こんな内容の 実験を始めます〜!
スマートリング（Oura ring）で計測した私の「睡眠」を実験の前後で比較するという企画です。
最近よく眠れないな〜、眠りが浅いな〜と思うことが増えたなぁ。
やっぱり◯シのせい？
私は、50代後半・女性・研究者です。
実験とは、
→研究で睡眠に関連があると言われる「モノ」
ex) 寝る前のスマホってどのくらい眠りに関わっている？
ex) 夜の運動と昼の運動で睡眠が変わる？
→巷で噂になってる「これでよく眠れるようになったモノ」
ex) 寝る前の牛乳を飲むとよく眠れるってホント？
ex) ウワサのサプリって効くの？
ex) 枕を変えるとよく眠れる？など
あらかじめ測っていた通常の睡眠の値（ビフォー）と実験をした日の睡眠の値（アフター）を比較します。
・通常の睡眠の各値は、約1ヶ月計測しています。
・実験は1週間から2週間前後です。
スマートリングで計測した値は
睡眠関係
就寝時刻・起床時刻/ベッドにいた時間/総睡眠時間/睡眠効率/入眠潜時/睡眠タイミング/覚醒・REM・浅い睡眠・深い睡眠/安静時心拍数/平均HRV/平均呼吸数/血中酸素ウェルネスや呼吸の乱れ
コンディション
安静時心拍数/HRVバランス/体表温の変化/回復指数/睡眠バランス/心血管年齢/有酸素能力など
アクティビティ
歩数/活動消費カロリー/総消費カロリー/活動時間/非活動時間/ワークアウト/活動スコア
他に
主観的（自分で記述した）睡眠時間、睡眠の質や熟睡感、日中の眠気や行動、室温など
以下は使用した睡眠トラッキングディバイス、スマートリングOuraの測定方法や測定精度について、研究結果をもとに解説しています。以下長いですが、興味があればどうぞ↓
スマートリング 「Oura 4」について
Oura ringとは指輪型の睡眠トラッカーで、心拍、心拍変動、呼吸、体温、動きなどの身体信号を測定する健康追跡デバイスです。
昨今このouraリングは研究において使用されることが増加してきました。Oura社のページではこれまでどのような研究に使用されてきたか、総覧することができます。
https://ouraring.com/blog/ja/oura-in-research/
このOuraリングで実際に測定しているのは、3つの生体反応（心拍、体温、動き）です。
心拍の測定は、１）赤外線光電容積脈波 (PPG)で行なっています。
体温は、２）指の皮膚温（負の温度係数(NTC)を使用）を測定しています。
動きは、３）3Dの加速度計で測定しています。
それぞれ詳しく知りたい方は↓
暗闇でOuraを見ると内側が緑と赤に光るのですが、緑色の光は、心拍数や心拍変動の測定、赤色と赤外線（見えてないだけで、赤外線も使われています）は、血中酸素飽和度（SpO2）の測定をしています。 緑色の光は、血液中のヘモグロビンは緑色の光をよく吸収する性質を利用し、心臓の鼓動に合わせて血液量が増減すると、皮膚で反射される緑色の光の量も変化するため、その変動をとらえて心拍数を計算します。皮膚の浅い層の血流を高感度に測るのに適しています。
赤色の光は、酸素を多く含んだ酸化ヘモグロビンと、酸素を手放した還元ヘモグロビンでは、赤色光と赤外線光の吸収率が異なることを利用します。この2種類の波長を組み合わせることで、血液中に酸素がどれくらいあるかを割り出します。これは入院時などによく装着するパルスオキシメーターと同じ原理です。
温度が上がると、電気抵抗が下がる（負の方向に変化する）という性質を利用し、電気抵抗の上下動から体温を推定しています。
NTCサーミスタ（半導体）というセンサーに常に微弱な電気を流しています。指の皮膚温が少しでも上がると、センサー内の電気が通りやすくなり、逆に皮膚温が下がると、電気が通りにくくなります。
Ouraの温度センサーはOuraの研究チームによる実験で「0.13℃（0.234°F）」の微細な変化を正確に捉えられる精度を持つとされています。この研究では、研究用・工業用の高精度温度計測器とはいかないものの、「iButton」という小型で耐久性に優れた温度ロガーの一つと比較したところ、実験室の管理された条件下では99%以上一致し、外気温や環境の変化が激しい実世界（Real-world）の生活環境下でも92%の一致度だったそうです（https://ouraring.com/blog/temperature-validated-accurate/）。
リング内部には3軸加速度センサーが組み込まれています。センサーの内部には、非常に微細な「シリコン製の重り（可動電極）」が、スプリング（バネ）のような構造で吊るされていて、手を動かしたり、歩いたりしてリングに衝撃や加速が加わると、この重りが慣性で上下・左右・前後（X軸・Y軸・Z軸の3方向）に揺れます。重りが動くと、固定されている周囲の電極との距離が変わり、「静電容量（電気を蓄えられる量）」が変化します。
この電気的な変化を毎秒何十回〜何百回という超高速で計測し、「今、どの方向に、どれくらいの強さで動いたか（加速運動）」をデジタルデータに変換している…そうです。 https://ouraring.com/blog/how-we-improved-automatic-activity-detection/
ところで、Ouraの測定って正確なの？（睡眠編）
これが一番気になるところですよね。
数値が変化したという前にそもそもその測定は正確なのかが重要です
まずOura ringはどのように睡眠を検知しているのでしょうか？
前述のようにOuraでは生体反応（心拍、心拍変動（HRV）、身体の動き、皮膚温）を測定し、覚醒/睡眠サイクルや睡眠段階を推定しています。
Ouraの睡眠ステージ判定を非常に大まかに説明すると、まずOuraとポリソムノグラフィー（PSG：睡眠測定でゴールドスタンダードといわれる機器です）で同時に睡眠を測定します。PSGでは脳波をメインに筋肉や眼球の動きなど複数項目の測定により「覚醒」「浅い睡眠」「深い睡眠」「レム睡眠」といった睡眠段階を判定します。一方、Ouraでは心拍、心拍変動（HRV）、皮膚温、体の動きを測定しています。
そこで、「PSGで深い睡眠だったとき、Ouraの心拍や心拍変動、皮膚温にはどのような特徴が現れていたか」を大量のデータから機械学習で情報を集めます。さらに、人の睡眠は夜の前半では深い睡眠が多く、明け方にはレム睡眠が増えるといった概日リズム（体内時計）の特徴も取り入れます。
そして実際にOuraを装着したときは、心拍やHRV、皮膚温、体の動きなどの情報と、概日リズムの情報を組み合わせて、今はおそらく「覚醒」「浅い睡眠」「深い睡眠」「レム睡眠」であるといった睡眠段階を推定しています。
つまりOuraは、脳波を直接測っているわけではなく、脳波等（PSG）で分かった睡眠段階と、心拍・HRV・皮膚温・体の動きとの関係をあらかじめ学習しておき、その学習結果を使って睡眠段階を推定しているのです。
ちなみにポリソノグラフィー（PSG）は睡眠判定のゴールドスタンダードとして、脳波信号（EEG）、眼球運動信号（EOG）、心電図信号（ECG）、筋活動（EMG）、とオプションで指光電容積脈波（PPG）を検知して、睡眠段階を分類しています。
Ouraとポリソノグラフィー（PSG）との一致率
OuraとPSGの一致率
次に気になるのは、そのPSGとどの位一致しているのか、ですよね。
下の表は、Ouraの研究チームが発表したポリソノグラフィー（PSG）との一致率です。
OuraとPSGでそれぞれ30秒ごとに睡眠か覚醒かを判定したのが、
1. 睡眠・覚醒判定一致率です。
同じくその30秒が浅睡眠かどうか、深睡眠か、レム睡眠か…などを比べたのが、
2. 睡眠ステージ判定一致率です。
↓表1. Oura Ringの睡眠ステージ判定とセンサー情報の追加による精度の向上（PSGとの比較）
| モデル | 1. 睡眠・覚醒判定 一致率 | 2. 睡眠ステージ判定 一致率 | 追加された情報 |
| 加速度計のみ | 94% | 57% | 体動（加速度）のみ |
| 加速度計＋体温 | 95% | 60% | 皮膚温を追加 |
| 加速度計＋体温＋ HRVの特徴 | 96% | 76% | 自律神経（HR・HRV）の特徴を追加 |
| 加速度計＋体温＋ HRVの特徴＋ 概日リズムの特徴 | 96% | 79% | 体内時計（概日リズム）の特徴を追加 |
※ 睡眠・覚醒判定一致率は「眠っているか起きているか」の判定精度、睡眠ステージ判定一致率は「浅い睡眠・深い睡眠・レム睡眠・覚醒」の4段階分類の精度を示す。出典：Altini M, Kinnunen H. The Promise of Sleep: A Multi-Sensor Approach for Accurate Sleep Stage Detection Using the Oura Ring. Sensors. 2021; 21(13):4302. https://doi.org/10.3390/s21134302
この表の一致率、どう思われますか？
Ouraリングの、「寝ているか、起きているか」の判定は精度が高いと言えそうですが、睡眠段階になると最大でも８割程度であり、個人的には必ずしも精度が高いといえないと思っています。もっとも製品のバージョンアップごとにさらに精度が高まっているのかもしれませんが、検証した研究が公開されておらず、そこはなんとも…のところです😅
し・か・も
Ouraの研究チームの発表した結果が、その精度がイマイチであるかようなデータを出しにくいよね…なんて査読を経た論文なのに大人の事情を勘繰ってしまったり…（疑り深い私だけですか？🤔）。
そこでOura 研究チームの名誉のためにも、そして睡眠判定の正確性に関する客観性を保つためにも、いわゆる「利益相反」を考慮し、他の研究の結果についてもお知らせいたします。
他の睡眠研究でのOuraの評価ーその１
2024年に発表された研究では、Oura（Gen 2）の他、5つの睡眠トラッカーディバイス（Fitbit 2機種, Garmin, Withings, Actiwatch）とPSGを比較した睡眠ー覚醒、睡眠段階の一致率等について研究されました。表２は、その結果の一部です。数値は級内相関係数（ICC）といって、各ディバイスで測定した値、例えば一晩のうちレム睡眠であると判定されたトータル時間が、基準となるPSGのレム睡眠とどの程度一致しているかを示す指標です。1に近いほど一致度が高いといえます。 表ではわかりやすく、良好を緑、中程度を黄色、不十分を赤にしました。WASO は睡眠後に覚醒した時のトータル時間です。↓表２. Oura Ringと他の睡眠トラッカーディバイスの睡眠ステージ判定の精度（ICC）
| ディバイス | 総睡眠時間 | WASO | 浅い睡眠 | 深い睡眠 | REM |
| Fitbit Inspire | 0.84 | 0.27 | 0.42 | 0.00 | 0.70 |
| Fitbit Versa | 0.86 | 0.27 | 0.40 | 0.00 | 0.57 |
| Garmin Vivosmart 4 | 0.38 | 0.08 | 0.32 | 0.14 | 0.06 |
| Oura Ring | 0.77 | 0.32 | 0.29 | 0.29 | 0.34 |
| Withings Sleep Mat | 0.85 | 0.15 | 0.19 | 0.31 | 0.30 |
| Philips Actiwatch | 0.63 | 0.47 | ― | ― | ― |
ICC <0.50＝poor、0.50–0.75＝moderate、0.75–0.90＝good、>0.90＝excellent 出典：Kainec KA, Caccavaro J, Barnes M, Hoff C, Berlin A, Spencer RMC. Evaluating Accuracy in Five Commercial Sleep-Tracking Devices Compared to Research-Grade Actigraphy and Polysomnography. Sensors (Basel). 2024 Jan 19;24(2):635. doi: 10.3390/s24020635. PMID: 38276327; PMCID: PMC10820351.
この研究ですと、総睡眠時間はどのディバイスもまずまずの一致度ですが、睡眠段階の推定については良好とは言えない結果でした。ただし、前述の通り凄まじい勢いで進化を続けている睡眠トラッカーですので、暫定的な参考値に過ぎないとも考えられます。
他の睡眠研究でのOuraの評価ーその 2
次に紹介するのは2025年に発表された研究です。こちらは病院で睡眠検査を受ける患者さんを対象に、3つのリング型睡眠トラッカー（Oura, SleepOn, Circul）の精度をPSGと比較しました。
黄色の２列は睡眠/覚醒や4つの睡眠段階が正しく判定された割合です（正解率。例えば一列目は、解析対象となった全時間単位（エポック）中で、睡眠・覚醒をPSG同様に正しく判定していたエポックの割合です）。
青の３列は、浅い睡眠、深い睡眠、REM睡眠それぞれを正しく判定できた割合（感度）です。例えば浅い睡眠では、PSGで浅い睡眠と判定されたエポックのうち、ディバイスでも浅い睡眠と正しく判定されたエポックの割合を示します。※Circulは30秒ごと、SleepOnは1分、Ouraは5分単位の睡眠判定を行なっていますが、比較のために全て30秒エポックにそろえています。
↓表３. Oura Ringと他のリング型睡眠トラッカーディバイスの睡眠ステージ判定の精度
| ディバイス | 睡眠/覚醒判定 | 4段階睡眠ステージ判定 | 浅い睡眠 | 深い睡眠 | REM |
| Oura | 85.0% | 53.2% | 56% | 50% | 55% |
| SleepOn | 84.0% | 50.5% | 58% | 48% | 26% |
| Circul | 65.7% | 35.1% | 45% | 17% | 14% |
出典：Herberger S, Aurnhammer C, Bauerfeind S, Bothe T, Penzel T, Fietze I. Performance of wearable finger ring trackers for diagnostic sleep measurement in the clinical context. Sci Rep. 2025 Mar 19;15(1):9461. doi: 10.1038/s41598-025-93774-z. PMID: 40108409; PMCID: PMC11923143.
さらにこの研究では、これらのトラッカーには「比例バイアス」があることがわかりました。
比例バイアスとは、
測定する値の大きさによって、実際の値（基準となる測定値）との誤差が一定の方向に変化することです。
例えば、実際の睡眠時間が短いときには長めに、長いときには短めに推定される、といった傾向です。つまり、測定値の大小によって、誤差の生じ方が変わるということです。
3つのリングのうちOuraの傾向だけをピックアップしてみると以下のようになりました。
| 睡眠指標 | Ouraにみられた傾向 |
|---|---|
| 総睡眠時間（TST） | 睡眠時間が短い場合は長めに見積もる |
| 睡眠効率（SE） | 低い場合は高めに、非常に高い場合は低めに見積もる |
| 入眠潜時（SOL） | 非常に短い場合は長めに、中程度～長い場合は短めに見積もる |
| 中途覚醒時間（WASO） | 中程度～長い場合は短めに見積もる |
| 浅い睡眠（Light） | 短い場合は長めに、長い場合は短めに見積もる |
| 深い睡眠（Deep） | 短い場合は長めに、中程度～長い場合は短めに見積もる |
| REM睡眠 | 他の指標と異なり、実際のREM時間の長短によって偏りが変化するのではなく、一貫して長めに見積もる傾向がみられた。平均ではPSGより31.56分長かった |
米国睡眠医学会の睡眠トラッカーの評価
Ouraの研究チームの結果と比較すると、他の研究では正直なところやはり精度が落ちるイメージ…ですね。やはり睡眠を正確に測ろうとするのは非常に高度な技術と言えそうです。
これら多様な睡眠トラッカーについて、「睡眠」研究の世界的な権威である米国睡眠医学会（AASM）はどんな風に位置付けているのでしょう？
2025年に出された声明から抜粋すると…。
加速度計ベースのアルゴリズムによくある問題は、ユーザーが座りっぱなしだったり、ベッドでじっとしていたりすると、睡眠時間を過大評価してしまうことがあります。また、アルゴリズムは主に夜間の睡眠に対して検証されているため、日中の睡眠を検出する際の信頼性は低くなります。
基本的に、加速度計は空間的な変位を検出し、それが睡眠・覚醒状態の推定の基礎となります。周囲光、体温、PPG（心拍変動、呼吸数、SpO2を測定可能）などの追加センサーを用いることで、睡眠アルゴリズムの精度を向上させ、より多くのデータ出力を得ることができます。これらのパラメータをマイクロホン分析と組み合わせることで、さらなる睡眠障害の検出が可能になります。
大雑把に要約すると、「進化が急速すぎて巨大化する産業の中でディバイスの提供する情報について、把握し、臨床現場への統合を実現することは、依然として困難」という姿勢です。
（詳しくはサイトをご覧ください↓）
そして強調しているのは、
診断・治療はできない：臨床現場のゴールドスタンダードであるポリソムノグラフィ（PSG）等による検証が不足しており、睡眠障害の診断や治療には使えない。
医療の代用にならない：睡眠に不安や問題がある場合、市販機器のデータに関わらず、医師などの医療従事者に相談すべき。
ということ、あくまで睡眠トラッカーディバイスは、健やかな睡眠をサポートするための補助的な装置であるということ念頭に置かなければなりません。
https://aasm.org/staying-current-with-actigraphy-devices-for-sleep-wake-monitoring/
詰まるところ、複数の計測センサーを備えた睡眠トラッカーなどウエアブルディバイスは、有望な機器ではあるが、急速な開発、発展に検証が追いついていない、といったところでしょうか。現実には頻繁にバージョンアップやアップデートが行われ、さらにディバイスの進化は加速しつつあります。
ところでOuraの他の指標はどうなの？
と思われる方もいらっしゃるかと思います。
これまで見て来たように睡眠状況の推定には若干注意を要するものの
睡眠以外の測定機能を検証するもの
Ouraを使った睡眠研究
などすでに多くの研究が発表されています。その中から、「利益相反なし」の研究をピックアップしてご紹介します。
Ouraの測定って正確なの？（活動編）
研究１ 歩数・エネルギー消費（カロリー）の測定精度について
この研究は、Gen 2のエネルギー消費量（EE）と歩数を検証しました。
実験室下で間接熱量測定と強い相関（r=0.93）が示されましたが、運動強度が高くなるほどエネルギー消費量を過小評価する傾向がみられました。
日常生活下ではMET、総エネルギー消費量（TEE）、活動エネルギー消費量（AEE）は、基準値とすべて強い相関（r ≥ 0.76）を示しました。また歩数には強い相関がありました（r = 0.77）が個別の動作や高強度な運動時には消費カロリーが過小評価される可能性があります。
興味があれば…
結局 Ouraの値と活動量計はどのくらい差があるの？
という問いについてはMAPEという値が手掛かりになります。
MAPE（平均絶対パーセント誤差）は、Ouraが算出した値が、基準となる測定値から平均して何％ずれていたかを示し、値が小さいほど誤差が小さい（比較対象となる測定値に近い）と読めます。
間接熱量測定との比較
21.1% MAPE（平均絶対パーセント誤差）
つまり、エネルギー消費量の増減はよく捉えているものの、実際の消費量とは平均して約21％の誤差があったということです。
日常生活で歩数計との比較
Ouraの歩数と強い相関（r=0.77）がありましたが、歩数を多く見積もる傾向がみられました。
歩数のMAPE 50.3%
平均歩数の差 +2,124歩/日
Oura Ring Gen 2のエネルギー消費量・歩数の測定精度
| 何を調べた？ | MAPE（平均絶対パーセント誤差） | 結果の読み方 |
|---|---|---|
| 実験室でのエネルギー消費量 | 21.1% | 間接熱量測定との誤差 |
| 日常生活でのエネルギー消費量※ | 13.0～89.5%※ | 指標（MET・TEE・AEE）や比較する加速度計の装着部位によって大きく異なる |
| 日常生活での歩数 | 50.3% | 歩数計との誤差が大きい |
※日常生活でのエネルギー消費量は、直接測定した値ではなく、加速度計から推定した値との比較です。また、13.0～89.5%は異なる指標（MET: 運動強度、TEE: 総エネルギー消費量、AEE: 活動エネルギー消費量）と装着部位（手首、腰、太ももの3箇所）の結果をまとめた範囲です。※この論文は修正版が出されており、2023年9月の訂正を反映した数値を使用しています。
Oura Ringは、活動量やエネルギー消費量の大きな違いを捉えることには優れていましたが、消費カロリーや歩数そのものを正確に測定する精度には限界がありました。運動時のエネルギー消費量は運動強度が高くなるほど少なく見積もる傾向がみられました。
個人的な感想としては、例えば手を固定したエクササイズ（ブッシュアップなど）をエクササイズの最後の方に行うと活動の時間に入っていなかったり…ということがありますね。
また一度ヨガをやったと手動入力すると、それ以来「アクティビティーがありました：ヨガ」となり、やってないヨォ〜となることもしばしば😅
興味ある方は論文をぜひどうぞ↓
＊著者らは利益相反なしと申告しています。
Kristiansson E, Fridolfsson J, Arvidsson D, Holmäng A, Börjesson M, Andersson-Hall U. Validation of Oura ring energy expenditure and steps in laboratory and free-living. BMC Med Res Methodol. 2023 Feb 24;23(1):50. doi: 10.1186/s12874-023-01868-x. Erratum in: BMC Med Res Methodol. 2023 Sep 9;23(1):203. doi: 10.1186/s12874-023-02029-w. PMID: 36829120; PMCID: PMC9950693.
Ouraの測定って正確なの？（心拍編）
研究２ 夜間心拍数（HR）と心拍変動（HRV）の測定精度について
この研究は、Oura Ringと心拍などの計測のゴールドスタンダードである心電図（ECG）を自宅で装着し、睡眠中の心拍数（HR）と心拍変動を比較した研究です。HRVは心拍と心拍の間隔の変動を表すもので、自律神経の働きを知る手がかりになります。HRVは睡眠段階*１や睡眠の質*２、ストレスレベル*３と有意に相関しているが示されているため、睡眠トラッカーに多用されています。
この研究では、5分ごとの測定値と一晩の平均値の2つを比較しました。
ちなみに前述したようにOura Ringは光電容積脈波 (PPG) によって、心拍や変動を測定しています。
心拍数は心電計との5分間ごとの相関係数は0.993でした。
HRVの代表的な指標であるRMSSDも高い相関を示しました。
5分間ごと：0.915、一晩の平均：0.962
5分ごとの短期データよりも、一晩を通した平均データの方がより医療用ECGに近い安定性を示していたそうです。
ちなみにRMSSDは、主に副交感神経の働きと関連する心拍変動の指標で、一般に値が大きいほど、心臓に対する副交感神経の働きが強いと考えられています。
*1 Stein PK, Pu Y. Heart rate variability, sleep and sleep disorders. Sleep Med Rev. 2012 Feb;16(1):47–66. doi: 10.1016/j.2011.02.005.S1087-0792(11)00029-3
*2 Burton AR, Rahman K, Kadota Y, Lloyd A, Vollmer-Conna U. Reduced heart rate variability predicts poor sleep quality in a case-control study of chronic fatigue syndrome. Exp Brain Res. 2010 Jul;204(1):71–8. doi: 10.1007/s00221-010-2296-1.
*3 Hjortskov N, Rissén D, Blangsted AK, Fallentin N, Lundberg U, Søgaard K. The effect of mental stress on heart rate variability and blood pressure during computer work. Eur J Appl Physiol. 2004 Jun;92(1-2):84–9. doi: 10.1007/s00421-004-1055-z.
Han HJ, Labbaf S, Borelli JL, Dutt N, Rahmani AM. Objective stress monitoring based on wearable sensors in everyday settings. J Med Eng Technol. 2020 May;44(4):177–89. doi: 10.1080/03091902.2020.1759707.
興味ある方は論文をぜひどうぞ↓
＊著者らは利益相反なしと申告していますが、研究データへのアクセスについてOura Health Ltdの協力を受けている、とのことです。
Cao R, Azimi I, Sarhaddi F, Niela-Vilen H, Axelin A, Liljeberg P, Rahmani AM. Accuracy Assessment of Oura Ring Nocturnal Heart Rate and Heart Rate Variability in Comparison With Electrocardiography in Time and Frequency Domains: Comprehensive Analysis. J Med Internet Res. 2022 Jan 18;24(1):e27487. doi: 10.2196/27487. PMID: 35040799; PMCID: PMC8808342.
他にもOura測定の指標（体温）と、例えばうつ、コロナの関連を示した論文等がありますが、Oura社からの資金提供が明記されているため割愛しました。
Ouraの指標「コンディション」「ストレス」とは？
Ouraには、睡眠、アクティビティー、心拍など、わかりやすい指標の他に「コンディション」や「ストレス」といったスコアが表示されています。これらはどんな指標なのでしょうか？
まずコンデションですが、これは複合的な総合スコアのようなものです。
Ouraのサイト↓を見るとコンデションは9つの要素から構成されています。身体の回復状態を0～100点で評価するものです。各指標は主に個人の過去の測定値と比較して評価されますが、具体的な点数変換式や、各指標が最終スコアにどの程度寄与するかは公開されていません。
https://support.ouraring.com/hc/en-us/articles/360057791533-Readiness-Contributors
表1．コンディション（Readiness Score）を構成する9つの指標
| 指標（Contributor） | 何を評価するか | どのように比較・評価するか |
|---|---|---|
| 安静時心拍数（Resting Heart Rate） | 前夜の最低心拍数（bpm） | 個人の長期平均と比較。通常より3～5 bpm高い場合や10～15 bpm低い場合に評価が下がることがある |
| HRVバランス（HRV Balance） | 心拍変動（HRV）の最近の傾向 | 過去14日間の平均HRVを、過去3か月の平均と比較。直近数日をより重視する |
| 体温（Body Temperature） | 前夜の平均体温の変化 | 個人の長期的な夜間体温と比較。通常の範囲から大きく外れると評価が下がる |
| 回復指数（Recovery Index） | 夜間の心拍数が最低値に達した後、どれだけ睡眠が続いたか | 最低心拍数に達した後、6時間以上眠っていることが望ましいとされる |
| 睡眠（Sleep） | 直近24時間の総睡眠時間 | 昼寝を含む総睡眠時間を個人のベースラインと比較する |
| 睡眠バランス（Sleep Balance） | 過去2週間の睡眠時間と睡眠不足の蓄積 | 個人のベースラインおよび年齢に応じた推奨睡眠時間と比較する |
| 睡眠の規則性（Sleep Regularity） | 過去2週間の就寝・起床時刻の一貫性 | 就寝時刻と起床時刻が日によってどれくらい安定しているかを評価。昼寝は対象外 |
| 前日の活動（Previous Day Activity） | 前日の活動量と座位・不活動時間 | 個人の長期平均や推奨活動量と比較。活動不足も過度な運動負荷も評価を下げる |
| 活動バランス（Activity Balance） | 最近の活動量と普段の活動量のバランス | 直近数日を重視した過去14日間の活動量を、過去2か月の平均と比較する |
表2．各指標の点数化について、どこまで公開されているか
| 項目 | 公開状況 |
|---|---|
| 各Contributorの評価尺度 | 0～100点 |
| 個人の基準値（ベースライン）との比較 | 公開。ただし指標によって比較期間が異なる |
| 評価が下がる条件 | 一部公開。安静時心拍数の変化幅や回復指数の6時間など |
| 測定値を0～100点に変換する計算式 | 非公開 |
| 各点数に対応する詳細なカットオフ | 非公開（一部の目安を除く） |
| 9項目それぞれの最終Readiness Scoreへの寄与率 | 非公開 |
| 9項目を統合する最終計算式 | 非公開 |
どんな割合でこれらの指標を組み合わせてスコアを計算しているのかは、企業秘密…といったところでしょうか。ただ9つの指標ということは、多角的に検討していると言えるかもしれません。
指標を詳しく見ていると、
回復指数のところで「回復指数は、夜間の心拍数が最低値に達した後に睡眠をとる時間を測定する指標です。最適な回復指数を得るには、この最低値に達した後、最低6時間の睡眠が必要です。」と書いてあって、ビックリ😦 一晩6時間以上寝ない人は、回復指数が悪そうですね。
「睡眠」や「睡眠バランス」のところでは「睡眠時間」が重要で、睡眠効率、途中覚醒、早朝覚醒などいわゆる「質」の部分は評価してないのも、そうなんだ〜って感じです🤔
次はストレスについてです。これはgen3以降に追加された機能です。
ストレスは、睡眠同様、心拍数、心拍変動、動き、平均体表温から評価されます。
ストレスの基準値は個人のベースラインでそれとの比較が示されます。Oura のストレスおよび回復評価には、心拍変動（HRV）が重要な指標として用いられています。ただし、心拍数、体表温、身体活動、睡眠などの情報も組み合わせており、各指標の重み付けや具体的な算出方法は公開されていません。
ちなみに心拍変動は、一般的に値が高いほどストレスレベルは比較的低く、低いほどストレスレベルが高いことを示すと言われています。HRVが個人の通常の水準に戻ることは、回復を示唆する手がかりの一つと考えられます。
https://support.ouraring.com/hc/ja/articles/21205822135315
https://ouraring.com/blog/daytime-stress-feature/
表３. Oura Ringのストレス関連指標
| 指標 | 何を評価するか | どのように算出・評価するか | 結果の表示 |
|---|---|---|---|
| 日中のストレス（Daytime Stress） | 日中の生理的ストレス反応 | 心拍数、HRV、動き、平均体表温を個人のベースラインと比較。具体的な計算式やカットオフは非公開 | ストレス・上昇・リラックス・回復の4段階 |
| レジリエンス （Resilience） | ストレスに対処し、回復する能力 | 過去14日間の日中のストレス負荷、日中の回復、夜間の回復を総合評価。具体的な計算式や各要素の重み付けは非公開 | 絶好調・好調・普通・やや不足・不足の5段階 |
| 累積ストレス （Cumulative Stress） | 長期間に蓄積した生理的ストレス | 過去31日間のデータを用いて評価し、週1回更新。具体的な計算式やカットオフは非公開 | 低・中・高の3段階 |
注： 日中のストレスは日々の生理的反応を評価する指標であり、レジリエンスと累積ストレスは、より長期間のストレスや回復状態を評価する指標です。
Oura Ringの使用感（私の場合）
Oura ring がどのようなものか、何となくつかめましたでしょうか？
使用した感想としては、かなり頻繁に寝てない「昼寝」やってない「ヨガ」を観測されてしまったり、はたまた10分以内の徒歩を観測してくれなかったり…。
睡眠時間も通常私は入眠が早い方なんですが、眠れるまで30分もかかることになっていたり…、熟睡感と睡眠スコアがあまりにもかけ離れていると感じる時があり、むむむむ〜🤔
中でも一番日本人の生活様式にあっていないな、と思うのは「入浴」です。日本ですと特に冬場は湯船に浸かる人も多く、私の場合も冬場は40〜50分お風呂に入ることも多いのですが、活動タグには入浴がありません。しかし（当然ながら？）心拍や体温が上がるので、その時間を何に分類したらいいかわからないらしく、自動的に「家事」などのタグが付きます。
入浴情報は体温や心拍、心拍変動に少なからず関わってきます。個別タグは必要に応じて作ることができますが、入浴情報は使っているのか、いないのか？やはり開発した研究者のお国柄、生活習慣が多分に反映されている？と感じました。
すでに複数の研究で、入浴することの睡眠への影響が示されており、このnoteでも取り上げたことがあります。
