幼児の眠りを変えるスマホアプリを開発!

ポイント

• 睡眠の専門家グループ（小児科医・歯科医・臨床心理士・臨床発達心理士）と保護者がスマホで双方向的にやり取りできる“幼児の眠りに特化したアプリ”を開発。
• 研究機関内での予備検討により、睡眠習慣を改善することの有効性を確認。
• 東大阪市の１歳半健診で就寝時刻が遅い子ども、睡眠時間が短い子どもの保護者に対して指導開始。

＜研究の背景＞

谷池教授の研究グループは、大阪大学 医学部附属病院で医師・心理士のチームによる専門性の高い小児睡眠臨床・研究を行い、学外の専門家とともに睡眠啓発活動をリードしてきました。日本では睡眠時間を削って勉強する・働くといった、眠りを軽視する傾向があります。なかでも乳児から高校生まで、子どもの睡眠時間の短さは世界に類を見ないほどです（Ｍｉｎｄｅｌｌ　ｅｔ　ａｌ．，Ｓｌｅｅｐ　Ｍｅｄ、２０１０）。しかしながら、幼少期の眠りは発達に大変重要であること、例えば、睡眠不足は、注意欠如・多動症^注１）の危険因子であるということがわかってきました（Ｔｏｕｃｈｅｔｔｅ　ｅｔ　ａｌ．，Ｓｌｅｅｐ　２００８）。

子どもの眠りに関する問題は潜在的に４０～５０％にのぼると言われますが、専門家に相談する程の深刻な問題と捉えられることはなく、放置されています。一方で、子どもの睡眠リズムの乱れが保護者の不眠、疲労を倍増させていても相談する場所・時間は限られています。さらに、共働き家庭や核家族の増加など生活スタイルの変化により、保護者の生活習慣を変える余裕は少なくなっており、保護者の視点に立ったスモールステップでのアドバイスや励ましが必要となります。谷池教授の研究グループは、臨床で蓄積したノウハウを生かすことにより、睡眠習慣の改善を目指すアプリを開発しました。

＜本研究成果が社会に与える影響（本研究成果の意義）＞

家庭において保護者がスマホを用いてスモールステップでのアドバイスを繰り返し受けることにより、子どもの眠りの習慣が改善されることが見込めます。早寝早起き・十分な睡眠時間の確保などにより、機嫌よく過ごしやすくなると、保護者の育児ストレスは軽減し、子どもの健やかな発達がサポートされます。それに伴い、子どもの多動・衝動性の発現が抑制され、生まれ持った潜在能力を十分に発揮する大人になることが期待できます。

なお、本アプリでは、現状では研究段階であり指導はマニュアルで行っていますが、将来的に、機械学習^注２）を採用することにより、多人数に同時に対応することが可能となり、自治体での睡眠啓発・指導に多大な力を発揮することが期待されます。

＜特記事項＞

本研究成果は、大阪大学センター・オブ・イノベーション（ＣＯＩ）プログラムの取り組みの一環として行われました。

大阪大学ＣＯＩ拠点は、ＪＳＴ（国立研究開発法人 科学技術振興機構）の研究成果展開事業「センター・オブ・イノベーション（ＣＯＩ）プログラム」による支援のもと、金沢大学、パナソニック（株）など１８機関、２８企業と共同で研究を行い、脳マネジメントにより潜在力を発揮するスーパー日本人の実現を目指し、医脳理工・産学連携のプロジェクトを進めています（大阪大学ＣＯＩプログラム　URL：https://www.coistream.osaka-u.ac.jp/）。

大阪大学Center of Innovation
（ＣＯＩ）拠点

【プロジェクトリーダー】

パナソニック（株）
顧問　上野山 雄

【研究リーダー】

大阪大学 産業科学研究所
教授　松本 和彦

※センター・オブ・イノベーション（ＣＯＩ）プログラム

ＪＳＴによる公募型研究開発プログラムの１つです。将来社会に潜在する課題とあるべき社会の姿、暮らしの在り方を見据えたビジョンに基づき、企業だけでは実現できない革新的なイノベーションを創出すると共にイノベーションプラットフォームを整備する事を目的として、産学連携による研究開発に取り組んでいます。

大阪大学は、ビジョン２「豊かな生活環境の構築（繁栄し、尊敬される国へ）」として採択された４つの拠点の内の１つで、「人間力活性化によるスーパー日本人の育成拠点」（プロジェクトリーダー　上野山 雄、研究リーダー　松本 和彦）の中核機関です。　

＜参考図＞

図

アプリを通じて、子どもの眠りの専門家に相談し、専門家からの教育やアドバイスを受ける

＜用語解説＞

注１） 注意欠如・多動症ＡＤ／ＨＤ（Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ－Ｄｅｆｉｃｉｔ／Ｈｙｐｅｒａｃｔｉｖｉｔｙ　Ｄｉｓｏｒｄｅｒ）

年齢あるいは発達に不釣り合いな注意力、および／または衝動性、多動性を特徴とする行動の障害。社会的な活動や学業の機能に支障をきたすものである。

不注意（集中力がない）、多動性（じっとしていられない）、衝動性（考えずに行動してしまう）の３つの症状がみられる発達障害のこと。

注２） 機械学習

機械に設定したプログラムに沿ってデータのパターンなどの特性により分類、特徴をデータとして蓄積し、予見させるべく学習させる手法。

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