睡眠テックにおける皮膚電気活動 (EDA/GSR) の科学：メカニズム、計測技術、応用
睡眠状態の評価には、脳波（EEG）、眼球運動（EOG）、筋電図（EMG）といった指標が古くから用いられてきました。近年、ウェアラブルデバイスや非接触センサー技術の発展に伴い、心拍、呼吸、体動といった比較的容易に計測可能な生体信号に基づいた睡眠トラッキングが広く普及しています。これらの指標に加え、睡眠中の生理状態をより多角的に理解するための指標として、皮膚電気活動（Electrodermal Activity; EDA）や皮膚コンダクタンス応答（Galvanic Skin Response; GSR）が注目されています。
皮膚電気活動 (EDA/GSR) の科学的メカニズム
EDA（GSRとも呼ばれます）は、皮膚の電気的な特性の変化を指し、特に皮膚のコンダクタンス（電気の通りやすさ）や抵抗の変化として観測されます。この変化の主な要因は、エクリン汗腺の活動です。エクリン汗腺は体温調節に加えて、精神的・生理的な刺激（特に情動や覚醒レベルの変化）に応じて、交感神経系の支配を受けて発汗します。
交感神経系が活性化すると、エクリン汗腺からの発汗が増加します。汗には電解質が含まれており、皮膚表面や汗腺内の電解質濃度が増加することで、皮膚の電気伝導性が高まります。つまり、皮膚のコンダクタンスが増加し、抵抗が減少します。この皮膚の電気特性の変化を捉えるのがEDA/GSRの計測です。
EDA/GSRは、比較的ゆっくりとした皮膚コンダクタンスレベル（Skin Conductance Level; SCL）と、瞬間的な皮膚コンダクタンス応答（Skin Conductance Response; SCR）に分けられます。SCLは基底的なコンダクタンスレベルを示し、比較的長期的な精神状態や生理的覚醒レベルを反映します。SCRは特定の刺激（聴覚、視覚、認知的刺激など）や自発的な覚醒事象に対する瞬間的なコンダクタンスの増加であり、突発的な交感神経活動の亢進を示します。
睡眠中のEDA/GSRは、覚醒の瞬間や、夢を見ているレム睡眠中に増加する傾向があります。これは、これらの状態が自律神経系の活動変動を伴うためと考えられます。特にSCRは、睡眠中の微小覚醒や外部刺激への反応を捉える指標として有用視されています。
EDA/GSRの計測技術
EDA/GSRの計測は比較的単純な電気回路を用いて行われます。最も一般的な方法は、皮膚表面に電極を接触させ、電極間に微弱な電圧を印加するか、あるいは微弱な電流を流し、その結果生じる電流または電圧を測定することで皮膚のコンダクタンスや抵抗を算出する方法です。
- 定電圧法: 電極間に一定の電圧を印加し、流れる電流を測定します。皮膚コンダクタンスは電流に比例します。
- 定電流法: 電極間に一定の電流を流し、電極間の電圧降下を測定します。皮膚抵抗は電圧に比例し、コンダクタンスは抵抗の逆数です。
計測には通常、非分極性の電極（例：塩化銀電極）が用いられ、電極と皮膚の間には電解質ゲルを塗布することが一般的です。これにより、電極-皮膚間の分極電位を最小限に抑え、安定した信号を得ることができます。
計測部位としては、エクリン汗腺が豊富に存在する手のひらや足の裏が最も感度が高いですが、睡眠中のウェアラブルデバイスでは、手首や指に装着するタイプが実用的です。これらの部位でもエクリン汗腺は分布しており、有用な信号を得ることが可能です。
技術的な課題としては、以下の点が挙げられます。
- ノイズ: 体動、環境温度・湿度の変化、電極の接触状態などが信号に影響を与えます。
- ベースライン変動: SCLは個人差が大きく、日内変動や長期的な変動も存在します。
- 信号解釈: EDA/GSR信号は自律神経活動の一側面を反映するものであり、他の生理指標と組み合わせて解釈することが重要です。
これらの課題に対し、信号処理技術（フィルタリング、平滑化、アーチファクト除去）や、複数センサーからの統合データ解析が用いられます。
睡眠テクノロジーへの応用例と可能性
EDA/GSRは、睡眠状態のより詳細な理解や、ユーザーの状態に合わせた個別化された介入のために、睡眠テクノロジーに応用される可能性があります。
- 微小覚醒の検出と評価: 睡眠中の瞬間的な覚醒（micro-arousals）は睡眠の質を低下させる要因ですが、EEGなしでこれを正確に検出するのは困難です。EDA/GSRのSCRは、微小覚醒に伴う交感神経活動の瞬間的な増加を捉える可能性があり、睡眠の断片化を評価する補完的な指標となり得ます。
- 睡眠段階の識別の補完: 特にレム睡眠中のEDA/GSRの増加パターンは、他の指標と組み合わせることで、睡眠段階の識別精度を向上させるのに役立つ可能性があります。
- ストレスや情動との関連評価: EDA/GSRは日中の情動やストレスレベルを反映する指標としても用いられます。睡眠中のEDA/GSRデータを日中のデータと組み合わせることで、ユーザーの全体的なストレス状態と睡眠の関連を評価する手がかりが得られます。
- 個別化フィードバックや介入: ユーザーの睡眠中のEDA/GSRパターンに基づき、覚醒を促す要因（例：室温変化、騒音）への対策を提案したり、リラクゼーションを促すフィードバック（例：特定の音響刺激や振動）を提供するなど、より個別化された睡眠改善アプローチの開発に繋がる可能性があります。
- 製品実装: 一部のスマートリングやリストバンド型のウェアラブルデバイスには、PPGセンサーと組み合わせてEDA/GSRセンサーが搭載されており、ユーザーの「ストレスレベル」や「覚醒」に関する情報を提供しています。これらのデータが睡眠評価にどのように活用されているか、あるいは今後活用されるかは、各製品のアルゴリズムや研究開発に依存します。
最新の研究動向
近年の研究では、EDA/GSRデータを他の生理指標（心拍変動、呼吸パターン、体温など）や環境データと統合的に解析することで、睡眠の質や覚醒レベルをより正確に推定する試みが進められています。また、機械学習モデルを用いて、EDA/GSRパターンから特定の睡眠障害（例：不眠症、レストレスレッグス症候群に伴う覚醒）の特徴を抽出する研究も行われています。非接触でのEDA/GSR計測技術の開発も将来的な可能性として研究されていますが、現時点では精度や実用性の面で課題が多い状況です。
まとめ
皮膚電気活動（EDA/GSR）は、交感神経活動を反映する生理指標として、睡眠中の覚醒レベルや情動状態の変化を捉える上で有用な情報を提供します。その計測技術は比較的確立されていますが、睡眠テックへの応用においては、他の生理指標との統合的な解析や、ウェアラブルデバイスでの正確かつ安定した計測、ノイズへの対処などが重要となります。EDA/GSRデータを活用することで、睡眠状態のより深い理解、微小覚醒などの睡眠断片化の評価、そしてユーザーの状態に合わせた個別化された睡眠改善アプローチの開発に貢献する可能性を秘めていると言えます。今後の睡眠テクノロジーの発展において、EDA/GSRが果たす役割はさらに大きくなることが期待されます。