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繰り返し運動の上達には、“時々”目を使うのがコツ!
―周期運動に特有な運動誤差情報の脳内処理メカニズムが明らかに―

平成24年1月17日
独立行政法人 情報通信研究機構
国立大学法人 東京大学大学院 教育学研究科
株式会社 国際電気通信基礎技術研究所

独立行政法人 情報通信研究機構(以下「NICT」、理事長:宮原 秀夫)、国立大学法人東京大学大学院 教育学研究科(研究科長:市川 伸一)及び株式会社 国際電気通信基礎技術研究所(以下「ATR」、代表取締役社長:平田康夫)は、視覚的情報に基づいてリズミカルな反復運動(周期運動)を学習する場合、運動の視覚的情報を常に与えられるよりも、数サイクルに1回だけ与えられる方が、むしろ学習の到達度(上手さ)が向上することを明らかにしました。これは、絶え間なく与えられる運動の視覚的情報が、脳にとっては、運動の学習を促進するどころか、かえって阻害するように働いてしまうという周期運動の学習に特有の運動情報処理機構によるためです。直観に反することですが、繰り返し運動を上手く学習するコツは、「たまに目を閉じるなどして、運動の視覚的情報を受け取り過ぎないこと」なのです。
なお、この成果は、米国神経科学学会誌 『The Journal of Neuroscience(ニューロサイエンス)』*1 2012年1月11日号に掲載されました。

【背景】
一般に、バスケットのドリブルのような繰り返し動作を伴う周期運動を学習して上達していくには、実際の運動と目標とする運動との違いを常にしっかりと見定めることが重要であると直感的には感じます。
ドリブルのほかにも、歩行、楽器演奏、タイピングなど、繰り返し動作を伴ういわゆる「周期運動」は、我々の日常生活や文化的活動にとって重要な運動形態の一つです。しかしながら、これまで運動学習に関する脳内メカニズムの研究は、主に一回きりの運動(物を投げたり、何かに手を伸ばしたりといった「離散運動」)を対象に行われており、日常運動の大きな部分を占める「周期運動」の学習メカニズムについては、よく分かっていませんでした。
そこで今回、我々は、「周期運動」を学習する場合に、脳が視覚的な誤差情報(実際の運動と目標の運動との“ずれ”)をどのように処理し、運動を修正・学習しているのかを、“システム同定*2” というデータ解析手法を用いて調べることにしました。

【今回の成果】
実験の結果、実際の運動と目標の運動との間のずれの情報(運動誤差情報)が、視覚を介して脳に入ると、脳はこの運動誤差情報に基づいて、次の運動を行うときには誤差が減るように運動指令を修正していました。ところが、この運動誤差情報は、次のサイクルだけでなく、更にその次のサイクル及びそれ以降(以下2サイクル後以降と表記)の運動指令の修正にも影響を与えており、しかもその影響は、学習を促進するどころか、かえって阻害するように働いていることが明らかになりました。
運動誤差情報が2サイクル後以降の運動指令の修正に阻害的な影響を及ぼすのであれば、運動の視覚的情報を数サイクルに1サイクルだけ間欠的に与えることで、運動学習の到達度は向上するはずです。様々な視覚情報提示条件において、周期運動の学習成績を調べたところ(図2)、我々の予測どおり、運動の視覚的情報を4サイクルに1サイクル、あるいは5サイクルに1サイクルだけ与える方が、毎サイクル与えるよりも、運動課題に対する学習成績が向上することを見出しました。
本研究によって、周期運動の学習においては、運動の誤差情報が学習を促進するだけでなく、阻害するものにもなり得ることを、今回初めて示すことができました。過度な運動情報のフィードバックは、かえって学習を阻害するという結果は、スポーツの練習法やリハビリテーション手法に対して実践的な示唆を与えるものです。

【今後の展望】
今回、脳が運動の視覚的な誤差情報をどのように処理しているかを明らかにしました。我々は、このように脳の情報処理の仕組みの理解を更に進めていくことが、より効率的な運動技能の獲得や再獲得法の開発につながると考えています。

< 研究内容に関する 問い合わせ先 >
独立行政法人情報通信研究機構
 未来ICT研究所 脳情報通信研究室
 池上 剛
国立大学法人東京大学大学院
 教育学研究科 身体教育学コース
 野崎 大地

<広報 問い合わせ先 >
独立行政法人情報通信研究機構 広報部 廣田 幸子
国立大学法人東京大学 教育学部庶務チーム 権藤 智香子
株式会社 国際電気通信基礎技術研究所 広報担当 福森 えい子

<用語解説>
*1 米国神経科学学会誌 『The Journal of Neuroscience(ニューロサイエンス)』
米国神経科学学会(http://www.sfn.org/)のオフィシャル雑誌。

*2 システム同定
実験データに基づいてシステムに対する入出力の動的特性を決定する工学的手法。

*3 マニピュランダム
運動学習研究等に用いられるロボットアーム実験装置。今回の実験では、被験者はハンドルを握ってアームを動かすことによってスクリーン上のカーソルを操作する。このときのハンドルの位置、速度を精密に計測できる。

<関連情報>
米国神経科学学会誌 『The Journal of Neuroscience』 2012年1月11日号
URL: http://www.jneurosci.org/content/32/2/653.full.pdf+html

Tsuyoshi Ikegami, Masaya Hirashima, Rieko Osu, and Daichi Nozaki, “Intermittent Visual Feedback Can Boost Motor Learning of Rhythmic Movements: Evidence for Error Feedback Beyond Cycles”, The Journal of Neuroscience, 11 January 2012, 32(2):653-657; doi:10.1523/JNEUROSCI.4230-11.2012


<<補足資料>>

【研究の概要】
「私たちは、新しい運動技能をどのような練習方法で、“より早く、より上手に” 学習できるのでしょうか?」
目標とする運動を学習するとき、“脳”は、実際の運動と目標の運動とのずれ(誤差)をフィードバック情報として受け取ります。脳は、この誤差情報に基づいて、次に運動を実行するときに運動誤差が減るよう運動指令を修正します。この枠組みの下では、「運動誤差情報」は運動学習を促進する原動力であり、学習を効率的に進める上では常に好ましいものと考えられてきました。
しかし、物を投げたり、何かに手を伸ばしたりといった「一回きりの運動(離散運動)」とは違って、拍手や歩行のようにリズミカルな「反復運動(周期運動)」を行う場合、脳は、連続的に運動誤差のフィードバック情報を受け取ることになります。絶え間なく次々と入力される、膨大な情報を処理することは、脳にとって決してたやすいことではないと考えられます。
そこで、今回、周期運動における運動誤差情報が、脳によってどのように処理され、その後の運動修正に用いられるのかを解明すべく、実験を行ってきました。

【実験方法と結果】
■実験1■
被験者に、マニピュランダム*3のハンドルを動かして、画面上のカーソルが2つのターゲットの間を周期的に往復するよう運動を行ってもらいました(図1)。このとき、画面上のカーソルの動きと実際のハンドルの動きが、常に食い違うように人為的な誤差を作り出し、この誤差がその後のサイクルでどのように修正されるかを調べました。

■結果1■
視覚的な誤差情報に基づいて運動指令が修正されるプロセスを数学的にモデル化し、実際のデータに適合させてみたところ、あるサイクルで生じた運動誤差の情報は、その次のサイクルではその誤差を打ち消すよう運動指令を修正していることが分かりました。この結果は、運動誤差情報が運動学習を適切な方向に導く、という従来の知見と合致するものです。ところが、驚いたことに、実験1の結果から、運動誤差情報が次のサイクルだけでなく、2サイクル後以降の運動指令の修正にも影響を与えており、しかもその影響は学習を促進するどころか、かえって阻害するように働いていることが明らかになりました。
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図1: カーソルを2つのターゲット間で周期的に往復させる運動課題
--------------
■実験2■
運動誤差情報が2サイクル後以降の運動指令の修正に阻害するという結果が事実であれば、運動の視覚的情報を常に被験者に与え続けるよりも、数サイクルに1サイクルだけ間欠的に与えた方が運動学習の促進が観察されるはずです。なぜなら、運動誤差情報の2サイクル後以降の運動学習系への害悪的な影響を遮断することができるからです。
このことを確かめるために、次に、実験1と同じ実験システムを用いて、ハンドルとカーソルの動きが30度ずれる状況に被験者がどのように適応していくかを調べました。

■結果2■
運動サイクルが増すにつれて目標からの誤差が小さくなっている、つまり、学習が進んでいることが分かります。この中で、学習の到達度(上手さ)は、視覚情報の提示の頻度によって異なっており、この実験2のタスクにおいては、4サイクルに1回程度のフィードバックが学習の到達度を向上させていることが見て取れます(図2)。
この結果から、予想どおり、運動の視覚的情報を4サイクルに1サイクル、あるいは5サイクルに1サイクルだけを与える方が、毎サイクル与えるよりも運動課題の学習成績が向上する、ということを発見しました。

20120117_04
図2: 様々な視覚情報提示条件における運動学習成績
(各データは10サイクル毎の運動誤差の平均値)

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