測定器になるでしょう。

3-4 リング型睡眠計

Oura Ringは多くのセンサーを詰め込んだ、高評価のスマートリングです。体温、心拍数、心拍変動、呼吸、体の動きを測定します。また、パルスオキシメーターを使用して血中酸素飽和度を測定します。睡眠をトラッキングすることに加えて、フィットネストラッカーとしても機能し、歩数や消費カロリーなどの毎日の活動をトラッキングします。

3-5 ウェアラブルを使用したくない場合の睡眠計

体に装置を付けたくないという人に好まれる睡眠計測方法があります。これらのデバイスは、赤外線技術とセンサー付きの薄い布を使用してデータを記録します。一般的にはマットレスの上やベッドサイドに設置されます。

3-6 睡眠モニタリングシステム

スマートフォンと統合されたマットレスに配置された薄いセンサーシステムを使用して呼吸、心拍数、体の動きを記録します。このデータをもとに、軽い睡眠、レム睡眠、深い睡眠に費やされた時間と総睡眠時間を最適に推定します。

3-7 睡眠計測アプリ

スマホアプリの睡眠計は、睡眠のトラッキングを始めるのに最も簡単で費用対効果の高い方法です。AppleやAndroidデバイス用の睡眠アプリはたくさん存在しますが、人気のあるアプリはSleep Cycle、Sleep Time、Sleep Bot、Sleep Geniusです。これらのアプリを使用するには、スマートフォンをマットレスの上に置くか、ベッドの近くのナイトスタンドの上に置きます。アプリを起動している間は、マイクでデータを記録します。また、これらのアプリにはスマートアラーム機能があり、軽い眠りの間に起こしてくれる機能があります。

4. 睡眠計のメリット

現在販売されている睡眠計は、臨床研究のように正確にあなたの睡眠を反映しているわけではありませんが、睡眠状態を理解するのに役立つ基本的な情報を提供してくれます。

ハーバード大学医学部ののスティックゴールド博士によると「睡眠計を身につける最大の価値は、いつ寝たか、いつ起きたかを実際に記録してくれること」だそうです。

睡眠計は、私たちの睡眠パターンや習慣を知るための睡眠日誌になるかもしれません。睡眠の規則性は安らかな睡眠をとるために重要な要素の一つです。睡眠/起床時間がデバイスでトラッキングされている場合、最適な睡眠習慣を通知するために使用することができます。

多くの睡眠計には、最も明るい時間帯に起こしてくれるスマートアラーム機能も搭載されています。常に正確ではないかもしれませんが、睡眠の質をさらに強化し、より最適な概日リズムやより安らかな睡眠へと導くことができます。

睡眠計で収集したデータは、睡眠に関するパターンを認識したり、運動時間や食事時間などの睡眠衛生に関わる習慣の改善をサポートしたりすることもできます。ノイズや光のデータを収集している場合、周囲の光や騒音などの環境要因を改善するのに役立つ可能性があります。

5. 睡眠計の懸念

睡眠計は、場合によって、睡眠完璧主義や睡眠関連の不安を引き起こす可能性もあります。睡眠をトラッキングしようと決めた人は、すっきりした気分で目が覚めてアプリをチェックしても、思ったよりもよく眠れていないことに気付き、睡眠の質を疑うようになるかもしれません。

このように、ノセボ効果と呼ばれるプラシーボ効果の逆を招くことがあります。つまり、トラッカーからの睡眠データに基づいて気分が悪くなり、睡眠不足という望ましくない予言につながってしまいます。Journal of Clinical Sleep Medicineに発表された2017年の研究では、睡眠計が睡眠に関連した完璧主義や不安を強化する可能性があることがわかりました。

睡眠ポリグラフ検査は高価で不便なので、市販の睡眠計を活用するのは理にかなっています。現在の技術でラボでの測定と最も近い方法は、ウェアラブルと非ウェアラブルのセンサーを組み合わせることかもしれません。

ベッドサイドの非接触型センサーは、温度、光、騒音などの周囲環境に関する情報を確実に収集します。さらに、動きや呼吸のデータもウェアラブルセンサーのサポートになります。

OuraRingのようなウェアラブルであれば、呼吸、体温、動き、心拍数、心拍数の変動を測定できます。多くの睡眠変数について一貫してポリソムノグラフィーと比較することができます。睡眠のステージに関しては、OuraRingは軽い睡眠(N1)で65%、深い睡眠(N2+N3)で51%、レム睡眠で61%の精度を得ることができました。

残念ながら、睡眠を最適化するために設計された脳波計はまだありません。睡眠ポリグラフ検査レベルの精度を達成するには、まだ数年かかるかもしれません。

6. 結論

睡眠計は、詳細な睡眠分析を与えます。ポリソムノグラフィーで測定する情報に基づいた計測が最も優れた計測方法です。

しかし、市販の睡眠トラッカーは便利で、アクセスしやすく、比較的安価です。睡眠計は、ユーザーの睡眠習慣と、それが睡眠の質と量にどのように影響するかについてユーザーに情報を提供します。

これらの睡眠計によって生成された睡眠レポートは、人々が睡眠を改善するための重要な原動力となるかもしれません。レム睡眠のような特定の睡眠段階を正確に測定することを謳っている場合には、十分な懐疑心を持って利用する必要があります。

もし慢性的な睡眠状態を持っているのであれば、自分の手で問題を解決するのではなく、睡眠の専門家にあなたの睡眠を分析してもらうのが最善の方法です。

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駒形 俊太郎
OFF inc CEO。CBD商品の製造・販売事業を実施中。 CBDについて分かりやすく、面白い記事を書いていこうと思います。
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