坂口義典 2025 9/6
0) 作業仮説と操作的定義
総仮説（H*)：観測者—装置—対象の複合系をテンソル場 T_{i_1\cdots i_n}(x) とみなし、観測可能性測度 d\mu(x) による積分 C_{\mathrm{abs}} \;=\; \int_{\mathcal{M}} T_{i_1\cdots i_n}(x)\, d\mu(x) の増大が「完全コヒーレンス」に対応する。経験的近似量として、脳—身体—装置—環境の多変量コヒーレンスを加重和で推定する： \widehat{C} \;=\; \sum_{b\in\mathcal{B}} w_b \,\mathrm{Coher}_b, ここで b はバンド/モダリティ（EEG位相同期、心拍—呼吸の位相結合、視線同期、装置信号の位相安定度など）。
1) 視覚テンド×観測者効果の心理物理＋神経計測
狙い：観測者の「視覚バイアス／注意」が \widehat{C} と干渉縞や判断精度にどう寄与するかを検証。
デザイン：
刺激：二重スリット様の仮想干渉パターン（モニタ提示）、並びにノイズ中ターゲット検出課題。 操作：視覚注意（中心 vs 周辺）、メタ認知プライミング（「観測者である」自己言及）、座禅5分間の直前介入。 計測：EEG/MEGの位相同期（PLV）、眼球運動、心拍変動、呼吸、主観報告。 主要指標： \mathrm{PLV}_{\theta,\alpha} ,\quad \mathrm{RR}\text{–}\mathrm{HR}\ \text{位相結合},\quad d’\ (\text{検出感度}),\quad \widehat{C} 統計：混合効果モデル＋事前登録。ベイズ因子で支持度評価。 反証可能性：注意・座禅操作で \widehat{C} が増減しない／行動成績に結びつかない場合はH1棄却。
2) 遅延選択型「Which-path情報」×注意操作（机上版）
狙い：Which-path相当の情報可用性が、観測者の注意・メタ認知でどの程度「有効化」されるか。
デザイン：量子装置そのものではなく、情報理論的アナログ（後提示のメタデータが“どちらを通ったか”の知識になる視覚課題）。
仮説：メタ認知プライミング条件で、Which-path情報の事後提示が行動指標と \widehat{C} をより強く変化させる。
反証：プライミング有無で差がなければH2棄却。
3) 装置コヒーレンス：結晶発振子×人間コヒーレンスの相関
狙い：装置を「意識の延長のソリッド」とみなす主張の可検証部分。
デザイン：水晶発振器（OCXO/TCXO）の位相ノイズ・周波数安定度を、同室の参加者の呼吸・心拍・EEGコヒーレンスと同時計測。環境要因（温度、振動、EMI）は厳密制御。
仮説：高瞑想群のセッションで、装置の短時間周波数安定度（Allan偏差）の微小改善と \widehat{C} の同時上昇が観測される。
反証：ブラインド条件で相関が再現しなければH3棄却。
4) 統合生体テンソル：脳—心—呼吸—運動の多層結合
狙い：身体内の「体内非ユークリッド空間」同調＝テンソル縮約の実験的代理。
デザイン：座禅/呼吸法の前後で、EEG、呼吸、心拍、微小運動（加速度）を同時取得。
指標：クロススペクトルからの多変量コヒーレンス行列 \mathbf{K}、その固有値分解による主同調モード \lambda_{\max}。
仮説：介入後に \lambda_{\max} と \widehat{C} が上昇。
反証：プラセボ呼吸でも同等であれば特異性失われH4棄却。
5) 集合的意識量子場：多人数の位相同期
狙い：集合的場（オンネス志向）＝コヒーレンスの空間的拡張。
デザイン：同室/別室/オンライン同期で、共同注意課題 or 共同座禅。
指標：インターブレイン位相同期、発話・視線・心拍の群位相ロッキング、\widehat{C}{\text{group}}。
仮説：同室共同座禅で最大の \widehat{C}{\text{group}} と課題成績。
反証：条件差や距離効果が消失すればH5棄却。
6) 概念—物理ブリッジ：テンソル積分の経験的実装
目的：理論式と計測量の1対1対応。
実装案：
データテンソル： \mathcal{X}_{p,t,b,m} \in \mathbb{R} 参加者 p、時刻 t、バンド b、モダリティ m（EEG/HR/Resp/Eye/Device）。 コヒーレンス写像：各 b,m でクロススペクトル → \mathbf{K}^{(b,m)}_t。 重み w_{b,m}：事前登録で固定（もしくは層別ベイズで学習）。 経験的積分：時間平均と参加者平均で \widehat{C} \;=\; \frac{1}{T}\sum_t \sum_{b,m} w_{b,m}\, f\!\left(\mathbf{K}^{(b,m)}_t\right) ここで f は固有値最大や行列ノルム。 完全コヒーレンス判定：\widehat{C} が（タスク/集団）上限値に非線形接近（例：シグモイド・閾値）するかを検定。
倫理・反証性・オープンサイエンス
事前登録：仮説・除外基準・解析計画を事前公開。 盲検化：条件割付の二重盲検化（可能な範囲で）。 再現性：生データ、前処理パイプライン、解析コードを公開。 反証可能性：各H1–H5に明確な棄却条件。 安全配慮：瞑想経験の少ない参加者には短時間・安全監督下で実施。
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本記事の内容（文章・図・数式・独自用語を含む）は、筆者によって 2025年9月6日に公開されたオリジナルの研究考察です。
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