室内CO2濃度は思考を鈍らせるか――研究が割れている論点と、エンジニアが自分で測る方法

2026.10.07 / Donut Service

夕方17時。朝なら5分で読めたはずのPRの差分が、頭に入ってこない。同じ関数を3回スクロールして、まだ何も判断できていない。

「疲れているだけ」で片づける前に、ひとつだけ測っていない変数があります。あなたが今いる部屋の、空気そのものです。

本記事では、室内CO2濃度と認知パフォーマンスの関係を扱います。先に立場を明示しておくと、この分野の知見ははっきり割れています。「CO2が濃いと頭が悪くなる」と断言することは、現時点の証拠ではできません。それでもエンジニアにとって実践的な意味は残る――その理由まで含めて整理します。

1. 夕方に思考が鈍る――原因は疲労だけか

午後の思考低下について、これまで本ブログでは時間側の要因を中心に扱ってきました。ウルトラディアン・リズムによる覚醒度の波、休憩設計の不足、通知による注意の分断――いずれも52/17ルールの記事やポモドーロ・テクニックの記事で詳しく見たとおりです。

ただ、これらはすべて「時間をどう区切るか」の話でした。その時間を過ごしている空間の側は、ほとんど変数として扱われていません。

CO2は無色無臭です。濃度が上がっても、私たちはそれを「CO2が濃い」とは知覚しません。知覚されるのは、眠気、頭の重さ、集中の途切れやすさといった非特異的な感覚だけです。原因が特定できないまま「今日は調子が悪い」に丸め込まれる――この構造こそが、CO2を検討に値する変数にしています。

2. 室内CO2はどこまで上がるのか

まず基準点を押さえます。屋外の大気中CO2濃度は、およそ420ppm台です（NOAAによる2024年の世界平均は422.8ppm。マウナロア観測所では2025年5月に月平均430.5ppmを記録しており、値は年々上昇しています）。換気が十分な室内は、これに近い値へ漸近します。

一方、人間の呼気には4%前後（およそ4万ppm）のCO2が含まれます。閉め切った個室で1人が作業を続ければ、濃度は単調に上がっていきます。上昇の速さは部屋の容積と気密性で決まりますが、6畳程度の書斎で窓もドアも閉めていれば、1〜2時間で1000ppmを超えることは珍しくありません。

2-1. 自室での実測

ここからは一般論ではなく、実際に測った値で話を進めます。

自作の室内環境モニター「Kanki」で、2026年10月1日に書斎のCO2濃度を記録しました。部屋は6畳（約10m²）、センサーはNDIR方式のMH-Z19Cで、1分ごとに記録しています。11時50分ごろにエアコンをつけて窓を閉め切り、そのまま一人で作業を続けたところ、濃度は約580ppmから上がり始め、13時30分ごろには1000ppm前後に達しました。上昇はおよそ2時間で+400ppm。エアコンを動かしていても値は下がらず、1000ppm付近で横ばいが続きます。家庭用エアコンの多くは室内の空気を循環させるだけで、外気を取り込まないためです。

同じ日に、濃度の下がり方を2通り見ることができました。14時20分ごろ、休憩で部屋を出ました。窓は閉め切ったままです。人がいなくなっただけで濃度は30分ほどで約750ppmまで下がりましたが、戻って作業を再開すると再び上がり、16時20分ごろに最大の1202ppmに達しました。そこでエアコンを止めて窓を開けると、約15分で650ppm前後まで下がっています。発生源を断つだけでもゆっくりとは下がるものの、外気と入れ替えるほうがはるかに速い。この日の8時から18時のうち、1000ppmを超えていたのは合計1時間6分でした。

ただしこれは1日・1部屋の記録で、条件をそろえた比較ではありません。また、センサーのABC（自動ベースライン補正、6-3節）は初期設定のまま有効にしています。書斎は毎日窓を開けて換気しているので、6-3節で挙げた「定期的に外気にさらす」運用にあたります。この日も夕方に窓を開け、最低値は463ppmと外気に近い値でしたが、校正の正確さを別の機器で確かめたわけではありません。

2-2. 参照すべき基準値

日本には、建物用途ごとにCO2濃度の基準があります。

注意したいのは、これらの基準値が「認知パフォーマンスが落ちる閾値」として設定されたものではないという点です。CO2は歴史的に、在室者由来の汚染全般（体臭、皮膚由来の揮発性物質など）がどれだけ溜まっているかを示す代理指標として使われてきました。1000ppmという数字は、換気の十分さを測るための目安であって、そこを超えた瞬間に思考が鈍るという意味ではありません。

3. 研究は何を言っているか

3-1. 起点となった研究――Satish et al.（2012）

この話題が広く知られるきっかけは、ローレンス・バークレー国立研究所（LBNL）のグループによる研究です（Satish et al., 2012, Environmental Health Perspectives, 120(12), 1671–1677）。

被験者を600ppm・1000ppm・2500ppm の3条件に曝露し、意思決定能力を測る Strategic Management Simulation（SMS）を実施したところ、1000ppmの時点で複数の評価尺度に有意な低下が見られ、2500ppmではその低下がさらに大きくなったと報告されています。純粋なCO2を添加して濃度だけを操作した設計だった点が、この研究の重要なところです。

ただし被験者数は22名と小規模で、著者ら自身が予備的な知見である旨を述べています。

3-2. 追随した研究――Allen et al.（2016）

ハーバード公衆衛生大学院を中心とする COGfx 研究では、オフィス環境を模した曝露室で、換気量・CO2・揮発性有機化合物（VOC）を操作した条件下の認知機能を比較しました（Allen et al., 2016, Environmental Health Perspectives, 124(6), 805–812）。換気を強化しCO2とVOCを低減した「Green+」条件で、認知機能スコアが従来型オフィス条件のおよそ2倍になったと報告されています。

数字のインパクトは大きいのですが、ここには落とし穴があります。この研究が操作したのはCO2単独ではなく、換気とVOCを含む環境パッケージ全体です。「CO2を下げたから改善した」とは、この設計からは切り分けられません。後述する交絡の問題そのものです。

3-3. 反対側の証拠

一方で、効果を再現できなかった研究も相当数あります。

Zhang らは、純粋なCO2の添加と、在室者由来の生体排出物（bioeffluents）を分離して曝露する実験を行い、3000ppm程度の純粋CO2曝露では認知課題成績への明確な影響が見られなかったと報告しています（Zhang, Wargocki, Lian, & Thyregod, 2017, Indoor Air, 27(1), 47–64）。知覚される空気質や自覚症状には差が出ても、成績には出ない、という結果です。

より体系的なのが、Du らによる批判的レビューです（Du, Tandoc, Mack, & Siegel, 2020, Indoor Air, 30(6), 1067–1082）。37件の実験研究を横断的に検討し、現時点の知見は一貫していないと総括しています。

ただしこのレビューは、単純に「効果はない」と述べているわけではありません。強度と一貫性の客観的基準を満たす研究群に絞り込んだ場合、室内で一般的な濃度の純粋CO2が影響を与えたのは SMS（戦略的意思決定シミュレーション）で測る高次の意思決定に限られた――つまり、影響の範囲は狭いが消えたわけではない、という整理です。一方、換気量が低くCO2を含む汚染物質が蓄積した条件では、各種機能の処理速度は落ちるが正確性は影響を受けなかったと報告されています。

より近年の実験でも、否定的な結果が出ています。Chen らは純粋CO2を用いた曝露実験を行い、2100ppm未満では認知パフォーマンス・知覚された室内環境質・健康症状のいずれとも明確な関連が見られなかったと報告しました（Chen, Huebner, Bagkeris, Ucci, & Mumovic, 2023, Building and Environment, 245, 110967）。著者らは、成人においてこの濃度域の純粋CO2を室内汚染物質として扱うべきではない、とまで述べています。

3-4. メタ解析が示した分岐点

では全体としてどう整理されるのか。15件の適格研究を統合したメタ解析があります（Fan, Cao, Zhang, Lai, & Pang, 2023, Building and Environment, 237, 110331）。対照条件を1000ppm未満、曝露条件を1000–1500ppm / 1500–3000ppm / 3000–5000ppm の3群に分けて解析したものです。

結論は、5000ppm未満の曝露でも認知パフォーマンスに影響があり、複雑な課題は単純な課題より有意に強く影響を受けるというもの。1000–1500ppm と 1500–3000ppm の追加曝露で複雑課題の成績が有意に低下し、統合された標準化平均差（SMD）は −2.044（95%CI: −2.620, −1.467）と報告されています。

ここまでの対立を、ひとつの補助線が説明します。どの認知を測っているかです。単純反応や注意の課題では差が出にくく、意思決定や複雑な問題解決では差が出やすい。「CO2は認知に影響するか」という問いが粗すぎた、ということかもしれません。

ただし、この −2.044 という数字はそのまま受け取らないほうがよいでしょう。標準化平均差（SMD）は、2群の平均の差をばらつきの大きさで割った値で、心理学では0.8でも「大きい効果」とされます。2を超える値は、平均的な人が下位数%まで落ち込むほどの差を意味し、普段の部屋の空気でそれが起きているとは考えにくい水準です。参加者の少ない研究では偶然大きく出た結果ほど論文になりやすく、それらを集めたメタ解析は効果を過大に見積もりがちです。次節で見る理由が、まさにここに効いてきます。

割れているのは、答えではなく、問いの立て方かもしれない。

4. なぜ知見が割れるのか

結論が一致しない理由は、少なくとも4つに整理できます。エンジニアにとっては、ここが最も読み応えのある部分だと思います。

4-1. 測っている「認知」が同じではない

最大の要因はこれです。単純反応時間、作業記憶課題、意思決定シミュレーション――これらはすべて「認知機能」と呼ばれますが、脳の負荷のかかり方はまったく違います。

効果が報告されやすいのは、Satish らが用いたSMSのような統合的・戦略的な判断を要する課題です。逆に、押しボタン反応のような単純課題では差が出にくい。したがって「CO2は認知に影響するか」という問い自体が粗すぎる、という見方が成り立ちます。どの認知に、どの程度かを分けないと議論が噛み合いません。

4-2. サンプルサイズが小さい

曝露室を使った実験は、1人あたりのコストが高く、被験者数は数十名規模に留まりがちです。Satish らの22名は、この分野では特別に少ないわけではありません。ただし小標本では効果量が過大に推定されやすく、再現性も低くなります。心理学領域全般で指摘されてきた問題が、そのまま当てはまります。

4-3. 換気を操作すると、CO2以外も同時に動く

ここが方法論的に最も厄介です。

「換気量を変えてCO2濃度を操作する」設計では、同時にVOC、生体排出物、粒子状物質、温度、湿度、気流が変化します。認知スコアが動いたとして、その原因がCO2だと言い切ることはできません。Allen らの研究がまさにこの構造です。

逆に、Satish らのように純粋なCO2ガスを添加して濃度だけを動かす設計なら交絡は避けられますが、今度は「実際の室内環境で起きていること」からは遠ざかります。内的妥当性と外的妥当性のトレードオフであり、どちらの設計にも固有の弱点があります。

4-4. 盲検化が難しい

CO2そのものは無臭ですが、換気を絞れば空気の「こもり感」は知覚されます。被験者が条件を推測できてしまえば、期待効果が成績に混入します。二重盲検を厳密に保つのは、この領域では容易ではありません。

5. エンジニアにとっての実践的含意

では、因果が確定していない以上、無視してよいのか。私はそうは考えません。理由はコストの非対称性にあります。

意思決定の枠組みで整理してみます。

• 介入のコスト：窓を開ける、換気扇を回す、ドアを開けておく。かかるのは数十秒と、季節によっては空調効率の低下だけ
• 効果があった場合の利得：深い思考を要する時間帯のパフォーマンス改善
• 効果がなかった場合の損失：ほぼゼロ。しかも換気には、CO2とは独立に感染性エアロゾルやVOCの低減という確立した便益がある

つまり、効かなかったときに失うものはほとんどなく、効いたときには得るものがある。損と得の大きさが釣り合っていないのです。だからこそ因果の確定を待つ必要のない介入だと言えます。とくに今季は、インフルエンザが2026年第34週（8月17〜23日）に全国で流行開始の目安を超え、1999年以降では2009年に次いで2番目に早い流行入りとなりました。窓を開ける理由は、CO2をめぐる議論の決着を待たなくても十分にあります。

ただし、ここで一線を引いておきます。「CO2を下げれば生産性が上がる」と期待しすぎないこと。研究知見が割れている以上、換気は集中力低下に対する銀の弾丸ではありません。睡眠、休憩設計、タスクの粒度――リモートワークの集中対策で扱った要因のほうが、効果量としては大きい可能性が高い。CO2の換気は、それらを整えたうえで積み増す一枚として位置づけるのが妥当です。

そしてもうひとつ。測ること自体に、独立した価値があります。「なんとなく調子が悪い」を、時系列のグラフという観測可能な量に変換できる。原因の候補をひとつ潰せる。エンジニアにとって、観測できない変数を観測可能にすることの意味は、説明するまでもないはずです。

6. 測り方――センサー選定から可視化まで

6-1. まず「本物のCO2センサー」を選ぶ

ここが最初の分岐点で、しかも間違えやすいところです。

安価なセンサーの一部は eCO2（等価CO2） という値を出力します。これはCO2を直接測っているのではなく、VOCなどの測定値からCO2濃度を推定した数値です。アルコール除菌スプレーを近くで使っただけで跳ね上がるような挙動をします。今回の用途には使えません。

選ぶべきは NDIR方式（非分散型赤外線） か、その発展形である光音響方式のセンサーです。CO2分子の赤外線吸収を利用した直接測定なので、原理的に信頼できます。

6-2. Raspberry Pi での構成

常時測定するなら、Raspberry Pi を1台立てるのが素直です。SCD4x 系はI2C接続なので、配線は電源・GND・SDA・SCLの4本で済みます。

1. 配線：I2C（SDA/SCL）に接続し、i2cdetect でアドレスを確認する
2. 取得：Python のドライバライブラリで、60秒間隔程度でポーリングする。デスクの高さ、呼気が直接当たらない位置に置くこと
3. 蓄積：時系列DB（InfluxDB など）か、まずはCSV追記でも十分
4. 可視化：Grafana でダッシュボード化する。作業ログやカレンダーと重ねて見ると、濃度上昇と自覚的な集中低下の時間的な対応が見えてくる

6-3. 校正の落とし穴

実運用でつまずきやすいのが ABC（自動ベースライン校正） です。これは「一定期間内の最低値は屋外大気濃度（約400ppm）のはずだ」と仮定して自動補正する機能ですが、ほとんど換気しない部屋で連続稼働させると、高い値を400ppmと誤認して補正してしまいます。結果として、実際より低い値をずっと表示し続ける。

対策は二つ。ABCを無効化して手動校正に切り替えるか、定期的にセンサーを屋外の空気に十分さらす運用にすることです。測定を始める前に、必ず確認しておいてください。

7. まとめ

• 閉め切った個室では、CO2濃度は1〜2時間で1000ppmを超えうる
• Satish（2012）や Allen（2016）は影響を報告し、Fan ら（2023）のメタ解析も複雑課題での低下を支持する一方、Zhang ら（2017）や Chen ら（2023）は純粋CO2での影響を検出できていない。Du ら（2020）は知見全体の一貫性のなさを指摘しつつ、質の高い研究群では高次の意思決定への影響が残るとする。決着はついていない
• 知見が割れる主因は、測っている認知課題の違い・小標本・換気操作に伴う交絡・盲検化の困難さ
• それでも換気はコストが極めて低く、CO2とは独立した便益もある。因果の確定を待たずに実行してよい介入
• eCO2ではなくNDIR／光音響方式を選ぶこと。ABCの誤補正に注意すること

「夕方に頭が回らない」の原因が空気だと決めつける必要はありません。ただ、候補から外すためにも、一度は測っておく価値がある。それが本記事の主張です。

BrainSync Focus Timer のご紹介

私たち Donut Service が開発した BrainSync Focus Timer は、VS Code・Cursor のステータスバーに常駐するタイマーで、25/5（ポモドーロ）と52/17（ロングブロック）を切り替えながら使えます。換気のタイミングを、休憩の区切りに合わせるきっかけにもなります。なお、CO2をはじめとする作業環境の指標を計測・可視化する BrainSync Portable Station も準備中です。

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※ 効果には個人差があります。本記事は医療助言ではありません。

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参考文献

• Allen, J. G., MacNaughton, P., Satish, U., Santanam, S., Vallarino, J., & Spengler, J. D. (2016). Associations of cognitive function scores with carbon dioxide, ventilation, and volatile organic compound exposures in office workers: A controlled exposure study of green and conventional office environments. Environmental Health Perspectives, 124(6), 805–812.
• Chen, D., Huebner, G., Bagkeris, E., Ucci, M., & Mumovic, D. (2023). Effects of short-term exposure to moderate pure carbon dioxide levels on cognitive performance, health symptoms and perceived indoor environment quality. Building and Environment, 245, 110967.
• Du, B., Tandoc, M. C., Mack, M. L., & Siegel, J. A. (2020). Indoor CO2 concentrations and cognitive function: A critical review. Indoor Air, 30(6), 1067–1082.
• Fan, Y., Cao, X., Zhang, J., Lai, D., & Pang, L. (2023). Short-term exposure to indoor carbon dioxide and cognitive task performance: A systematic review and meta-analysis. Building and Environment, 237, 110331.
• Satish, U., Mendell, M. J., Shekhar, K., Hotchi, T., Sullivan, D., Streufert, S., & Fisk, W. J. (2012). Is CO2 an indoor pollutant? Direct effects of low-to-moderate CO2 concentrations on human decision-making performance. Environmental Health Perspectives, 120(12), 1671–1677.
• Zhang, X., Wargocki, P., Lian, Z., & Thyregod, C. (2017). Effects of exposure to carbon dioxide and bioeffluents on perceived air quality, self-assessed acute health symptoms, and cognitive performance. Indoor Air, 27(1), 47–64.
• 国立健康危機管理研究機構（2026）. IDWR 2026年第35号〈注目すべき感染症〉インフルエンザ（2026年9月2日公開）. https://id-info.jihs.go.jp/surveillance/idwr/featured/2026/35/index.html
• 建築物における衛生的環境の確保に関する法律（建築物衛生法）施行令・施行規則
• 学校環境衛生基準（文部科学省）

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