はじめに
睡眠不足が意思決定に悪影響を及ぼすことは広く知られていますが、その背後にある認知メカニズムは未解明な部分が多く、「認知のブラックボックス」と呼ばれています。
つまり、多くの研究では表面的な行動指標（例：選択肢の比率、正答率）に頼ることで、「何が起きているか」は語れても、「なぜ起きているのか」には迫り切れていません。
本論文は、従来の行動指標に依存した研究の限界を指摘し、計算論的認知モデル（computational cognitive models）を用いることで、睡眠不足がどのように特定の認知プロセスを損なうかを明らかにする新しいアプローチを提唱しています。この手法により、リスク選好性、遅延割引、ベイズ推論、認知柔軟性など、多岐にわたる意思決定領域における睡眠不足の影響を、より深く理解することが可能になります。
睡眠不足と意思決定：行動研究の知見
睡眠不足は、以下のような意思決定の主要な側面に影響を及ぼします。
リスク選好性
- 代表的な意思決定課題であるIowa Gambling Task（IGT）やBalloon Analog Risk Task（BART）を用いた研究では、睡眠剥奪（Total Sleep Deprivation: TSD）や睡眠制限（Sleep Restriction: SR）によって、よりリスクをとる選択傾向が高まるとする報告がある一方で、無影響であったとする研究も少なくありません。例えば、IGTでは、睡眠不足後にリスクの高い選択が増加したとする研究（Killgore et al., 2006）と、有意な変化がなかったとする研究（Lin & Zhou, 2016）が混在しています。
- 性差も重要で、女性は睡眠不足後に利益フレームでリスク回避的になり、男性は損失フレームでリスク追求的になる傾向があります（Lim et al., 2022）。
遅延割引と努力割引
- 遅延割引とは、将来的に大きな報酬よりも、目先の小さな報酬を優先する傾向を指します。
- 睡眠不足は、即時の報酬を優先する「遅延割引」を増加させる可能性があります。21時間の断眠後、被験者は遅延報酬の価値を低く評価しました（Reynolds & Schiffbauer, 2004）。
- 一方、認知的努力を要する課題では、睡眠不足が努力割引を増加させることが示されています（Massar et al., 2019）。睡眠不足が「報酬のために労力を投じる意思」を低下させることを示唆しているということです。
認知的省力化：ヒューリスティックの利用
- 睡眠不足は、情報統合や熟慮的な推論を要する複雑な意思決定を困難にし、代わりに「ルール・オブ・サム」と呼ばれる単純な方略、すなわちヒューリスティック（経験則）に頼る傾向を強めます。たとえば、読み物の質よりも見た目を重視して選択したり、指示を読み飛ばしたりといった行動が観察されています。
ベイズ推論の変容
- ベイズ推論とは、既存の知識（prior）と新しい観察（likelihood）を統合して判断を行う枠組みです。睡眠制限により、priorおよびlikelihood「尤度」（現在の観測データ）の両方への依存が低下し、「情報に基づく推論」ではなく「直感や無作為的判断」へと傾くことが示唆されています。ただし、判断の正答率自体には影響がないこともあり、行動指標だけではこのような認知的変化は見落とされやすい点に注意が必要です。
認知的柔軟性の障害
- Go/No-Go課題やリバーサルラーニング課題では、55時間TSDにより戦略転換後のパフォーマンス（d’値）が低下し、皮膚電気反応も鈍化しました。これにより、睡眠不足が環境の変化に対する適応力を損なうことが裏付けられています。
社会的意思決定
- 睡眠不足は、社会的協力行動（Ultimatum GameやTrust Game）を減少させ、利己的な選択を増加させます（Ferrara et al., 2015）。
- 36時間のTSDや5日間連続のSRは、Ultimatum GameやTrust Gameにおいて、攻撃性の増加や信頼・協調性の低下をもたらすことが報告されています。性差も明らかであり、女性はTSDでより自己中心的な選択をする傾向がありました。
従来の研究の限界：なぜブラックボックスなのか
従来の研究では、以下の3つの問題点が指摘されています。
行動指標の限界
- グローバルな行動指標（例：IGTの正答率）は、認知プロセスの変化を捉えられない場合があります。たとえ行動に変化がなくても、神経活動や認知戦略が変化している可能性があります。
代替的認知戦略の無視
- IGTでは、被験者が「長期的な利益」ではなく「罰の頻度」に基づいて意思決定を行うことがあります。このような代替戦略を無視すると、睡眠不足の影響を誤解する可能性があります。
認知神経科学の進展との乖離
- 最新の神経科学では、強化学習モデルがドーパミン経路の非対称な報酬予測誤差（positive vs negative）を考慮するよう進化していますが、従来の行動分析はこうした知見を取り入れていません。
計算論的認知モデルの導入
これらの問題を解決するために、本論文は計算論的認知モデルの活用を提案しています。このアプローチでは、意思決定を構成する認知プロセス（例：報酬感度、選択の確率性）を数学的にモデル化し、睡眠不足の影響をより精緻に評価できます。
具体例：Killgore et al. (2007)の再分析
本研究の中核的な実証は、KillgoreらによるIGT（Iowa Gambling Task）のデータを、VSE（Value plus Sequential Exploration）モデルで再解析した点にあります。このモデルは、意思決定における以下の潜在的な認知パラメータを定量化します：
- Value Sensitivity（θ）：報酬と罰の違いに対する感度
- Consistency（C）：選択の一貫性（低下＝意思決定のランダム化）
分析の結果、次のような段階的な認知変化が明らかになりました：
- 51時間TSD（Total Sleep Deprivation）で一貫性が有意に低下（p = .002）
→ 意思決定がよりランダムになる - 75時間TSDで報酬感度が有意に低下（p < .001）
→ 報酬と罰の価値の区別が鈍くなる
睡眠不足は最初に意思決定を「ランダム化」し、次に「報酬に対する弁別性」を鈍化させるという段階的影響を及ぼすのです。
従来のIGTスコア（Net gain/loss）では51時間と75時間で差はみられませんでしたが、数理モデルによって初めて、「認知の内部構造の変化」が可視化されたのです。これは、表層的行動では「回復した」ように見える被験者でも、認知的にはさらに劣化している可能性を示唆します。
段階的な認知劣化のプロファイルが明確化された点は極めて重要です。従来の行動スコア（Net score）では検出されなかった“潜在的な変化”をモデル化によって顕在化させました。
今後の研究と実践への示唆
モデル選択と比較
- 複数の認知モデルを比較し、最も適切なモデルを選択することが重要です。例えば、IGTではPVL-DeltaモデルとVSEモデルを比較し、データに最も適合するモデルを採用します。
神経基盤の解明
- 計算論的モデルのパラメータをfMRIデータと統合することで、睡眠不足がどの神経回路に影響を及ぼすかを明らかにできます。
個人差の考慮
- 階層的モデリングを用いると、睡眠不足の影響を受けやすい個人を特定できます。例えば、若年成人や高ストレス環境の労働者は、認知機能の低下が顕著です。
実践的な応用
- 医療従事者や夜勤労働者は、睡眠不足による意思決定の質の低下を自覚し、重要な判断は可能な限り休息後に延期することが推奨されます。
- 企業や組織は、睡眠不足が社会的意思決定（協力や公平性）に及ぼす影響を考慮し、勤務スケジュールを最適化する必要があります。
研究の限界
本研究は既存データの再解析であるため、因果関係の確定には限界があります。また、数理モデルの選択や設定によって結果が変わる可能性があり、タスクの「不純性」やモデルの一般化可能性にも注意が必要です。さらに、行動課題と実社会の意思決定とのギャップも無視できません。
まとめ
睡眠不足は、単に注意や記憶を鈍らせるだけでなく、「なぜそのような判断をしたのか」という根幹部分に静かに侵食します。私たちが下す一つ一つの判断が、実は睡眠の量と質に左右されている――この事実を深く理解し、行動に活かすためには、もはや表面的な行動観察だけでは不十分です。
本論文は、睡眠不足が意思決定に及ぼす影響を、計算論的認知モデルを用いてより深く理解するためのフレームワークを提供しています。このアプローチは、従来の行動研究の限界を克服し、睡眠科学と認知神経科学の橋渡しとして重要な役割を果たすでしょう。
参考文献
Lim, J. Y. L., Killgore, W. D. S., Bennett, D., & Drummond, S. P. A. (2025). The impact of sleep loss on decision making: Opening the cognitive black box. Sleep Medicine Reviews, 82, 102114. https://doi.org/10.1016/j.smrv.2025.102114
