UdemyでAI関連のコースを開きました。
30分で頭に入らなくなりました。
コースの質が悪いわけじゃない。
朝は調子がいい。
でも午後になると文章を追えなくなり、動画を巻き戻し、メモを書く手が止まる。
新しいスキルが定着しない。朝活もタスク管理も試した。
集中力が続かない原因を構造で分解してみたこともあります。
それでもパフォーマンスが安定しない。
ある日、ふと気づきました。
問題はスキルの質でも量でもなく、スキルを受け取る側——自分の脳のコンディションだったのではないか、と。
仕事のパフォーマンスの構造 — ハードウェア（脳のOS）とソフトウェア（スキル）
パソコンで考えるとわかりやすいです。
どんなに優秀なアプリでも、OSが古いとインストールすらできません。
メモリが足りなければ動作がカクつく。
CPUが過熱していればフリーズする。
仕事のパフォーマンスも同じ構造です。
スキルはソフトウェア。
脳のコンディション——栄養・睡眠・血糖値——がハードウェアにあたります。
タスク管理術、朝活、ポモドーロ。全部ソフトウェアです。
ポモドーロが効かない日の正体はエネルギー管理にあったと書いたことがありますが、そもそもハードウェアが壊れた状態でソフトウェアをいくら入れ替えても動かない。
AI時代の情報疲れが脳を消耗させる構造もあります。
でも消耗する「前」に、脳のOS自体が整っていなければ、情報を受け取る余力がそもそもない。
ここから先は、そのハードウェア——血糖値と睡眠——の仕組みを分解します。
午後にパフォーマンスが落ちる構造 — 血糖値と思考力の関係
昼に白米の定食を食べる。
食後30分で血糖値が急上昇する。
身体はインスリンを大量に分泌して血糖値を下げようとする。
結果、血糖値が急降下する。
この波が、午後の眠気や思考力低下の正体だと考えられています。
ただし正直に書くと、血糖値の変動と認知機能の因果関係は、メタ分析レベルでは明確な有意差が出ていません（Brindal et al., 2022）。
個別の研究では低GI食の方が食後2〜3時間の認知パフォーマンスが良好という報告もありますが、「血糖値スパイクが思考力を奪う」と断定できる段階ではないのが現状です。
なので、ここからは自分の体験として書きます。
自分の場合、白米中心の昼食を食べた日と、発芽酵素玄米に変えた日で、午後の集中力がまるで違いました。
白米の日は14時〜15時にデスクで意識が飛ぶ。
発芽酵素玄米の日は、その波がゆるやかになる。
GI値で見ると白米が77、玄米が55〜68、発芽玄米はさらに低い。
数字的にも説明はつきます。
ただ、これは「自分の身体で観察した結果」であって、万人に同じことが起きるかはわからない。
この「個人差」の話は最後のセクションで書きます。
6時間睡眠の落とし穴 — 慣れたつもりでもパフォーマンスは下がっている
「6時間も寝てれば十分でしょ」と思っていた時期があります。
Van Dongen et al.（2003）の研究が、この思い込みを壊してくれました。
よく「6時間睡眠を2週間続けると48時間の徹夜と同じ」と引用されますが、これは正確ではありません。
正確にはこうです。
- 6時間睡眠を14日間 → 1晩の完全断眠（約24時間覚醒）と同等の認知機能低下
- 4時間睡眠を14日間 → 2晩の完全断眠（約48時間覚醒）と同等の認知機能低下
「48時間」は4時間睡眠の話です。
6時間睡眠でも十分深刻ですが、数字を正確に引くと「1晩の徹夜相当」。
まあ、それでも十分やばい。
そしてこの研究で一番怖いのは、被験者が自分のパフォーマンス低下に気づいていなかったこと。
主観的な眠気は数日で横ばいになり、「慣れた」と感じる。
でも客観的な認知機能テストのスコアは低下し続けていた。
自分が6時間睡眠で「十分」と思っていたのは、まさにこの罠でした。
実験ログ — 発芽酵素玄米、血糖値モニタリング、睡眠スコアで何が変わったか
自分がやったことを3つ、実験ログとして共有します。
1. 白米 → 発芽酵素玄米（5年継続中）
発芽させた玄米を小豆と塩で炊き、3日以上保温して発酵させたもの。
切り替えてから午後の眠気が明らかに減りました。
GI値の違い（白米77 → 発芽玄米はさらに低い）で食後の血糖値の波が穏やかになった可能性があります。
ただし酵素玄米特有の効果を示す学術研究は少なく、あくまで体感です。
2. FreeStyleリブレで血糖値を可視化
腕にセンサーを貼って、24時間の血糖値の波を記録しました。
健常者でのMARD（平均絶対相対差）は12.9%という報告があり、絶対値の正確性には限界があります。
でも「何を食べたら血糖値がどう動くか」の傾向を掴むには十分でした。
自分の場合、うどんが一番スパイクが激しかった。
3. Oura Ringで睡眠スコアを計測
PSG（睡眠ポリグラフ検査）との一致率が91.7〜91.8%という検証データがあり、消費者向けデバイスでは最高水準の精度です。
スコアを見始めてから、「十分寝た」という主観と実際の睡眠の質にズレがあることに気づきました。
習慣を仕組みで回す考え方と組み合わせて、就寝時刻を固定するようにしています。
3つに共通するのは「数値で自分の身体を観察する」ということ。
感覚に頼ると、さっきの睡眠研究のように「慣れた」で見落とします。
万人共通の正解はない — 精密栄養という視点
ここまで書いたことには、大きな前提があります。
同じ食事を食べても、血糖値の反応は人によって違います。
同じ7時間の睡眠でも、質は人によって違う。
「発芽酵素玄米にすれば全員のパフォーマンスが上がる」とは言えません。
大事なのは、自分の身体を観察すること。
一般論を信じるのではなく、自分のデータで判断すること。
この「自分の身体を観察する」という視点を、精密栄養シリーズでもっと深く書いています。
健康データを「判断」ではなく「視点」として見ること、データを点ではなく流れで見ること。
興味がある方はそちらも覗いてみてください。
まとめ: AIスキルを磨く前に、脳のOSを整えないとインストールできない
パフォーマンスを上げたいなら、新しいスキルを入れる前に、脳のコンディションを見直す。
AIスキルを磨く前に、脳のOSを整えないとインストールできない。
最初の一歩は小さくていいです。
今週1週間、昼食の内容と午後の集中力の関係をメモしてみてください。
「何を食べた日に午後がつらいか」が見えるだけで、次に何を試すかが変わります。
この記事はシリーズの一部です。仕事の再設計について、もっと広い視点で考えたい方はAI時代の仕事を再設計するための構造ガイドもあわせてどうぞ。
AI時代の不安を構造で分解するシリーズ
AI時代の不安・焦り・パフォーマンス低下を「構造」で分解し、対処の糸口を見つけるシリーズです。
