スマホのカメラで心拍数を測定する:仕組みと実際の精度

Apple Watchや胸部ストラップの心拍センサーが手元にないときでも、スマートフォンのカメラだけでおおまかな脈拍の感触はつかめます。指先を背面レンズに当てるか、フロントカメラを顔に向ければ、アプリはカメラが捉える光と色のわずかな揺らぎを1分足らずで心拍数の数値に変換してくれます。これは情報提供を目的とした内容であり、医療アドバイスではありません — スマートフォンのカメラが出す数値はあくまで推定値であって測定値ではなく、何かを診断するものでもありません。この記事が答えようとしている、そうした数値を信頼する前に一番大事な、正直な問いはこれです:きちんとした心拍計が示す値と比べて、実際どれくらい近いのか?

実際の仕組み

カメラによる心拍測定の背後にある技術には名前があります — フォトプレチスモグラフィ、略してPPGです — そしてこれはスマートフォンより何十年も前から存在していました。PPGは、生体組織内の微小血管床における血液量の変化を追跡する、シンプルで安価な光学的手法です:心臓が一拍打つごとに、組織内の血液量は増減し、それに伴ってその組織を反射または透過する光の量も増減します。生理学的計測を専門とする研究者は、得られる信号を二つの要素からなるものとして説明しています — 呼吸、交感神経活動、体温調節によって形づくられる、ゆっくりと変動する「DC」ベースラインと、その上に乗る、一拍ごとの心拍に対応して脈打つ「AC」成分です(Allen, 2007)。スマートフォンのカメラも、異なるハードウェアで同じ仕事をしています:専用のLEDとフォトダイオードのセンサーの代わりに、背面レンズに当てた指先であれ、フロントカメラの前にある顔であれ、フレームごとに生じる肌の色と明るさのごくわずかな変化を捉え、そのAC脈動の周期こそが、アプリが心拍数として返す値なのです。

実際の心拍数とどれくらい近いのか

カメラによるPPGは、一度検証されてそのまま放置されたアイデアではありません — 臨床上の基準値と直接照合されたことが何度もあり、その中でもとりわけ有用な検証は、実験室の試作品ではなく実際の一般向けアプリを対象にしたものでした。2017年の研究では、108人の患者を対象に、スマートフォン用の心拍数測定アプリ4種類を試験しました。各患者には同時にECGとパルスオキシメーターの計測値が基準として記録されています。より直接的な比較対象であるパルスオキシメーター自体は、ECGに対して平均絶対誤差が約2 ± 0.35 bpmであり、ここでの「良好」がどの程度かを測る有用な物差しになります。この物差しに照らすと、背面カメラに指先を押し当てる接触型アプリはまずまずの成績でした:Heart Fitnessは平均で2 ± 0.5 bpmの誤差、Instant Heart Rateは4.5 ± 1.1 bpmの誤差でした。フロントカメラの前に顔をかざす非接触型アプリは、明らかに劣る成績でした:Whats My Heart Rateは平均7.1 ± 1.4 bpmの誤差、Cardiioは8.1 ± 1.4 bpmの誤差でした(Coppetti et al., 2017)。著者ら自身の結論は、そのまま繰り返す価値があります:接触型の指先アプリは、非接触型の顔認識アプリよりも使いやすさと精度の両方で優れていました。この数値が示す正直なまとめは、最良のカメラによる推定でさえ臨床機器から数拍/分ずれるということです — 大まかな目安として役立つには十分だが、ECGを信頼するのと同じようには信頼できません。二つの方式のどちらかを選ぶ必要があるなら、指先の方がより信頼できます。

CAMERA_PULSE · MEAN_ABSOLUTE_ERROR vs ECG (bpm)

• PULSE_OXMEDICAL_DEVICE

  REFERENCE · 2±0.35 bpm · COPPETTI_2017

  → 臨床基準デバイス
• FINGER_ON_CAMERAESTIMATED_BY_CAMERA

  CONTACT · 2–4.5 bpm MAE · COPPETTI_2017

  → 指による推定 — より確実
• FACE_IN_CAMERAESTIMATED_BY_CAMERA

  CONTACTLESS · 7.1–8.1 bpm MAE · COPPETTI_2017

  → 顔による推定 — 明るさと静止が必要

010 BPM

FIG.11 · CAMERA_PULSE = ESTIMATED_BY_CAMERA · NOT_A_MEASUREMENT · NOT_A_DIAGNOSIS

推定を狂わせる要因

カメラによる心拍測定は肌からのかすかな色の信号を読み取っているため、その信号を弱めたり乱したりするものは何であれ、推定値を真の値から遠ざけます。顔を対象に系統的な検証を行った2021年の研究では、顔の前の照度が500ルクスを超えたときに推定が最も正確になり — 100、300、500、700ルクスで検証 — 暗い部屋ではより不正確になることがわかりました。動きの影響はさらに大きく、心拍間隔の平均誤差は、じっとしているとき(23.9ミリ秒)と比べて話しているとき(53.9ミリ秒)にはほぼ倍増し、静止時には基準機器とほぼ完全に相関していた(0.976)心拍変動の関連指標は、会話中にはほぼ無相関(0.047)にまで崩れました。同じ研究では、約0.5メートルの距離と30fps以上のフレームレートで十分であることもわかっており、実用上の結論は見た目より限定的です:じっとして、正面から十分な光を当て、スマートフォンを安定させれば、その数値が近い値になる現実的な見込みがあります(Tohma et al., 2021)。

もう一つ、見えにくい誤差の原因があり、これは照明を良くしても手を安定させても消えません:肌の色です。カメラによるPPGは肌を透過して反射してくる光に依存しており、メラニンはその光をより多く吸収します — つまり、他の条件が同じであれば、肌の色が濃い人ほど信号は弱くなります。約100件のrPPG研究とその公開データセットを対象にした2025年の監査では、肌の色が濃いグループ(Monkスケール4〜10)が対象者に占める割合は25%未満だったのに対し、肌の色が明るいグループ(Monkスケール1〜3)は約45%を占めていたことがわかりました。著者らはその帰結をはっきりと述べています:「Datasets characterized by underrepresentation of darker skin tones or broad ethnic diversity limit the reliability and fairness of rPPG algorithms in real-world applications」(Bondarenko et al., 2025)。これは注釈で片づけられる話ではありません — つまり、上に挙げた精度の数値は、たまたまその研究のサンプルに含まれていた人たちを対象に測定されたものであり、この記事を読んでいるすべての人に等しく当てはまるとは限らない、ということです。

これは何ではないのか

ここでは、この方法の境界線について率直に述べておく価値があります。というのも、「カメラによる心拍測定」は実際以上のもののように聞こえがちだからです。それが推定するのはただ一つ、脈拍数だけであり、それ以外の何ものでもありません:血圧でも、血中酸素飽和度(SpO₂)でも、他のいかなる心臓関連の指標でもなく、顔の光がどう揺らごうと関係ありません。これはパルスオキシメーターやECGの代わりになるものではなく、何かを診断するために作られたものでも検証されたものでもありません。それが実際に何であるかと言えば:時計を手首につけていない瞬間のための、便利でおおまかな脈拍の推定値です — それ以上でも、それ以下でもありません。

MeteoHealthにおける位置づけ

MeteoHealthは同じ原理 — 指先か顔によるカメラベースのPPG — を、Apple Watchが手元にない日に心拍数の推定値を記録する手段として使っています。そうすることで、その日の記録の空白がそのままデータの空白になることを防ぎます。その推定値は、このシリーズの他のすべての指標と同じように、Apple Healthのデータと現地の気象データを見ているオンデバイスのエンジンに合流します — それは比較されるのであって診断されるのではなく、どの段階でも推定値のままであり、その方法が実際に持つ精度以上のものとして扱われることは決してありません。この比較のために、測定値がデバイスの外に出ることはありません。

まとめ

カメラによる心拍測定は、実在の、よく理解された光学原理 — 臨床用パルスオキシメーターと同じフォトプレチスモグラフィの原理 — に基づいており、条件が良ければ、背面カメラに当てた指先は本物のECGの値から数拍/分の範囲に収まります。しかし、この文の中で「条件が良ければ」という部分が実質的な意味を持っています:十分な正面からの光、安定した手と安定した顔、そして — 自分でコントロールしきれない部分として — 歴史的に肌の色が明るい人をより確実に読み取ってきた、カメラとデータセットのエコシステムです。だからといって、この数値が無意味になるわけではありません。それはまさにそうであるとおり — 時計がない瞬間のための便利な推定値であり、頼りにすべき測定値ではない、ということです。