スマートフォンの睡眠アプリ「ポケモンスリープ」（Pokemon Sleep）の日本の利用者約8万人、計210万夜分の睡眠データを解析し、睡眠パターンと労働生産性の関連を明らかにした研究報告が発表されました。
従来、睡眠と生産性に関する研究は自己申告のアンケートや小規模調査に頼ることが多く、日常生活における実際の睡眠パターンを客観的かつ大規模に把握することは困難だった。この研究ではアプリの利用記録から、総睡眠時間、寝つきまでの時間、夜間の中途覚醒、体内時計のタイプ、平日と休日の睡眠リズムのずれ（社会的時差ぼけ）といった多面的な指標を抽出し、質問票で得られた労働生産性低下スコアとの関係を検討した。
分析の結果、睡眠時間については短すぎても長すぎても生産性が低下する「U字型の関係」を確認できた。また寝つきが悪い人、夜中に目が覚めやすい人、休日と平日で睡眠時間が大きく異なる人ほど、仕事のパフォーマンスが低い傾向が認められた。
さらにAI解析を用いて睡眠パターンの類似性に基づき対象者を分類したところ、「健康的な睡眠型」「長時間睡眠型」「断片的睡眠型」「不眠傾向型」「社会的時差ぼけ型」の5タイプに分かれた。このうち特に生産性の低下が顕著だったのは「社会的時差ぼけ型」と「不眠傾向型」だった模様。
引用：ITmedia
─ YODOQの見方───────────────────────────
実際に筑波大の研究報告資料を見た感想としては、個人差はありつつも「6～8時間くらいは寝て、社会的時差ボケはほぼ0時間にしましょう」でした。
※社会的時差ボケの計算
[1]・・・対象日１（例えば平日）
[2]・・・対象日２（例えば休日）
社会的時差ボケ（ソーシャル・ジェットラグ）=
(|[1]の起床時間 – [2]の起床時間| + |[1]の就寝時間 – [2]の就寝時間|) / 2
引用：ソーシャル・ジェットラグとは
たしかに睡眠パターンについてはポケスリである程度は客観的に調べることができるようになったと言えると思っています。
ただもう一つの要素である「労働生産性」がまだ正確性に欠けていると思っています。この労働生産性の調査に使用したのは質問票から指標を測る、Single-Item Presenteeism Questionというものを使用したそうで、これは
「過去1週間の間、病気やケガなどの健康上の理由によって、仕事のパフォーマンス（効率や質）は本来の何％くらいでしたか？」
といった問いの回答を「労働生産性」とするもので主観でしか見れないものになっています。
とはいえ母数が母数なので信頼性はあるデータだと感じています。
引用：筑波大学による研究報告
