脳内の微細な電気信号が、どのようにして注意力、感情、精神的な努力を表す視覚的なパターンとなるのかを探ってみましょう。EEG（脳波検査）は頭皮に装着したセンサーを用いて同期した神経活動を捉え、研究者がさまざまな脳の状態において、私たちがどのように考え、感じ、反応しているかをリアルタイムで理解する手助けをしています。
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すべては脳が仕切っているのです。最後にクロスワードパズルを解こうとした時や、新しい言語を学び始めた時のことを思い出してみてください。奇妙な夢の途中で目が覚めた時や、行ったことのない街で道に迷った時のことを思い出してみてください。
あなたが考え、夢を見、物を見て、感じている間、脳は常に活動しており、あらゆる情報を吸収し、既存のデータを整理・再構築し、それらをすべて一貫した体験として統合しています。あなたにとって、その体験こそが現実なのです。
あなたの脳は生きている。脳は、あなたが周囲の環境をどう捉えるかを形作り、あなたにとって最も関連性の高い物や情報を選別したり、強調したりする。そして、あなたの思考、感情、欲望、経験に基づいて独自の物語を紡ぎ出し、最終的にはあなたの行動を左右する。
脳波検査（EEG）は、脳の電気的活動を測定するものです
脳は数十億個の細胞から構成されており、その半分はニューロンで、残りの半分はニューロンの活動を助け、促進する役割を果たしています。これらのニューロンはシナプスを介して密接に相互接続されており、シナプスは抑制性または興奮性の活動のゲートウェイとして機能します。
シナプス活動が生じると、後シナプス電位と呼ばれる微弱な電気的インパルスが発生します。もちろん、単一のニューロンのバースト放電は、そのニューロンと直接接触しなければ、確実に検出することは困難です。しかし、何千ものニューロンが同期して発火すると、組織や骨、頭蓋骨を貫通するほど強力な電界が発生します。その結果、最終的に頭部の表面でその電界を測定することが可能になります。
これを、絶え間なく続く微かな地震の揺れだと考えてみてください。個々の揺れだけを見れば、気づかないほど小さなものかもしれませんが、それらが同時に、同じ場所で、同じリズムで複数発生すれば、それらはすべて合わさって、数百マイル離れた場所でも感じられるような巨大地震となるのです。
脳波検査（EEG）とは何ですか？また、どのように機能するのでしょうか？
脳波検査（EEG）は、頭皮表面に電極を装着し、脳が生み出す電気的活動を記録するための代表的な生理学的検査法である。装着を迅速に行うため、電極は水泳用キャップのような伸縮性のあるキャップに取り付けられており、これにより、すべての被験者において頭皮上の同一の位置からデータを収集できるようになっている。
その少々難しそうに聞こえる名前（そして発音）にもかかわらず、脳波検査の基本を理解するのは意外と簡単です：
これらの基礎的な要素とその実用的な応用について深く理解するために、当社の包括的な「EEG 101」ガイドをご覧になることをお勧めします。
これらの基礎的な要素とその実用的な応用について深く理解するために、当社の包括的な「EEG入門ガイド」をご覧になることをお勧めします。これらの原理が実際にどのような影響をもたらすのかをより明確に把握するには、ヒトのEEG研究における**最も一般的な応用例**をご覧ください。
脳波検査（EEG）の定義：
- 数千のニューロンの同期した活動によって生じる電気的活動を測定する（単位：ボルト）
- 優れた時間分解能を提供し、皮質領域内の活動を、1秒未満の時間スケールでも検出することが可能です
電極で測定される電圧変動は非常に小さいため、記録されたデータはデジタル化され、増幅器に送られます。増幅されたデータは、一連の電圧値として表示することができます。
EEGシステムの価格差は、通常、電極の数、デジタル変換の品質、増幅器の品質、および装置が1秒間に取得できるスナップショットの数（これはHz単位のサンプリングレートに相当します）によって生じます。
脳波（EEG）は、サンプリングレートが高いことが多いため、現在利用可能な画像診断法の中でも最も高速な手法の一つです。100年前は、脳波の経時変化が紙に記録されていましたが、現在では（ありがたいことに）データが画面上に電圧の連続的な波形としてデジタル表示されるようになりました。しかし、それはあくまで始まりに過ぎません。そのデータが何を示しているのかを理解することも必要不可欠です。
データはデジタル形式で表示されますが、その意味を完全に理解するには、データの収集、処理、分析における微妙な違いを把握する必要があります。これらの基本的な概念についてさらに詳しく知りたい方は、**EEG 101 基礎編**をご覧ください。
正常な脳波とは何ですか？
正常な脳波（EEG）とは、脳波計を用いて脳の活動を記録した際に観察される、特徴的な電気的パターンのことです。これらの波形パターンは、個人の覚醒状態、リラックス状態、あるいは睡眠状態について重要な手がかりを提供します。正常な脳波を認識することは、特定の刺激、状態、または疾患による異常や変化を検出するための基準となるため、臨床現場や研究において不可欠です。
主な正常な脳波の波形、その定義、および意義について、以下にまとめました：
デルタ波
定義：これは最も遅い脳波であり、周波数は最大4 Hzである。
意義：デルタ波は通常、深い無夢睡眠時に見られ、特に乳幼児や幼い子供に多く見られます。覚醒状態の成人にデルタ波が認められる場合は、脳の病変を示唆している可能性があります。
シータ波
定義：シータ波の周波数範囲は4～8 Hzである。
意義：主に子供や眠気のある成人にみられるこれらの波は、深い瞑想中や浅い眠りにつく際に最も顕著になる。デルタ波と同様、成人の覚醒時にシータ波の活動が顕著である場合は、神経学的問題の兆候である可能性がある。
アルファ波
定義：これらの波の周波数は8～13 Hzの範囲にある。
意義：アルファ波は通常、人がリラックスして落ち着いた状態でありながら、意識がはっきりしているときに現れます。特に、空想にふけっているときや、無意識に思考がさまよっているときに顕著に見られます。安静時にこの波が確認されない場合は、脳の障害を示している可能性があります。
ベータ波
定義：これらは、周波数範囲が13～30 Hzの、より速い波である。
意義：ベータ波は、活発で分析的な思考と関連しています。人が覚醒状態にあるとき、注意を払っているとき、あるいは問題解決や意思決定、集中を要する知的活動に従事しているときに、その活動がより顕著になります。
ガンマ波
定義：これらは周波数が30 Hzを超える、最も速い脳波である。
意義：ガンマ波は、高度な認知処理や認知機能と関連しています。また、知覚、意識、記憶の想起など、さまざまな機能に関与しています。
脳波データはどのように解釈すればよいのでしょうか？
EEGは脳が生み出す電気的活動の時間的経過をモニタリングするため、特定の時点で情報の処理を担っている大脳皮質の領域を特定することができます：
脳の各部位とその機能
- 後頭葉皮質
後頭葉皮質は、脳の視覚処理の中枢であり、頭蓋骨の最も奥に位置しています。私たちが見るすべての情報はここで処理されます（ただし、信号が到達する前や後に一部の処理が行われることもあります）。視覚刺激（動画や画像）を用いた脳波（EEG）実験では、後頭葉領域への影響がしばしば注目されます。 - 頭頂葉
頭頂葉は、外部からの情報と、体からの内部感覚フィードバックを統合する役割を担っています。頭頂葉は、これらすべての情報源を統合し、私たちの体が環境とどのように関わっているか、また環境内のあらゆるもの（物体や人）が空間的に私たちとどのように関係しているかを、一貫した表象として形成する役割を担っています。 眼や手の動き、および眼と手の協調を必要とする動作は、頭頂葉なしでは不可能です。頭頂葉は、把持すべき物体の形状、大きさ、向きを処理し、記憶し、呼び出す役割も担っています。 - 側頭葉
側頭葉は、視覚的記憶、言語、および感情的な連想を用いて、感覚入力をより抽象的な、あるいは高次な意味へと処理する役割を担っています。左側頭葉は、書き言葉や話し言葉の理解に関与しています。内側（内側部）の領域は、空間認識の際により活発に活動します。 - 前頭葉
人間の脳の前頭部は、他のほとんどの哺乳類に比べて大きく発達しています。基本的に、前頭葉は実行機能の中心であり、自制心を保ち、将来への計画を立て、自身の行動を監視する役割を果たしています。特定の電気的活動がどこで発生するかという局所的な特徴に加え、進行中の活動を主に駆動している周波数を分析することも可能です。
EEGで測定可能な神経振動は、フィルタリングや処理を施していない生のデータにおいても確認できます。しかし、その信号は常に、特定の認知的、情動的、あるいは注意的な状態を反映していると考えられる、いくつかの基礎周波数の混合物です。脳が特定の状態にあるときはいつでも、周波数パターンが変化し、それによって認知プロセスに関する知見が得られます。
脳波の周波数帯域
デルタ波（4Hz未満）
- 睡眠検査室では、睡眠の深さを評価するためにデルタ波が調べられます。デルタ波のリズムが強ければ強いほど、睡眠は深くなります。また、デルタ波のパワー（デルタ波の記録量）の増加は、内部作業記憶課題への集中力の向上と関連していることが分かっています [1]。
シータ波（4～7 Hz）
- これは、記憶の符号化や想起といった幅広い認知処理や、認知的負荷と関連している [2]。困難な課題に直面するたび（例えば、100から7ずつ逆算したり、仕事からの帰り道を思い出したりするときなど）、シータ波がより顕著になる。また、シータ波は疲労度の増加とも関連している [3]。
アルファ波（7～12 Hz）
- 目を閉じて心を落ち着かせると、アルファ波が優位になります。リラックスした覚醒状態にあるとき、アルファ波のレベルは上昇します。バイオフィードバック訓練では、リラックス状態をモニタリングするためにアルファ波がよく用いられます。また、アルファ波は抑制機能や注意力とも関連しています [4]。
ベータ波（12～30 Hz）
- 運動野の上では、体のどの部位の動きを計画したり実行したりする際に、ベータ波の活動が強まる[5]。興味深いことに、他者の体の動きを観察している際にも、このベータ波の増加が認められる[6]。私たちの脳は、他者の四肢の動きを模倣しているように見え、これは脳内に複雑な「ミラーニューロン系」が存在し、それがベータ波によって調整されている可能性を示唆している。
ガンマ波（30 Hz以上、通常は40 Hz）
- 一部の研究者は、ガンマ波が注意の集中を反映しており、脳領域間のデータ交換を促進するための搬送波として機能すると主張している[7]。また、ガンマ波を急速眼球運動、いわゆるマイクロサッカードと関連付ける研究者もおり、これらは感覚処理や情報取り込みに不可欠な要素であると考えられている[8]。
脳波（EEG）データの分析は、非常に困難を伴うことがあります。信号処理、アーチファクトの検出と除去、特徴量抽出、そして作業負荷、集中度、眠気、覚醒度といった心理的指標の算出など、収集したデータから有益な情報を適切に特定・抽出するには、一定レベルの専門知識と経験が求められます。
iMotionsのEEGモジュールには、EEG研究を迅速に開始・実施するためのさまざまなツールや機能が備わっており、データ処理の一部を自動的に行うことも可能です。以下では、EEGモジュールが研究の進展にどのように役立つかについて解説します。
脳波データと解析
確かに、EEGデータの解析は複雑なプロセスになりがちですが、iMotionsにはこの工程の負担を軽減するために設計された機能がいくつか備わっています。
「前頭葉のアルファ波の非対称性」は、接近・回避の感情を示す指標として用いられ、通常、刺激がどれほど魅力的か、あるいは嫌悪感を抱かせるかを評価するために使用されます。この指標とパワースペクトル密度（PSD）は、iMotionsで自動的に算出することができ、分析に用いられたRコードは完全に公開されており、透明性が確保されています。
ABMなどの他のメーカーも、眠気やエンゲージメントのレベルといった独自の指標を算出する機能を提供している場合があります。これらの指標はiMotionsソフトウェア内でも提供されており、詳細な分析結果を簡単に確認することができます。
また、分析の一部を除外したり、より詳細に確認したい場合もあるでしょう。iMotionsには、データ収集の最中にリアルタイムで、あるいは収集後に使用できる注釈ツールが備わっています。データにマークを付けたり、処理やエクスポートを行う特定のセグメントを選択したりするのは簡単です。
もちろん、生データ、処理済みデータ、セグメント化されたデータは、いずれも転送しやすい形式でエクスポートできるため、お好みのプラットフォームで分析を行うことが可能です。また、マウスのクリック数やキーストローク数など、コンピュータの使用状況に関する情報も含まれており、これは刺激との相互作用をバイオセンサーデータと関連付ける際に特に役立ちます。
EEG連携
iMotionsは、主要な4社のEEGハードウェアメーカーが提供するさまざまなEEGヘッドセットとネイティブに連携可能です。高サンプリングレートの32チャンネルデバイスや、柔軟性に富んだワイヤレス24チャンネルデバイスからのデータ収集、あるいは8チャンネルヘッドバンドを用いた前頭部の非対称性の測定など、どのようなニーズに対しても、iMotionsはそれぞれに最適なソリューションを提供します。
iMotionsでは、人間の行動をより詳細に分析するために、複数の異なるバイオセンサーを連携させることも可能です。アイトラッカー（画面型、メガネ型、VR型など）、表情分析、EDA、ECG、EMGなどのバイオセンサーを、あらゆる実験に容易に組み込むことができます。
ぜひご覧ください：『人間行動の研究：測定、分析、理解』[チートシート]
これらのセンサーから得られるデータは相互に補完的な関係にあります。それぞれのセンサーが、被験者の感情表現、生理的覚醒、あるいは視覚的注意に関する新たな情報を提供しており、これらは脳波（EEG）のみを分析する場合には得られないものです。
また、Lab Streaming Layer（LSL）プロトコルを使用することで、標準で統合されていないさまざまなセンサーを接続することも可能です。これにより、他のセンサーからのデータをiMotionsに送信し、他のデータソースと同期させることができます。さらに、オープンAPIを活用することで、事実上あらゆるデータストリームを接続することも可能です。データを出力するほぼすべてのデバイスをiMotionsに接続できるため、新たな研究の可能性が広がります。
EEGの価格
多くの機器（そして人生のほとんどのこと）に言えることですが、価格は性能に比例します。価格帯の上位に位置する機器の多くは、特に高度な研究用グレードの製品であり、驚異的な感度を備え、多数のセンサーを搭載しています。その代償として、データの収集や分析に時間がかかるという面もありますが、どのようなニーズをお持ちであっても、まずは専門家に相談することをお勧めします。
そこで、お客様のニーズにぴったりのEEGヘッドセットを探す際に、お目にかかる可能性のある価格帯をまとめました。具体的な価格は、非公開のものや学術機関向けの割引が適用される場合があるほか、為替レートの変動などにより変動するため、正確に把握するのは難しい場合があります。
もちろん、デバイスの選び方は専門家に相談するのが一番です。ご要望についてご相談いただければ、いつでも対応いたします。以下に、主要メーカーのヘッドセットの価格帯を掲載しています。
ぜひご覧ください：EEGヘッドセットの価格 – 15種類以上のEEGデバイスの概要
脳波（EEG）と刺激提示
実験は一つとして同じものはありませんが、これは刺激の種類が多様であることに表れています。iMotions なら、単一のプラットフォーム上で、画像、動画、音声、ゲーム、ウェブページ、バーチャルリアリティ（VR）、モバイルデバイス、さらには実世界での刺激など、事実上あらゆる形式の刺激を提示することが可能です（ただし、動的な環境で EEG を使用する場合は考慮すべき点があります）。 EEGデバイスは刺激や、接続されているその他のデバイスと自動的に同期されるため、iMotionsに実験の進行を任せることができます。
包括的な実験プラットフォーム
iMotionsは、実験設計、デバイスの統合・同期から、刺激提示、データ収集、処理、エクスポートに至るまで、すべてを1つのソフトウェアで完結させる包括的な行動実験用ツールです。また、iMotionsはユーザーのニーズに応じて、実験プロセスを効率化するさまざまな分析機能も提供しています。つまり、複雑でコストのかかるソフトウェアの寄せ集めのような構成は必要なく、実験全体をiMotions内で制御・実行することが可能です。
この記事の引用方法：
ブリン・ファーンズワース、「EEG（脳波検査）とは何か、その仕組みは？」、（アクセス日）、[オンライン] 参照先：https://imotions.com/blog/learning/research-fundamentals/what-is-eeg/
参考文献
[1] Harmony, T. (2013). 認知処理におけるデルタ波の機能的意義. Frontiers in Integrative Neuroscience. 7:83 10.3389/fnint.2013.00083
[2] Klimesch, W. (1999). 「EEGのアルファ波およびシータ波は認知機能と記憶のパフォーマンスを反映する：総説と分析」. Brain Res. Rev., 29 (2-3), 169–195
[3] Craig, A., Tran, Y., Wijesuriya, N., Nguyen, H. (2012). 疲労に伴う局所的な脳波活動の変化. Psychophysiology 49:574–582
[4] Klimesch, W. (2012). 「アルファ波振動、注意、および記憶情報への制御されたアクセス」. Trends Cogn Sci. 16(12):606–17. 10.1016/j.tics.2012.10.007
[5] Takahashi, K., Saleh, M., Penn, R. D., Hatsopoulos, N. G. (2011). ヒト運動野における伝播波. Front Hum Neurosci. 5(40):40
[6] Halder, S., Agorastos, D., Veit, R., Hammer, E. M., Lee, S., Varkuti, B., et al. (2011). 脳-コンピュータ・インターフェース制御の神経メカニズム. Neuroimage 55, 1779–1790. Doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.01.021
[7] Jia, X., Kohn, A. (2011). 脳内のガンマ波。PLOS Biology. 9(4):e1001045 doi: 10.1371/journal.pbio.1001045
[8] Yuval-Greenberg, S., Tomer, O., Keren, A. S., Nelken, I., Deouell, L. Y. (2008). 微小サッカードの一形態としての脳波における一過性のガンマ帯域反応. Neuron. 58: 429–41. doi: 10.1016/j.neuron.2008.03.027
