【目的】インターネットの普及拡大に伴い，インターネットの使用が精神症状へ与える影響についての研究が増加している．しかし日本人を対象としたデータは少ない．本研究では，日本の若者における「問題のあるインターネット使用（PIU）」と精神症状との関連を調査することを目的とした．【方法】日本にある5つの大学の学生を対象に質問紙調査を実施した．既存の尺度を用いて，インターネット依存度（JIAT），睡眠状態，注意欠如・多動性障害（ADHD）傾向，抑うつおよび不安傾向に関するデータを収集した．また平日と休日のインターネット使用時間についても回答を求めた．【結果】1,336名より回答を収集し，データに欠損がない1,258名分を解析対象とした〔男性544/1,258名；平均年齢＝19.3（SD＝1.1）〕．JIAT平均得点は37.87（SD＝12.59）であり，参加者の38.2％がPIU群に，61.8％が非PIU群に分類された．女性のPIU割合は男性より高かった（それぞれ40.6％，35.1％，P＝0.05）．PIU群は非PIU群と比較して有意にインターネット使用時間が長く，睡眠の質が低く，ADHD傾向，抑うつ傾向，不安傾向が高かった（すべてP＜0.001）．PIUの有無を従属変数としたロジスティック回帰分析を行った結果，PIUは性別〔オッズ比（OR）＝1.52〕，年齢（OR＝1.17），睡眠（OR＝1.52），ADHD傾向（OR＝2.70），抑うつ傾向（OR＝2.24），および不安傾向（OR＝1.43）と有意な関係にあった．【結論】本研究より，日本の若年成人においても諸外国での先行研究と同様にインターネット依存と精神症状の関連が認められることがわかった．今後，PIUをより客観的に評価し研究を重ねる必要がある．
2）慶應義塾大学医学部眼科学教室
3）国立精神・神経医療研究センター精神保健研究所
4）三重大学学務部
5）群馬パース大学保健科学部
6）福岡大学人文学部
はじめに
インターネットの普及は，われわれの生活スタイルを大きく変え，日常生活を送るうえでなくてはならないものになっている．インターネット利用者数は世界的に増加し続けており，2018年の調査では世界人口の約51％がインターネットにアクセス可能であると推計されている22)．一方で，インターネット使用による心身への悪影響に関する研究が近年数多く報告されている．Goldberg, I. は，インターネットと衝動の関連について問題提起し，1995年に初めて「インターネット嗜癖」（Internet addiction）という用語を用いた35)．その後，Young, K. S. がインターネット依存尺度（Internet Addiction Test：IAT）60)を作成し，インターネット依存における心身への影響に関する研究が報告されるようになった61)．Youngは，「インターネット依存は，インターネットを使用することによって生活がコントロールできなくなる衝動の問題」と説明した60)．しかしインターネット依存については，まだ統一された定義があるとは言い難いという現状がある31)．Caplan, S. E. らは，「問題のあるインターネット使用（problematic Internet use：PIU）」を，「社会生活の広範囲に悪影響を及ぼす，認知および行動の症状からなる多次元的な症状である」とした9-11)18)19)36)．またBeard, K. W. らは「心理的・社会的に困難をもたらすインターネットの使用」に対してPIUという用語を使用した3)．本研究29)においてもインターネット使用の問題としてPIUという用語を使用する．
インターネット依存に関する先行研究では，中高生を対象としたPIUの質問紙調査が数多く報告されている．Spada, M. M. らのレビューによると，PIU割合は対象となる集団や地域によって異なることが明らかになっている．例えば青年期を対象とした調査では，ヨーロッパで1.0～9.0％，中東で1.0～12.0％，アジアで2.0～18.0％がPIUであり47)，日本の中高生を対象としたMorioka, H. らの大規模調査では，8.1％がPIUであった37)．大学生を対象とした調査では，マレーシアの医学生の36.9％17)，アメリカの医学生の16.8％59)，アメリカの大学生の12％24)，イランの大学生の40.7％1)，日本の大学生の63.3％50)がPIUの可能性があると報告されている．
一方で，PIUの定義が研究によって異なっている点には注意が必要である．多くの調査では，インターネット依存を測定する尺度としてYoungが開発したIATを使用しているが，その他にもYoung Diagnostic Questionnaire（YDQ）60)やChinese Internet Addiction Scale15)などの尺度が用いられている．それぞれの尺度は信頼性・妥当性の標準化がなされているものの，研究によって用いられている尺度が異なったり，同じ尺度でもカットオフ値が異なっている場合などもある．
PIUと精神症状との関連についてもいくつかの先行研究があり，これらではPIUが注意欠如・多動性障害（attention-dificit hyperactivity disorder：ADHD）56)，うつ病38)49)，不安障害28)，強迫性障害54)，パーソナリティ障害62)，自閉症スペクトラム障害（autism spectrum disorder：ASD）46)，睡眠障害16)59)，およびインターネットの長時間使用23)に関連することが報告されている．Carli, V. らはPIUと精神症状に関する20の論文をレビューし，それらの論文の75％でPIUとうつ病，57％でPIUと不安障害，100％でPIUとADHDとの有意な関連が認められたことを報告している13)．
PIUに関連する先行研究は東アジア地域で実施された報告が多いが12)13)，日本で実施された研究は少ない．例えば2014年までに日本国内で発表されたPIUに関する論文は11編あるものの，英文で報告されたものは少ない40)．2014年以降，Tateno, M. ら50)，Hirao, K.21)，Moriokaら37)，So, R. ら46)の報告など日本での研究が報告され始めているが，PIUと精神症状の関連については日本人を対象とした研究はまだ少ない．上記のように，日本の青少年におけるインターネット依存のデータの蓄積がまだ不十分であること，PIUと包括的な精神症状の関係を検証した研究が不足していることから，本研究では日本の大学生を対象とした調査を実施することを目的とした．
I．研究の方法および結果
1．対象者
本研究では学生数が1,000～30,000人の5つの総合大学の学生を対象とした．研究対象となった専攻は，社会学科，神道学科，医療技術学科，理学療法学科および看護学科であった．本研究は自記式の質問紙調査であり，大学の通常のスケジュール期間（テスト期間前後や実習期間は除かれた）から任意に抽出された授業の後，教室にいる全員が研究員より口頭と文書で研究内容の説明を受け，同意したものが匿名で質問紙に回答した．そのため説明を聞いた学生の数はカウントされておらず，調査の回答率は計算できなかった．本調査は，ヘルシンキ宣言に準じて実施された．また慶應義塾大学医学部倫理審査委員会と，各協力大学の倫理審査委員会によって承認され，2015年1月から11月の間に実施された．
2．評価項目
参加者は，年齢，性別，インターネット使用時間（平日・休日），日本語版インターネット依存尺度（Japanese version of the Internet Addiction Test：JIAT）41)，ピッツバーグ睡眠質問票（Pittsburgh Sleep Quality Index：PSQI）8)，うつ病自己評価尺度（Center for Epidemiologic Studies Depression Scale：CES-D）43)，状態-特性不安尺度（Trait subscale of the State-Trait Anxiety Inventory：STAI）48)，成人期のADHD自己記入式症状チェックリスト（Adult ADHD Self-Report Scale part A：ASRS part A）27)に回答した．
1）JIAT
本研究では日本語版であるJIAT（α＝0.93）41)を使用した．重症度評価はYoungの分類（重度：70～100点，中等度：40～69点，軽度：20～39点）60)に基づいて行い，JIATが40点以上の対象者をPIU群，39点以下を非PIU群と定義した．この定義はいくつかの研究にて使用されている1)24)26)28)46)50)．
2）PSQI
過去1ヵ月の睡眠習慣を測定するために18項目からなるPSQIを使用した．PSQIは7つの下位項目（主観的な睡眠の質，睡眠潜時，睡眠時間，睡眠効率，睡眠困難，眠剤の使用，日中の覚醒困難）から構成される．各下位項目は0～3の間の4件法で評価され，値が高いほど睡眠が悪いことを示す8)．本研究ではPSQIの日本語版（α＝0.77）20)を使用した．
3）CES-D
うつ症状を評価するために20項目からなるCES-Dを使用した．総合得点は0～60点であり43)，16点以上は臨床的なうつ状態を示しているとされている4)5)．本研究ではCES-Dの日本語版（α＝0.71）44)を使用した．
4）STAI
「現在どのように感じているか」を表す状態不安と「一般的な感じ方」を表す特性不安の2つの下位項目から構成される不安測定尺度である．全40項目から構成され（得点範囲はそれぞれ20～80点），得点が高いほど不安が強いことを意味する．本研究ではSTAIの日本語版（状態不安α＝0.87，特性不安α＝0.85）45)から特性不安尺度20項目を使用した．
5）ASRS
ASRSは世界保健機関（World Health Organization：WHO）とADHD専門家によって開発されたADHDスクリーニング質問紙である．精神症状の診断基準であるDSM-IV-TRの18の基準から構成されている．パートAとパートBに分かれており，パートAはADHD症状のスクリーニングに対して高い精度（感度＝68.7％，特異度＝99.5％）を有している27)．本研究ではスクリーニング感度の高いパートAのみを使用した．
3．統計解析
PIU群と非PIU群における背景因子および各尺度の特徴について比較した．統計解析前にすべての変数分布をヒストグラム，q-qプロット，シャピロー-ウィルク検定によって確認した．群間の対象者の特性をt検定にて検討し，ボンフェローニ法にて補正した．精神症状と背景因子からPIUの予測モデルを決定するために，ステップワイズ法による多変量ロジスティック回帰分析を行った．モデルの選択では，年齢や性別に加え，ADHD傾向，抑うつ，不安，睡眠障害の有無を潜在変数として考慮した．本研究ではASRSの6つの症状のうち4つ以上に該当する場合をADHD傾向ありと定義した．また抑うつ症状，不安，睡眠障害については，それぞれの合計得点がCES-D＝16点以上，STAI＝42点以上，PSQI＝6点以上の場合に症状ありとした．すべての統計解析はSPSS 23を使用した．
II．結果
本研究では，1,336名のデータから回答に欠損のある78名を除外した1,258名（男性544/1,258名；平均年齢±SD＝19.3±1.1歳）を解析対象とした．対象者の平均JIAT得点は37.87（SD＝12.59）であり，対象者の38.2％がPIU群，61.8％が非PIU群として分類された．さらに対象者の54.3％が睡眠不良（PSQI≧6），17.4％がADHD傾向（ASRS≧4/6），42.6％が抑うつ状態（CES-D≧16），70.7％が不安症状あり（STAI≧42）に分類された．
表1は，PIUと睡眠，抑うつ，ADHD傾向，不安，およびインターネット使用時間との関係を示している．PIU群は非PIU群と比較して，インターネット使用時間が長く，平均年齢が高く，女性の割合が高く，睡眠の質が低く，ADHD傾向が強く，抑うつ状態と特性不安の得点が高かった．
表2は，PIUの有無を従属変数としたロジスティック回帰分析を行った結果を示している．PIUの有無は性別，年齢，睡眠，ADHD傾向，抑うつおよび不安と有意な関係にあった．
表2
III．考察
これまでに日本人を対象にPIUを調査した研究は少ない．本研究の意義は，日本の若年者を対象としてPIUと複数の精神症状とのかかわりを調査した点にある．対象者の38.2％がPIUに分類され（JIAT得点≧40），その割合は男性よりも女性のほうが高かった．またPIU群は非PIU群よりも平均年齢が高い傾向がみられた．PIUとADHD，抑うつ，不安，睡眠障害，インターネット使用時間との間にも有意な関係が観察された．先行研究との比較においては，PIUのカットオフ値や調査方法にばらつきがあり注意が必要なものの，日本の若年者のPIU割合は，おおむね先行研究の結果と同様の傾向にあることが示された．
本研究結果における興味深い点の1つが，PIUの割合が男性より女性において高い点である．他国で実施された調査では女性よりも男性のほうが高いPIU割合を示している30)．しかし本研究結果では，日本の中高生を対象としたMihara, S. ら34)やMoriokaら37)などいくつかの研究結果と同様に，女性においてPIU割合が高い傾向にあった．この日本特有の現象に対して，Tatenoらは「日本の男性はゲームのためにインターネットを多く使用しているが，女性はFacebookやTwitter，LINEなどのソーシャル・ネットワーキング・サービス（social networking service：SNS）のためにインターネットを使用している割合が高い」ことを報告しており50)，男性と女性でインターネットの使用目的に違いがある可能性を示している．さらに同研究では，上記のようなインターネット使用の違いから，「PIUの男性は引きこもりがちになる可能性がある」と推測しているが，これは若年者の外向性の低さと問題のあるFacebook使用との関連を指摘したMarino, C. らの研究32)とも一致しており，PIUとコミュニケーションの嗜好との関連が示唆される．インターネットを使用したコミュニケーションツールが発展した近年においては，SNSの使用時間の長さがPIU割合の高さに影響している可能性が考えられる．
またPIU群は非PIU群と比較して平均年齢が高い傾向がみられた．これには，学年による学校生活や交友関係の違いが影響していると考える．日本の大学の場合，一般的に学年が上がるにつれ自由なカリキュラム設定が可能になるため，生活時間に対する自己の裁量権が拡大し，交友関係の広がりが生まれる．これらの要素がインターネットを含む電子機器への接触時間やインターネット依存傾向を拡大させ，PIU群と非PIU群における年齢差として表れている可能性が考えられる．
PIUと精神症状の関連については，他国で実施された調査結果と比較しても大きな違いはなかった．先行研究では，PIUと抑うつ，不安，睡眠，ADHDが関連していることが報告されている16)28)38)49)55)56)59)．本研究においても，PIUはそれらの症状と関連していた．本研究結果ではASRSで評価されたADHD症状においてPIUのオッズ比（OR）が最も高く（OR＝2.70），次にCES-Dによる抑うつ症状（OR＝2.24），PSQIによる睡眠障害（OR＝1.52），STAIによる特性不安（OR＝1.43）であった．PIUと抑うつ症状の関連についてTang, J. らは，PIUの学生が対人関係や社会的機能の低下によって自信の喪失や社会的離脱を示す可能性がある49)ことを報告している．Baloğlu, M. らは，社会的不安の高まりと実際の人間関係の希薄化がインターネットの使用時間を増加させ，PIUのリスクを増大させることを示唆している2)．PIUとADHDの関連については，数多くの先行研究があり6)50)52)53)，加えてADHDが物質関連依存やギャンブル依存などの嗜癖行動と関連するという報告も複数ある7)33)51)．ADHD症状の行動特性の1つに衝動コントロールの課題6)13)があるが，このような特性がPIUに関連する可能性が考えられる．
睡眠では，先行研究59)と同様に睡眠潜時，睡眠の質などの睡眠変数とPIUとの関連が認められた．これは，就寝前のスマートフォン使用が睡眠に悪影響を与えるという仮説に関係している可能性がある57)．スマートフォンなどのディスプレイから発せられる短波長光は，メラトニン分泌を抑制し睡眠へ悪影響を与えることが知られており14)，さらにスマートフォンをベッドなどにて臥位で使用する場合には，座位よりも視聴距離が短くなり短波長光の影響を強く受ける可能性があることが指摘されている58)．
観察研究に基づいてPIUと精神症状との因果関係を理解することには限界があり，PIUと精神症状の合併などに関する因果関係を評価するためには，生物学的・縦断的研究の蓄積が必要である39)42)．同地域・同年齢層におけるPIU割合を調査年ごとに比較した研究では，PIUの割合が年々高くなっていることが報告されている25)．インターネットの普及拡大や，安価で魅力的なデバイスやアプリケーションの開発により，今後もPIUが増加する可能性は十分に考えられる．インターネットは仕事や生活になくてはならないほど浸透しており，簡単に生活から分けられるものではない．今後は，時代に即したインターネット使用の新しいスケールや使用方法の開発が必要であると考える．
おわりに―展望―
本研究は横断的質問紙調査のため，この結果を日本人の傾向として一般化することはできない．しかしDSM-5やICD-11においてもゲーム症/ゲーム障害が記載されたように，インターネットやゲームを含めたデジタル機器使用における精神的健康への影響は，無視できないものとなっている．一方でわれわれの生活はデジタル機器なくして成立しなくなりつつあることも事実である．近年では医療現場や教育場面におけるデジタル機器の利活用も推奨されている．インターネット環境や発達段階による影響の違いなど，さらなる研究の蓄積が求められる．
なお，本論文に関連して開示すべき利益相反はない．
本論文はPCN誌に掲載された最新の研究論文29)を編集委員会の依頼により，著者の1人が日本語で書き改め，その意義と展望などにつき加筆したものである．
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