学部生の方へ

自分の睡眠を測り、自分の問いを立て、データで答える。
その過程で身につく科学的な考え方は、勉強にも、部活にも、将来の診療にもそのまま使えます。

神経生理学分野は「眠っている脳が記憶と感情をどう整理するか」を研究しています。 学部生の皆さんには、マウスの実験だけでなく、自分自身の睡眠を腕時計型の機器で測るところから 研究を始めてもらうことができます。測る対象が自分なので、問いはいつも自分ごとです。 データが一晩ずつ溜まっていくのを見ながら、相関、検定、介入の効果の測り方を、 自分の手で一つずつ確かめていきます。

この研究室で学べること

研究は段階を踏んで進めます。どこまで進むかは、一人ひとりの興味に合わせて選べます。

1. レベル 1：自分の睡眠を機器で測る
2. レベル 2：プログラムで睡眠のデータを見える形にする
3. レベル 3：AI に睡眠の段階を判定させ、どれくらい当たるかを確かめる
4. レベル 4：睡眠の段階の移り変わりを数で表し、その人らしさを見つける
5. レベル 5：自分で AI を育て、新しい発見を目指す

レベル 3 までを目安にし、レベル 4・5 は希望する人が進みます。下の 6 つは、その途中で身につくことです。

1. 自分の興味と睡眠をつなげて、自分の問いを立てる

部活、勉強、夢、気分。誰にでも「よく眠れた次の日は調子がいい気がする」という実感があります。 その実感を「どの睡眠の指標が、何の成績と、どれくらい関係するのか」という検証できる問いに 言い直すところから始めます。今年の学生の題材は、筋力トレーニング、球技の技術、水泳のタイム、 夢の思い出しやすさ、日々の考え方の特徴など、一人ひとり違いました。

2. 動物実験をしなくても、自分のデータで研究できる

市販の腕時計型の機器（Apple Watch、Fitbit、Garmin など）で、睡眠の長さや段階、心拍を毎晩記録できます。 測る対象が自分なので、データを取ることそのものに主体的に関われます。 研究室には心拍計などの機器もあり、必要に応じて貸し出します。 マウスの脳活動の計測や、公開されている神経科学データ（神経細胞のイメージングや遺伝子発現のデータ）の 解析に取り組むこともできます。

3. AI で睡眠を測り、AI そのものを作る

市販の機器の睡眠の判定も、中身は AI です。研究室では、その判定がどれくらい当たるのかを確かめるところから始め、 さらに進みたい人は、睡眠を判定する AI を自分で作り、改良していきます。 今年も、研究室の 2 年生が、睡眠を測る AI と、その AI 自体の開発に取り組んでいます。 医学の知識とプログラムの技能の両方を生かせる題材です。

4. 統計と科学的な考え方を、自分の結果で身につける

相関係数と p 値、標準偏差と標準誤差の違い、t 検定、練習の上達による見かけの関係を取り除く方法、 何回測れば差を見つけられるか。教科書で読むと抽象的なことも、自分のデータに当てはめると意味が分かります。 その土台にあるのが中心極限定理です。一晩ごとの睡眠の値はばらばらでも、何晩かの平均をとると その散らばり方は釣り鐘の形に近づきます。だから「平均の差は偶然の範囲か」を確かめる検定ができるのです。 なぜ検定が成り立つのかを、自分のデータを何度も並べ替えて確かめるところから理解します。 「関係がある」と「原因である」の違い、使った機器が本当は何を測っているのか、といった 結果を読む前に確かめるべきことも、議論しながら一緒に考えます。 医師になって論文を読むとき、患者さんのデータを判断するときの土台になります。

5. 分かったことで、自分のパフォーマンスを変える

測って、関係を見つけ、そこで終わりにしません。寝る前の過ごし方を変える、睡眠時間を延ばすといった 介入を自分で考えて試し、その前後を同じ方法で比べます。 「自分の睡眠を、自分で整えられるようになった」と実感できることが、この研究室の学部生研究のいちばんの特長です。

6. 英語で発表し、AI を道具として使いこなす

中間発表と最終発表は英語で行います。準備は日本語で始めて構いません。 データの整理やプログラム作り、文献の読み込みには生成 AI も使いますが、 どの結果を信じるかを決めるのは自分です。

2026 年度の事例から

2026 年度は 2 年生 5 名・1 年生 6 名が研究に取り組み、10 月 29 日の研究発表会で英語で発表しました。 そのうち 2 つの事例をくわしく、ほかの取り組みを短く、個人が特定されない形で紹介します。

事例 A：睡眠の段階と、2 種類の運動の成績（2 年生）

出発点は、部活で感じていた「寝不足の日は調子が悪い」という実感でした。 基礎配属が始まる 2 か月前の夏に研究室に来て、最初は 7 日分の睡眠と部活の記録を並べるところから始めました。 数週間後、自分で集め続けたデータを面談に持参し、データを足していくと関係が統計的に有意になる瞬間を、その場で自分の手で確かめました。 部活が休みの時期には、自分で題材を筋力トレーニングに切り替え、記録を止めませんでした。

• 深い睡眠が多かった翌日ほど、筋力トレーニングの最初のセットで扱える重さが増えていました（相関係数 0.85）。
• 球技の技術の失敗の割合は、深い睡眠ではなくレム睡眠の量と関係していました。力の発揮と技術とで、関係する睡眠の段階が違っていたのです。
• 中間発表の後、寝る前の瞑想という介入を自分で選んで始め、その前後を比べた表を自分で作って持ってきました。同じ 8 晩ずつで比べると、5 分以上の夜中の目覚めが 1 晩あたり 1.0 回から 0.13 回に減り、睡眠効率も上がりました（いずれも統計的に有意）。

最終発表の前には、平均値に添える数字を標準偏差にするか標準誤差にするか、どの検定を使うかを一つずつ確かめ、数字の意味を自分の言葉で説明できるところまで詰めました。 本人の実感は「寝つけない夜がなくなり、すぐ眠れるようになった」。自分の睡眠を、自分の工夫で変えられることを確かめた事例です。

事例 B：前の晩の睡眠で、水泳のタイムは説明できるか（2 年生）

長く続けてきた競技で抱いていた「よく眠れた翌日は速い」という実感を検証しました。 基礎配属の 4 か月前、6 月に研究室に来て、7 月から腕時計型の機器で睡眠を記録し始めました。 夏のあいだに、研究室が用意した 10 回の機械学習の講座を自分で最後まで進め、統計と解析の道具を自分の物にしました。 研究室の心拍計を借りて、腕時計型の機器の測り方そのものも確かめています。

• 同じ時間帯の練習で 50 m を 6 本泳いだ 10 日分の平均タイムは、前の晩の睡眠時間が長いほど速くなっていました（相関係数 −0.77）。練習による上達の影響を取り除いても、この関係は残りました。
• 最初に予想した「深い睡眠」は、腕時計型の機器が深い睡眠を浅い睡眠と取り違えやすいことを論文で確かめ、この機器では検証できないと判断しました。
• 代わりに、眠ってから最初のレム睡眠が来るまでの時間が長い晩ほどタイムが遅いという、先行研究の少ない関係を見つけ、前の日の運動の疲れの印である可能性を論文と照らして議論しました。

研究の途中で、本人の生活も変わりました。平均 5 時間ほどだった睡眠が、部屋を暗くして寝る前に画面を見ない習慣をつけたことで 7 時間ほどになりました。 本人の学びは「感覚を数字に変えること」と「自分の機器が本当は何を測っているのかを問うこと」。 次は睡眠時間を延ばしながら記録を続け、スタートの反応時間も測る計画です。

ほかの事例から

• 1 年生・夢の思い出しやすさ。 テーマを決めずにまず睡眠を測り始め、45 晩の記録から「レム睡眠で目覚めた朝ほど夢をよく思い出す」という、教科書の知見と合う結果を自分のデータで再現しました。データの書き出しは自分で自動化しています。
• 2 年生・筋力トレーニング。 中間発表では関係が見えませんでしたが、質疑の指摘を受けて、何回測れば関係を見つけられるかを計算し、比べ方がぶれないように測り方そのものを作り替えました。
• 1 年生・公開データの解析。 マウスの脳の神経細胞の活動や遺伝子発現の公開データを使い、動物実験をせずに神経科学の解析に取り組んだ人もいます。解析の道具の不具合を見つけ、作者に修正を依頼したこともあります。

うまくいった人に共通していたこと

• 早く始めた。 実習が始まる数か月前から連絡し、測定を始めていた人ほど、データの数が足り、考察まで届きました。
• 「データだけは取る」を守った。 忙しい時期も記録だけは続けた人は、途中で止まりかけても戻ってこられました。
• 自分が本気で好きなことを題材にした。 毎日記録を続ける力は、題材への興味から生まれます。
• 毎回同じ条件で測った。 練習の時間帯や測り方をそろえることが、小さなデータで結論を出すための鍵でした。
• 途中で方法を直した。 中間発表の指摘を受けて、測り方そのものを改めた人もいます。うまくいかなかった結果も、次の計画を立てる材料になります。

まず、どうすればよいか

1. 教授の坂口にメールで連絡してください（所属の大学・学部と学年、関心のあること、希望する入口を一言）。返信は 2 週間以内を目安にしています。
2. 面談で、あなたの興味と睡眠をどうつなげるかを一緒に考えます。テーマが決まっていなくても大丈夫です。
3. 手持ちの腕時計型の機器があれば、今夜から睡眠の記録を始めてください。早く始めるほど、使えるデータが増えます。

連絡先は連絡先のページにあります。 大学院生・研究員としての募集は採用のページをご覧ください。

※ 学部生の研究は、自分自身の生活の記録を題材にした学習です。医療上の助言を目的とするものではありません。