🌧️ 無音を避けて都市を歩く動画をかける心理 — 視聴履歴70,645件のうち、その動画は6件しかなかった

この章の情報源は、依頼者本人のYouTube視聴履歴70,645件と検索履歴7,716件である。取得はGoogleマイアクティビティ（Googleが自動で記録する行動履歴の管理画面）から直接収集したもので、期間は2020年5月23日から2026年7月18日まで、6年2か月に及ぶ。

ただし2020年は14件、2021年は5件しか記録が無い。これは依頼者がその年に何も見ていなかったからではなく、収集がその時期にはほとんど届いていないためである。したがって「6年間の傾向」として語れるのは、実質的に2022年以降だと考えたほうがよい。

依頼者の履歴には、はっきりした3つの段階がある。第1段階は「作業用の怖い話」という、意味の分かる言語音を長時間かけていた時期。第2段階は、その探し方の検索が完全に途絶える時期。第3段階が、いま起きている街歩き動画への移行である。

ただし段階が変わったからといって、前の段階の行動が消えたわけではない。特に第2段階では「作業用」という検索語が消えただけで、怖い話そのものの視聴は続いていた。ここを混同すると、この記事の結論を読み違える。

依頼者はチャンネルを「雨の中歩く動画」として認識している。しかし@WALKS_and_the_CITYの全719本をYouTube Data API(YouTubeが動画情報を機械的に取得できるように公開している窓口)で実測すると、タイトルにrain / storm / thunder / umbrella / downpour / drizzleのいずれかを含む「雨系」は94本、全体の13.1%にとどまる。最も多いのは夜を扱う動画(night / evening等を含む)で375本、52.2%を占める。

年別に見ると、雨系の割合はむしろ下がっている。2022年の19%から2026年(8月21日まで)の10%まで、5年連続で下降している。一方で平均の尺は251分(2022年)から677分(2026年)へと伸びている。チャンネルは雨を減らしながら、動画そのものは長くしてきた。

第2章で確認したとおり、依頼者の街歩き動画の履歴における最初の1本は2026年5月23日、深夜2時44分に視聴された「Rainy Night Walking Tour」だった(このときはまだ別チャンネル4K JAPANのもので、@WALKS_and_the_CITYへの到達は履歴上0件、2026年7月18日以降とみられる)。ジャンルへの入り口が雨だったという事実は、後から「このジャンル全体が雨だ」という記憶を作りやすくする。これは初頭効果(最初に接した情報が、後の記憶や印象に不釣り合いに強く残る現象)に近い働き方である。

依頼者はこの動画を「たまに見る」と言う。だが動画そのものの尺は、たまに見るためのものではない。@WALKS_and_the_CITYの全719本を実測すると、尺の中央値は715分(11時間55分)だった。平均は582.3分(9時間42分)で、中央値のほうが大きい。これは短い動画がわずかにある一方で、大多数が11時間台という長い側に集まっていることを意味する。

直近1年(2025年8月以降の181本)に絞ると、この偏りはさらに強まる。11時間台だけで151本、83.4%を占める。しかも直近10本の尺は11H54M56S〜11H55M00Sという、わずか4秒の幅にほぼ完全に張り付いている。12時間を超える動画は719本中1本だけである。

尺だけでなく、用途も明示されている。タイトルまたはタグに sleep/relax/ASMR/white noise/study・focus・work/binaural/insomnia のいずれかを含む動画は173本、24.1%にのぼる。実際のタイトルを見ると、2026年6月9日公開の「Walking in HEAVY RAIN in New York City, Thunderstorm Sounds for Sleeping」(睡眠用の雷雨音として作られたニューヨークの豪雨散歩動画)、2026年3月28日公開の「Walking in the Rain, Light Rain in New York, ASMR Rain Sounds」(ASMR用の雨音として作られた小雨の散歩動画)のように、タイトルの時点で「見る」ではなく「かける」対象として設計されている。

投稿ペースも一定である。直近の公開日は2026年8月3日・5日・7日・9日・11日・13日・15日・17日・19日・21日と、2日に1本のペースが続いている。しかもこの10本のうち9本は「Walking in New York at Night」「Explore Midtown Manhattan」に近いほぼ同一のタイトルで、再生数は28,192〜65,442回だった。運営者はAmandaという個人で、チャンネル概要に自称professional filmmaker(映画撮影の専門職)と記載している。登録者数17.7万人、公開動画719本、総再生数42,091,219回、チャンネルの開設は2022年9月24日である。

「静かだと落ち着かないから、何か音を流す」という説明は、ネット上でもよく語られる。前章までで見た「何もしていない状態を避けている」という読み筋を裏づけるとしたら、根拠はどこにあるのか。よく引用されるのが、2014年にScience誌に載った実験である。この章では、その実験を原文の内容まで遡って確認する。

Timothy Wilsonらの研究のStudy 10では、大学生55名(女性31名・男性24名)に、椅子に座ったまま15分間、「自分の考えを楽しむ」よう指示した。手元にはボタンが1つあり、押すと軽い電気ショックが流れる。多くの参加者は実験前、このショックを「お金を払ってでも避けたい」と答えていた。それでも実験が始まると、一部の参加者は自分でボタンを押した。

数値は基準の取り方で動く。全55名を基準にすると男性71%・女性26%、より厳しい基準(除外を増やしたn=27)では男性64%・女性15%になる。それでも著者の結論は明確だ。原文は"people prefer doing to thinking, even if what they are doing is so unpleasant that they would normally pay to avoid it. The untutored mind does not like to be alone with itself."(訳: 人は考えることより、何かをすることを好む。たとえその何かが、普段ならお金を払ってでも避けたいほど不快なことであっても。訓練されていない心は、自分自身とだけでいることを好まない)

ここが見落とされやすい。この論文の原文に、「静寂(silence)」や「静か(quiet)」という語は主題としては一度も出てこない。実験が操作していたのは音の有無ではなく、「何もせず、自分の考えとだけ向き合う」という状態そのものである。「無音が怖いことを示した実験」という要約は、実験が実際に扱った変数をこっそり置き換えてしまっている。

関連するもう一つの研究が、Killingsworth & Gilbert(2010年、Science)である。スマートフォンのアプリを使って2,250人の日常を調べたところ、心が今の作業から離れてさまよっている瞬間は全体の46.9%を占め、そのとき人は有意に不幸だった(統計量 b = -8.79, P < 0.001)。ただし内訳を見ると、心が「快い内容」へさまよったときは、幸福度は今の作業をしているときと有意差が無い(b = -0.52, 有意でない)。不幸になるのは、心が中立や不快な内容へさまよったときだけである。

脳のはたらきからも、近い話がある。Raicheら(2001年、PNAS)が報告したデフォルトモード・ネットワーク(はっきりした課題をしていない安静時に活発になる、脳の複数の領域からなるまとまり)は、外部から具体的な課題や刺激が入ると活動が抑えられる。「何もしていない」状態と「何かに取り組んでいる」状態は、脳の使われ方そのものが違う。ただし、この記述は論文の要約レベルで確認した内容にとどまり、全文まで精査したものではない。

「静かだと反芻(はんすう。抑うつ的な考えとその原因・結果に、注意を繰り返し向けてしまう思考。Nolen-Hoeksema, 1991年が提唱)が始まるから、テレワーク中に音を流す」という説明もよく語られる。だがこの因果関係を直接検証した査読論文は見つからない。むしろ逆方向の報告として、悲しい音楽を聴くこと自体が、うつ傾向のある人の反芻を強めるという研究がある(2017年、Frontiers in Psychology)。「音を流せば反芻が防げる」という説明は、この記事では採用できない。

前章で見た「何もしていない状態を避けている」という読み筋の上に、もう一つ問いを重ねる。3年間かけていた音の中身が、なぜ怖い話(言語のある音)から、街の音(言語をほとんど含まない音)へ入れ替わったのか。ここに関係する研究分野が、作業記憶と音声の関係を扱う心理学にある。

作業中に流れる音声が、記憶に関わる作業にどう影響するかを最初に示した研究の一つが、Colle & Welsh(1976年、Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior)である。参加者に文字や単語を画面で次々に見せ、直後にその並び順どおりに思い出させる系列再生課題(見せられた項目を、見た順番のまま思い出して答える記憶課題)を行わせた。このとき、聞いたことのない外国語の音声を同時に流すと、再生の成績が約12%低下した。これが後に「無関連音声効果(irrelevant speech effect。作業に無関係な音声が、記憶課題の成績を下げる現象)」と呼ばれるようになる報告の最初期のものである。

その後の研究の積み重ねで、単調に繰り返す音より、内容が変化し続ける音のほうが記憶課題を妨害しやすいという定式(changing-state effect)が、複数の研究で再現されている。街の雑踏やホワイトノイズのような一定の音より、会話や物語のように次々と内容が変わる音のほうが、作業の邪魔になりやすいということだ。

この観点に立つと、段階2(「作業用」という検索語が0になった時期)から段階3(街歩き動画を探し始めた時期)への移行には、一応の筋が通る。怖い話は日本語であり、聞けば意味が処理される。街の音は言語をほとんど含まない。意味の処理に注意を取られない音のほうが、作業中に流し続けるには都合が良いはずだ、という読みである。

前のAIが使った説明の一つに、「注意回復理論(ART=Attention Restoration Theory。自然に触れると、消耗した注意力が回復するという理論)」がある。心理学者スティーブン・カプランが1995年に発表したこの理論には、4つの条件がある。

ここが決定打になる。カプランが挙げた魅了(soft fascination=努力なしに注意を引きつけながら、同時に自分の考えごとをする余地も残す、穏やかな魅了)の例は、雲の形の変化・葉のそよぎ・水の流れ・夕焼けである。マンハッタンの交差点ではない。ARTはもともと自然を対象に組み立てられた理論であり、依頼者が見ている都市の映像は、この理論が想定してきた対象そのものではない。

ARTを裏づける実験の側にも留保がある。系統的レビュー・メタ分析(Stevenson他、2018年、Journal of Toxicology and Environmental Health B誌)は、自然への曝露と注意回復に関する研究をまとめ、「効果量は小さく、研究間のばらつきが大きい」と結論した。複数の測定指標のうち有意差が出たのはDigit Span(数字の逆唱課題)などごく一部で、残り10の指標には有意な差が出なかった。

神経科学側の代表的な研究、Gould van Praag他(2017年、Scientific Reports誌)は、自然音を聞いているときの脳の結合を調べたfMRI実験である。自然音の条件で、後部帯状皮質(記憶や自己に関わる部位)と楔前部(くさびぜんぶ、同じく自己意識に関わる部位)の結合が増加した。ただし被験者は少なく、論文自身が慎重な言い方をしている。

「雨音は1/fゆらぎ(ゆらぎ=周波数が上がるほど強さが弱まっていく、自然界でよく見られる変動パターン)だから癒やされる」という説明もよく使われる。だが、雨音そのものを測定してこの性質を確かめた査読論文は見つからない。1/fゆらぎが実測されているのはVoss&Clarke(1975年ネイチャー誌・1978年JASA誌)による音楽の研究であり、雨音への転用である可能性が高い。

音を重ねて別の音を聞こえにくくする「マスキング」という現象自体は実在する。耳の末梢(蝸牛)レベルで起きるenergetic masking(エネルギーによるマスキング)と、より高次の処理レベルで起きるinformational masking(情報によるマスキング)の2種類があり、オフィスでの音マスキング実験も実際に行われている。ただし、それらは雨音固有の効果を示したものではない。

「サウンドスケープ(soundscape=物理的な音の環境そのものではなく、それを人がどう知覚し、経験し、理解するかという構成概念)」という国際規格がある。ISO 12913-1:2014は、音の物理現象と、人がそれをどう感じるかを明確に区別している。この分野の代表的な研究、Axelsson・Nilsson・Berglund(2010年、米国音響学会誌)は、都市の屋外で録った50サンプルの音を100人に116の言葉で評定させ、3つの要素を抽出した。

ここが効く。依頼者が見ている都市の映像は、技術的な音(交通・工事など)と人の声が支配する音である。サウンドスケープ研究の枠組みでは、都市はもともと「心地よい」側には置かれていない。

前のAIが使ったもう一つの説明が、「距離のある同伴感(誰かと一緒にいるような感覚)」である。この発想のもとになっているのは、社会学者ホートンとウォールが1956年に発表した論文「Mass Communication and Para-Social Interaction」だ。原文は、視聴者と演者のあいだに生まれる「あたかも対面しているかのような関係」を、準社会的関係(パラソーシャル・リレーションシップ)と呼んだ。

原著が観察していたのは、テレビである。論文には「以下では主にテレビについて述べる」という一文があり、対象はクイズ番組の司会者やアナウンサー、インタビュアー型の出演者だった。実名で挙がるのは次の6人で、いずれも話す人である。

その後の研究で、視聴中に一方的に相手を知覚する過程(PSI=Parasocial Interaction)と、時間をかけて積み重なる関係(PSR=Parasocial Relationship)は別のものだと整理された(ジャイルズ、2002年、Media Psychology誌)。関係を測る尺度の精査も、ディブル他(2016年、Human Communication Research誌)によって進んでいる。だが、いずれの研究も対象は声や姿を伴う相手である。

姿も声も出ない配信者への準社会的関係が成立するかを直接調べた査読研究は、見つからなかった。近い研究として、VTuber(バーチャルの姿で活動する配信者)を扱った2025年のACM IMX国際会議の論文があるが、これは音声とアバターの動きを伴う研究であり、依頼者のケースとは条件が違う。

もう一つ、前のAIが引いた「Study with me(誰かと一緒に勉強しているように見せる動画)」の研究(リー他、2021年、CHI国際会議)も見ておく必要がある。この研究は、動画30本の分析と、視聴者12人へのインタビューによる質的研究である。視聴者が挙げた理由は、パーソナライズされた雰囲気を低コストで作れること、コントロールできる同調圧力(誰かに見られているような緊張感を、自分の意思で始めたり止めたりできること)、感情的な支えの3つだった。ただし、この研究に「集中力が高まる」という因果関係を示す実験は含まれていない。

社会的促進(誰かがそばにいるだけで作業の成績が変わる現象)を示したザイアンス(1965年、サイエンス誌)の研究にも触れておく。他者がただそこにいるだけで覚醒が高まり、単純な作業では成績が上がり、複雑な作業では逆に下がるという定式である。バーチャルエージェント(コンピューター上の人物)を使った再現実験はあるが、録画済みで一方向の映像だけを使った厳密な検証は限定的で、多くは双方向のやり取りができるエージェントやビデオ会議を対象にしている。

依頼者の問いのうち、まだ答えていない部分が残っている。「たまに動画を見るといい気分になる」のはなぜか。ここまでの章は「なぜその動画をかけているか」「なぜその形式なのか」を扱ってきた。この章は「なぜ気分が良くなるのか」に絞る。

都市を歩く動画を見て気分が良くなる理由として、まず浮かぶのは「行った気分になれるから(代理旅行)」という説明だ。ただし、この説明を裏づける査読研究(専門家が内容を審査してから掲載される学術論文)は、結論が割れている。2022年の研究(中国での調査)は、動画の内容・システム・視聴者とのやり取りの質が「その場所に行った気分」を強め、それが実際の旅行意欲を有意に(統計的に偶然とは言えない差で)高めたと報告している。一方、2023年の別の研究は、バーチャル観光は実際の観光の代わりにはならず、実際の観光がバーチャル観光の土台にあると結論している。促進する側の報告と、代替にはならないという側の報告の両方が査読論文の中に併存している。だから「代理旅行だから気分が良い」は、この記事では判定できないとしか言えない。

第6章で見たKillingsworth & Gilbert (2010)の研究(2,250人を対象に、心が今していること以外へ向かう「マインドワンダリング」と幸福度の関係を調べたもの)から、ここでもう一度引ける事実がある。心が「快い内容」へさまよっているとき、幸福度は下がらない。統計的に有意な差が無い(b = -0.52, 統計的に偶然の範囲)。下がるのは、心が中立な内容や不快な内容へさまよったときだけで、こちらははっきり有意に下がる。

ここから言えるのは、「良い気分になる」という現象そのものが、心が快い方向へさまよえている状態を指しているのかもしれない、ということだ。ただしこれは、この記事がここまでの数字をつなげて出した推論であって、この研究自体が「都市を歩く動画を見ると気分が良くなる」と言っているわけではない。研究が測ったのは、心がどこへさまようかと幸福度の関係であって、動画の効果ではない。この区別を崩さずに書く。

気分の良さを説明しうるもう1つの候補が、ASMR(Autonomous Sensory Meridian Response。特定の音や視覚刺激で頭皮や首筋にぞわぞわした心地よい感覚が起きるとされる現象)だ。ASMRの生理的な効果を実際に測った研究(2018年、PLOS ONE誌)では、ASMRを感じる人の心拍数が平均で1分あたり3.41拍下がり、皮膚コンダクタンス(汗をかいたときに皮膚の電気の通りやすさが変わる指標で、リラックス度合いを示す)が平均0.30マイクロジーメンス上がったことが計測されている。どちらも統計的に有意な変化だった。もう1つ別の研究(2015年、N=475のアンケート調査)は、心拍などの生理計測はしておらず、自己申告のみで、回答者の80%が気分への肯定的な効果を報告している(100点満点の気分スコア平均78点)。この2本は別の研究であり、混同してはいけない。

ただし、依頼者がASMRを感じているという証拠はこの記事には無い。『@WALKS_and_the_CITY』側はタグでASMRを名乗っているが、719本中22本、割合にして3.1%にすぎない(第5章B-3)。依頼者が見ている動画の大半はASMRを名乗っていない。ASMRの研究結果をそのまま依頼者に当てはめることはできない。

依頼者は常時この動画を見ているわけではない。「たまに動画を見るといい気分になる」と述べている。かけっぱなしにして、時々目を上げる、という使い方だ。この使い方は、供給側が作っている設計と噛み合っている。前章で見た通り、719本中24.1%が「かける用途」(睡眠・リラックス・集中など)を明示しており、尺の中央値は11時間55分、投稿は2日に1本のペースで続く。次々に見終えて次を探す形式ではなく、流しておいて時々戻ってくる形式として作られている。依頼者の「たまに」は、この形式が想定している視聴パターンとちょうど一致している。

ここまでの章は、依頼者本人のデータと、心理学の実験や理論をもとに検討してきた。この章は視点を変える。依頼者が見ている『何も起きない、長尺の、無編集に近い映像』という形式そのものは、実はYouTubeより先に、公共放送が国家規模で試していた。ノルウェーのスローテレビ(Slow TV)である。

ノルウェー公共放送NRKは2009年11月29日19時55分、ベルゲン鉄道(オスロとベルゲンを結ぶ路線)の運転席からの前面展望を、ノーカットで約7時間16分放送した。案内も演出もほぼ無く、ただ線路と景色が流れ続ける番組だった。視聴者数は約120万人、視聴率は15%に達した。ノルウェーの人口は約500万人しかいない。この数字はその文脈で読む必要がある。国民のおよそ4人に1人が、この番組を見た計算になる。

NRKはこの反響を受け、2011年6月16日から22日にかけて、沿岸急行船ハーティルーテンの航海をノルウェーの海岸沿いにライブ中継した。放送時間は134時間42分45秒、実に5日半以上に及ぶ。視聴者数は320万人、視聴率は36%を記録し、放送期間中はNRK2がノルウェーで最も視聴率の高いチャンネルになった。番組は編集をほとんど加えず、何も起きない時間帯もそのまま流し続けるという点で、Bergensbanenの延長線上にある。

ここで1つ断っておく必要がある。「Slow TVは6百万人・148ヶ国で視聴された」という国際的な視聴者数を紹介している二次的な報道記事がある。この記事ではその数字を採用しない。NRKの公式発表でこの数字を裏づける記載が見つからなかったためである。この記事で確認できたのは、上の表にある、ノルウェー国内の2つの番組の実測値だけである。

編集を削り、尺を伸ばし、何も起きない映像をそのまま流すという形式は、YouTubeが発明したものではない。公共放送が17年前に国家規模で実験し、国民の15%、その2年後には36%が実際に見た。依頼者が見ている『@WALKS_and_the_CITY』の719本(第5章)は、演出こそ違うものの、編集をほとんど加えず尺を長く保つという骨格において、Bergensbanenの系譜にある。この形式に対する需要は、少なくとも17年前から可視化されていた。依頼者の行動は、新奇な症状として扱う必要のあるものではない。

依頼者は本記事を作る前に、別のAI（MiniMax M3）へ同じ問いを投げていた。そこで「注意回復理論」「準社会的な同伴感」「雨音のマスキング効果」といった説明を受け、そのうえで「もっと調べて記事にしてほしい」と依頼した。ここでは、その説明を1件ずつ、実測データと心理学の原著論文にあたって検証する。前のAIを笑うためではない。もっともらしい説明が、なぜ検証なしに通ってしまうのかを示すためである。

9件のうち、確定した実測・原著と食い違ったものが7件、数値を外していたものが1件、検証できず使わなかったものが1件だった。ここまでは前のAIの説明を消すだけの作業に見えるが、大事なのはここからである。なぜ、これだけもっともらしく聞こえたのか。理由は3つに整理できる。

前のAIの説明は、細部では何度も外れていた。それでも「長い」「かけっぱなし」「世界規模」という大枠は当てていた。問題は個々の数値や理論名ではなく、それらを検証せずに依頼者本人のケースへ当てはめたことだった。次の章では、検証を終えたうえで、依頼者がどうすればよいかを書く。

ここまでの11章と前章の検証を踏まえて、最初に言っておくべきことがある。やめる必要はない。この記事が集めたデータの中に、依頼者の行動が害になっていることを示すものは無い。だが、これは重要な留保を伴う。データが無いことは、安全であることの証明ではない。単に、この記事の調査範囲では測られていない、というだけである。

この記事は、依頼者の行動を診断するものではない。前のAIの説明を検証し、本人の6年分の履歴という反証可能なデータに戻って、何が言えて何が言えないかを分けただけである。言えることは少なく、言えないことのほうが多い。それでも、少ない「言えること」は本人の履歴という一次データに根ざしている。