ビデオ会議中のストレスは脳に現れる。Microsoft Human Factors LabのEEG研究では、ストレスに関連するベータ波の活動が、30分の連続通話4回を通じて蓄積し続け、10分の休憩を挟むとそれが低下してリセットされた(Microsoft、Work Trend Index 2021の脳研究)。2023年の実験室実験も、異なる手法で同様の結論に達した。50分のビデオ会議は、同一の対面セッションと比べて前頭部のシータ波とアルファ波のパワーを高め、心拍数を下げており、著者らはこれらの信号を疲労と解釈している(Riedlら、Scientific Reports 2023)。自己申告データも同じ方向を指している。10,322人を対象とした調査で、女性の13.8%、男性の5.5%がStanfordの研究者に「非常に強い」から「極度」の疲労を感じていると答えた。会議の負荷はその乗数であり、当社の会議過多の統計がカレンダーの側から追跡している。当社は、Microsoft Human Factors Lab、Stanford Virtual Human Interaction Lab、Scientific ReportsとSensorsに掲載された査読付きのEEGおよびECG実験、Journal of Applied Psychologyのフィールド実験、Microsoft Work Trend Index、そして方法論に挙げたその他の一次資料からデータを集約した。
主なポイント
- ベータ波によるストレス活動は、30分の連続会議4回を通じて蓄積し、10分の休憩でリセットされた(Microsoft Human Factors Lab、2021年)。
- 50分のビデオ会議は、同じ講義を対面で受けた場合と比べて前頭部のシータ波とアルファ波のパワーを高めた(Riedlら、Scientific Reports 2023)。
- 50分のビデオセッション中、心拍数は着実に低下した(傾き -0.1482、p = 0.0003)(Riedlら、Scientific Reports 2023)。
- 瞳孔の散大は、ビデオでの会話より対面での会話の方が有意に大きかった(Tremmelら、Sensors 2025)。
- ビデオ会議が1時間増えるごとに、ヘビーユーザーは睡眠を17分失った(Onyper、Nature and Science of Sleep 2024)。
- 女性の13.8%、男性の5.5%がZoom疲れを「非常に強い」から「極度」と感じた(Stanford、10,322人の調査、2021年)。
- ビデオ会議疲れは、女性で14.9%、白人参加者と比べたアジア系参加者で11.1%高かった(Ratan、Miller、Bailenson、2022年)。
- セルフビューをオフにすると、学生の疲労は3.41から2.25に低下した(d = -0.71)(Basch、Albus、Seufert、Scientific Reports 2025)。
- 従業員103人を対象とした4週間のフィールド実験で、カメラの使用は日次の疲労を高めた(Shockleyら、Journal of Applied Psychology 2021)。
- ビデオ会議疲れは、うつ病と r = .588、燃え尽き症候群と r = .511 の相関を示した(Montagら、2022年)。
- 週あたりのTeams会議時間は、2020年2月から2022年2月にかけて252%増加した(Microsoft Work Trend Index 2022)。
- 会議の57%は、カレンダーの招待なしの突発的な通話である(Microsoft Work Trend Index 2025)。
1. 脳波の証拠:ビデオ通話中にEEGが示すもの
EEGは、Zoom疲れをめぐる議論を意見から測定へと移した。Microsoftのヒューマンファクターズ研究所の研究では、14人の参加者がEEGキャップを装着して30分の会議4回(連続2時間)を過ごした。休憩がなければストレスに関連するベータ波の活動が蓄積し、会議の間に10分の休憩を挟むとそれが低下した(Microsoft WorkLab、脳には休憩が必要であることを研究が証明)。休憩はまた、同研究所がエンゲージメントの指標と位置づける正の前頭部アルファ非対称性を生み出し、連続会議の条件では負の非対称性(引きこもり)が見られ、会議間の切り替え自体もストレスの急上昇を引き起こした。
最も強力な対照実験の証拠はオーストリアから得られている。被験者内の実験室実験で、35人の学生(男性20人、女性15人、平均年齢24.06)が、同じ50分の講義をビデオ会議と対面で1回ずつ、1週間の間隔を空けて受けた。ビデオ会議では、講義を通じて着実に上昇する大きな前頭部シータ波パワー、Fz、Pz、O1、O2でのより顕著なアルファ波パワー、そして有意に高い前頭部のシータ/ベータ比が見られた(Riedl、Kostoglou、Wriessnegger、Müller-Putz、Scientific Reports 2023)。重要なのは、ひとつの周波数帯が動いたことではなく、眠気と覚醒度低下を示す複数の独立した指標が、ビデオ条件でのみそろって動いたことである。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| EEG参加者、連続会議研究 | 14人、1セッションあたり30分の会議4回 | Microsoft Human Factors Lab、2021年3月 |
| 検証した休憩の長さ | 会議の間に10分 | Microsoft Human Factors Lab、2021年 |
| ベータ波(ストレス)の活動 | 休憩なしでは蓄積、休憩ありでは低下 | Microsoft Human Factors Lab、2021年 |
| 実験室実験の標本 | 35人(男性20人、女性15人)、平均年齢24.06 | Riedlら、Scientific Reports 2023 |
| 比較したセッションの長さ | 50分の講義、ビデオと対面 | Riedlら、Scientific Reports 2023 |
| ビデオ中の前頭部シータ波(Fz) | より大きく、着実に上昇(傾き p = 0.0145) | Riedlら、Scientific Reports 2023 |
| 前頭部のシータ/ベータ比 | ビデオ中に有意に大きい(p < 0.05) | Riedlら、Scientific Reports 2023 |
| セルフビューとアルファ波の活動 | セルフビューをオンにすると有意にアルファ波が大きい(32人、20分のセッション) | Xuら、Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 2024 |
補足:Microsoftの研究は小規模(参加者14人)で、査読付き論文ではなく業界レポートとして公表された。Xu、Whelan、O’Brien、O’Horaによるアイルランドの EEG研究(男性16人、女性16人)では、アルファ波の活動は性別によっても、20分のセッションの経過によっても差がなかった(Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 2024)。
2. 心臓、目、睡眠:脳以外の身体のシグナル
同じオーストリアの実験における心臓のデータは、覚醒の低下という物語を語っていた。心拍数はビデオ会議セッションを通じて徐々に低下し(傾き -0.1482、p = 0.0003)、対面条件の参加者は心拍数、LFnu、ln[LF/HF]が有意に高かった(Riedlら、Scientific Reports 2023)。一方、ビデオセッションではpNN50、RMSSD、SDRRが高く、これらは身体が副交感神経優位の低活性状態へ移行するときに通常上昇する心拍変動の指標である。EEGと合わせて、著者らはビデオ形式がリラックスではなく疲労を生み出したと結論づけている。
2025年のマルチモーダル研究は、目の情報を加えている。University of Southamptonの研究者らは、成人18人を対象に視線追跡、頭部と手の動き、心拍数、呼吸、EEGを記録し、瞳孔が対面で有意により大きく散大し、ビデオでは水平方向の視線の分散と頭の横方向の動きが有意に減少していることを見いだした。これはカメラのフレーム内にとどまるための代償である(Tremmelら、Sensors 2025)。疲労は寝床にもついてくる。若年成人96人を対象とした8日間の日記研究では、ビデオ通話のヘビーユーザーは、通話が1時間増えるごとに睡眠を17分、睡眠効率をほぼ1%失った(Onyper、Nature and Science of Sleep 2024)。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 50分のビデオセッション中の心拍数の推移 | 緩やかな低下、傾き -0.1482(p = 0.0003) | Riedlら、Scientific Reports 2023 |
| ビデオと対面でのHRV | pNN50、RMSSD、SDRRが有意に高い | Riedlら、Scientific Reports 2023 |
| 瞳孔の散大 | 対面で有意に大きい(p < 0.05) | Tremmelら、Sensors 2025 |
| マルチモーダル研究の標本 | 成人18人、各条件で5分間の読み上げと自由会話のタスク | Tremmelら、Sensors 2025 |
| 心拍数、対面とビデオ | 対面で高いが統計的に有意ではない | Tremmelら、Sensors 2025 |
| ビデオ通話が1時間増えるごとに失われる睡眠(ヘビーユーザー) | 17分、睡眠効率 b = -0.88(ほぼ1%) | Onyper、Nature and Science of Sleep 2024 |
| 睡眠不良者(PSQIが5超) | 通話量が多い人の71%、少ない人の46% | Onyper、Nature and Science of Sleep 2024 |
| 1日あたりの平均ビデオ通話量、学生 | 1.3時間(多い群2.0、少ない群0.7) | Onyper、Nature and Science of Sleep 2024 |
補足:慢性ストレスのバイオマーカーによる証拠は、急性疲労の証拠よりも弱い。2025年に行われた在宅勤務の「スマートワーカー」102人を対象とした研究では、知覚されたテクノストレス要因は、長期ストレスのバイオマーカーである毛髪コルチゾールとほとんど関連がなく、上司のサポートとの交互作用を通じた場合に限られていた(Girardiら、PLoS One 2025)。
3. 疲労の測定:尺度、有病率、最も影響を受ける人々
バイオマーカーの前に、この分野には物差しが必要だった。Stanfordの研究者らは、49の候補項目を5つの次元(全般的、社会的、感情的、視覚的、意欲的疲労)にわたる15項目に絞り込んでZoom Exhaustion & Fatigue(ZEF)尺度を構築し、2,724人の回答者で妥当性を検証した(Fauvilleら、Computers in Human Behavior Reports 2021)。その検証では、より頻繁で、より長く、より「断続的」な会議は、それぞれ高い疲労と関連していた。この尺度は現在、この分野の共通言語となっており、Riedlらの EEG実験でも使われ、ビデオ講義の後ではZEFスコアが有意に高かった。
この尺度を用いた最初の大規模調査は、顕著な性差を明らかにした。10,322人の参加者のうち、女性の13.8%、男性の5.5%が「非常に強い」から「極度」の疲労を感じていると報告しており、これはおよそ女性7人に1人、男性20人に1人にあたる(Stanford News、2021年4月)。女性の会議の回数は男性と同じだったが、会議が長く、その間の休憩が少なかった。参加者9,787人を対象とした査読付き版は、この差を5つの非言語的メカニズムに帰している。鏡への不安、過剰な凝視(見られているという感覚)、身体的な拘束、非言語的な合図を出す努力、そして他者の合図を観察する努力である(Fauvilleら、Computers in Human Behavior Reports 2023)。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| ZEF尺度の項目数 | 49の候補項目を15に削減 | Fauvilleら、Computers in Human Behavior Reports 2021 |
| ZEFの開発用と妥当性検証用の標本 | 回答者395人と2,724人 | Fauvilleら、2021年 |
| 「非常に強い」から「極度」の疲労、女性と男性 | 13.8%と5.5%(n = 10,322) | Stanford Virtual Human Interaction Lab、2021年4月 |
| 性差のメカニズムに関する査読付き標本 | 参加者9,787人 | Fauvilleら、Computers in Human Behavior Reports 2023 |
| 疲労の差、女性と男性 | 女性で14.9%高い(2.77対2.41) | Ratan、Miller、Bailenson、Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 2022 |
| 疲労の差、アジア系と白人の参加者 | 11.1%高い(2.77対2.50) | Ratan、Miller、Bailenson、2022年 |
| 顔への不満と疲労 | r = 0.26(n = 613) | Ratan、Miller、Bailenson、2022年 |
| ZEFスコア、女性と男性(ドイツ語圏の標本) | 38.27対33.58、d = 0.41(n = 311) | Montagら、Journal of Affective Disorders Reports 2022 |
補足:Ratanらは、性別と人種による差は、自分の顔の外見への不満によって媒介されていることを見いだした(PMC全文)。Stanfordの調査では、若い人、内向的な人、情緒的安定性の低い回答者で疲労が高いことも報告されている。大規模標本の有病率に関する入手可能な最新データ:Stanford、2021年から2023年。
4. カメラ、セルフビュー、背景:本当に効果があるのはどれか
これらの実験の背後にある理論は、Jeremy Bailensonの「非言語的過負荷」の論文に由来する。この論文はZoom疲れの4つのインターフェース起因の原因を提案し、OpenAlexによれば1,200回以上引用されている(Bailenson、Technology, Mind, and Behavior 2021)。最も明確な実験上のてこは鏡であることがわかった。学生がセルフビューをオフにすると、疲労は3.41から2.25へ、余分な認知負荷は2.52から1.64へ低下し、効果量はd = -0.71とd = -0.82だった(Basch、Albus、Seufert、Scientific Reports 2025)。積極的な参加も疲労を低下させた(3.06対3.58)。一方、バーチャル背景は疲労を変えずに認知負荷を高めた。
カメラオンのルールは、見出しが示すほど決着がついていない。カメラの使用を操作した4週間の個人内フィールド実験では、カメラの使用が日次の疲労の高さと関連し、その疲労がさらに会議での発言とエンゲージメントの低下と関連していた。著者らは、カメラが女性や入社の浅い従業員にとってより疲れるというモデルへの支持を報告している(Shockleyら、Journal of Applied Psychology 2021)。しかし、2つの事前登録研究では、カメラの使用はZoom疲れとは無関係であり、疲労そのものは多数派の意見への同調の増加を予測した(Masjutinら、Scientific Reports 2024)。実践的な読み方としては、カメラそのものよりもセルフビューの方が、より裏づけのある対象である。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 疲労、セルフビューのオフとオン | 2.25対3.41(d = -0.71、n = 25) | Basch、Albus、Seufert、Scientific Reports 2025 |
| 余分な認知負荷、セルフビューのオフとオン | 1.64対2.52(d = -0.82) | Basch、Albus、Seufert、2025年 |
| 疲労、積極的な参加の有無 | 3.06対3.58(d = -0.39、n = 28) | Basch、Albus、Seufert、2025年 |
| 余分な負荷、バーチャル背景と自然な背景 | 3.14対2.45(d = 0.59)、疲労は有意でない | Basch、Albus、Seufert、2025年 |
| カメラのフィールド実験 | 従業員103人、日次観察1,408件、4週間 | Shockleyら、Journal of Applied Psychology 2021 |
| カメラの使用と疲労、事前登録研究 | 関係なし(n = 287とn = 64) | Masjutinら、Scientific Reports 2024 |
| バーチャル背景の調査 | ユーザー610人、背景の種類と内容が疲労と関連 | LiとZhang、Frontiers in Psychology 2024 |
補足:Baschの研究は、ドイツの大学の心理学専攻の学生39人を1学期にわたって追跡したもので、介入ごとの部分標本はより小さく(n = 12から28)、効果量は有望だが決定的ではない。LiとZhangの背景に関する知見は横断的なものである(Frontiers in Psychology 2024)。
5. 会議の負荷:バイオマーカーの背後にある曝露
実験室研究は1回のセッションを測定するが、勤務週はそれを積み重ねる。平均的なMicrosoft Teamsユーザーの週あたりの会議時間は、2020年2月から2022年2月の間に252%増加し、週あたりの会議数は153%増加した(Microsoft Work Trend Index 2022)。その1年前、Microsoftは、Teams会議の時間がパンデミック前の2.5倍であり、平均的な会議が35分から45分に長くなったことを測定していた(Work Trend Index 2021)。この長くなった会議が、実験室データとの重要なつながりである。Riedlの実験では、50分後に疲労の指標が見られた。
この負荷は正常に戻っていない。2023年にMicrosoftは、週あたりの会議と通話の数が2020年2月以降およそ3倍になった(192%の増加)こと、勤務時間の23%がTeams会議に使われていること、そして68%の人が中断のない集中時間を十分に確保できていないことを述べた(Work Trend Index 2023)。2025年のテレメトリーは断片化を加えている。会議の57%は招待なしの突発的な通話であり、午後8時以降の会議は前年比で16%増加した(Work Trend Index 2025)。予定外の通話は計画された休憩を守りにくくし、休憩こそが実験室でベータ波のストレスをリセットしたものである。この負荷の金額面については、当社の会議コストの統計で扱っている。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 週あたりのTeams会議時間、2020年2月から2022年2月 | +252%(週あたりの会議数 +153%) | Microsoft Work Trend Index 2022 |
| Teams会議の時間、2020年2月から2021年2月 | 2.5x | Microsoft Work Trend Index 2021 |
| 平均的な会議の長さ | 35分から45分 | Microsoft Work Trend Index 2021 |
| 15分未満の会議 | 会議の60%(2022年2月) | Microsoft Work Trend Index 2022 |
| 勤務時間に占めるTeams会議の割合 | 23% | Microsoft Work Trend Index 2023 |
| 中断のない集中時間が不足している労働者 | 68%(31,000人を調査) | Microsoft Work Trend Index 2023 |
| カレンダーの招待がない突発的な会議 | 57% | Microsoft Work Trend Index 2025 |
| 午後8時以降の会議、前年比 | +16% | Microsoft Work Trend Index 2025 |
補足:Microsoftの会議に関する数値は、Teamsユーザーから得たMicrosoft 365のテレメトリーであり、全労働者を代表する標本ではない。2025年のレポートでは、2分ごとの中断(1日275回)も数えられている。会議を短縮したり、要約で置き換えたりするツールについては、当社のAI会議アシスタントの統計で追跡している。
6. 疲労、燃え尽き症候群、メンタルヘルスとのつながり
バイオマーカーが重要なのは、疲労が会議の中にとどまらないからである。成人311人の標本では、ビデオ会議疲れはうつ病と r = .588、燃え尽き症候群と r = .511 の相関を示し、いずれも p < .001 だった(Montag、Rozgonjuk、Riedl、Sindermann、Journal of Affective Disorders Reports 2022)。著者らの媒介モデルは、ビデオ会議疲れが神経症傾向と両方の結果との関連を部分的に担っている可能性を示唆しているが、横断的なデザインのため因果の向きは確定できない。より広い労働力のデータも同じ緊張を示している。Microsoftの2021年の31,092人を対象とした調査では、労働者の54%が働きすぎと感じ、39%が疲れ果てていると感じていた。
学生のデータは、問題の規模と持続性の両方を示している。タイの医学生386人のうち、9.6%が高いZoom疲れを示し、オンラインセッションが多いほどそれを予測した一方、定期的な運動は保護的だった(Charoenpornら、F1000Research 2024)。トルコでは、すでに対面授業に戻った学生351人を対象とした2波の研究で、Zoom疲れが6か月の間隔をあけても主観的活力を低下させ続けていることがわかった(Buyukcebeci、Frontiers in Psychology 2025)。より広い労働力の全体像については、当社の職場の燃え尽き症候群の統計を参照してほしい。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| ビデオ会議疲れとうつ病 | r = .588(p < .001、n = 311) | Montagら、Journal of Affective Disorders Reports 2022 |
| ビデオ会議疲れと燃え尽き症候群 | r = .511(p < .001) | Montagら、2022年 |
| ビデオ会議疲れと神経症傾向 | r = .395(p < .001) | Montagら、2022年 |
| 高いZoom疲れの有病率、医学生 | 9.6%(n = 386) | Charoenpornら、F1000Research 2024 |
| 同じ標本におけるうつ病性障害 | 61.9%、Zoom疲れと関連(p = 0.004) | Charoenpornら、2024年 |
| 教員の疲労スコア、フィリピン | 5点満点中3.35(n = 322) | Oducadoら、Education and Information Technologies 2022 |
| 予測因子、教員 | 継続時間のベータ 0.166、会議間の間隔のベータ -0.085、モデルの説明率は30.7% | Oducadoら、2022年 |
| 働きすぎ/疲れ果てていると感じる労働者 | 54%/39%(n = 31,092) | Microsoft Work Trend Index 2021 |
補足:Oducadoらの教員研究(Education and Information Technologies 2022)は、EEGで見られた休憩の効果を独立に裏づけている。ビデオ会議の間隔が長いほど疲労は低く、セッションが長いほど疲労は高いと予測された。ZEF尺度のカットオフが異なるため、有病率の数値は研究間で比較できない。
数字で見るビデオ会議疲れ(まとめ)
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| ベータ波のストレス、連続会議 | 蓄積、10分の休憩でリセット | Microsoft Human Factors Lab、2021年 |
| ビデオ50分後のEEG疲労指標 | 前頭部のシータ波、アルファ波、シータ/ベータ比が高い | Riedlら、Scientific Reports 2023 |
| 50分のビデオセッション中の心拍数 | 着実な低下(傾き -0.1482) | Riedlら、Scientific Reports 2023 |
| 瞳孔の散大、対面とビデオ | 対面で有意に大きい | Tremmelら、Sensors 2025 |
| 通話が1時間増えるごとに失われる睡眠(ヘビーユーザー) | 17分 | Onyper、Nature and Science of Sleep 2024 |
| 睡眠不良者、通話量が多い人と少ない人 | 71%対46% | Onyper、2024年 |
| 「非常に強い」から「極度」の疲労、女性と男性 | 13.8%対5.5% | Stanford、2021年(n = 10,322) |
| 疲労の差、女性と男性 | 14.9%高い | Ratan、Miller、Bailenson、2022年 |
| ZEF尺度 | 15項目、5次元、2,724人で妥当性を検証 | Fauvilleら、2021年 |
| 性差のメカニズムの標本 | 参加者9,787人、5つの非言語的メカニズム | Fauvilleら、2023年 |
| 疲労、セルフビューのオフとオン | 2.25対3.41(d = -0.71) | Basch、Albus、Seufert、2025年 |
| カメラのフィールド実験 | 従業員103人、日次観察1,408件 | Shockleyら、2021年 |
| カメラの使用と疲労、事前登録 | 関係なし(n = 287、n = 64) | Masjutinら、2024年 |
| 週あたりのTeams会議時間、2020年から2022年 | +252% | Microsoft Work Trend Index 2022 |
| 平均的な会議の長さ | 35分から45分 | Microsoft Work Trend Index 2021 |
| 突発的な会議 | 57% | Microsoft Work Trend Index 2025 |
| ビデオ会議疲れとうつ病 | r = .588 | Montagら、2022年 |
| ビデオ会議疲れと燃え尽き症候群 | r = .511 | Montagら、2022年 |
| 高いZoom疲れ、医学生 | 9.6% | Charoenpornら、2024年 |
方法論と出典
上記のすべての数値は、この記事のための調査中に、査読付き論文(PubMed CentralとEurope PMC経由の抄録またはオープンな全文)、大学のニュースリリース、またはMicrosoftの調査レポートで確認した。生理学的な知見は小規模な実験室標本によるものであり、標本サイズとともに報告している。一次資料のないままブログで出回っている統計は除外した。
- Microsoft WorkLab:脳には休憩が必要であることを研究が証明(Human Factors LabのEEG研究、2021年)
- Riedl R、Kostoglou K、Wriessnegger SC、Müller-Putz GR:神経生理学的観点からのビデオ会議疲れ(EEGとECG)、Scientific Reports 2023
- Xu J、Whelan E、O’Brien A、O’Hora D:セルフビューモードは男性より女性により多くのビデオ会議疲れを生じさせるか?EEG信号を用いた実験、Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 2024
- Tremmel Cら:ビデオ媒介の交流と対面の交流における生理的・行動的反応の違い、Sensors 2025
- Onyper S:COVID-19パンデミック中のビデオ会議は若年成人の睡眠障害と関連している、Nature and Science of Sleep 2024
- Girardi Dら:リモートワークにおけるテクノストレス要因、毛髪コルチゾール、ストレイン、PLoS One 2025
- Stanford Virtual Human Interaction Lab:Stanford News、Zoom疲れは女性でより強い(2021年4月)、Fauvilleら、Zoom Exhaustion & Fatigue尺度、Computers in Human Behavior Reports 2021、Fauvilleら、ビデオ会議の利用動態と非言語的メカニズムはZoom疲れ、特に女性の疲れを悪化させる、Computers in Human Behavior Reports 2023、Bailenson JN、非言語的過負荷、Technology, Mind, and Behavior 2021
- Ratan R、Miller DB、Bailenson JN:顔の外見への不満がZoom疲れの差を説明する、Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking 2022
- Basch JM、Albus P、Seufert T:Zoom疲れと闘う:大学のオンライン教育における根拠に基づくアプローチ、Scientific Reports 2025
- Shockley KMら:バーチャル会議におけるカメラ使用の疲労効果、Journal of Applied Psychology 2021
- Masjutin Lら:疲れた人はバーチャル会議で同調が強まる、Scientific Reports 2024
- Li BJ、Zhang H:バーチャル背景の利用とビデオ会議疲れ、Frontiers in Psychology 2024
- Montag Cら:ビデオ会議疲れ、燃え尽き症候群、うつ病、Journal of Affective Disorders Reports 2022
- Charoenporn Vら:タイの医学生におけるZoom疲れ、F1000Research 2024、Buyukcebeci A:パンデミック後のZoom疲れと主観的活力、Frontiers in Psychology 2025、Oducado RMFら:高等教育の教員におけるビデオ会議疲れを予測する要因、2022年
- Microsoft Work Trend Index:2021年、次の大きな破壊はハイブリッドワーク、2022年、大きな期待、2023年、AIは仕事を直せるか?、2025年、終わりなき勤務日を分解する
- データウォッチ:生理学的研究は小規模(EEGでは参加者14人から35人、マルチモーダル研究では18人)で、主に学生を対象としているため、疲労が測定可能であることを示すものであり、どれほど一般的かを示すものではない。MicrosoftのEEG研究は、査読付き学術誌ではなく業界レポートとして公表された。Stanfordの性別の数値(13.8%対5.5%)は、2021年4月のStanford Newsのリリース(回答者10,322人)に基づくもので、その後の査読付き論文は参加者9,787人と報告しているが、全文は読めなかった(ScienceDirectがアクセスをブロック)ため、抄録レベルの知見のみを用いている。Bailensonの2021年の論文とStanfordのZEF論文は、抄録とメタデータで確認した(APAの学術誌ページは403を返した)。引用数(1,208)はOpenAlexによる。Shockleyらと Masjutinらは、カメラの使用そのものが疲労を引き起こすかどうかで意見が分かれている。セルフビューの結果(Basch 2025、Xu 2024)の方がより一貫している。Xuらは、調査に基づく性差とは対照的に、EEGのアルファ波に性差を見いださなかった。Microsoftの会議テレメトリーはTeamsユーザーのみを対象とし、レポートごとに定義が変わる(2021年は2.5x、2022年は252%、2023年はおよそ3xまたは192%)ため、この系列をつなげるべきではない。大規模標本の有病率に関する入手可能な最新データ:Stanford、2021年から2023年。ZEF尺度を用いた、より新しい全国規模の有病率調査は見つからなかった。
最終更新日:2026年10月3日。当社はこのまとめを四半期ごとに更新しており、次回の更新は、MicrosoftがWork Trend Index 2026のテレメトリーを公表し、ビデオ会議に関する新しいEEGや心拍変動の研究がPubMed Centralに現れた時期を予定している。