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共通のコミュニティが脳をつなげる?──脳波から紐解く集団意識

スポーツ観戦中、自分と同じチームを応援する相手とプレーの見え方や盛り上がるタイミングがぴったり合って「気が合うな」と感じた経験はありませんか? その「気が合う感覚」は、単なる気のせいではないかもしれません。2025年に発表された最新研究によって、同じ集団に属している人同士では、脳波の活動が同期する可能性が示されたのです。 今回は、『EEG synchronisation reveals the impact of group identity and membership duration on social cognitive bias』という論文をもとに、「集団意識(group identity)」が、私たちの脳と認知にどのように影響するのかを解き明かしていきます。 「同じ集団」の人とは、脳活動も似る? 人は、自分がどの集団に属しているかによって、出来事の受け止め方や感情の動きが変わる傾向があります。これを「社会的アイデンティティ」と呼び、自分が所属する「内集団」には肯定的な感情を抱きやすく、対立する「外集団」に対しては否定的になりがちです。 たとえば、同じプレーでも、自分の応援するチームが得点したときは喜び、ライバルチームなら「運が良かっただけ」と感じるような現象がこれにあたります。 こうした主観の偏り、つまり「認知バイアス」は、近年の神経科学の研究により、感情や報酬の処理に関わる脳活動にも表れることがわかってきました。しかし、これまでの多くの実験は、短く単純な映像や課題を用いたものが中心で、実際のスポーツ観戦のように複雑で変化の多い社会的な状況で、脳がどう反応するかは、十分に解明されていませんでした。 このような背景のもと、今回の研究は「集団意識」や「ファン歴」が、現実に近い状況での脳活動にどう影響するのかを探るために行われました。 実験:脳波から読み取る「ファンの一体感」 野球ゲーム観戦中の脳波をリアルタイムで測定 研究の対象となったのは、阪神タイガースとオリックス・バファローズ、それぞれの熱心なファンたちです。研究チームは、各チームから16名ずつ、合計32名を招き、プロ野球スピリッツ2019というゲームを用いて自動生成された試合映像を視聴してもらいました。実際の試合映像ではない理由は、すでに見たことがある映像に対する既知効果を排除するためであり、ゲーム映像であっても、リアルなグラフィックや実況、歓声などによって、十分に臨場感のある観戦体験が再現されました。 映像は、阪神が勝つ試合、オリックスが勝つ試合、そして引き分けの試合の3パターンが用意されており、それぞれが約26〜33分の長さです。試合の内容は6回表から始まる構成で、その前半の流れは冒頭に30秒間の静止画像で要約されました。参加者は、4メートル先の大型スクリーンを一人ずつ観戦し、その間の脳波を測定しました。 視聴自体は個別に行われましたが、分析では、同じチームを応援する者同士のペア(内集団ペア)と、異なるチームのファンのペア(外集団ペア)を比較し、それぞれの脳波の類似度が検討されました。また、各参加者のファン歴も記録され、そのうち短い方の年数をペアの「所属歴」として設定し、ファン歴の長さが脳活動に与える影響についても分析が行われました。 Fig. 1. 参加者は、没入感のある体験が得られるよう、大型スクリーンで野球の試合映像を観賞しました。この図に示されたスクリーンは、複数の画像を合成したものです。図中では実験室の様子をわかりやすくするために明るい照明が使われていますが、実際の実験中は映像を見やすくするために部屋を暗くして行われました。 脳波の同期を測る2つの指標 本研究では、人と人の脳波がどれほど同じように反応しているかを調べるために、PLV(位相ロッキング値)とr(パワー相関)という2つの指標が使われました。 PLVは、映像や音といった刺激に対して、脳波のタイミング(=位相)がどれだけそろっているかを示すもので、注意や知覚など外部刺激への反応の一致をとらえます。 一方、rは脳波の強さの変化が他の人とどれだけ似ているかを示し、感情の動きや興奮度などの内面の状態の共通性を反映します。 この2つを組み合わせることで、外的な刺激に対する脳の反応と、内的な感情や覚醒の同期の両方をとらえることができ、より立体的に脳のつながりを理解することが可能になります。 Fig. 2. EEG同期指標を算出するためのプロセスを表す。まず、2人の被験者の脳波からバンドパスフィルタを通して特定の周波数の信号(アルファ波、デルタ波、シータ波)を抽出する。抽出した信号から周波数の特徴と、大まかな波形情報を分離して抽出し、被験者同士のそれぞれの信号の同期度をPLVとrで表す。 結果:同じチーム同士の脳波はより深く「共鳴」する 内集団では中心頭頂部におけるアルファ波の位相が同期 脳波の解析によって、同じチームのファン同士では、脳波の一種であるアルファ波(8~13Hz)の位相が高く同期していることが明らかになりました。この結果は、ファン歴の長さとは無関係に確認されました。アルファ波の位相は、注意や知覚の処理に関わるリズムとされており、特に外部刺激に対する初期の視覚処理や空間認識に関係があると言われています。 つまり、この結果から集団への所属歴に関係なく、「自分はこの集団の一員だ」という意識(社会的アイデンティティ)はどこに注目するか、何を見るかといった認知の向け方に影響を与えていると考えられます。 内集団のアルファ波の強さは所属歴の影響を受ける 興味深いことに、内集団では、ファン歴が長いほどアルファ波の強さが同期していることが明らかになりました。 今回の実験で見られたアルファ波の強さは、脳がどれくらい「目を覚ましているか」や「落ち着いているか」といった状態を表していると考えられます。特に、自分の意志で注意を集中させたり、感情に反応したりするときに、アルファ波の出方が変わることが知られています。したがって、この結果は集団への「帰属感」が、場面ごとの興奮状態や感情的な反応の一致に関係していることを示しています。つまり、長く同じチームを応援してきた人同士は、試合のどこで盛り上がるか、どこに注目するかが自然と似てくるのです。 所属歴が長くなるとデルタ波とシータ波の類似度が減少 一方で、アルファ波とは対照的に、より低周波であるデルタ波やシータ波の位相同期は、ファン歴が長くなるほど弱まる傾向が見られました。これらの周波数帯は、P300と呼ばれるより深い注意処理に関わる脳波成分に関連しているとされています。 この結果は、グループの違いにかかわらず、ファン歴が長くなると「注意が向くきっかけ」が人それぞれに多様化することを示唆しています。たとえば、経験豊富な野球ファンは、ホームランのような誰もが注目する場面だけでなく、選手の細かな動きや表情といったより繊細な要素にも目を向けるようになり、その違いがデルタ波やシータ波の位相同期に影響を与えているということが考えられます。 同じチームのファンでも、ライトなファン同士は感情の盛り上がりがそろいやすく、脳波の同期も高くなる一方で、コアなファン同士では、それぞれが独自の視点を持つために脳波の動きが多様化し、同期はやや弱まるという、まさに「人間らしい認知のクセ」が可視化された結果といえます。 所属歴が長くなると視野が広がる? さらに、前頭部のアルファ波の位相同期では、内集団・外集団の区別に関係なく、ファン歴が長い人ほど実況音声などの聴覚情報に注意を向けていた可能性が示唆されました。 脳の前頭部では、「聴覚N1」という聞いた音に対して脳が反応するときに出る信号が現れます。この信号は、アルファ波に近い周波数帯で観測されるため、前頭部のアルファ波の位相同期は、被験者の聴覚刺激に対する反応に関連していると考えられます。 したがって、この結果からファン歴の短い参加者は、主に映像に注意を向けていたと考えられるのに対し、ファン歴が長い参加者は、映像と実況の両方に注意を向けていた可能性があります。 その結果、実況に対する脳の反応がより似通い、聴覚に関係する脳波(前頭部アルファ波)の同期が強くなったと考えられます。 Fig. 5.(a) 散布図は、3つの電極位置(Fz、Cz、Pz)および3つの周波数帯域(デルタ、シータ、アルファ)ごとに整理されています。統計的に有意な効果はアスタリスク(* p < .05)で示されています。(b) アルファ帯域におけるCzおよびPz電極でのPLV(位相ロッキング値)の分布を示しており、ペアの種類(内集団と外集団)の違いが分かりやすくなるように設計されています。赤線と青線は、それぞれin-groupおよびout-groupの中央値を表しています。 Fig. 6. 強さの同期度の結果を表す。散布図は、3つの電極位置(Fz、Cz、Pz)および3つの周波数帯域(デルタ、シータ、アルファ)ごとに整理されています。統計的に有意な効果はアスタリスク(* p < .05)で示されています。"pair cat."および"fan hist."は、それぞれ「ペアの種類(内集団/外集団)」と「ファン歴(fan history)」を表す略語です。 「つながっている」と感じる感覚の正体 この研究は、スポーツ観戦というリアルな状況の中で、私たちが人と人との間に生まれる一体感や共通の関心が、実際に脳波の同期という形で裏づけられることを示しました。同じ出来事を見ていても、人は自分が属している集団や、そこにどれだけの時間関わってきたかによって、脳の処理の仕方そのものが変わってしまうのです。 このような「脳の共鳴」は、スポーツに限らず、日常のさまざまなコミュニケーションや集団行動のなかで起きている可能性があります。今後、社会的アイデンティティや認知バイアスに関する神経科学的な理解を深める上で、大きな手がかりとなる研究だといえるでしょう。 🧠 編集後記|BrainTech Magazineより 自分と同じチームを応援する人と「わかる!」「それな!」と感じる瞬間。その共鳴感覚は、どうやら「脳活動レベル」でも起きていたようです。 ただの気のせいではなく、脳波が共鳴することで「つながっている」と感じる。 この研究は、私たちの「好き」や「所属意識」が、感情だけでなく脳の働きそのものを通して人と人をつなぐという、見えないけれど確かな「共感の回路」を示してくれました。 📝 本記事で紹介した研究論文 Sanada, M., Naruse, Y. EEG synchronisation reveals the impact of group identity and membership duration on social cognitive bias. Sci Rep 15, 23719 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598-025-08191-z

潜在意識とは?顕在意識との違いや特徴・科学的根拠を紹介

日々の選択や行動、感情の反応には、自分でも気づかない「無意識の力」が深く関わっていることが、心理学や脳科学の研究で明らかになっています。実際、私たちの心の働きの大半は「潜在意識」によって動かされており、その内容は人間関係や仕事、人生全体にまで影響を及ぼします。 本記事では、「潜在意識とは何か」を基礎から丁寧に解説し、その特徴や顕在意識との違い、日常での活用法、そして書き換えの具体的な手法までをわかりやすく紹介します。潜在意識を理解することは、自分自身の内面を見つめ直し、より豊かに生きるための有効な手がかりとなるはずです。 潜在意識とは何か?意味と定義をやさしく解説 私たちの心には、大きく分けて2つの領域があります。それが「顕在意識」と「潜在意識」です。ふだん私たちが使っている意識、たとえば言葉を選んで話したり、何かを判断したりするときに働いているのは「顕在意識」と呼ばれる部分です。 けれども、実はその顕在意識が占める割合は、全体のほんのわずかだといわれています。心理学の考え方では、人の心の活動のうち大部分が「潜在意識」によって行われているとされており、私たちが気づかないところで、たくさんの情報や感情が処理されているのです。 たとえば、何気ないクセや習慣、なぜか気になる人やものの傾向、反射的な反応などは、ほとんどがこの潜在意識の影響を受けています。 この章では、「潜在意識とはそもそも何か?」という基本的な疑問に答えるために、はじめての方にもわかるようにやさしく解説していきます。 潜在意識の意味と定義 潜在意識(英語:subconscious)とは、自分でははっきりと意識していない心の働きを指します。たとえば、昔の思い出や感情、何気ない習慣など、普段は意識していなくても、ある出来事をきっかけに突然よみがえったり、無意識のうちに行動に表れたりするものがあります。こうした「今は意識していないけれど、心の奥に残っていて必要なときに表に出てくる可能性のある情報」が、潜在意識に含まれるとされています。 心理学では、潜在意識は『無意識』と呼ばれる心の領域に含まれると考えられています。たとえば、精神分析学の創始者であるフロイトは、心の構造を意識、前意識、そして無意識の3つに分けました。このうち、前意識は努力すれば意識に上る記憶や情報、そして無意識は、普段は意識できないけれど私たちの行動や性格に深く影響を与える、心のより深い層を指します。 この記事で言う『潜在意識』は、この無意識の領域全般、または特に『前意識』的な側面も含む、幅広い『意識されていない心の働き』を指していると考えると良いでしょう。私たちが無意識のうちに行っている習慣や、直感的に感じる感情、過去の経験からくる反応などが、この潜在意識(無意識)の影響を受けているのです。 顕在意識との違いとは? 顕在意識とは、現在自分が自覚している思考や感情、知覚のことを指します。たとえば、今この文章を読んで「なるほど」と感じる意識が、まさに顕在意識です。 これに対して潜在意識は、思考や感情を意識していなくても、自動的に働いている心の領域です。歩き方や言葉の発し方、感情的な反応など、日常の多くの行動がこの潜在意識に支えられています。 つまり、顕在意識=自覚できる心、潜在意識=無自覚に働く心といった違いがあります。潜在意識は、習慣や信念、価値観などにも深く関わっており、私たちの行動パターンや人間関係にも影響を与えています。 潜在意識の特徴と働きとは? 潜在意識は、ふだん自分では意識していないにもかかわらず、私たちの行動や判断に大きく影響を与えている心の領域です。何気ない習慣や、理由のわからない直感、繰り返し浮かぶ思考など、その多くが潜在意識によって引き起こされています。 ここでは、脳と心の科学の視点から、潜在意識の主要な特徴と機能について整理します。 脳活動の大部分は無意識領域で行われている 近年の神経科学では、人間の脳活動の大部分が「無意識下」で行われていることがわかってきました。たとえば、アメリカの認知科学者ジョン・バージ(John Bargh)らの研究では、私たちの意思決定や行動の多くが、意識する前に脳内で無意識的に準備されていることが示されています。 また、心理学者のダニエル・カーネマンが提唱した「システム1(直感的で速い思考)」と「システム2(論理的で遅い思考)」の理論においても、システム1はほぼ潜在意識に相当し、私たちの日常判断の大部分はシステム1によって無意識的に処理されているとされています。 習慣や直感をつくる「自動思考」のしくみ 潜在意識は、過去の経験や学習内容を記憶として蓄積し、それをもとに自動的な行動や反応を導き出す役割を担っています。これは「自動化処理」と呼ばれ、たとえば運転中に自然とブレーキを踏む、道順を考えずに通勤する、といった動作は、このメカニズムによるものです。 脳科学の見地からは、これらの無意識的な反応は、主に大脳基底核(basal ganglia)や扁桃体(amygdala)といった部位が関与しているとされています。特に、情動や恐怖反応などは扁桃体が強く関係しており、過去の記憶やトラウマが無意識に反応として現れるケースもあります。 日常の意思決定や対人関係にも影響を与える 私たちが「なんとなくそう感じた」「なぜかわからないけど嫌だ」といった直感的な判断を下すとき、実際には潜在意識が過去の情報やパターンをもとに働いています。こうした反応は、必ずしも非合理ではなく、「経験に基づく高速な情報処理」として機能しており、進化的にも重要な役割を果たしてきました。 さらに、社会心理学の研究では、潜在的なバイアス(無意識の偏見)が人間関係や意思決定に影響を及ぼすことも指摘されています。たとえば、アメリカ心理学会(APA)の研究では、名前や外見によって無意識の判断が変わる「インプリシット・バイアス(潜在的偏見)」が存在することが示されています。 潜在意識を活用するメリットとは?人間関係・仕事・健康への効果 潜在意識は、普段の行動や感情のベースとなっているため、これを意識的に活用できるようになると、日常生活の質が大きく向上すると言われています。実際に、ビジネスやスポーツ、芸術などの分野で活躍する多くの人が、潜在意識の力をうまく活かしています。 ここでは、「人間関係」「仕事」「健康」という3つの分野に分けて、潜在意識を活用することの具体的なメリットを見ていきましょう。 人間関係における潜在意識のメリット 人との関わり方には、無意識のうちに身についた思考パターンや感情のクセが大きく影響します。たとえば、「自分は嫌われやすい」といった思い込みがあると、無意識に距離を取ったり、相手の反応を過剰に気にしたりする行動に出ることがあります。 こうした潜在意識の中にあるネガティブな信念に気づき、前向きなイメージに書き換えることで、対人関係がより円滑になり、自然なコミュニケーションが取りやすくなります。 仕事の成果を引き出す潜在意識の活用 仕事においても、潜在意識はモチベーションやパフォーマンスに深く関わっています。たとえば、「自分はできる」「目標は達成できる」といった前向きなセルフイメージを潜在意識に植えつけることで、集中力や判断力が高まり、実際の行動にも良い影響が表れます。 多くのビジネスリーダーやアスリートは、アファメーションやイメージトレーニングを活用して潜在意識を味方につけ、成功を収めていることが知られています。 康管理にもつながる潜在意識の力 ストレスや不安などの感情も、潜在意識の働きによって強められたり和らげられたりします。たとえば、過去の体験から「失敗は危険だ」という思い込みがあると、常に不安や緊張がつきまとい、自律神経のバランスが乱れやすくなります。 こうした潜在意識の中にある否定的なイメージを見直し、ポジティブな感情やリラックス状態を意識的に取り入れることで、メンタル面が安定し、結果的に体調や免疫力の改善にもつながる可能性があります。 潜在意識を活かす成功者たちの共通点 潜在意識を上手に活用している人たちには、いくつかの共通点があります。ビジネス界のトップリーダーやオリンピック選手、アーティストなど、各分野で成果を上げている人々は、日常的に「潜在意識への働きかけ」を習慣にしていることが多いのです。 代表的な方法のひとつが「アファメーション(肯定的な自己暗示)」です。これは「私はできる」「私は成長している」といった前向きな言葉を繰り返すことで、自分の意識と潜在意識を一致させるトレーニングです。実際、自己肯定感や自信の向上に役立つとして、多くの成功者が取り入れています。 また、「イメージトレーニング」も広く使われています。プロスポーツ選手が試合前に理想的なプレーを頭の中で繰り返し描くのは、潜在意識に成功のパターンを深く刻み込むためです。これは、脳が現実とイメージを区別しにくい性質を持っているという神経科学の知見に基づいた手法でもあります。 さらに共通するのは、「意図的に思考や感情をコントロールする力」を育てていることです。外部環境に反応するのではなく、内面から望ましい状態を作り出すことで、結果的に行動や成果が変わっていく――これこそが、潜在意識を活かす成功者たちに共通する大きな特徴です。 こちらの記事もチェック: https://mag.viestyle.co.jp/mental-trainninng/ 潜在意識を書き換える3つの方法とは?実践で変える思考と感情のパターン 私たちの潜在意識には、過去の経験や思い込み、感情パターンが無意識のうちに蓄積されています。これらが知らず知らずのうちに、行動や判断、人間関係にも影響を与えています。 しかし、こうした潜在意識は書き換えることが可能です。近年では、心理学やNLP(神経言語プログラミング)の分野でも、意識的に働きかけることで望ましい変化を起こせる方法が提唱されています。 ここでは、効果が実証されている代表的な3つの書き換え方法を詳しく紹介します。 1. アファメーション(肯定的自己暗示) アファメーションとは、前向きな言葉を繰り返すことで、自分の中にある否定的な思い込みを手放し、潜在意識にポジティブな自己イメージを定着させる方法です。 実践方法 「私は〜である」と現在形で肯定的な文章を作る(例:「私は自信に満ちている」「私は努力を継続できる人間だ」) 毎朝・夜に、声に出して繰り返す(目を閉じて行うとより効果的) 鏡を見ながら、感情を込めて行うと脳への印象が強くなる なぜ効果があるのか 脳は「繰り返された情報」を真実だと判断する性質があり、継続することで自己認識が自然に変わります。ネガティブなセルフトークの習慣を断ち切り、ポジティブな信念が潜在意識に根づいていきます。 2. イメージトレーニング(視覚化) イメージトレーニングとは、理想の自分や成功の場面を、頭の中でリアルに思い描くことで、脳と潜在意識にポジティブなイメージを刷り込む方法です。 実践方法 目を閉じて深呼吸をし、リラックスした状態をつくる 理想の自分を「映像で観るように」具体的に想像する(表情、声、周囲の音、場所の光景まで) 感情をしっかり伴わせ、「嬉しい」「誇らしい」などの感覚を味わう なぜ効果があるのか イメージトレーニングが効果をもたらすのは、脳が現実の行動と想像上の行動を処理する際に、共通する神経回路の一部を活性化させるという特性があるからです。たとえば、ある動きを実際に練習する際と、それを頭の中で鮮明にイメージする際では、脳の同じような領域が活動することが神経科学の研究で示されています。 この特性により、理想の自分や成功の場面を具体的にイメージすることで、脳はそのイメージをあたかも現実であるかのように学習し、実際の行動や反応がイメージに近づきやすくなります。 これは、スポーツ心理学やNLP(神経言語プログラミング)といった分野で広く活用されている、科学的根拠に基づく手法です。 3. 瞑想・マインドフルネス 瞑想やマインドフルネスとは、意識的に「今この瞬間」に集中し、心を静めることで、潜在意識にアクセスしやすい状態をつくる方法です。 実践方法 静かな場所で座り、背筋を伸ばして目を閉じる 呼吸に意識を向け、「吸っている」「吐いている」と心の中で観察する 雑念が浮かんでも否定せず、「戻ってきた」とだけ認識して再び呼吸に集中する 1日5〜10分から始めるのがおすすめ なぜ効果があるのか 瞑想を行うと、脳波がリラックス状態の「アルファ波」に変化し、潜在意識が開きやすくなります。また、ストレスや過剰な思考を抑えることで、心の深層にある反応パターンに気づきやすくなり、変化を促しやすくなります。 瞑想の科学的な効果については、以下の記事も参考にしてください。 https://mag.viestyle.co.jp/10-minutes-of-meditation/ 習慣化のコツ:少しずつ、でも毎日継続すること 潜在意識は一度で変わるものではありません。毎日少しずつ、継続して働きかけることが何よりも大切です。 毎朝のルーティンにアファメーションを組み込む 寝る前の数分をイメージトレーニングの時間にする スマホを置いて1日5分だけ瞑想をする といったように、生活の中で「小さく始められること」を決めてしまうのがコツです。また、感情を伴わせること、習慣の「トリガー(引き金)」になる行動とセットにすることも、定着を促すポイントになります。 潜在意識に関するよくある疑問 潜在意識に関する話題は自己啓発や心理学など幅広い分野で取り上げられていますが、実際には誤解やあいまいな情報も少なくありません。ここでは、よくある3つの疑問に対して、科学的な視点から正確にお答えします。 Q. 潜在意識は本当に変えられるの? 潜在意識は変えられます。潜在意識に蓄積された信念や思考パターンは、「固定されたもの」ではなく、環境や経験、繰り返しの刺激によって可塑的(変化可能)であると心理学的に説明されています。特に、認知行動療法(CBT)やNLP(神経言語プログラミング)などの技法では、無意識に働く「自動思考」や「コアビリーフ(根本的な信念)」を明確化し、再構築することが実践的に行われています。 この背景には、脳の「可塑性(ニューロプラスティシティ)」という性質があります。これは、脳の神経回路が年齢に関係なく学習や経験に応じて再編されるという事実であり、新しい思考や行動の習慣を繰り返し実行することで、無意識のレベルに定着させることが可能であると示しています。 Q. 潜在意識に関する科学的な根拠はあるの? 潜在意識の存在とその働きは、複数の心理学的・神経科学的研究によって支持されています。たとえば、1980年代にベンジャミン・リベットが行った有名な実験では、「被験者が動こうと意識するよりも前に、脳内ではすでに運動準備信号が発生していた」ことが示され、人間の意思決定には無意識の先行活動が関与していることが実証されました。 また、認知心理学の分野では、ダニエル・カーネマンが提唱した「システム1(直感的・自動的な思考)」と「システム2(意識的・論理的な思考)」の理論がよく知られています。システム1は、まさに潜在意識のプロセスに相当し、私たちが日々の意思決定をする際に多大な影響を及ぼしています。 こうした研究は、潜在意識が単なる理論ではなく、人間の行動や選択に深く関わる実在のメカニズムであることを示しています。 意思決定について、科学的により詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてみてください。 https://mag.viestyle.co.jp/columm34/ Q. 潜在意識は子ども時代に形成されるって本当? 発達心理学の見地からは、潜在意識の基盤となる信念や感情パターンの多くは、0〜6歳頃の幼少期に形成されるとされています。この時期の子どもは、意識的・論理的な判断を担う前頭前野が未発達であり、外部からの情報をフィルターなしでそのまま受け入れる傾向があります。 そのため、親や保育者の言葉、家庭環境、社会的な経験などが、自己イメージや価値観、対人関係のあり方といった深いレベルに刻み込まれやすくなります。これは、NLPや交流分析、インナーチャイルド療法などの心理技法でも前提とされており、大人になってからの思考・行動パターンに影響を与えると考えられています。 こうした背景から、子ども時代の経験が潜在意識の土台となり、その後の人生の選択や人間関係、自己評価に深く関係しているとする見解は、心理学的にも十分に根拠があるといえます。 まとめ:潜在意識を味方にすれば、思考も行動も変えられる 私たちの思考や行動の多くは、意識の外にある「潜在意識」によって形づくられています。その仕組みを理解し、適切に働きかけることで、自分の内面からポジティブな変化を生み出すことができます。 アファメーションやイメージトレーニング、瞑想といったシンプルな方法でも、習慣として継続することで、自己肯定感や人間関係、仕事の成果などに確かな変化が現れます。 潜在意識は見えないけれど、確かに人生に影響を与える力を持っています。まずは小さな一歩から、自分の心との向き合い方を変えてみてはいかがでしょうか。それが、より豊かで前向きな人生への第一歩になるはずです。

冷水浴の健康効果を徹底検証──炎症・ストレス・睡眠への影響とは

氷のように冷たい水を浴びるなんて、想像しただけで思わず身震いしてしまいますよね。ですが今、「冷水浴」が心や体に良い健康法として注目を集めています。氷水を張った浴槽に浸かる「アイスバス」や、シャワーを冷水に切り替える習慣など、世界中で実践される方が増えているのです。 実際、Amazonでは家庭用アイスバスの売上が、わずか1年で1000台未満から9万台以上に急増したというデータもあるそうです。 それでは、なぜ多くの方がわざわざ冷たさに身を委ねているのでしょうか?その背景には、「冷水浴でストレスが軽減される」「免疫力が向上する」「気分がすっきりする」といったさまざまな効果への期待があります。 とはいえ、これらの効果には科学的な裏付けがどの程度あるのでしょうか?今回は、最新の研究に基づいて、冷水浴の効果についてわかりやすくご紹介します。 注目を集める「冷水浴」とは? 「冷水浴(Cold Water Immersion, CWI)」とは、その名のとおり、体を冷たい水に浸す健康法です。一般的には、水温15℃以下(おおよそ10~15℃が目安)で行われ、シャワーでも浴槽でも、胸の高さまでしっかり冷水に触れることがポイントとされています。 冷水浴自体は、実は古くから世界各地で行われてきた習慣ですが、近年ではアスリートのコンディショニングやセルフケアの一環として、改めて注目を集めています。特にスポーツの分野では、激しい運動後にアイスバスを取り入れることで、筋肉の回復を早めたり、痛みを和らげたりする効果が期待され、広く活用されてきました。 ただし一方で、「運動直後の冷却が筋肥大や筋力の向上を妨げる可能性がある」とする研究結果もあり、実際の現場では評価が分かれているのが現状です。 「冷水浴」のメカニズムと話題の理由 では、私たち一般の人にとって、冷水浴にはどのような意味があるのでしょうか。専門家によると、冷水に浸かることで自律神経が一気に活性化し、心拍数や血圧、呼吸数が一時的に上昇するなど、身体に強い生理的な反応が起こるとされています。 つまり、体が「冷たい!」と驚き、それに対処しようとして交感神経が刺激されるのです。このとき、ストレスホルモンであるコルチゾールや、アドレナリンの一種であるノルアドレナリンの分泌も急増します。 まるで短時間の運動を行ったような状態になりますが、こうした一時的なストレス刺激が、むしろ体の適応力を高めるのではないかと考えられています。たとえば、心血管の健康や、脳の認知機能の向上につながる可能性があるという見方もあります。 さらに一般向けのメディアでは、「冷水浴で炎症が抑えられる」「代謝が上がる」「集中力や気分が良くなる」など、多くの効果が紹介されています。 このようにして冷水浴は一大ブームとなっていますが、果たしてその効果には科学的な裏付けがあるのでしょうか?その疑問に答えるべく、研究者たちが最新のデータをもとに検証を行いました。 最新レビューが明かす、冷水浴の身体と心への影響 こうした冷水浴ブームを背景に、2025年1月、学術誌『PLOS ONE』にて最新の系統的レビュー研究が発表されました。 Cain, T., Brinsley, J., Bennett, H., Nelson, M., Maher, C., & Singh, B. (2025). Effects of cold-water immersion on health and wellbeing: A systematic review and meta-analysis. PLOS ONE, 20(1): e0317615. journals.plos.org この研究では、冷水浴が健康な一般成人にどのような影響を与えるのかについて、科学的に検証されています。 オーストラリアの研究チームが実施した本レビューでは、過去の関連論文を網羅的に調査し、その中から厳密な条件を満たしたランダム化比較試験(RCT)11本を選定しました。対象は18歳以上の健康な成人で、トップアスリートや既往歴のある方は除外されています。 介入の方法も多様で、氷水を張った浴槽に浸かるものや、冷水シャワーを浴びる形式などが含まれており、水温は7〜15℃、実施時間は30秒〜2時間と、条件はさまざまでした。 最終的には3,177名分のデータをもとに、冷水浴の前後で身体や心理にどのような変化があったのかが分析されました。 冷たさにびっくり?体が見せる意外な反応 まず注目したいのは、炎症に関する意外な結果です。冷水浴と聞くと、「炎症を抑える」「体の熱を冷ます」といったイメージを持たれる方も多いかもしれません。しかしこの研究では、冷水浴の直後や1時間後に、体内でストレス応答に関連する一時的な生理的変化(炎症性サイトカインなどのマーカーの上昇)が見られました。 これは、体が冷たさを刺激と認識し、それに適応しようとする自然な防御反応と考えられています。これらの変化は一時的なもので、時間が経てば通常の状態に戻ることが確認されており、むしろこうした急激な刺激が体を鍛える「トリガー」となる可能性もあると言われています。 ただし、持病がある方にとっては、この一時的な炎症がリスクになる場合もあるため、冷水浴を始める際には無理をせず、体調に注意しながら行うことが大切です。 ストレスへの作用は時間差で──12時間後に見えた有意差 次に、ストレスへの効果について見てみましょう。冷水浴を日課にしている人の中には、「冷たいシャワーでストレスが吹き飛ぶ」と話す方も多いですが、今回の研究ではもう少し複雑な結果が示されました。 分析によると、冷水浴の直後や1時間後、24時間後、48時間後といったタイミングでは、ストレスレベルに明確な変化は見られませんでした。ところが、12時間後に測定されたデータでは、ストレスが有意に減少していたのです。 たとえば、朝に冷水シャワーを浴びると、その夜には気持ちが落ち着いている──そんな効果が期待できるかもしれません。 なぜ効果が遅れて出るのか、はっきりとはわかっていませんが、研究チームは体の適応反応に注目しています。冷水の刺激で交感神経(緊張モード)が活性化したあと、時間をかけて副交感神経(リラックスモード)が働きはじめ、心が落ち着いていくという流れがあるのではないかと考えられています。 このように冷水浴は、炎症やストレスに時間差で作用するというユニークな特徴を持っており、ストレス対策として取り入れる場合はタイミングを工夫することもポイントになりそうです。 図:冷水浴後のストレスへの効果を示すメタ分析の結果(Forest Plot)グラフの黒い菱形マークが効果量の合計を示しており、縦のゼロ線より左側にあるとストレス低下の効果を意味する。このレビューでは、冷水浴12時間後のポイントで黒いマークが大きく左に偏しており、ストレスが有意に減少したことを表している。一方、0時間後(直後)や1時間後、24時間後、48時間後のマークはゼロ線付近に位置し、これらの時点では有意な変化がなかったことが読み取れる。 病欠日数が29%減少──冷水習慣の長期的な影響とは 「冷水を浴びれば風邪をひかない」といった話を耳にしたことがある方もいらっしゃるかもしれません。では、科学的にはどうなのでしょうか。 今回のレビューによると、冷水浴の直後や1時間後における免疫指標(白血球の数や免疫細胞の働きなど)には、明確な変化は確認されませんでした。つまり、冷たいシャワーで即座に免疫力が高まる、という証拠はまだ不十分のようです。 一方で、長期的な効果には興味深いデータもあります。オランダで行われた大規模な研究では、冷水シャワーを30日間続けたグループで、病気による欠勤日数が29%減少したという結果が出ています。 これは、冷水浴が直接的に風邪の罹患回数を減らすというよりも、症状の重症度を軽減したり、病気からの回復を早めたりするなど、体の不調に対する耐性を高める可能性を示唆しています。この効果には、心理的な要因や、体がストレスに適応する能力が高まることなどが複合的に関わっていると考えられます。 すぐに免疫力が劇的に上がるわけではありませんが、冷水シャワーを日常的に取り入れることで、体調管理に役立つ可能性はあるかもしれません。生活リズムを整える効果も含め、習慣として取り入れてみる価値はありそうです。 冷水でよく眠れる?思わぬリラックス効果 冷水浴は、睡眠の質にも影響を与えるのでしょうか。寝る前にお風呂で温まるとよく眠れると言われますが、逆に冷たい水ではどうなのか気になりますよね。 今回のレビューでは、睡眠に関するデータはまだ限られているものの、肯定的な結果がいくつか報告されています。たとえば、暑い環境でのトレーニング後に冷水浴(15分)を行った若い男性たちのグループでは、自己申告による睡眠の質が有意に改善していたことが確認されました。 研究チームは、冷水によるクールダウン効果が睡眠に良い影響を与えた可能性に言及しています。ただし、この結果は特定の条件(若い男性・運動後)に限られているため、誰にでも当てはまるとは言い切れない点には注意が必要です。 それでも、朝の冷水浴で日中の覚醒度を高めることで、夜の自然な眠りをサポートするなど、生活リズムを整える効果は期待できるかもしれません。 気分・集中力への影響は限定的──現時点の科学的評価 冷水浴をすると「気分が上がる」「頭が冴える」と感じる方もいらっしゃいますが、今回のレビューでは科学的な裏付けはまだ十分ではないことが示されました。 たとえば、20代男性を対象とした小規模な研究では、「活発さ」や「エネルギー感」「疲労感」などを比較しましたが、冷水浴の有無による明確な差は確認されませんでした。不安感や抑うつ感といったメンタルヘルスの改善についても、高品質な証拠は得られていないと報告されています。 一方で、『冷水に入ると気分がスッキリする』という声が多く聞かれるのも事実です。研究者たちは、このような主観的な感覚は、冷水浴が行われる環境やシチュエーション、たとえば海辺での体験や他者との交流など、様々な要因によって増幅される可能性があると指摘しています。 今回のレビューは、そうした外的要因を排除した厳密な条件下での『冷水そのもの』の影響を検証したため、現時点では気分や集中力に対する直接的な科学的根拠は限定的と結論付けられています。しかし、主観的な体験の重要性も認識されており、今後の研究でより多角的な視点からの検証が期待されます。 まとめ:冷水浴は脳と体に「効く」のか? 今回のレビューによって、冷水浴に関する効果の「はっきりしてきた部分」と「まだ根拠が乏しい部分」が見えてきました。 たとえば、炎症は一時的に増加し、ストレスは12時間後に明確に低下することが確認されています。免疫については即効性は見られないものの、継続することで病欠が減る可能性が示唆されました。睡眠や生活の質においても、一部で改善が見られました。 一方で、気分や集中力の即時的な向上については、今のところ信頼性の高いデータが不足しており、過度な期待は避けたほうがよさそうです。 冷水浴の特徴として注目したいのは、効果が時間をかけて現れる点です。たとえば、朝に冷水を浴びることで、夜にかけて気分が落ち着くといった、自律神経を整える習慣として活用できる可能性があります。 現時点では、研究の数や対象に偏りがあり、長期的な影響や安全性については今後の検証が求められます。それでも、冷たい水に入るというシンプルな行為が、体や心に広く作用することが少しずつ明らかになってきました。 まずは無理のない範囲で取り入れながら、自分に合うかどうかを試してみることが大切です。 今回紹介した論文📖Cain, T., Brinsley, J., Bennett, H., Nelson, M., Maher, C., & Singh, B. (2025). Effects of cold-water immersion on health and wellbeing: A systematic review and meta-analysis. PLOS ONE, 20(1): e0317615. journals.plos.org

脳波×AI解析のすべてがわかる!測定方法・最新技術・将来性まで詳しく紹介

人の感情や集中状態を、リアルタイムに「見える化」できたら──。脳内で生じる微弱な電気信号をAIが解析することで、医療やヘルスケア、エンターテインメントまで幅広い分野で活用が進んでいます。すでに診断支援やストレス可視化、VRゲームでの応用も始まり、日常生活への実装も射程圏内です。 本記事では、脳波AI解析の基本から最新事例、導入の実務ポイント、そして未来の可能性までをわかりやすく解説します。 脳波とAIの関係とは?その仕組みと最新技術を解説 人間の脳内では、思考や感情、行動のたびに微弱な電気信号が発生しています。これらの信号は「脳波」として記録され、長年にわたり医療や神経科学の分野で活用されてきました。近年では、人工知能(AI)技術の進化により、こうした脳波の解析にも革新が起きています。 AIを用いることで、従来の手法では読み取れなかった微細なパターンや傾向を抽出できるようになり、医療診断やメンタルケア、さらにはエンターテインメントや教育の分野まで応用が広がっています。本章では、脳波の基本的な知識と、AIによる解析の特長について紹介します。 脳波の種類や各帯域(アルファ波、ベータ波など)の詳しい働きについては、以下の記事で詳しく解説されています: https://mag.viestyle.co.jp/eeg-business/ 脳波は何を表しているのか? 脳波とは、脳内で発生する電気信号を計測したもので、周波数帯によって「デルタ波」「シータ波」「アルファ波」「ベータ波」「ガンマ波」などに分類されます。これらは、睡眠、集中、リラックス、認知活動といった精神状態や行動と密接に関係しています。 たとえば、リラックス時にはアルファ波、集中しているときにはベータ波が優位になるなど、脳の状態を客観的に把握する指標として利用されています。こうした波形の変化を読み解くことで、精神的・認知的な状態を可視化することが可能になります。 AIによる脳波解析では、人間が事前にラベル付けした大量の脳波データ(教師データ)を学習することで、これらの波形の中から特定のパターンや傾向を自動的に抽出し、高精度に分類したり、状態を検出・予測したりする技術が重要です。これにより、従来の統計的手法では難しかった微細な変化も捉えることが可能になります。 なぜAIで脳波解析が進化するのか? これまでの脳波解析は、特定の時間帯の波形を人の目や統計的な手法で分析するのが一般的でした。しかしこの方法では、複雑な脳の活動パターンを正確に捉えるのが難しく、解析にも時間と専門知識が必要でした。 近年は、AI、特にディープラーニング(深層学習)の技術を使うことで、こうした課題が大きく改善されています。AIは大量の脳波データを学習しながら、わずかなパターンの違いや時間の変化、波形に含まれるノイズ(不要な信号)なども自動で判別することができます。 たとえば、AIは「この脳波パターンは集中している状態」「この動きは睡眠の兆候」といった分類や予測が得意です。これにより、医療現場での診断補助や、リアルタイムでメンタル状態を把握するようなシステムにも活用されるようになっています。 人が判断するよりも早く、しかもブレなく客観的な解析ができる――それが、AIが脳波解析において注目されている大きな理由です。 こちらの記事もチェック: https://mag.viestyle.co.jp/mi-eeg-analysis/ 脳波AI解析の仕組みと技術的アプローチ 脳波をAIで解析するには、データをただ集めるだけではなく、測定前の準備から取得後の処理まで、いくつかの工程を踏む必要があります。具体的には、データの取得、前処理、特徴量の抽出、そしてAIによる学習・推論といった一連のステップが重要な役割を果たします。 ここでは、脳波解析において実際に使われている代表的な技術や手法を、工程ごとにわかりやすく解説します。 脳波データの取得方法と環境整備 脳波の測定には、「EEG(Electroencephalogram/脳波計)」と呼ばれる機器が使われます。EEGは、頭皮に取り付けた複数の電極から脳の電気的な活動を検出し、それをリアルタイムで記録する非侵襲的な方法です。従来は医療や研究の場での利用が主でしたが、近年では一般向けの簡易EEGデバイス(例:Emotiv、VIE Zoneなど)も登場し、個人レベルでの利用も広がりつつあります。 精度の高い脳波データを得るには、測定環境の整備も重要なポイントです。たとえば、外部の電磁波ノイズを避けるために静かな部屋を選び、電極を正確に装着し、被験者の体の動きをできるだけ抑えるといった配慮が必要です。こうした工夫によって、解析に適したクリーンなデータを収集することが可能になります。 脳波データの前処理と特徴抽出の方法 EEGで取得した脳波データには、筋肉の動きや瞬き、周囲の電子機器からのノイズなど、さまざまな外的要因による干渉が含まれています。そのままの状態では、正確な解析やAIによる学習に適していません。 そのため、まず「前処理(Preprocessing)」という工程が必要になります。ここでは、特定の周波数帯だけを通すバンドパスフィルタや、まばたき・体動によるアーチファクト(人工的な信号)の除去、さらには不要なノイズの排除などが行われます。 前処理を終えた後は、「特徴量抽出(Feature Extraction)」の段階に進みます。この工程では、周波数帯ごとの電力(スペクトル解析)や、時間の経過による信号の変化(時間領域解析)といった数値的な特徴を取り出します。これらの特徴量は、AIが学習・解析を行うための基礎データとなり、脳波のパターン分類や状態の予測に活用されます。 脳波解析に使われるAIアルゴリズムの種類 脳波のように時間とともに変化する「時系列データ」を扱う場合には、適切なAIアルゴリズムの選定が重要になります。現在、脳波解析でよく使われているAIモデルには、以下のようなものがあります。 CNN(畳み込みニューラルネットワーク)  画像認識に優れるモデルで、脳波の周波数成分や空間的な電極分布をとらえるのに適しています。EEG信号をスペクトログラム(時間×周波数の画像)として変換し、CNNに入力する手法が広く活用されています。 RNN(再帰型ニューラルネットワーク)・LSTM(長短期記憶)  時系列の流れをモデル化できるのが特長で、脳波のように連続して変化するデータの解析に向いています。中でもLSTMは、過去の情報を長期間保持しやすいため、脳波状態の予測や分類タスクによく使われています。 強化学習  環境からのフィードバック(例えば、デバイスが意図通りに動いたかどうか)を基に学習を進める手法で、ユーザーの脳波から得られる信号を操作コマンドとして、最適な動作を導き出すといった応用が可能です。特に、ブレインマシンインターフェース(BMI)領域では、ユーザーが思考によってロボットアームを動かしたり、カーソルを操作したりするようなリアルタイム制御への応用が進んでいます。 これらのモデルは、それぞれ異なる特性を持つため、目的や対象とするタスクに応じて単独で使われたり、組み合わせて使われたりします。どのモデルを使うかの選定は、精度や処理速度、解釈性などとのバランスが求められます。 従来手法との違い:AIによる精度とスピードの向上 これまでの脳波解析では、統計的な手法やフーリエ変換など、決まった分析手順に基づいた定量的な処理が主流でした。これらの方法は、構造が明確で信頼性も高く、医療や研究の現場で広く使われてきました。 しかし、こうした従来手法では、脳波の波形に含まれる複雑な変化や個人差を十分に捉えるのが難しいという課題がありました。特に、曖昧で微細な変動に対する感度には限界があり、解釈にも熟練が必要とされます。 一方、AIを活用した解析では、過去に蓄積された膨大な脳波データを学習することで、従来手法では見逃されがちな特徴も自動的に抽出できるようになります。これにより、より高精度な分類や状態推定が可能となり、異常検知や個別最適化といった応用の幅も広がっています。 さらに、AIの導入によって解析作業の自動化が進み、処理にかかる時間が大幅に短縮されるのも大きな利点です。リアルタイムで脳の状態を評価したり、即座にフィードバックを返すようなシステムの実現にもつながっています。 最新事例紹介:脳波×AI解析の最前線 脳波解析とAI技術の進化により、医療診断やウェアラブル製品、ビジネス向け導入、エンタメ分野まで活動が広がっています。本章では、信頼性の高い事例を取り上げ、応用分野ごとに進展内容を整理します。 医療応用:疾患診断支援への活用 医療の現場では、AIを使った脳波解析が、てんかんの発作や認知症、うつ病といった脳の病気の診断を助ける手段として注目されています。 たとえば、アメリカの大手医療機関「メイヨー・クリニック」では、10年にわたり約1万人以上の患者から集めた膨大な脳波データ(EEG)を、AIに学習させて解析する取り組みを進めています。AIはそのデータをもとに、認知症の兆候とされる特定の脳波パターン(後頭部のアルファ波の乱れや、デルタ波・シータ波の異常など)を自動で見つけ出すことに成功しました。 この技術により、アルツハイマー病とレビー小体型認知症といった、似た症状を持つ病気を見分けることも可能になると期待されています。 従来、脳波の判読には専門的な知識と経験が必要で、医師によって判断に差が出ることもありました。AIを使うことで、より客観的で精度の高い解析ができ、さらにMRIやCTなどの高額な画像検査に頼らずに、早期に異常を発見できる可能性が広がっています。 参考:Li, W., Varatharajah, Y., Dicks, E., Barnard, L., Brinkmann, B. H., Crepeau, D., Worrell, G., Fan, W., Kremers, W., Boeve, B., Botha, H., Gogineni, V., & Jones, D. T. (2024). Data-driven retrieval of population-level EEG features and their role in neurodegenerative diseases. Brain Communications, 6(4),  fcae227. https://pmc.carenet.com/?pmid=39086629 日常で使える脳波計:集中力とリラックスを可視化 近年では、イヤホン型の脳波計を用いて、日常生活の中で手軽に脳波を測定し、自分の集中度やリラックス度をリアルタイムで確認できるツールが登場しています。 代表的な製品が、脳波イヤホン「VIE ZONE」と連携するアプリケーション 「VIE Tunes Pro」 です。VIE ZONEは、音楽を聴きながら脳波の計測が可能なイヤホン型デバイスで、頭部に装着するだけで脳波データを取得できます。 このデータは、VIE Tunes Proアプリを通じてAIが解析し、ユーザーの集中度やリラックス度としてフィードバックされます。仕事、勉強、瞑想、サウナなど、さまざまなシーンで自分の状態を「見える化」できるのが特長です。 また、「ニューロミュージック」と呼ばれる脳科学に基づいた音楽コンテンツも搭載されており、ユーザーは自身の目的に合わせて選択することで、集中力やリラックス状態をサポートすることが可能です。 さらに、より詳細な解析を行いたい専門家や開発者向けには、専用アプリケーション 「VIE Streamer」 が提供されており、フーリエ変換による周波数帯解析や、独自のAIアルゴリズムによる状態分類なども可能です。 参考:VIE Streamer公式サイト エンタメ&VR分野:脳波でゲームをコントロール AIと脳波を組み合わせたエンタメ分野の活用も、近年注目を集めています。なかでも、2025年開催の大阪・関西万博「大阪ヘルスケアパビリオン」では、森永乳業とVIE株式会社が技術協力した「VR腸内クエスト〜手×声×脳波で戦う未来型シューティングゲーム〜」が話題です。 このゲームは、プレイヤー自身の腸内を舞台に、手の動作・声・脳波を使って「悪玉菌」と戦う没入型のVRコンテンツです。来場者のパーソナルヘルスレコード(PHR)に基づいて約1億通りの腸内環境ステージが生成される仕組みで、「ビフィズス菌!」と発声することで「ビフィズス菌爆弾」が発動し、腸内バトルを展開していきます。 この体験には、VIEが開発した有線型イヤホン型脳波計が活用されており、リアルタイムで取得した脳波がゲームに反映される仕組みとなっています。また、脳波の状態に応じてニューロミュージックが演出に組み込まれ、没入感を高めています。 参考:PR TIMES「VIE、森永乳業が大阪・関西万博「大阪ヘルスケアパビリオン」で出展する未来型シューティングゲーム「VR腸内クエスト」 で技術協力」 脳波解析を実用化するための機器選定と開発準備 脳波とAIを組み合わせた解析を業務や研究に導入する際には、目的に応じた適切な機器選定と、AIモデル・開発環境の整備、さらにデータの取り扱いフローを明確に設計することが重要です。この章では、実際に脳波×AI解析を導入するために押さえておくべき基本ポイントを3つに分けて解説します。 脳波計の選び方:精度・用途・装着性のバランス 脳波解析に使用する機器には、医療グレードの多チャンネルEEG装置から、一般向けの簡易型EEGデバイスまで多種多様な製品があります。選定時には以下のような要素を考慮することが大切です。 電極数と位置:解析精度に直結。特定部位の信号が必要な場合は、対応チャンネルが多い装置が有効。 装着性と携帯性:長時間の着用が必要な場合や、移動環境での使用には、軽量・ワイヤレス型が適しています。 目的との整合性:医療用途か、リサーチか、一般消費者向けかで最適な機器は異なります。 たとえば、簡易な状態可視化やエンタメ応用にはVIE ZONEのようなウェアラブル型が便利で、詳細な波形分析には多チャンネルの研究用EEGが適しています。 脳波計について詳しく知りたい方は、こちらの記事も参考にしてください。 https://mag.viestyle.co.jp/brainwave_electrode/ AIモデルと開発環境の整備:柔軟性と処理性能の両立 脳波データは、時間の経過によって常に変化する「時系列データ」であり、微弱な信号が多く含まれるため、解析には専門的なAIモデルと適切な開発環境が必要です。 まず、脳波解析に使われる代表的なAI開発フレームワークには、以下のようなものがあります: TensorFlow / Keras  Googleが開発した機械学習フレームワークで、世界中の教育機関や企業、研究者に広く使われています。特にKerasはシンプルな記述でAIモデルが作れるため、初心者にも扱いやすく、応用範囲も広いのが特長です。 PyTorch  Meta(旧Facebook)が開発したフレームワークで、柔軟なコードが書きやすく、実験的な開発やカスタムモデルの設計に適しています。モデルの動作をリアルタイムで確認しながら試行錯誤できるため、研究者や上級開発者に人気があります。 Edge AI(ONNX Runtimeなど)  小型のデバイスやウェアラブル機器の中でAIモデルを動かす「エッジ処理」に対応した環境です。脳波をその場で解析し、即座にフィードバックを返すようなリアルタイム用途で活用されます。 これらのAIフレームワークは、いずれもPythonというプログラミング言語で動作します。Pythonは文法がわかりやすく、AI開発のスタンダードとされており、学習コストも比較的低めです。 さらに、脳波データの処理には専用のPythonライブラリも併用されます。たとえば: MNE:脳波データの読み込み、可視化、前処理などを行えるオープンソースライブラリ NeuroKit2:心拍や脳波などの生体信号を扱う総合ライブラリで、特徴量の抽出にも便利です こうしたツールを組み合わせることで、AIモデルの開発と脳波解析の精度を両立しつつ、効率よく実装を進めることができます。 データの収集からAI学習まで:実務的な流れ 脳波AI解析を正確に行うためには、AIモデルを動かす前段階として、データの取得・整理・加工といった一連の「データフロー」をしっかり設計することが重要です。以下は、一般的な脳波解析プロジェクトで採用される標準的な流れです。 1. データ取得 最初のステップは、対象者の脳波データを記録することです。脳波計(EEG)を使ってリアルタイムに信号を取得し、その情報に加えて「いつ、どんな状況で記録されたか」といったタイムスタンプや被験者の属性情報(メタデータ)も一緒に保存しておく必要があります。これにより、後の解析や比較がしやすくなります。 2. ラベリング(データの意味づけ) 次に、取得した脳波データに「この時は集中していた」「これはリラックス状態だった」などの状態ラベルをつけます。この作業は、AIに正しい学習をさせるための「教師データ(正解データ)」を作る工程です。人の観察結果や、同時に記録された行動・環境情報をもとに、正確なラベリングを行うことが求められます。 3. 前処理と特徴量抽出 生の脳波データにはノイズ(まばたき、筋肉の動き、電磁干渉など)が多く含まれており、そのままでは使いづらいため、「前処理」が必要になります。具体的には以下のような処理が行われます: バンドパスフィルタ処理(特定の周波数帯だけ通す) アーチファクト除去(不要な信号を取り除く) データの正規化や分割 その後、AIが学習できるように、周波数情報(スペクトル解析)や時間変化の情報(時間領域解析)などを数値として取り出す「特徴量抽出」が行われます。 4. AIモデルによる学習と推論 準備が整ったデータを使って、AIモデルに学習させます。学習済みのモデルは、新しい脳波データを入力すると「これは集中状態」「これはリラックス」といった推論(分類・予測)を自動的に行えるようになります。目的に応じて、分類(状態の切り分け)や回帰(数値予測)、可視化(グラフ表示など)など、さまざまな応用が可能です。 このように、脳波AI解析は、ただデータを集めるだけではなく、ラベリングの精度や特徴量の質、学習データの量とバランスなど、いくつものポイントに注意を払うことで、ようやく信頼性の高い結果を得ることができます。 今後の展望と将来予測:脳波×AIの広がる可能性 脳波とAIの組み合わせは、現在すでに医療やヘルスケア、エンタメ領域での応用が進んでいますが、今後はさらに社会全体を変えるインフラ技術へと発展する可能性を秘めています。特に注目されているのが、脳と機械をつなぐ「ブレイン・マシン・インターフェース(BMI)」との融合や、医療・教育・ビジネス分野での長期的な活用です。 以下では、今後期待される技術連携や、社会に与える影響について具体的に見ていきます。 脳波とBMIの連携で広がる操作の自由度 ブレイン・マシン・インターフェース(Brain-Machine Interface:BMI)は、脳波などの神経信号を利用して、外部デバイスやコンピューターを直接操作する技術です。近年では、AIの進化により脳波からの信号解読精度が向上し、BMIの実用化が加速しています。 たとえば、重度障害を持つ人が、言葉を使わずにコンピューターを操作したり、義手や車いすを脳で制御する研究が進んでいます。今後は、ウェアラブル型脳波計とAIを組み合わせることで、医療・介護現場やスマートホームにおける非接触操作の標準技術としての導入が期待されています。 ブレイン・マシン・インターフェースについてより詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。 https://mag.viestyle.co.jp/brain-machine-interface/ 社会への影響:医療コスト削減と人間能力の拡張 脳波×AI技術は、長期的には社会構造そのものに影響を及ぼす可能性があります。特に医療分野では、早期診断やメンタルヘルス支援の効率化により、医療費の削減や慢性疾患の重症化予防に貢献するとされています。 さらに、教育や働き方改革の文脈でも注目されています。たとえば、集中力やストレス状態をリアルタイムに可視化することで、学習環境や職場環境の最適化に役立てられる可能性があります。これは「人間の知的生産性を拡張する技術」として、ニューロテクノロジーの次のステージを示唆しています。 このように、脳波×AI解析は医療や技術の枠を超え、社会全体の在り方を変えていくインパクトを持つと考えられています。 脳波×AIが切り拓く未来と可能性 本記事では、脳波とAIを組み合わせた解析技術の基本から、最新事例、導入方法、将来展望までを解説しました。脳波は「見えない脳の状態」を可視化する手段として、医療・ヘルスケア・エンタメ・産業分野での応用が広がっています。 導入を検討している方は、まず小規模なツールや簡易機器での計測・可視化から始め、実際のデータ運用を体験してみることをおすすめします。

進路に悩んだ日々:研究者・堀口さんの興味を引き出した出会い

今回は、カナダのトロント大学で「頭皮で測定される脳波と皮質内の脳波の違い」について研究されている堀口さんにお話を伺いました。インタビューの前半では、堀口さんの研究に至るまでの背景やこれまでの研究成果などについて詳しくご紹介していますので、ぜひあわせてご覧ください。 前半記事 ▶脳疾患の原因を追究する:トロント大学・堀口桜子さんが語る「正確な脳波計測技術」 今回のインタビューの後半では、堀口さんのパーソナルストーリーに焦点を当て、大学での生活や現在の趣味、研究活動に関するエピソードなどについて伺いました。 研究者プロフィール 氏名:堀口 桜子(ほりぐち さくらこ)所属:トロント大学 物理学科 生物物理学専攻研究室:CAMH, Temerty Centre for Therapeutic Brain Intervention Neurophysiology Team研究分野:計算論的神経科学、EEG、信号源推定(source localization) 脳疾患の理解を目指して:一冊の本がもたらした脳への興味 まずは改めて簡単に自己紹介をお願いします。 現在、カナダのトロント大学の学部4年生で、物理学科に所属しています。専攻は生物物理学で、物理学の原理や法則を用いて体の中で起こる現象を理解する方法を学んでいます。また、今年からトロント大学のCAMH(Center for Addiction and Mental Health)にて研究学生をしています。取り組んでいる研究のテーマは「脳波データを用いた脳活動の解析」です。具体的には、頭皮で測定したEEG信号と脳皮質での活動との関係を探ることに焦点を当てています。 脳に関心をもつようになったきっかけについて教えてください。 中学生のときに読んだマーティン・ピストリウスさんの『Ghost Boy』という一冊が、脳に興味をもつきっかけとなりました。この本では、全身が動かず言葉も話せないのに意識ははっきりしている『閉じ込め症候群』を患った著者が、周囲に自分の思いを伝えられないもどかしさの中で過ごした壮絶な闘病の日々と、そこからの回復の過程が描かれています。 この本を読んだ当時、脳や神経の損傷によって引き起こされるさまざまな症状に対して恐怖を感じると同時に、脳が私たちの身体と心を司る中心であることを強く実感し、その複雑さと精緻さに大きな魅力を感じました。 また、祖父がアルツハイマー病を患い、症状が進行していく様子を身近で見ていたことも脳に関心を抱くきっかけとなりました。脳疾患を患った祖父が、かつて当たり前のようにできていたことが徐々にできなくなるだけでなく、性格が次第に荒れていき、周囲との関係性にも変化が生じる様子を目の当たりにし、脳の病気が本人だけでなく家族や周囲の人々にも深い影響を及ぼすものだということを実感しました。 それから、こうした問題に苦しむ人を少しでも減らすにはどうすればよいのかと考えるようになり、脳や神経に関連する疾患について調べていくうちに、現在の研究にたどり着きました。 大学の授業や研究活動以外に脳科学に関わる機会はありましたか? 高校3年生のときに、脳波を使って脳震盪を診断するというプロジェクトに関わりました。当時は新型コロナウイルスの流行により、対面で脳波を測定することができなかったため、プロジェクトは計画立案の段階で終了してしまいましたが、そこで初めて脳波の存在を目の当たりにしました。 大学入学後は、脳波関連技術を用いたロボットサークルに所属して、ニューロテック分野のコンペティションに参加したり、脳波や他の生体情報から集中度をはかるアプリを開発しようとしていました。 自分の興味を引き出してくれた高校の先生 大学入学以前に進路を決定する上で悩んだことはありますか? 高校以前は、明確にやりたいことが見つからず、そのことに悩んでいました。先ほどお伝えした通り、中学生のときに脳に対する漠然とした興味はもっていたのですが、その時点では進路決定に影響するほどではありませんでした。 そのため、高校1年生時点での文理選択では、自分の選択肢を狭めたくないという思いから理系を選択していました。 どのようにしてその悩みを乗り越え、現在の進路に至ったのですか? 高校時代、先生が私の興味を引き出してくれたことで、「もっと学びたい」と思える分野に出会うことができました。たとえば、私が関心をもっていた分野を専攻している卒業生を紹介してくださったり、先ほどの脳波から脳震盪を診断するプロジェクトの立ち上げをサポートしてくださったりしました。 先生が私の関心を深めるために積極的に協力してくださったおかげで、将来について日常的に、しかも自分ごととして考える時間を多く持つことができました。 さらに、興味のある授業を履修していくなかで、改めて理系の進路で脳科学に関わっていきたいという思いが強まり、現在の進路を選択しました。 高校の先生との関わりを通じて、ご自身の興味の種を芽吹かせることができたのですね。 将来の不安はキックボクシングで吹き飛ばす 現在ハマっている趣味はありますか? もともと読書とドラマ鑑賞が好きで、2年ほど前からはキックボクシングとムエタイにハマっています。 キックボクシングとムエタイはどのような経緯で始めたのですか? キックボクシングは、母が家の近くにキックボクシングジムを見つけて、一緒に行こうと誘ってくれたことがきっかけで始めました。しかし、カナダではキックボクシングジムが見つからなかったため、代わりに同じように足を使った運動ができるムエタイを始めました。 ムエタイやキックボクシングを始めて、ご自身にプラスの影響はありましたか? 体を動かして、目の前のことに集中しなければならない時間を取るようになったことで、将来への不安を感じづらくなりました。 もともと、将来のことを考えて一日中悩み過ぎてしまうことが多かったのですが、昼からムエタイのジムに通うことで、頭をまっさらにして気持ちを切り替えるルーティンを作れるようになりました。 運動を通じて未来への不安を取り払う習慣を身につけられたのですね。それでは最後に、これから同じ領域に挑戦してみたい学生や若い研究者に向けて、メッセージをお願いします。 私の脳への興味が、偶然読んだ一冊の本がきっかけで始まったように、自分の興味のタネにいつ、どこで巡り合うことができるのかはわかりません。現在進路に迷っている人には、ぜひ常にアンテナを立てて、様々な可能性を視野に入れる柔軟性を大切にして欲しいと思います。 私も自分に舞い込むいろいろな機会を逃さないよう、毎日コツコツ努力することをこれからも大切にしていきます。 NeuroTech Magazineでは、ブレインテック関連の記事を中心にウェルビーイングや若手研究者へのインタビュー記事を投稿しています。 また、インタビューに協力していただける研究者を随時募集しています。応募はこちらから→info@vie.style

脳疾患の原因を追究する:トロント大学・堀口桜子さんが語る「正確な脳波計測技術」

脳の仕組みを解明し、人類の可能性を広げる研究分野として注目を集める「脳科学」。私たちVIEでは、この魅力的なテーマに挑む若手研究者に焦点を当て、彼らの研究内容や情熱に迫るインタビュー企画をスタートしました。 本企画は、さまざまな視点から脳科学の最新研究を紹介することで、読者の皆さまに脳の神秘や研究の楽しさをお届けするとともに、新しい視点で脳について考えるきっかけとなることを目指しています。 今回のインタビューでは、カナダのトロント大学で「頭皮で測定される脳波と皮質内の脳波の違い」について研究されている堀口桜子さんにお話を伺いました。インタビューの後半では、堀口さんのパーソナルストーリーをたっぷりご紹介していますので、ぜひあわせてご覧ください。 研究者プロフィール 氏名:堀口 桜子(ほりぐち さくらこ)所属:トロント大学 物理学科 生物物理学専攻研究室:CAMH, Temerty Centre for Therapeutic Brain Intervention Neurophysiology Team研究分野:計算論的神経科学、EEG、信号源推定(source localization) 測定された脳波から真の脳活動を探る技術 現在取り組まれている研究について教えてください。 私の研究テーマは、脳波データを用いた脳活動の解析です。具体的には、頭皮で測定したEEG信号から脳皮質で発生した信号活動を推定することに焦点を当てています。 EEG信号と脳皮質での活動の差異を推定するために、どのような手法を用いているのですか? 私の研究では、皮質の電気活動をより正確に再現するために、ソースローカライゼーション(source localization)という技術を使用しています。この技術では、脳内の電気活動が頭皮上でどのようなEEG信号を生じさせるかを数理モデルで表現し、実際に計測されたEEGとの誤差を最小にするように逆算することで、統計的に脳のどの部位がそのEEGを発生させたかを推定しています。 この方法を用いることで、脳波の信号がどの部位から発生しているかを特定することや、脳内で起こる様々な異常な活動を捉えることができると考えています。 EEG信号と脳皮質での活動には、どのような違いがあるのでしょうか? 脳波(EEG)は、脳の表面(脳皮質)で生じた電気活動が頭皮まで伝わってくる信号です。しかし、この伝わる過程で、ボリュームコンダクション(volume conduction)という現象によって、信号が弱まってしまったり、周囲に広がり、他の信号と混ざり合ってしまいます。そのため、実際に信号が発生した部位とは異なる位置で信号が記録されてしまうことがあります。つまり、頭皮で測定されるEEG信号は、脳の皮質で起こっている活動場所やパターンを正確に反映していない可能性があるのです。 このテーマを選んだきっかけや理由を教えてください。 兼ねてから脳のはたらきに対して興味をもっていたことと、研究成果が多様な脳疾患の分析に応用可能であることに魅力を感じたことから、このテーマを選びました。 加えて、脳波解析の技術に対する知見を深めることで、私の研究室が所属する研究センターの他のプロジェクトと連携できるのではないかと考えたこともこのテーマを選んだ理由の一つです。 この研究を通じて、研究室で行われている統合失調症やうつ病、依存症などの脳にかかわる疾患の診断や治療法の開発に携わることができる技術の開発に貢献することを目標にしています。 研究者ならば一度は感じる不安、それを乗り越えるためには 実験では被験者がどのような状態のときの脳波を測定するのですか? 実験に携わった数はまだあまり多くありませんが、主に健常者を対象に、タスクを行ったときの脳波とタスクを行うことを想像したときの脳波の測定を行っています。 たとえば、指を曲げたときに発生する脳波と指を曲げることを考えたときに発生する脳波を計測して、同じ脳波が見られるかといった実験を行っていました。 研究プロセスを進める上で、困難に感じたことはありますか? 現在の研究プロセスで直面している課題の一つは、自分が抱く疑問に対して明確な答えがまだないことに対する不安です。 大学の課題の物理の問題を解いているときとは異なり、脳の研究では調べてもすぐに全ての疑問が解決しないことが多く、「自分が進んでいる方向性は正しいのだろうか?」「これは何かに繋がるのだろうか?」といった不安が常にありました。 その不安とはどのように向き合ったのですか? 研究室の修士の先輩に相談したところ、この不安は研究者ならば誰もが一度は感じる悩みであるということを教えていただいたことで、研究には新しいことを常に学べる楽しさと、それに伴う不確実性がつきものだと受け入れることができました。 また、この不安を払拭するためには研究分野に関連する参考文献をたくさん読んで、知識を深めなければならないということも教わりました。 取り組んでいるテーマが新しい分野であったり、他の人が目を向けていないトピックである場合、直接自分の研究に関連する参考文献が見つからないこともあります。しかし、そのような場合でも、少しでも関連がある文献を探し、幅広い知識を蓄えることで不安は少しずつ解消できるそうです。 これからは、たくさんの論文を読み、さまざまな方々の話を聞き、異なる分野に触れることで、多くの知識を吸収し、研究を深めていきたいと思っています。 様々な人に支えられた経験を活かして これからどのように研究活動に取り組みたいと考えていますか? 自分の研究が他のプロジェクトにどのような影響を与えるかを考えつつ、様々な人と意見交換をしながら研究を進めたいと考えています。 私一人の知識だけでは、脳や物理に関する視点からしか研究を進めることができませんが、他分野を専門とする人の意見を取り入れることで、これまでにない新しいアプローチを見つけられると考えています。だからこそ、他の人との関わりを大切にし、自分の枠を超えていきたいと思っています。 また自分のプロジェクト以外の活動として、現在、大学で女子学生の理系進学を支援するメンターの役割を担っています。 私が研究の道に進むことができたのは、周りの人のサポートがあったからこそだと感じているので、今度は自分がこれから研究の道に進もうとする学生の背中を押したいと考えています。 そして願わくば、脳に関心をもってくれる人が増えて欲しいと思っています。 今後の活動に対する意気込みを教えてください。 現在研究に関しては、まだ明確な成果が出せていません。しかし、研究室に配属されてから最先端の研究に間近で触れることができ、研究に真摯に向き合う教授や多くの修士・博士学生と知り合うことができたことは、自分にとって非常にありがたく、実りのある経験となりました。 また、次々と新しいアイディアが議論され、プロジェクトが立ち上げられる現場にメンバーとして参加できたことは、脳に対する魅力を再認識するきっかけとなりました。 この一年間研究活動を通して得た経験をもとに、今後も脳に関わる道を進んでいきたいと強く感じています。 インタビューの後半では、堀口さんの研究者を目指すまでの経緯や学生に向けたメッセージについて伺いました。特に、現在進路決定に悩んでいる学生さんは必見の内容となっています。ぜひ併せてご覧ください。 後半記事 ▶進路に悩んだ日々:研究者・堀口さんの興味を引き出した出会い

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