

小林聡美
名前:小林 聡美(こばやし さとみ) ニックネーム:さと・さとみん 年齢:25歳 性別:女性 職業:季節・暮らし系ブログを運営するブロガー/たまにライター業も受注 居住地:東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1Kアパート(築15年・駅徒歩7分) 出身地:長野県松本市(自然と山に囲まれた町で育つ) 身長:158cm 血液型:A型 誕生日:1999年5月12日 趣味: ・カフェで執筆&読書(特にエッセイと季節の暮らし本) ・季節の写真を撮ること(桜・紅葉・初雪など) ・和菓子&お茶めぐり ・街歩きと神社巡り ・レトロ雑貨収集 ・Netflixで癒し系ドラマ鑑賞 性格:落ち着いていると言われるが、心の中は好奇心旺盛。丁寧でコツコツ型、感性豊か。慎重派だけどやると決めたことはとことん追求するタイプ。ちょっと天然で方向音痴。ひとり時間が好きだが、人の話を聞くのも得意。 1日のタイムスケジュール(平日): 時間 行動 6:30 起床。白湯を飲んでストレッチ、ベランダから天気をチェック 7:00 朝ごはん兼SNSチェック(Instagram・Xに季節の写真を投稿することも) 8:00 自宅のデスクでブログ作成・リサーチ開始 10:30 近所のカフェに移動して作業(記事執筆・写真整理) 12:30 昼食。カフェかコンビニおにぎり+味噌汁 13:00 午後の執筆タイム。主に記事の構成づくりや装飾、アイキャッチ作成など 16:00 夕方の散歩・写真撮影(神社や商店街。季節の風景探し) 17:30 帰宅して軽めの家事(洗濯・夕飯準備) 18:30 晩ごはん&YouTube or Netflixでリラックス 20:00 投稿記事の最終チェック・予約投稿設定 21:30 読書や日記タイム(今日の出来事や感じたことをメモ) 23:00 就寝前のストレッチ&アロマ。23:30に就寝
ノンレム睡眠と徐波睡眠の違いを徹底解説する理由
眠りにはいくつもの階層があり、その中で特に大切なのが「ノンレム睡眠」と「徐波睡眠」です。ノンレム睡眠は眠りの前半に現れ、身体を休ませる時間帯として機能します。ここでは筋肉の緊張が大きく落ち、呼吸と心拍は安定し、脳は日中の情報を整理します。徐波睡眠はこのノンレム睡眠の深い段階で、脳波に現れるデルタ波と呼ばれる低周波の大きな波が特徴です。従って徐波睡眠は“深く休む時間”と覚えておくと分かりやすいでしょう。
眠りの質は、夜の生活の質に直結します。徐波睡眠が多い夜は体の回復が進み、成長ホルモンの分泌や組織の修復が促され、記憶の整理も進みやすいと考えられています。逆に眠りが浅いと再入眠に時間がかかり、翌朝の体の重さや頭のすっきり感が変わることがあります。
このようにノンレム睡眠と徐波睡眠、そしてREM睡眠の違いを知ることは、睡眠の改善につながる第一歩です。自分の眠りを見直すときにも、これらの区別を思い出してみてください。
ノンレム睡眠と徐波睡眠の基本概念
ノンレム睡眠とは、眠っている間に現れる睡眠の前半部分を指し、睡眠の段階1〜3を総称します。段階1は眠りの入り口、段階2は睡眠が安定する時、段階3が徐波睡眠、すなわちデルタ波が優勢になる深い眠りです。
この三つの段階を経て、身体はリラックスし、脳は不要な情報を整理します。REM睡眠とは反対方向の眠りで、夢は比較的少なく、体は休んでいます。
REM睡眠は脳の活動が活発になり、記憶の整理と感情の処理に関係することが多いです。ノンレム睡眠が切り替わるタイミングには個人差があり、睡眠環境や生活リズムの影響を強く受けます。
眠りのステージの流れと脳波の特徴
眠りは一晩のうちに何度も巡回します。一般的には、就寝後の最初の数時間に徐波睡眠が多く現れます。睡眠サイクルは約90分前後で、N1→N2→N3(徐波睡眠)と進み、再びN2を経てREM睡眠へと移動します。
この過程で脳波は変化します。N1では低頻度の波、N2は睡眠紡錘波と呼ばれる特徴、N3(徐波睡眠)ではデルタ波が優勢になります。REM睡眠では脳波が活発になり、夢を見る時間帯として知られています。身体は筋肉の緊張を落としますが、目の動きや情動の処理は活発です。
日中の学習や記憶の定着には、この睡眠サイクルのバランスが関係しています。深い眠りとREMのリズムが崩れると、日中の集中力や気分にも影響が出やすくなると言われています。眠りを深める工夫としては、睡眠リズムを一定に保つこと、眠る直前のスマホや刺激を減らすこと、部屋の温度を適切に保つことなどが挙げられます。
徐波睡眠について友達と雑談していて、デルタ波と呼ばれる大きな波が脳の深い休息を作っているんだと話しました。深い眠りは体の回復だけでなく、記憶の整理にも関係すると言われ、眠りの質を高める工夫をすると日中の集中力が上がることも多いです。眠る前の習慣を整えるだけで、徐波睡眠の時間をしっかり確保できる可能性が高く、教育現場でも生徒の学習効率に良い影響を与えるでしょう。
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