NHKオンデマンドで再確認:あらためて寿命のわかる数値!?について

1月も20日過ぎました。明日プールがお休みなので、今日は2.5km泳いできました、気分はよいです。

1月9日ガッテン! 「新発見“寿命がわかる数値”!?1分間で寿命点検SP」が気になり、NHKオンデマンドで再視聴をしました。花巻市大迫(おおはさま)町の住民は、33年間1900人の血圧測定の結果をまとめた論文の紹介がありました。

Prognostic Value of Home Heart Rate for Cardiovascular Mortality in the General Population The Ohasama Study
Atsushi Hozawa, Takayoshi Ohkubo, Masahiro Kikuya, Takashi Ugajin, Junko Yamaguchi, Kei Asayama, Hirohito Metoki, Kaori Ohmori, Haruhisa Hoshi, Junichiro Hashimoto, Hiroshi Satoh, Ichiro Tsuji, and Yutaka Imai

血圧が正常の範囲内であっても、脈拍の早い方は、心血管系の死亡(突然死)リスクが高くなります。脈拍が、将来を予測する大事なマーカーと説明されました。(帝京大学大久保孝義教授 )

脈拍数61-64の方のリスク1.0として、65-69の方はリスク1.63倍、70-73回の方はリスク2.54倍とたいへん大きくなるそうです。論文には、『朝方の脈拍数が5上昇すると、突然死のリスクは17%上昇する』とあります。

高血圧が、心筋梗塞や脳卒中になりやすいというのは広く知られていると思いますが、『目が覚める・覚めた起床時、起きがけの心拍数』が、突然死のリスクに影響するようです。日中、変動する心拍数はまったく問題とならないようで、起床時の心拍数が寿命に影響するという事実は、はじめて知りました。

『安静時の脈拍数が高いことが問題』と説明されました。(東京医科歯科大 古川哲史教授)一般には、安静時の脈拍数は61-64の範囲内に収まっていることが一般的だそうです。脈拍数が高いままにすると、炎症物質が増え、病気のリスクを高めてしまうそうです。

安静時でも脈拍数を高いままにしている理由は、アドレナリンが副腎から出てしまうからのようで、ストレス・タバコ・酒・睡眠不足・運動不足・疲労によって、尿内のアドレナリン濃度が高めてしまうようです。

アドレナリンは必要が無い時には、このホルモンは抑えておいた方がよく、それがなぜか抑えきれない状態になってしまうみたいです。

安静時脈拍の測り方は、朝起きて1時間以内、トイレの後、朝食はとらない、座って姿勢よく、手は心臓の高さにして行うとのことです。

私どもでは、毎朝の安静時(起床前)脈拍数を自動で測定することを提供できそうです。
以下の図は、私の睡眠時の呼吸と心拍数の推移グラフです。下から2段目が、心拍数のグラフで、起床直前の心拍数は60以下まで落ち込んでいるようです。クラウドに対応しており、心拍数・呼吸数から睡眠の見える化ができています。多くの日本人の安静時心拍数も多くとらえていけたらと思っております。
NHKのガッテン、誰にでも分かりやすい健康番組をいつも提供くださり、ためになります。

新発見“寿命がわかる数値”!?1分間で寿命予測推定

今年、初のブログですので、多少なりとも中身のあることを紹介しようと思います。このタイトル、NHKガッテンが好きで毎回見ているのだが、タイトルをかなり被らせていただきました。
http://www9.nhk.or.jp/gatten/articles/20190109/index.html

ここ数年取り組んでいる話に近いので、ご紹介したいと思います。

下記の図、私の睡眠の可視化グラフです。
昨年10月4日の睡眠ですが、深夜0時に緊急速報が一斉に流れたときの睡眠の状態です。上から順に、寝ているときの、離床・体動・睡眠ステージ、ストレス指標・心拍数・呼吸数の数字を表しています。

特に朝方にかけて、私の心拍数は、70台から少しずつ下がり、50台まで少しずつさがっていることがわかります。

ガッテンで紹介されました『寿命が分かる数値とは、この起床直前の心拍数』だと紹介がなされました。安静時の脈拍数は、寿命と関係しています。

だいたい安静時心拍が60-64程度内であれば問題はないようです。
私自身の寝起きの脈拍は問題ではなさそうであるといえそうです。

寝ているときの心拍数をデータベース化できます。たくさんの方の起床時前心拍数を蓄えていくことで、寿命予測の可能性を示せるでしょうか。
(もちろん、簡単なことではないでしょうが、たくさんの方のデータを蓄える価値はありますね)

IoTだとか、ビッグデータとか、色々と世間では言われていますが、サービスに近いところで、マネタイズするモデルをきちんと提示できるかどうかが、イノベーションに近づく一歩であります。

この日本人のデータをしっかりと蓄えつつ、その分析を通して、新しい知見を提案したいと思います。

本年は、この新サービスをきちんと動かし、できることなら、何かしらスクリーニングする技術として、提示していきたいと思っているところです。

ご興味のある方は、私水野(hm@bbjpn.com)までご連絡ください。
今年は健康・医療分野の方とも、ご一緒したいと思っております。

そうはいいましても、すぐに大きなことができるわけでもありませんから、小さくコツコツ育てていけたらと思っております。

本年もよろしくお願いいたします。

あなたは朝方か、それとも夜型か( 国立精神・神経医療センター精神保健研究所の睡眠・覚醒障害研究部のアンケートから)

3連休です。
夜間の気温も20度前半なら、良く眠れますね。すっかりと秋らしくなってきました。
冷房のスイッチに手をかけることがなくなってきましたね。
水野裕識(みずのひろのり)です。

国立精神・神経医療センター精神保健研究所の睡眠・覚醒障害研究部が提供しているアンケートをやってみました。
あなたは、朝方タイプ、それとも夜型タイプであるかをチェックシートに回答するだけで判定してくれます。

睡眠に関するチェックシートはこちらからどうぞ。
質問への回答はだいたい5分もあれば十分でしょうか。結果も、その場で戻してもらえます。

私の結果です。
かなりの朝方であることが分かります。
20-30歳代はたぶん中間型であったでしょうが、年を重ねた分だけ、朝方に移動してしまったという感じです。

仕事時間のピークパフォーマンスを尋ねられます、これらの質問は明らかに午前に偏っていました。
自分の仕事のピークは、朝から昼にあるのかなと、自覚した次第です。

じつは、ここ数年、夜早く寝て、朝早く起きるという生活をしています。
それもそのはず、室内のカーテンをあえて外し、太陽光とともに起床するというスタイルをとっているのです。

私自身の経験ですが、これはかなり強力なやり方をしていると思っています。
体内時計を、なかば強制的に太陽の運行通りに従わせているようにしています。
その結果、概日性(サーカディアンリズム)を、整えたといいますか、整えられた(笑)という感じです。

人間本来のやりかた(正しいかどうかはわかりませんが)太古のリズムに合わせてしまえとばかり、
太陽とともに起き、太陽とともに寝るという生活を続けているのです。
とくに東向きの開放性のある窓に向かって寝ているので、早朝のしらじらと空ける朝もほぼ毎日のように体験しています。

これが良いやり方であるかどうかは、わかりませんが(専門の方から一度お聴きしてみたい)
少なくとも日中眠いことはほぼない(そういえば電車に座っても最近は眠らない)と思っています。
また睡眠負債のようにお休みの日に睡眠を余計にとるということもないようなので、
これはこれで、いいのでしょうと勝手に思い続けて、続けております。

3連休も残り2日、しっかりと寝ることで、身体を休めたいところです。

矢野和男さんの『データの見えざる手』(第3章)

今日も暑うございます。今年の夏は、まだしばらく猛暑が続くみたいですね。
早朝の外ランは、距離を短くしました。これから、午後は水泳してきます。
水野裕識(みずのひろのり)です。

今日も、矢野和男さんの『データの見えざる手』を、冷房の効いた部屋で読んでいます。

3章のテーマは、”人間行動の方程式を求めて”です。

人の行動は多様に見えても、じつはある方程式に従っているとのこと、例えば人に会う面会はランダムに起きる(ポアソン分布)のではない。

再会の確立は最後にあってからの時間が経過するに従って低下することがデータ解析で分かったようだ。
結果は、1/Tに比例して、次の面会までの間が、小さくなっていく。(Tは、前回会ってからの時間間隔)
これは、確かに、時間が空くほど、会いにくくなるという経験則にも従っている。
”去る者日々に疎し”をデータエビデンスにて証明し、それを法則化できたということになる。とても、興味深い。

1/T法則は、面会間隔のみならず、メール受信から次の送信までの間隔もこの法則に従ったり、安静状態から活動状態への遷移間隔も、これに従うらしい。
安静が2時間続けば、活動に転じる確率は、安静が1時間続いた場合に比して半減する。
さらに、活動の遷移確率を、健常者とうつ状態にある人を比べると、健常者のほうが遷移確率が高いという研究報告を引用している。

同じ動きは継続しないのだ。ある動きが中断する確率は、1/Tに比例して小さくなる。継続時間は20から100分だそうだ。
ある行動に入ると、その行動を止めにくいという特徴を見いだされた、なぜか身体行動には、継続性があるということだ。

仕事や生活に楽しさや充実感を得ている人は、身体運動の継続性が高いことが明らかにもなってきたようである。
実際、矢野さんは、ご自身のセンサーを分析結果から、早い動き(2Hz以上)を日々の生活に取り入れるようだ。
会話は、立ったままする、オフィスの中を歩き回るなどして早い動きを取り入れる工夫をされている。

もしかすると、ある特殊な領域、たとえばスポーツ選手の強化に応用ができたりするかもしれない。
プロ野球選手にはそれ特有の身体運動の継続性が見つかるかもしれないし、バスケ選手、卓球選手ではどうかなど、
競技によって差が出るものかどうかも見えてくるのかもしれない。
自分が何に適しているのかが分からない幼少期時代に身に着けると、あるスポーツへの得手不得手が見えたりするのではないだろうか。
未来予測に走りすぎると、それは怖い気もするが、あなたの行動パターンをもっとこうしてみたらいいと思うというアドバイスはお金を払っても
もらいたいと思う場合もあるだろう。

私自身、多くのヘルスデバイスを腕に身に着けて確認をしてきた。実は女性を被験者として装着の依頼を行ったこともあり、
男性も女性も腕輪側デバイスの長期間装着をいやがる傾向が見られた。寝ている時くらい外したい、この暑いときは外したいなどは普通にある。
ポイントは腕への装着。そもそも論として、人の腕に、長期間、装着することはおそらくできないと思うが、いかがだろう。

ただ、首にかけるストラップであれば職場にいるときだけ判断すればいいだろう。
幅広く使ってもらえるサービスにするために、もっと簡便なデバイスにする必要があるのではないだろうか。
子供やお年寄りは、それこそズボンのポケットにいれておくだけであるとか、バックルに収納するなど。
そんなことは、矢野さんチームは百も承知だろうが、社会実装するためには、通り抜けなければならないだろうとも思える。

矢野和男さんの『データの見えざる手』(第2章)

引き続き、矢野和男さんの『データの見えざる手』(第2章)を読み進めています。
水野裕識(みずの ひろのり)です。

2章テーマは、”ハピネスを測る”です。

50%遺伝的、10%は環境要因、残り40%日々の行動によって決まるそうです。
幸せは、日々積極的に行動を起こすことで得られるようです。

ハピネス研究の第一人者、ソニア・リュボミルスキ教授の研究を引き合いにして、
今を耐えて、未来にきっと訪れる幸せを得るためにという昭和感たっぷりの心がまえではなくて、
日々のちょっとした積極的な行動で得られるようだ。

指示されて行動するのではなくて、自ら行動するために、技術がどう支援できるかと説く。
確かに真逆の考え方である。幸せだと感じるためには、少しの行動を起こせばいい。

仕事ができるビジネスマンは、幸せであると、
幸せなビジネスマンは成功しているのどちらか。

著者の結論は、後者のようである、面白いことを見つけ出す。

心の充足・幸せだといえることが先であって、そういう状態にあれば、仕事もうまくいくとなる。
よって、会社の業績を上げるために、社員一人ひとりが幸せだと感じることができればよいとなる。

そこで、幸せを感じているかどうかを測定するために、矢野さんのセンサー技術が登場する。

共同実験で、良かったことを紙に書いた群は、幸福度があがり、組織への帰属意識が高まったそうである。
その結果は、加速度センサーデータに現れていて、身体活動の総量と相関がみつかったそうだ。

つまり、本人が思う幸せは、普通は個人の内面のことだから、他人からはわからないと思われたが、
じつは動きとして計測できるのだ。よく、そんなことが分かったものだと感心します。

幸せを感じるようになると、活動量が増える。
仕事をしていても、この人なんだか、熱い人だなとか、情熱を持った人だなと思う方にお会いすることがある。
熱い状態にいるので、身体の活動量(動きが増える)が増しているのかもしれない。

人と会話をしているときの運動量が多い人は、積極的に問題解決をする人と相関があるそうだ。
前者の状態を観測していれば、後者の特徴を持ったひとを、ピックアップすることができる。
さらに、1万以上のデータに潜む特徴量の相関を見つけ出そうとされている。

その相関パターンが明確になるにつれ、今いる人同士の最適な組み合わせや、これから採用しようとする人の
特性まで踏まえた、新しい組織構造を自動で提供することができる。AIのほうが、はるかに組織のことを知っている
可能性がでてくるという印象を受ける。

最初は試しにAIシステムの言う通りに実践をして、センサーの状態を継続してモニターし続ける。
さらに、AIは新しい仮説を作り出して、個々の人に提案もするだろうし、上長にも人の配置提案もできるだろう。

コールセンター、開発現場での検証結果を報告されているが、その詳細は本書をお読みになることをお勧めする。

メール、SNSでの情報共有が格段に進んだこの25年。
隣の席同士でも、SNS経由でランチのお誘いをしあっているという、笑い話。
過度にITに依存しすぎている人も多くなってきた。
そう思うと、その逆の視点が抜け落ちてしまっているのかもしれない。
(昭和の仕事はどう進んでいたのだろうかとすら思う)

ひとはコミュニケーションの動物で、対面で話をすることで、理解がすすむ。
動きは伝搬しあうという。心理学の同調、ミラーリングも、センサーでわかるのだろうか。
(うつは周りにうつるんだよという話もある)
人同士の対面で向き合えば、活動が相互に伝搬をして、影響を与える。

要因因子とパターン、そのバランス・組み合わせとして、理解がこれからのようである。
それが分かるにつれて、
個人として幸せをえるために、自然にその行動が誘発されるようなアドバイス提供サービスは、価値があると思いました。
ただ、分かっていてもできないんだよねとか、そうしたいんだけど、うまくいかないんだよねという人は多いと思います。
一方で、そう簡単にもいかない気もするし、でも明らかにしたい気持ちもとても理解します。
いずれにしても、この2章もたいへん勉強になりました、矢野さん、感謝です。(多分ブログ見てないだろうけど)

追伸
データの見えざる手というタイトルは、アダムスミスの神の見えざる手からきているのかと今分かった。
なるほど。