今夜、試してみよう。
iPhone をナイトテーブルに置いて、開始をタップして、眠るだけ。
目覚めれば、あなたの一夜がはっきり見えます。
iOS 17.6 以降 · 買い切り · 医療機器ではありません
いびきには、数十年の研究で詳細に記録されてきた固有の音響的特徴があります。NightSnore は古典的な信号処理と端末内 AI 音分類器を組み合わせています——査読付き研究で検証されたのと同じディープラーニングのアプローチを、クラウドなし・アカウントなし・サブスクなしで、すべて iPhone 上で実行します。
眠っている間の毎秒、静かな 4 段階のプロセスがバックグラウンドで動いています。その中身をご紹介します。
NightSnore はスライディングウィンドウのパーセンタイル法で、部屋の背景ノイズをひと晩中推定し続けます。30 秒の待機は不要——最初の瞬間から静かに適応し、環境の変化に合わせて調整し続けます。
iOS のバックグラウンドオーディオにより、画面オフでもマイクは動作し続けます。音声はリアルタイムで分析され、保存されるのは検出された音イベント前後の短いクリップのみ——ひと晩まるごとの録音は決して行いません。
数百万の実環境音サンプルで学習したニューラルネットワークが、検出された音を 500 を超えるカテゴリと照合してスコア化——いびきや関連する呼吸音を、寝室で生じるその他のあらゆる音と区別します。
イベントはエピソードにまとめられ、いびき指数が計算され、完全なタイムラインが組み立てられます——目覚めた瞬間に確認できます。
いびきは上気道——話すときに使うのと同じ器官——で生まれます。そのため、いびきには特徴的な準調和構造があります。低い基本周波数（通常 500 Hz 未満）に倍音が積み重なる、まるで楽器が奏でる一音のような構造です。[1]
寝返り、布団の擦れ、ベッドのきしみが生む音はまったく異なります。全周波数帯にエネルギーが散らばる、短い打撃的なバースト——音色というよりシンバルの一撃に近い音です。この物理的な違いこそ、NightSnore の AI モデルが学習してきた特徴そのものです。
研究により、いびきイベントは 1 回あたり通常 0.3〜3 秒続くことが確認されています。[2]NightSnore は 0.3 秒未満の過渡音——ドアのカチッという音、ナイトテーブルにぶつかる手機の音——を分類器に届く前に除去するため、短い衝撃音がレポートを汚すことはありません。
単純な音量ベースのアプリは、大きな音をすべていびきと見なします。だからパートナーの寝返りも、通り過ぎるトラックも、廊下のドアの音も拾ってしまうのです。
NightSnore は仕事を 2 つに分けます——学術的な音イベント検出研究で推奨されるのと同じカスケード構成です。[3]環境の変化に合わせて静かに学び直す適応型ノイズフロアを軸にした軽量な信号処理層が、いつ何かが起きたかを判断。続いて端末内ニューラルネットワーク——数百万の実環境音サンプル、500 超のカテゴリで学習——が、それが何だったかを判断します：いびきか、呼吸関連の音か、それともただのきしみ、咳、衣擦れか。
AI は教科書どおりのいびきだけを見ているわけではありません。いびきの前後によく現れる喘ぎや荒い呼吸なども認識するため、より静かで断片的なイベントも漏れなくカウントされます。そして、いびきと判断できなかった音も捨てられることはなく、レポートの「その他の音」に保管され、いつでも確認できます。
NightSnore はいびきの回数を数えるだけではありません。いびき指数——睡眠 1 時間あたりのいびきイベント数——を計算します。臨床睡眠モニタリングで使われる基本指標と同じもので、長さの異なるセッション同士でも比較できます。
8 時間ではなく 4 時間しか眠れなかった？それでも、いびき指数が示す意味は変わりません。生の回数ではなく比率だから——夜ごとに条件が違っても、長期トレンドが意味を持ちます。
30 分未満のセッションは指数計算から除外されます。短すぎる記録は浅い睡眠の 1 周期をカバーできず、誤解を招く結果になり得るためです。
| 指数 | レベル | 意味 |
|---|---|---|
| < 10 | 軽度 | ときどきのいびき。睡眠の質への影響は小さい |
| 10 – 30 | 中度 | 頻繁ないびき。トレンドを観察する価値あり |
| > 30 | 重度 | 非常に頻繁ないびき。医師への相談を検討 |
参考値です。NightSnore は医療機器ではなく、睡眠障害の診断を目的としていません。
独立した複数の研究が、数百人の被験者と数千時間の睡眠録音で、スマートフォンのマイクによるいびき検出を検証しています。
スマートフォンいびき検出向けの CNN+RNN ディープラーニングモデルは約 95% の精度、約 92% の感度、約 98% の特異度を達成——マイク設置距離の影響も直接検証しました。
Xie et al., Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2020. doi:10.1016/j.cmpb.2020.105917
Vision Transformer を用いた 2025 年のスマートフォン研究は、病院と家庭の録音・数百人の被験者で検証され、ホールドアウトテストセットで感度・特異度ともに約 90% を報告しました。
Hong et al., Nature and Science of Sleep, 2025. doi:10.2147/NSS.S514631
2025 年、商用いびき検出アルゴリズムの独立ベンチマークは、模擬非いびき音を含む多様なテストセットで約 86% の感度と約 99% の特異度を確認——誤検出が非常に少ないことを意味します。
Brown et al., JMIR mHealth and uHealth, 2025. doi:10.2196/67861
上記の数値は独立した学術研究によるもので、NightSnore 自身のテストではありません。実際の精度は手機の置き方、部屋の音響、個人のいびきパターンに左右されます。NightSnore は、これらの研究で検証されたのと同じ種類の端末内ディープラーニング音分類の上に構築されています。
iPhone をナイトテーブルに置いて、開始をタップして、眠るだけ。
目覚めれば、あなたの一夜がはっきり見えます。
iOS 17.6 以降 · 買い切り · 医療機器ではありません