AIの連携で「最高の目覚め」を！Multi-Sigmaの連鎖解析で睡眠条件を最適化

「昨夜はぐっすり眠れたはずなのに、なぜか日中ぼーっとしてしまう…」
「集中力が続かないのは、もしかして睡眠のせい？」

私たちの生活の質を大きく左右する「睡眠」。心と体の健康、そして日中のパフォーマンスに直結するテーマですが、自分にとっての「ベストな睡眠」を見つけるのは一筋縄ではいきません。運動量、カフェイン摂取、寝室環境…様々な要素が複雑に絡み合っているからです。

「この複雑な関係性を、AIの力で解き明かせないだろうか？」

今回は予測分析ソフトウェア「Multi-Sigma」の機能をご紹介するために、人工的なサンプルデータを使った模擬解析を行いました。テーマは「複数のAIモデルを連携させて、翌日のパフォーマンス（疲労度軽減・集中度アップ）を最大化する睡眠条件を見つけ出す」という実験です。

特に、Multi-Sigmaを使えば、こんな複雑な解析も簡単に行えるということを感じていただけたら嬉しいです。

眠りのメカニズムは連鎖する——なぜ「複数のAIモデル」が必要なのか

私たちの睡眠の質には、生活のさまざまな要素が関係していると考えられます。

• ・日中の過ごし方（運動量、カフェイン摂取、これまでの睡眠リズムなど）が、その夜の「睡眠時間」に影響する。
• ・その「睡眠時間」と「寝室の環境」（温度、明るさなど）が、「睡眠の質」を左右する。
• ・その「睡眠の質」と「日中の運動量」が、「翌日の疲労度」や「集中度」に結びつく。

まさに、要因の連鎖反応です。

このような複雑な関係性を一つの大きなAIモデルで捉えようとすると、繋がりが見えにくくなったり、学習がうまくいかなかったりすることがあります。しかし、Multi-Sigmaを使うと、このプロセスをステップごとに分解し、それぞれの「つながり」を学習する複数のAIモデルを簡単に設計して、簡単に連携させることができます。

3つのAIモデル（Multi-Sigmaで簡単に構築）

今回のデモンストレーションで、Multi-Sigmaを使って学習させたのは、以下の3つのモデルです。

AIモデル1：「その日の睡眠の時間」予測モデル

• ・入力：「過去の平均睡眠時間」「飲んだコーヒーの量」「その日の運動時間」
• ・出力：「その日の睡眠の時間」
• ・役割：日中の活動が、夜の眠りにどう影響するかを学習します。

AIモデル2：「睡眠の質」予測モデル

• ・入力：「寝室の温度」「照明の明るさ」「その夜の睡眠時間」 (←モデル1の出力を活用)
• ・出力：「睡眠の質」
• ・役割：寝室環境と睡眠時間が、質の高い眠りにつながるかを学習します。

AIモデル3：「翌日の疲労度・集中度」予測モデル

• ・入力：「運動時間」「睡眠の質」 (←モデル2の出力を活用)
• ・出力：「翌日の疲労度」「翌日の集中度」
• ・役割：運動と睡眠の質が、翌日のコンディションにどう影響するかを学習します。

サンプルデータを用いた今回のデモでは、Multi-Sigmaが持つニューラルネットワーク(NN)のハイパーパラメータ自動調整機能のおかげで、これらのモデルを高い精度で学習することができました。予測精度を示すR2スコアは以下の通りでした（1に近いほど高精度）。

• ・モデル1 (睡眠時間): 0.87
• ・モデル2 (睡眠の質): 0.94
• ・モデル3 (翌日の疲労度: 0.90, 翌日の集中度: 0.94)

AIモデルを繋ぐMulti-Sigmaの「連鎖解析」

ここが今回の真髄であり、Multi-Sigmaの真価が発揮されるポイントです。 Multi-Sigmaには「連鎖解析」という機能があり、まるでブロックを繋げるように、作成したAIモデルを順番に接続できます。

モデル1が予測した「睡眠時間」が自動的にモデル2の入力となり、モデル2が評価した「睡眠の質」がモデル3の入力に…とデータがスムーズに受け渡しされます。しかも、これらの設定はMulti-Sigma上で直感的なマウス操作で行えます。

この「連鎖解析」によって、三つの革新的なことが可能になります：

1. 1. 最初から最後まで一気通貫の予測: 最初の入力（コーヒーの量や寝室の温度など）を変えると、その変化が連鎖の先にある最終的な「翌日の疲労度・集中度」にどう影響するかをダイレクトにシミュレーションできます。この時、睡眠時間や睡眠の質といった途中段階の数値も確認できるため、影響がどのように伝播していくのかを詳細に分析できます。
2. 2. 根本原因の直接的な分析: どの「最初の入力要因」が、最終的な「翌日の疲労度・集中度」にどれだけ影響を与えているか（寄与度）を、直接計算できます。
3. 3. 最適な結果を得るための入力探索: 最終的な出力（例えば「翌日の疲労度・集中度」）を望ましい状態（最小化・最大化など）にするために、どの「最初の入力要因」をどのような値に設定すれば良いか、その最適な組み合わせを直接探索できます。

専門的な知識や複雑なコーディングなしに、こうした高度な分析ができるのは、本当に画期的なことです。

解き明かされた影響度：何が翌日のあなたを決める？（要因分析結果）

では、実際に連鎖解析で「最終的な結果（疲労度・集中度）」に対する「最初の入力要因」の影響度（寄与度）を見てみましょう。

この結果からは、次のような傾向が読み取れます：

• ・寝室の環境（温度、明るさ）が重要です。特に温度は快適な範囲から外れると、明るさは明るいほど、翌日の疲労感が増し、集中力が下がる傾向が見えます。
• ・日中の運動も重要な要素です。適度な運動は、翌日の疲労感を減らし、集中力を高める効果があることが知られていますが、その通りの結果が得られています。
• ・一方で、「過去の睡眠時間」や「コーヒー」の影響は、今回のサンプルデータによる学習では環境や運動に比べると小さいという結果となりました。

このように、連鎖解析を使うことで、間接的な繋がりも含めて、最終結果への根本的な要因の影響度をワンステップで可視化できるのがMulti-Sigmaの強みです。

AIが見つけた「最高の目覚め」の条件とは？（最適化結果）

最後に、Multi-Sigmaの最適化機能を使い、連鎖モデル全体に対して「翌日の疲労度を最小にし、かつ翌日の集中度を最大にする」ような、最適な入力条件の組み合わせを探索しました。

AIが様々な条件の組み合わせを試行錯誤して見つけ出した、「最高の目覚め」をもたらすかもしれない条件の一例がこちらです。

条件：

• ・過去の平均睡眠時間: 約 7.7 時間
• ・その日の運動時間: 約 58 分
• ・飲んだコーヒーの量: 約 3.6 杯
• ・寝室の温度: 約 21.0 ℃
• ・照明の明るさ: 約 1.5 (低いほど暗い)

この条件で予測を行った結果：

• ・翌日の疲労度: 約 1.86 という低い値
• ・翌日の集中度: 約 9.55 という高い値

となり、「翌日の疲労度を最小にし、かつ翌日の集中度を最大にする」理想的な睡眠条件を得ることができました。

コーヒーが3.6杯というのは意外な結果かもしれません。一般的にはカフェインは睡眠に良くないと言われますから、これはおそらく今回の人工的なサンプルデータの特性によるもので、実際のデータを使った解析ではまた違った結果になるかもしれません。

まとめ：Multi-Sigmaの連鎖解析で、もっと深く世界を理解しよう！

今回は、Multi-Sigmaを活用して複数のAIモデルを連携させる「連鎖解析」の機能を、睡眠の最適化という身近なテーマを例に紹介しました。

このアプローチの魅力は：

• ・複雑な現実を捉えやすい: 物事の「原因→結果」の連鎖をより自然な形でモデル化できます。
• ・根本原因を探れる: 最終的な結果に対して、どの初期要因が本当に効いているのかがクリアに見えます。
• ・具体的な最適解が見つかる: 複数の目標を同時に達成するための条件を具体的に示せます。

Multi-Sigmaを使えば、これらの高度な解析が、コードを一切書かずに直感的な操作で実現できます。睡眠だけでなく、製造プロセス、マーケティング施策、健康管理など、様々な分野でこの「連鎖解析」のアプローチは応用できます。今回の記事が、データ活用の新たな一歩を踏み出すきっかけになれば嬉しいです。