ビデオゲームは脳に影響を与えるか?系統的レビューからのエビデンス

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認知活動・脳トレ

Does Video Gaming Have Impacts on the Brain: Evidence from a Systematic Review

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6826942/

オンラインで公開2019年9月25日

Denilson Brilliant T.,1,*† Rui Nouchi,2,3,† and Ryuta Kawashima2,4

https://medium.com/@mccartyj1232/your-brain-on-video-games-49e3d1ac718e

要旨

電子ゲームをプレイする体験であるビデオゲームは、人間の健康にいくつかの利点があることが示されている。最近では、多くのビデオゲームの研究で、認知や脳に有益な効果が示されている。ビデオゲームに関するシステマティックレビューが発表されている。

しかし、以前のシステマティックレビューは、このシステマティックレビューとはいくつかの違いがある。本システマティックレビューでは、ビデオゲームが神経可塑性に及ぼす有益な効果を、特に介入研究に基づいて評価している。文献研究は 2000年以降に発表されたPubMedとGoogle Scholarの無作為化比較試験から行った。参加者、ビデオゲーム、アウトカムにばらつきがあるため、メタ分析的レビューではなくシステマティックレビューとした。

レビューの対象となったのは9本の科学論文であった。全体的に、対象となった論文はデルファイ基準によれば公平な質を示した。ビデオゲームは、ゲームの遊び方によって脳の構造や機能に影響を与える。調査対象としたゲームジャンルは、3Dアドベンチャー、FPS(一人称視点シューティング)パズル、リズムダンス、ストラテジーであった。このシステマティックレビューの結果から、ビデオゲームが脳に有益であることが明らかになった。しかし、その効果はゲームの種類によって異なることが示された。

キーワード:脳、神経可塑性、ビデオゲーム

1. はじめに

ビデオゲームとは、アクションゲームから受動的なゲームまで様々な種類の電子ゲームをプレイする経験を指し、プレイヤーに肉体的・精神的な課題を与える。ビデオゲームをプレイする動機は、自律性や他者との競争の経験に由来する場合があり、これがビデオゲームの楽しさや中毒性の理由を説明することができる[1]。

ビデオゲームは、ゲームの目的によっては「先生」としての役割を果たすことができる[2]。ビデオゲームは、ゲームのジャンルによって様々な効果を発揮する。例えば、アクティブなビデオゲームは体力を向上させる[3,4,5,6]のに対し、ソーシャルビデオゲームは社会的行動を向上させる[7,8,9]。最も興味深い結果は、ビデオゲームのプレイが認知と脳を変化させることを示している[10,11,12,13]。

これまでの研究では、ビデオゲームのプレイが認知に利益をもたらすことが実証されている。断面および縦断的研究では、ビデオゲームの経験が認知機能の向上、特に視覚的注意力と短期記憶[14]、反応時間[15]、作業記憶[16]に関連していることが実証されている。さらに、いくつかの無作為化比較研究では、ビデオゲーム介入が認知にポジティブな効果を示すことが示されている[17,18]。最近のメタ分析的研究でも、ビデオゲームが認知に及ぼすポジティブな効果が支持されている[10,11,12,13]。これらの研究は、ビデオゲームのプレイが認知的効果をもたらすことを実証している。

ビデオゲーム介入の効果については、科学者の間で広く議論されている[13]。最近発表された介入研究の結果と方法論の質をレビューする必要がある。ビデオゲームと神経の相関関係に関する1つの系統的なレビューが報告されている[19]。しかし、レビューされた研究の神経イメージングの手法は特定のものではなかった。このシステマティックレビューでは、神経可塑性効果に焦点を当てていた以前のシステマティックレビューとは対照的に、磁気共鳴画像法(MRI)による研究のみをレビューしている。神経可塑性とは、学習、記憶、回復のための適応に対応する脳の能力である[19]。通常の適応では、脳は学習、記憶、忘却、自己修復のために適応している。最近のMRIを用いた脳イメージング技術を用いた研究では、灰白質[20,21,22,23,24]や白質[25,26,27,28,29]に認知、運動、音楽トレーニングなどの介入を行った後の神経可塑性効果が示されている。しかし、灰白質と白質の変化の分子機構については、未だ結論が出ていない。灰白質の変化の分子機構は神経新生、神経新生、シナプス形成、血管新生であり、白質の変化の分子機構はミエリンのモデル化と形成、繊維組織化、血管新生であることが提案されている[30]。MRIを用いた最近の研究では、ビデオゲームが神経可塑性に及ぼす影響が実証されている。これまでの横断的・縦断的なイメージング研究では、ビデオゲームのプレイが灰白質[31,32,33]、白質[34,35]、機能的連結性[36,37,38,39]を変化させることで脳構造に影響を与えることが示されている。さらに、いくつかの介入研究では、ビデオゲームのプレイが脳の構造と機能を変化させることが実証されている[40,41,42,43]。

以前のレビューでは、ビデオゲームの神経相関と認知機能との関連性も発見されている[19]。しかし、このレビューでは実験研究と相関研究の両方が行われ、健康でない参加者が含まれていたため、本レビューとは対照的な結果となった。このレビューと前のレビューの違いを表1に示する。本レビューでは、健康な参加者を対象とした実験的研究のみを評価している。また、横断的・縦断的研究ではゲーム体験と脳との関連性が示されているにすぎず、ゲームのプレイが脳に直接影響を与えることを示すことは困難であった。そのため、本システマティックレビューでは、特に介入研究を検討した。本レビューは、健康な参加者を対象とした介入研究とMRI研究をレビューしているため、より具体的なレビューとなっている。したがって、本システマティックレビューの目的は、ビデオゲームの有益な効果を評価し、最近のビデオゲーム介入研究の方法論の質を評価することにある。

表1 前回のレビューと今回のレビューの違い

以前のレビュー 現在のレビュー
レビューされた研究の種類 実験的および相関的研究 実験的研究のみ
レビューされた研究のニューロイメージング技術 CT、fMRI、MEG、MRI、PET、SPECT、tDCS、EEG、およびNIRS fMRIおよびMRIのみ
レビューされた研究の参加者 健康で中毒の参加者 健康な参加者のみ

CT、コンピュータ断層撮影、fMRI、機能的磁気共鳴イメージング、MEG、脳磁図MRI、磁気共鳴イメージング、PET、陽電子放出断層撮影、SPECT、単一光子放出コンピュータ断層撮影、tDCS、経頭蓋直流刺激、脳波、脳波、NIRS、近赤外分光法。

2. 材料と方法

2.1. 検索戦略

本システマティックレビューは、付録表 A1 に示された PRISMA チェックリスト[44]に従って設計された。関連する研究を特定するために、PubMedとGoogle Scholarを用いて文献検索を行った。文献検索に用いたキーワードは、「ビデオゲーム」、「ビデオゲーム」、「ゲーム」、「アクションビデオゲーム」、「ビデオゲームトレーニング」、「トレーニング」、「プレイ」、「プレイ」、「MRI」、「認知」、「認知」、「実行機能」、「無作為化対照試験」の組み合わせであった。

2.2. 除外基準

一次包摂基準は、ランダム化対照試験研究、ビデオゲーム相互作用、MRI/fMRI解析であった。1つまたは2つの一次包含基準のみで適格とされた研究は含まれなかった。レビュー論文および実験プロトコルも含まれなかった。二次包含基準は 2000年以降に出版されたもので、英語で出版されたものとした。除外されたのは、期間が4週間未満の研究、または期間が特定されていない介入または併用介入であった。また、認知に基づくゲームの研究、および精神医学的、認知的、神経学的、医学的障害を持つ参加者を対象とした研究も除外された。

2.3. 質の評価

割り付け方法の詳細、対照群と研修群の適切な記述、対照群と研修群間の統計的比較、脱落者の報告などである。それぞれの合計スコア(最大 12 点)を表 3 に示す。品質評価にはバイアスの危険性の評価も含まれており、これは基準番号1,2,5,6,7,9,12に示されている。

2.4. 統計的分析

メタアナリシス研究ではなく、参加者の年齢、ビデオゲームのジャンル、コントロールの種類、MRIや統計解析、トレーニングのアウトカムの範囲にばらつきがあるため、ビデオゲームトレーニング/ビデオゲームとその効果についてのシステマティックレビューを行った。そこで、それぞれのゲームについて、研究の質、除外・除外、対照、治療法、ゲームタイトル、参加者、トレーニング期間、MRI解析と仕様を記録した。

3. 研究の結果

データベースの文献検索を行った結果、140の科学論文が得られた。すべての学術論文は、包含基準と除外基準に基づいてスクリーニングされた。これらの140論文のうち、9論文がレビューの対象となった [40,41,42,43,47,48,49,50,51]。ビデオゲームの影響を表2
に示す。

表2 ビデオゲームの有益な効果のまとめ

著者 参加者の年齢 ゲームジャンル コントロール デュレーション 有益な効果
Gleich etal。[  ] 2017年 18〜36 3Dアドベンチャー 受動的 8週間 海馬の活動の増加
DLPFCの活動の減少
ハイアール他 [  ] 2009年 12〜15 パズル 受動的 3ヶ月 いくつかの視覚空間処理領域でのGMの増加
前頭葉の活動の減少
Kuhn etal。[  ] 2014年 19〜29 3Dアドベンチャー 受動的 8週間 海馬、DLPFC、小脳のGMの増加
Lee etal。[  ] 2012年 18〜30 戦略 アクティブ 8〜10週間 DLPFCの活動の減少
8〜11週間 重要でない活動の違い
Lorenz etal。[  ] 2015年 19〜27 3Dアドベンチャー 受動的 8週間 腹側線条体の保存された活動
マルチネスら。[  ] 2013年 16〜21 パズル 受動的 4週間 マルチモーダル統合システムにおける機能的接続の変化
高次エグゼクティブ処理における機能的な接続の変更
Roush [  ] 2013年 50〜65 リズムダンス アクティブ 24週間 視空間作業記憶領域における活動の増加
感情的および注意領域での活動の増加
受動的 アクティブコントロールと比較して同様-
West etal。[  ] 2017年 55〜75 3Dアドベンチャー アクティブ 24週間 有意でないGMの違い
受動的 認知能力と短期記憶の向上
海馬と小脳のGMの増加
West etal。[  ] 2018年 18〜29 FPS アクティブ 8週間 海馬のGMの増加(空間学習者*)
扁桃体のGMの増加(応答学習者*)
海馬のGMの減少(応答学習者)

121件の論文を除外した。46件はMRI研究ではなく、16件は対照研究ではなく、38件は介入研究ではなく、13件はレビュー論文であり、8件は研究プロトコル、ビデオゲーム以外の研究、脳以外の研究を含む雑多なものであった。18本の科学論文のうち、9本が除外された。除外された9本の論文のうち、2本は認知ベースのゲーム研究、3本は期間が4週間より短いか、指定された期間の介入がないもの、2本は非健康的な参加者の治療法を用いたもの、1本は併用介入研究であった。スクリーニングのフローチャートを図1に示す。

図1 文献検索のフローチャート

3.1. 品質評価

対象となる研究の質について、デルファイ基準 [45] に基づく評価方法を表 3 に示す。研究に割り当てられた質のスコアは 3-9(平均値=6.10;S.D.=1.69)であった。全体として、デルファイ基準によれば、研究は方法論的に公平な質を示していた。対象となった9本の論文の中で最も高い質のスコアが割り当てられたのは、Westらが2017年に発表した「Playing Super Mario 64 increases hippocampal grey matter in older adult」で、12本中9本のスコアを獲得した。基準6(ケア提供者の盲検化)と基準7(患者の盲検化)に割り付けられたスコアは、これらの基準の盲検化に関連する情報が不特定であったため、最も低いスコアとなった。さらに、基準2(隠蔽された割り付け)と基準5(盲検化評価者)は、2つの論文のみがその情報を特定していたために低かった。すべての論文は基準3と4を十分に満たしていた。

表3 対象となる研究の方法論的質

著者 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 Q12 スコア
Gleich etal。[  ] 2017年 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 6
ハイアール他 [  ] 2009年 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 5
Kuhn etal。[  ] 2014年 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 5
Lee etal。[  ] 2012年 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 6
Lorenz etal。[  ] 2015年 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 7
マルチネスら。[  ] 2013年 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 3
Roush [  ] 2013年 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 7
West etal。[  ] 2017年 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 9
West etal。[  ] 2018年 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 7
スコア 6 2 9 9 2 0 0 3 4 8 7 5

Q1, 無作為割付、Q2, 秘密割付、Q3, 各群間のベースラインの類似性、Q4, 対象者の特定、Q5, 評価者のアウトカムの盲検化、Q6, ケア提供者の盲検化、Q7, 患者の盲検化、Q8, 治療意図分析、Q9, 割付方法の詳細、Q10, 各群の十分な説明、Q11, 各群間の統計的比較、Q12, 中退報告書(1, 特定,0, 不特定)。


3.2. 除外項目

ほとんどの研究では、ゲームの経験がほとんどない、または全くない参加者を対象としており、精神・精神疾患、神経疾患、医学的疾患のある参加者は除外されていた。4件の研究では、参加者のハンドネスを特定し、ゲームトレーニングの経験がある参加者は除外されていた。除外基準を表4に示する。

表4 対象となる研究の包含基準と除外基準

著者 インクルージョン 除外
i1 i2 i3 e1 e2 e3 e4 e5
Gleich etal。[  ] 2017年 1 0 0 1 1 1 1 1
ハイアール他 [  ] 2009年 1 0 1 1 1 1 0 0
Kuhn etal。[  ] 2014年 1 0 0 1 1 1 1 1
Lee etal。[  ] 2012年 1 1 0 1 1 0 1 0
Lorenz etal。[  ] 2015年 1 1 0 1 0 0 1 1
マルチネスら。[  ] 2013年 1 1 1 1 1 0 0 1
Roush [  ] 2013年 0 0 1 0 0 1 0 0
West etal。[  ] 2017年 1 1 0 1 1 1 1 0
West etal。[  ] 2018年 1 0 0 1 1 1 0 0
合計 8 4 3 8 7 6 5 4

i1, ビデオゲームの経験の少なさ/未経験、i2, 右利き、i3, 性別の違い、e1, 精神/精神疾患、e2, 神経疾患、e3, 医学的疾患、e4, MRIの禁忌、e5, ゲームトレーニングの経験。

3.3. 対照群

対象となる9件の研究は、コントロールの種類に基づいて3つのタイプに分類された。2件の研究が能動的対照を用い、5件の研究が受動的対照を用い、2件の研究が能動的対照と受動的対照の両方を用いた。対照群の概要を表5に示す。

表5 対照群は、対象となる研究を調査

コントロール 著者
アクティブコントロール Lee etal。[  ] 2012年
West etal。[  ] 2018年
パッシブコントロール Gleich etal。[  ] 2017年
ハイアール他 [  ] 2009年
Kuhn etal。[  ] 2014年
Lorenz etal。[  ] 2015年
マルチネスら。[  ] 2013年
アクティブ-パッシブ制御 Roush [  ] 2013年
West etal。[  ] 2017年

3.4. ゲームタイトルとジャンル

対象となった9件の研究のうち、4件の研究では、同じ3Dアドベンチャーゲームを、「スーパーマリオ64」オリジナル版とDS版の異なるゲームプラットフォームで使用した。1つの研究では、多くの異なるゲームタイトルのFPS(ファーストパーソン・シューティング)シューティングゲームを使用していた。”コール オブ デューティ」は1つのタイトルである。2つの研究では、パズルゲームを使用した。”テトリス」と「レイトン教授とパンドラの箱」。1つの研究ではリズムダンスゲームを使用している。1つの研究では「ダンスレボリューション」を使用している。1つの研究では戦略ゲームを使用した “スペース・フォートレス” ゲームのジャンルを表6に示する。

表6 ビデオゲーム介入のジャンルとゲームタイトル

ジャンル 著者 題名
3Dアドベンチャー Gleich etal。[  ] 2017年 スーパーマリオ64DS
Kuhn etal。[  ] 2014年 スーパーマリオ64
Lorenz etal。[  ] 2015年 スーパーマリオ64DS
West etal。[  ] 2017年 スーパーマリオ64
FPS West etal。* [  ] 2018年 コール・オブ・デューティ
パズル ハイアール他 [  ] 2009年 テトリス
マルチネスら。[  ] 2013年 レイトン教授と悪魔の箱
リズムダンス Roush [  ] 2013年 ダンスレボリューション
戦略 Lee etal。[  ] 2012年 宇宙要塞

* 他のゲームとしては、Call of Duty 2,3,Black Ops、World at War、Killzone 2,3,Battlefield 2,3,4,Resistance 2,Fall of Man、Medal of Honorなどがある。


3.5. 参加者とサンプルサイズ

9件の研究のうち、10代の参加者を対象とした研究が1件、若年成人の参加者を対象とした研究が6件、高齢者の参加者を対象とした研究が2件であった。参加者の情報を表7に示す。参加者数は20-75人であった(平均値=43.67;S.D.=15.63)。3件の研究では女性のみの参加者を対象としていたが、他の6件の研究では男性と女性の参加者を対象としていた。女性と男性の参加者を用いた6件の研究では、男性の参加者よりも女性の参加者の方が多かった。

表7 対象となる研究の参加者詳細

カテゴリー 著者 年齢 サンプルサイズ 比 (%) 詳細
最低 最高 範囲 女性 男性
ティーンエイジャー ハイアール他 [  ] 2009年 12 15 3 44 70.45 29.54 トレーニング(n = 24)
コントロール(n = 20)
ヤングアダルト Gleich etal。[  ] 2017年 18 36 18 26 100 0 トレーニング(n = 15)
コントロール(n = 11)
Kuhn etal。[  ] 2014年 19 29 10 48 70.8 29.2 トレーニング(n = 23)
コントロール(n = 25)
Lee etal。[  ] 2012年 18 30 12 75 61.4 38.6 トレーニングA(n = 25)
トレーニングB(n = 25)
コントロール(n = 25)
Lorenz etal。[  ] 2015年 19 27 8 50 72 28 トレーニング(n = 25
コントロール(n = 25)
マルチネスら。[  ] 2013年 16 21 5 20 100 0 トレーニング(n = 10)
コントロール(n = 10)
West etal。[  ] 2018年 18 29 11 43 67.4 32.5 アクションゲーム(n = 21)
ノンアクションゲーム(n = 22)
年上の大人 Roush [  ] 2013年 50 65 15 39 100 0 トレーニング(n = 19)
アクティブコントロール(n = 15)
パッシブ制御(n = 5)
West etal。[  ] 2017年 55 75 20 48 66.7 33.3 トレーニング(n = 19)
アクティブコントロール(n = 14)
パッシブコントロール(n = 15)

 

3.6. トレーニング期間と強度

トレーニング期間は4~24週間(平均=11.49;S.D.=6.88)であった。Leeらによる1件の研究では、2種類のビデオゲームトレーニングを検討していたため、期間の長さと総時間が2つあった。総トレーニング時間は16~90時間(平均=40.63;S.D.=26.22)であったのに対し、トレーニング強度は1.5~10.68時間/週(平均=4.96;S.D.=3.00)であった。1件の研究では総トレーニング時間を特定していなかった。2件の研究ではトレーニング強度を特定していなかった。トレーニング期間とトレーニング強度を表8に示す。

表8 ビデオゲーム介入の期間と強度

著者 長さ(週) 合計時間 平均強度(h /週)
Gleich etal。[  ] 2017年 8 49.5 6.2
ハイアール他 [  ] 2009年 12 18 1.5
Kuhn etal。[  ] 2014年 8 46.88 5.86
Lorenz etal。[  ] 2012年 8 28 3.5
Lee etal。[  ] 2015年 8〜11 * 27 該当なし
マルチネスら。[  ] 2013年 4 16 4
Roush [  ] 2013年 24 ns 該当なし
West etal。[  ] 2017年 24 72 3
West etal。[  ] 2018年 8.4 90 10.68

トレーニングの長さを週に換算した(1ヶ月=4週間)。 ns、指定なし;n/a、利用不可;*正確な長さは利用不可。

3.7. MRI解析と仕様

対象となった9件の研究のうち、安静時MRIを用いた研究が1件、構造的MRIを用いた研究が3件(Haierらの研究[40]を除く)タスクベースMRIを用いた研究が5件であった。Haierらの研究では2種類のMRI解析が用いられている[40]。MRI解析の概要を表9に示す。関連する安静時MRI、構造的MRI、タスクベースMRIの仕様をそれぞれ表10,表11,表12に示す。

表9 対象となる研究のMRI解析の詳細

MRI分析 著者 コントラスト 統計ツール 統計的手法 p
休憩 マルチネスら。[  ] 2013年 (ポスト->プレトレーニング)>(ポスト>プレコントロール) MATLAB; SPM8 TFCE未修正 <0.005
構造 ハイアール他 * [  ] 2009年 (投稿>事前トレーニング)>(投稿>事前管理) MATLAB 7; SurfStat FWE修正 <0.005
Kuhn etal。[  ] 2014年 (投稿>事前トレーニング)>(投稿>事前管理) VBM8; SPM8 FWE修正 <0.001
West etal。[  ] 2017年 (投稿>事前トレーニング)>(投稿>事前管理) Bpipe 未修正 <0.0001
West etal。[  ] 2018年 (投稿>事前トレーニング)>(投稿>事前管理) Bpipe ボンフェローニ補正 <0.001
仕事 Gleich etal。[  ] 2017年 (投稿>事前トレーニング)>(投稿>事前管理) SPM12 モンテカルロ修正 <0.05
ハイアール他 * [  ] 2009年 (投稿>事前トレーニング)>(投稿>事前管理) SPM7 FDRが修正されました <0.05
Lee etal。[  ] 2012年 (投稿>事前トレーニング)>(投稿>事前管理) FSL; FEAT 未修正 <0.01
Lorenz etal。[  ] 2015年 (投稿>事前トレーニング)>(投稿>事前管理) SPM8 モンテカルロ修正 <0.05
Roush + [  ] 2013年 投稿>事前トレーニング MATLAB 7; SPM8 未修正 = 0.001

* Haierらは構造解析とタスク解析を行った。+ 集団間でコントラストを使用せずに訓練前と訓練後の比較を行った。TFCE, Threshold Free Cluster Enhancement, FEW, familywise error rate, FDR, false discovery rate.


表10 対象となる研究の安静状態MRIの仕様

著者 安静時 構造
イメージング TR(s) TE(ms) スライス イメージング TR(s) TE(ms) スライス
マルチネスら。[  ] 2013年 グラディエントエコー平面画像 3 28.1 36 T1加重 0.92 4.2 158

表11 対象となる研究の構造的MRIの仕様

著者 イメージング TR(s) TE(ms)
Kuhn etal。[  ] 2014年 3DT1加重MPRAGE 2.5 4.77
West etal。[  ] 2017年 3DグラディエントエコーMPRAGE 2.3 2.91
West etal。[  ] 2018年 3DグラディエントエコーMPRAGE 2.3 2.91

表12 対象となる研究のタスクベースMRI仕様

著者 仕事 大胆な 構造
イメージング TR(s) TE(ms) スライス イメージング TR(s) TE(ms) スライス
Gleich etal。[  ] 2017年 勝ち負けのパラダイム T2エコー平面画像 2 30 36 T1加重 2.5 4.77 176
ハイアール他 [  ] 2009年 テトリス 機能的エコープラナー 2 29 ns 5-エコーMPRAGE 2.53 1.64; 3.5; 5.36; 7.22; 9.08 ns
Lee etal。[  ] 2012年 ゲームコントロール 高速エコー平面画像 2 25 ns T1加重MPRAGE 1.8 3.87 144
Lorenz etal。[  ] 2015年 スロットマシンのパラダイム T2エコー平面画像 2 30 36 T1加重MPRAGE 2.5 4.77 ns
Roush [  ] 2013年 数字記号の置換 高速エコー平面画像 2 25 34 拡散強調画像 ns ns ns

すべての解析には3テスラ磁力を使用し、TR = 反復時間、TE = エコー時間、ns = 指定なし。


4. 考察

この文献レビューは、健康な人の認知機能に対する非認知ベースのビデオゲーム介入の効果を評価したものである。参加者の年齢、有益な効果、期間が不均一であるため、研究の比較は困難である。比較は因子を共有している研究に限られる。

4.1. 参加者の年齢

ビデオゲームの介入は、子供のカテゴリーを除くすべての年齢カテゴリーに影響を与える。この例外は、子どもを参加者とした介入研究が少ないことに由来している。この例外の根本的な理由は、脳は10~12歳まではまだ発達しているということである[52,53]。対象となる研究には、青年を対象とした研究 [40]、若年成人を対象とした6件の研究 [41,42,43,47,49,51]、および高齢者を対象とした2件の研究 [48,50] があった。

参加者の年齢区分の違いの背景には、研究目的の違いがある。Haierらによる研究は、このカテゴリーが最も潜在的な脳の変化を示すため、思春期の研究を意図したものである。人間の脳は思春期にはシナプスの再編成に敏感である[54]。一般に、思春期には白質が増加するのに対し、灰白質は減少する [55,56]。対照的に、脳の皮質表面は、灰白質の減少にもかかわらず増加する[55,57]。6件の研究では、脳が成熟期に達した後の脳の変化を研究することを意図して、若年成人を対象とした研究が行われた。ヒトの脳は若年成人期に成熟期を迎える [58]。2件の研究では、加齢による困難に対処する目的で高齢者を調査していた。ヒトの脳は加齢とともに縮小し[56,59]、これはほぼ必ず認知機能の低下につながる[59,60]。

4.2. 有益な効果

MRI法を用いて、灰白質の変化[40,42,50]、脳活動の変化[40,43,47,48,49]、機能的接続性の変化[41]の3つの有益な結果が観察された。影響を受けた脳領域は、それぞれのゲームのプレイ方法に対応している。

3Dビデオゲームの4つの研究では、海馬、背外側前頭前野皮質(DLPFC)小脳[42,43,50]、DLPFC[43]の構造と腹側線条体の活動[49]への影響が示されている。この場合、海馬は記憶[61]や場面認識[62]に、DLPFCや小脳は情報操作や問題解決プロセスのためのワーキングメモリ機能に使われる[63]。対応する脳領域の灰白質は訓練中に増加することが示されている[20,64]。海馬、DLPFC、小脳の灰白質の増加は、参照記憶と作業記憶のパフォーマンス向上と関連している[64,65]。

Gleichらによる研究で発見されたDLPFCの活動の低下は、脳のトレーニングに関連した脳活動の低下を示した研究に対応している[66,67,68,69]。トレーニング後のDLPFCの活動の低下は発散的思考の効率化と関連している[70]。また、3Dビデオゲームは腹側線条体の活動を保護することで報酬系を保存していた [71]。

パズルゲームの2つの研究では、視覚空間処理領域の構造、前頭前野の活動、機能的接続性の変化に効果があることが示されている。視覚空間処理野の灰白質の増加と前頭前野の活動の低下は、訓練に伴う灰白質の増加[20,64]と活動の低下[66,67,68,69]に類似している。この場合、テトリスの空間予測や問題解決には、視覚空間処理と前頭前野が常時使用されていることになる。レイトン教授ゲームの謎解きベースのゲームでは、マルチモーダル統合と高次執行システムの機能的接続性は、トレーニングに関連した機能的接続性の変化を実証した研究に対応している[72,73]。機能的接続性が良好であれば、パフォーマンスが向上することを意味する[73]。

戦略ゲームはDLPFCの活動に影響を与え、リズムゲームは視覚空間作業記憶、感情、注意領域の活動に影響を与える。FPSゲームは海馬と扁桃体の構造に影響を与える。DLPFC活動の低下は、トレーニングに関連した活動の低下と同様である[66,67,68,69]。Roushの研究では、ダンスレボリューションのゲームで運動やゲームをしたことにより、視覚空間作業記憶、感情、注意領域の活動が増加したことが示されている。この結果は、ポジティブな活性化が複合的な運動による機能領域の変化を示唆していることを示唆している[48]。海馬と扁桃体の灰白質の増加は、トレーニングに関連した灰白質の増加と類似している[20,64]。海馬はFPSの世界では3Dナビゲーションの目的で使用されているが[61]、扁桃体はゲーム中に警戒心を保つために使用されている[74]。

4.3. 持続時間

ビデオゲームを16時間行った後、脳の構造と機能の変化が観察された。ビデオゲームの総時間は16~90時間であったが、ゲーム強度にはばらつきがあるので注意が必要である。週に1.5~10.68時間であった。ゲーム強度の違いは認知機能の変化に影響を与える可能性がある。認知介入研究では、ゲームの強度が脳の皮質の厚さに影響を与えることが実証されている[75,76]。ビデオゲームの研究でも同様の効果が観察されるかもしれない。強度が認知機能にどのように影響すると予想されるかを解明するためには、より多くの研究が必要である。

4.4. 基準

ほとんどすべての研究では、「ビデオゲームの経験がほとんどない/ほとんどない」という包括基準が用いられてた。この基準は、ゲーム関連の経験がビデオゲームの効果に及ぼす要因を減らすために使用された。いくつかの研究では、脳への影響のばらつきを減らすために、参加者の特定の利き手や特定の性別を使用したものもあった。専門性や性別は脳の活動や構造に影響を与えることが示されている[77,78,79,80]。MRIプロトコルの参加者の安全性のために「MRI禁忌」という除外基準が用いられているのに対し、「精神・精神疾患」、「神経学的疾患」、「医学的疾患」という除外基準は参加者の標準化のために用いられている。

4.5. 制限事項と推奨事項

デルファイ基準[45]を用いて評価された方法論の質について、いくつかの懸念が生じるかもしれない。質は3-9(平均=6.10;S.D.=1.69)であった。ほとんどの論文で質が低かったのは、基準に対応する情報が不特定であったためである。方法論の質の低さに関連して、研究の質の改善を行わなければならない。割り付けの隠蔽、評価者の盲検化、ケア提供者の盲検化、参加者の盲検化、intention-to-treat分析、割り付け方法の詳細は、今後の研究で改善されなければならない。

もう一つの懸念は、盲検化とコントロールである。この種の研究は、患者の盲検化が容易な医学的研究とは異なる。この種の研究では、参加者は能動的対照群としてトレーニングを行うか、受動的対照群として何もしないかのどちらかのタスクを課せられる。参加者はタスクから何かを期待することができる。その期待が研究の結果に影響を与える可能性がある [81,82,83]。さらに、待機対照群は訓練の結果を過大評価する可能性がある [84]。

サンプルサイズが20~75人(平均43.67;S.D. = 15.63)であったことを考慮すると、ビデオゲームの効果を強調するために研究の規模を拡大する必要がある。臨床試験には、早期・小規模フェーズ1から始まり、後期・大規模フェーズ3,市販後観察フェーズ4で終了する4つのフェーズがある。この4つのフェーズは、食品医薬品局(FDA)[85]によると、医薬品の臨床試験に用いられている。第 1 相は 20~100 人程度の参加者で治療の安全性を明らかにすることを目的としている。第 2 相は数百人までの参加者で治療の有効性を明らかにすることを目的としている。第3段階は300~3000人の参加者で有効性と安全性を明らかにすることを目的としている。最終段階の第4相は、販売後に前例のない治療の副作用を発見する目的がある。しかし、医学研究とゲーム介入研究では実験方法が異なるため、ゲーム研究への適応には若干の修正が必要である。

ビデオゲーム介入に関連して、いくつかの未解決の問題が残っている。まず、慢性的・長期的なビデオゲームを評価した研究はない。参加者は長時間同じゲームをプレイするモチベーションを失う可能性があり、研究結果に影響を与える可能性がある[86]。第二に、ゲームのジャンルが異質であるため、メタアナリシスを行うことができなかった。研究の均質性を確保するためには、より厳しい基準を設定する必要がある。しかし、この段階では第三の制限が生じる。第三に、MRI分析を用いた無作為化比較試験のビデオゲーム研究は少ない。ビデオゲームの効果を評価するために、より多くの研究を実施する必要がある。第四に、対象となる研究には、トレーニングによる認知変化の効果を検証するための認知テストが不足している。ビデオゲーム介入の研究には、認知機能と脳の変化との関連性を確認するための認知テストも含めるべきである。

5. 結論

システマティックレビューでは、非認知ベースのビデオゲームの有益な効果に関連するいくつかの結論が示されている。

  • 第一に、非認知ベースのビデオゲームは、脳を改善する手段として、すべての年齢層で使用することができる。しかし、子どもへの効果はまだ明らかになっていない。
  • 第二に、非認知ベースのビデオゲームは、脳の構造的側面と機能的側面の両方に影響を与える。
  • 第三に、ビデオゲームの効果は、最低16時間のトレーニング後に観察された。
  • 第四に、方法論の質を高めるためには、いくつかの方法論の基準を改善する必要がある。

結論として、16時間以上のビデオゲームの急性トレーニングは脳の機能と構造に有益である。しかし、脳領域に対するビデオゲームの効果は、ビデオゲームの種類によって異なる。