EvoLab|COROS運動科学

EvoLab VOL.05 | 体力のリカバリーとトレーニングのアドバイス

EvoLab VOL.05 | 体力のリカバリーとトレーニングのアドバイス

トレーニングではリカバリーが非常に重要です。 運動能力の向上には、リカバリーが重要な部分になります。どのようにしてトレーニング終了後に適切なリカバリー時間を確保し、身体にトレーニングの効果を最大限に発揮させ、自身の能力を絶えず向上させる かということは、マラソンランナーにとってきわめて重要です。 EvoLabの新しい運動データアルゴリズムは、より正確なリカバリー時間のアドバイスを提供し、個人の運動能力、1回のトレーニング負荷、運動強度、前回残ったリカバリー時間を総合的に考慮して、今回のリカバリー時間を推定します。 COROSデバイスのリカバリー時間を適切に参考にして、十分な休息とリラクゼーション(ストレッチやマッサージなど)を行うことで、トレーニングは半分の労力で成果が倍になります。 リカバリーとは、トレーニングを完全に回避することではありません。 リカバリーの過程では、リカバリー時間に加えて、システムが現在実行可能なトレーニング強度をアドバイスします。 リカバリーといっても、運動やトレーニングを完全に回避することではなく、一般的には完全に体力が回復してから次の運動を始めなければならないというわけではありません。適切なリラクゼーションランや低強度の有酸素運動を、リカバリーのレベルや段階に応じて行うことで、リカバリーは半分の労力で成果が倍になります。 体力90~100%:高強度のトレーニングが可能 このゾーンでは、身体は前回のレースやトレーニングからほぼ回復しており、身体の疲労度は低いレベルで、高強度のトレーニング(レース、インターバルラン、坂道トレーニングなど)を含む各種トレーニングが可能です。この場合、ユーザーは必要性に応じて、その日または次回のトレーニングタスクを自由に調整することができます。 体力30~89%:低強度のトレーニングを推奨 体力がこのゾーンのユーザーは、身体の疲労度は高いものの、低強度のトレーニングには耐えられるレベルにあります。 実際のトレーニングでは、リアルタイムのデータを参考にして、トレーニング負荷をより小さなゾーン (例えば、低強度の有酸素トレーニングを短時間から中程度の時間で行う)に抑えることで、身体の有酸素能力を維持するとともに、過度な疲労の蓄積を防ぐことができます。 一方、適切な低強度の有酸素運動を行うことは、積極的なリラクゼーションの方法としても有効であり、運動後の適切なストレッチや休憩と組み合わせて、身体のリカバリー速度を速めることができます。 体力0~29%:休息を推奨 体力がこのゾーンにあるときは、前回のトレーニングやレースが身体に大きなストレスを与えていることを示しています。 この段階でトレーニングを続けても、運動能力の向上にはほとんどつながらず、また、過度の疲労が原因で、けがをするリスクが高くなります。 EvoLabが提供する体力データは、運動の状態を示すものであり、絶対的な体力値を示すものではないことに注意する必要があります。 したがって、体力がこのゾーン内であっても、トレーニングを続けられないということではありません。ただし、この段階ではトレーニングの効果やけがの要因を考慮して、十分に体を休める ことを推奨します。 まとめ スポーツ愛好家にとっては、リカバリー時間とトレーニングのアドバイスを総合的に考慮し、個人の主観的な感覚を踏まえてトレーニングを調整することで、トレーニングの効果を高め、けがのリスクを減らすことができます。 なお、COROSデバイスが提供する関連データは、体力モデルと個人の運動データに基づいて予測と推薦を行うものであり、実際の状況とはやや異なる可能性があることに注意する必要があります。 使用を続けるうちに、システムが推奨するリカバリー時間が長すぎたり短すぎたりすると判断した場合は、体力モデルにキャリブレーションを行うことができます。ユーザーは、自分の生理データ(最大心拍数など)の正確性を確認した上で、実際の状況に合わせてパフォーマンス予測を手動で修正する必要があります。

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EvoLab VOL.04 | 運動能力と運動パフォーマンス

EvoLab VOL.04 | 運動能力と運動パフォーマンス

EvoLabは、個人の運動データや生理学的な情報に基づいて、ユーザーの能力や1回の運動におけるパフォーマンスを合理的に評価し、運動能力や運動パフォーマンスのデータを提供し、 ユーザーが自分のレベルや直近のトレーニング状況を把握する上で役立ちます。 運動能力とパフォーマンス予測 EvoLabは、ユーザーの運動データや生理データを常に分析することで、ユーザーのロードランニング能力を評価し、自分の運動能力を素早く把握するのに役立ちます。 スコアが高いほど運動能力が高くなります。また、ユーザーはアプリを通じて自身の運動能力の変化をより直観的に把握することもできます。 一般的に、運動能力は短期的には大きな変化はありませんが、トレーニングのレベルが上がるにつれ、徐々に向上していきます。 運動能力の異なるランニング愛好者にとって、トレーニングの焦点はそれぞれ異なるはずです。 初心者は一般的に、高強度で長時間のトレーニングを続けることは難しいため、トレーニングの時間や強度を順序に従って徐々に増やしていき、トレーニングの量を積むことに集中します。一方、運動能力の高いランナーは、それぞれのニーズに合わせて特別な強化トレーニングを行うとよいでしょう。 初心者(0~40): フルマラソンを完走するのは 5時間以上がかかります。経験者(41~60): 通常5時間以内にフルマラソンを完走することができます。熟練者(61~70): 通常4時間以内にフルマラソンを完走することができます。上級者(71~80): 通常3時間半以内にフルマラソンを完走することができます。エリート(81~100): 通常3時間半以内にフルマラソンを完走することができます。 運動能力のスコアは、直近の運動データに対応したものであり、トレーニング条件の変化によって変化します。EvoLabは、運動能力に応じて、フルマラソン、ハーフマラソン、10km、5kmのパフォーマンスを予測することもできます。この時間も同様に、運動能力の向上または低下により変わってきます。 運動能力とパフォーマンス予測は、主に体力に基づいて評価されますが、実際には運動パフォーマンスを決定するのは体力だけではなく、競技スキルや健康状態などの要因がいずれもレースやテスト中の運動パフォーマンスに影響を与えます。 運動パフォーマンスとその意味 運動能力の評価に基づいて、COROSデバイスは毎回のランの終了時に今回の運動パフォーマンスを評価します。この指標はパーセンテージで表示されます。例えば101%というスコアは、今回の運動では、現在の運動能力の101%の運動パフォーマンスが発揮されたことを意味し、ユーザーが毎回の運動をより直観的に評価するのに役立ちます。 80%~95%: 運動パフォーマンスが良くない96%~98%: 運動パフォーマンスは通常99%~101%: 運動パフォーマンスが良い102%~104%: 運動パフォーマンスが優れている105%~120%: 運動パフォーマンスが非常に優れている 運動パフォーマンスが悪い 運動能力スコアが96%より低い場合は、個人の運動能力に比べて今回の運動パフォーマンスが悪いことを意味します。この結果の原因は、主観的要因と客観的要因に分けられる可能性があります。主観的要因 としては、過度の疲労、睡眠の質の低下、食生活の乱れなどが挙げられ、客観的要因 としては、異常気象などが挙げられます。 運動パフォーマンスが優れている 1回の運動パフォーマンスが101%より高い場合、システムが判断した現在の運動能力を超えるパフォーマンスをユーザーが発揮したことを意味し、コンディションは非常に良いです。これが高いレベルで維持されていれば、自分の運動能力が向上していることを意味し、体力システムは運動能力の評価もタイムリーに更新します。 レース前の一定期間、パフォーマンスに集中することは、ユーザーが運動状態を把握するのに役立ちます。 連続して優れたパフォーマンスが出ている場合は、身体の状態が良好で、レースに適しているということです。一定期間連続して常態ではないパフォーマンスが出ている場合や、異常に低いスコアが出ている場合は、身体の状態に注意し、十分な休養をとり回復を図ることが大切です。 以上のことから、運動能力は、直観的な数値からユーザーが自身の運動レベルを素早く把握するのに役立ち、一方、運動パフォーマンスは、現在の自身の運動状態を一目で把握し、タイムリーに調整するのに役立ちます。この2つのデータをもとに、スポーツ愛好家は自身のトレーニングをより適切に調整することができます。

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EvoLab VOL.03 | 負荷システム

EvoLab VOL.03 | 負荷システム

1回のトレーニングや一定期間のトレーニング量をどのようにしたらうまく測定できるかは、多くのランニング愛好家の関心事です。 1回のトレーニングでの心拍数やペースの変化に注目することで、トレーニングの強度をコントロールすることができますが、心拍数やペースの情報だけでは、トレーニング量の評価や今後のトレーニング計画の参考にすることはできません。 EvoLabの中核システムである負荷システムにより、トレーニング強度、トレーニング時間、疲労度を定量化することで、科学的なトレーニングのスケジューリングと管理を実現します。 負荷システムの理論の起源 従来、ランナーは主観的な経験や体感に基づいてトレーニングを計画していましたが、こうした方法では明らかに偏りが生じていました。このため、スポーツ科学の分野では、トレーニング負荷を定量化するという仮説が生まれ、「トレーニングインパルス(TRIMP)」という概念が生まれました。 簡単に言えば、トレーニングインパルスとは、運動強度と運動量の積で、1回の運動が身体に与えるストレスの大きさを表しており、数値が大きいほどストレスが大きいことを意味します。 理論体系によってトレーニングインパルスの算出方法は異なりますが、ランニングでは通常、心拍数、ペース、タイム、最大心拍数、安静時心拍数などが基本データとなります。 训练冲量能够让马拉松运动爱好者更加直观地了解训练量。通过对一段时间的统计与分析,能够全面了解近期训练的情况,并通过相关数据对未来的训练安排进行合理调整。トレーニングインパルスにより、ランニング愛好家のトレーニング量をより直観的に理解することができます。 一定期間の統計と分析を行うことで、直近のトレーニング状況を包括的に把握することができ、関連するデータを使って今後のトレーニングスケジュールを合理的に調整することができます。 直観的な負荷指標 EvoLabの負荷システムは、トレーニングインパルスの理論に基づいており、トレーニング負荷、刺激、ベース、ファティーグ、7日間の負荷合計、4週間の負荷強度分布などの指標をユーザーに提供することで、より直観的なトレーニング情報をユーザーに提示し、過去のトレーニング負荷に基づいてトレーニング強度をインテリジェントに推奨します。 トレーニング負荷 EvoLabでは、1回のトレーニングにおいて、スポーツ愛好家の能力レベルに応じて、トレーニング負荷を、小さい・中程度・大きいなど3段階の大きさに分けることで、トレーニングが身体に与える負荷の大きさをユーザーが把握できるようにしています。 トレーニング負荷のレベル区分 小さい: このタイプのトレーニングは、リカバリーランなど、体力レベルのリカバリーや維持に役立ちます。 適切: このタイプのトレーニングは、テンポランや乳酸閾値ランなど、体力レベルを高めることができます。 大きい: このタイプのトレーニングは、高強度インターバルトレーニングや長時間のLSDトレーニングなど、フィットネスレベルを大幅に高めることができます。 また、EvoLabは同様にデータを定量化するので、ユーザーは一定期間のトレーニング効果や強度を直観的に理解することができます。 刺激 直近7日間のトレーニング負荷の加重移動平均値。ユーザーの直近7日間のラントレーニングの強度の平均レベルを反映し、短期的なトレーニング状況について判断します。 ベース 直近42日間のトレーニング負荷の加重移動平均。ユーザーの身体が一定期間に耐えられるトレーニング強度の平均レベルを適切に反映しています。ベースの値が大きいほど、トレーニング負荷耐性が高いことを示しており、近い将来、より強度の高いトレーニングスケジュールに耐えられることを意味しています。 ファティーグ トレーニングにより発生した疲労を定量化した数値:ペースと刺激を総合的に組み合わせたもので、一方では長期間のトレーニングに対する身体のトレーニング負荷耐性を、他方では短期間のトレーニング負荷による身体へのストレスを考慮しています。これにより、ユーザーは直近の疲労度をより良く把握し、オーバートレーニングを回避することができ、また今後のトレーニングプログラムの重要な参考にもなります。 7日間の負荷合計 ユーザーの7日間のトレーニング負荷の合計を週単位で表したものであり、前週のトレーニングの全体量が直観的に反映されます。EvoLabは、ユーザーのトレーニング負荷ゾーンが適切であるかどうかを、個人の能力モデルに基づいて判断し、ウォッチとアプリで表示します。 負荷ゾーンを守り、7日間の総負荷がレコメンド内に収まるようにすることで、運動能力の維持や向上だけでなく、スポーツ損傷を予防することもできます。 4週間の負荷強度分布 直近4週間のさまざまな負荷強度分布がウォッチとアプリに表示され、ユーザーは直近の高、中、低強度のトレーニングで発生したトレーニング負荷の割合を直観的に見ることができ、それに応じてその後のトレーニング強度を調整することができます。 トレーニング強度の区分基準 低強度: 有酸素性閾値以下の強度でのトレーニング。例:LSDなど中強度: 有酸素性閾値と無酸素性閾値の間のトレーニング。例:マラソンのペースランなど高強度: 無酸素性閾値以上の強度でのトレーニング。例:高強度インターバルランなど 負荷指標の応用...

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EvoLab VOL.02 | 個人の運動能力モデルの作成

EvoLab VOL.02 | 個人の運動能力モデルの作成

EvoLabは、COROSが新たに発売した個人体力管理システムとして、運動能力、トレーニング負荷、トレーニング効果などの指標を評価することで、ユーザーのより良い運動トレーニング管理をサポートします。 運動を継続している既存ユーザーの場合、今回のアップグレード後、COROSが過去のデータに基づいて自動的にモデルを作成するため、追加の操作は必要ありません。 新規ユーザーや、しばらく運動を記録していない既存ユーザーの場合は、システムが個人の運動モデルを作成するためには、ある程度の量のトレーニングデータ が必要となります。この記事は、より迅速に個人の運動モデルを作成するのに役立ちます。 平地ランが、モデルの作成に役立ちます EvoLabのモデルは現在ロードランニングに焦点を当てているため、モデルを作成するためにはアウトドアランやトラックランのデータが必要です。モデルが一旦作成されると、他の運動タイプ(心拍数データがある場合)の運動記録では、対応するトレーニング負荷評価が生成され、個人のモデルにカウントされます。 なお、モデル作成期間中は、平坦な路面でトレーニングを行い、 標高差の大きなトレーニング環境を避けることを推奨するという点に注意してください。 十分な時間をかけて有効データを蓄積します また、個人モデルの作成には、ある程度の量の有効データの蓄積が必要です。体力レベルをより正確に評価するため、EvoLabは7日以上のアウトドアでの平地ランのデータを収集する 必要があります。また、個人のトレーニングスケジュールに応じて、トレーニング内容はイージーランニング、有酸素運動のミックス、テンポランニングを交互に行うなど、トレーニングタイプを多様化させることで、モデル作成の精度を高めることができます。 まだ個人モデルを作成していないユーザーのために、COROSアプリには収集された有効データ量に関するヒントが組み込まれており、モデル作成プロセスをリアルタイムで理解し、トレーニングを実行して個人モデルをより早く作成することができます。 モデルは一旦作成されると常に有効ですが、運動の間隔が長すぎると、運動能力評価や生理学的評価などのデータが大きく変化する可能性があります。一定期間の定期的な運動を行うと、データは再び安定します。 ずっとモデルが作成されないのはなぜですか? 指示に従い適切な量のアウトドアランを完了したにもかかわらず、個人運動モデルが作成されない場合は、ペースや心拍数データに異常があるなど、不安定な運動データ が原因である可能性があります。EvoLabのアルゴリズムは異常データを自動的にフィルタリングするため、有効なデータが不足することになります。 ・上記の状況が発生した場合は、japan@coros.com までお問い合わせください。

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EvoLab VOL.01 | 新たな体力管理システム

EvoLab VOL.01 | 新たな体力管理システム

EvoLabは新しい理論に基づき、体力関連のアルゴリズムを全面的にアップグレードし、新しいデータ項目を増やし、ユーザーにより科学的で使いやすい体験を提供することを目指しています。 定量的な負荷システム 負荷システムはEvoLabの中核システムです。トレーニング負荷(TL)により、1回のトレーニングが体に与える負担を知ることができます。刺激、ベース、およびファティーグなどの定量データは、一定期間内のトレーニングの効果や強度を直観的に確認するのに役立ちます。 刺激: 直近7日間に身体が受けたトレーニングストレスの量。短期間のトレーニング状況を測定します。 ベース: トレーニングストレスに対する身体の現在の能力。ユーザーの身体が一定期間に耐えられるトレーニング強度の平均レベルを適切に反映しており、値が大きいほどトレーニング負荷耐性が高いことを表わします。 ファティーグ: トレーニングストレスによる身体の疲労度を表し、最近の疲労度を直観的に把握することができます。 運動データを蓄積することで、COROSデバイスはユーザーに適切なトレーニング負荷の範囲を提案します。トレーニングの負荷をレコメンド内に維持することで、トレーニングの効果を有効に保証できます。 また、EvoLabでは4週間の負荷強度分布を提供しており、最近の低・中・高強度トレーニングの分布を一目で確認でき、次に行うべきトレーニングの種類をタイムリーかつ論理的に調整することができます。 また、EvoLabでは4週間の負荷強度分布 を提供しており、最近の低・中・高強度トレーニングの分布を一目で確認でき、次に行うべきトレーニングの種類をタイムリーかつ論理的に調整することができます。 総合的なトレーニング効果とアドバイス トレーニング効果データはEvoLabでも更新されています。トレーニングの終了時には、有酸素TEと無酸素TE含めて、今回のトレーニング効果 をすぐに評価することができ、1回のトレーニング成果が事前に設定したトレーニング目標と一致するかどうかを、より正確に理解することができます。 定量的なトレーニング負荷システムと、個人の体力レベルやパフォーマンスなどのデータを組み合わせることで、COROSデバイスはリカバリー時間をより正確に推定し、 それに基づくトレーニングアドバイスを提供することで、ユーザーはオーバートレーニングを回避することができます。 トレーニング負荷とトレーニング効果を直観的に評価することで、トレーニングと休憩をより適切にスケジュールできるようにするだけでなく、EvoLabは、ロードランニングに特化した個人の能力やワークアウトステータスなどのデータを提供します。 個人の能力とパフォーマンスデータ EvoLabは、一定期間の運動データをもとに、個人のロードランニングの競技力やレベルを評価し、運動能力 データ(フルマラソンの能力)を示すことができます。 また、EvoLabは、5km、10km、ハーフマラソン、フルマラソンなど、運動能力に応じた合理的なパフォーマンス予測 を提供します。 ・実際のパフォーマンスは、レースの状況、経験、競技スキル、環境など多方面の要因の影響を受け、予測されたパフォーマンスと差異が生じる可能性があります。 また、COROSデバイスは、有酸素持久力に基づいて、1回のワークアウトステータスをランの終了時に評価し、それをパーセンテージで提示することで、ユーザーはすぐにトレーニングの状況を直観的に知覚することができます。 さらに、1回のロードランニングのトレーニングの焦点、 つまり今回のトレーニングが人体に与えた主な影響を確認することで、今回の運動の実施状況をより深く理解し、自身のトレーニング目標に沿っているかどうかを判断することができます。 より正確な生理データ 今回の体力システムは、最大酸素摂取量、閾値ペース、 乳酸閾値心拍数の新しいアルゴリズムに統一してアップデートされ、ユーザーにさらに正確な生理データを提供し、ユーザーのトレーニング指導をより良くサポートします。 さらに、EvoLabは個人の閾値ペースのゾーン を自動的に計算する機能を実装しました。運動時の心拍数に比べて、ペース情報は比較的安定しています。ユーザーは、トレーニングの目的に応じて異なるゾーンを選択し、ロードランニングのトレーニングを行うことができます。

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EvoLabについてよくある質問

EvoLabについてよくある質問

今回の運動でワークアウトステータスデータがないのはなぜですか? ワークアウトステータスは、アウトドアランの現在の運動状況を評価するためのもので、関連データはアウトドアランやトラックランのプログラム終了後にのみ提供され、パーセンテージが高いほど、現時点での運動状況が良好であることを示しています。今回の運動でワークアウトステータスが表示されない場合、次のいくつかの理由が考えられます。 トレーニング強度と時間の不足 アウトドアランやトラックランでは、少なくとも10分以上の運動を行い、なおかつ最大心拍数の70%以上の運動心拍数を一定時間維持する必要があります。1回の運動でこの基準に達しない場合、ワークアウトステータスデータが表示されない可能性があります。 インターバルトレーニングの時間が短い ばらつきが大きいインターバルトレーニングのデータは、システムによる正確な評価には適していません。また、短時間のインターバルランで全体的なワークアウトステータスを評価しても、持久運動の参考値とするには限界があります。したがって、インターバル運動では、各セットの運動時間が3分以下の場合、 1回の運動でのワークアウトステータスは表示されない可能性があります。 注意すべき点は、ワークアウトステータスはあくまでも現在の運動に対するものであり、個人のトレーニングでワークアウトステータスデータが得られない場合でも、モデルや状態の評価には影響しないということです。 今回ワークアウトステータスが上昇しているのに、運動能力は逆に低下しているのはなぜですか? ワークアウトステータスデータは、1回の運動のみについてのデータであり、運動状況が良いとスコアが高くなりますが、そのスコアは現在の運動能力に基づいて評価されます。 運動能力とは、一定期間の運動データに基づいて個人の能力を総合的に評価するもので、ワークアウトステータスを評価する際の基礎となるものです。 ワークアウトステータスのスコアが一定期間安定して高ければ、運動能力の数値が向上する可能性がありますが、個々のワークアウトステータスが優れていても、それは運動能力の向上を意味するものではありません。それどころか、前の一定期間のワークアウトステータスなどの要因に影響されて、運動能力が低下する可能性すらあります。 EvoLabでは、気候や標高などの客観的な要素を考慮していますか? 現在、EvoLabは温度、湿度または標高などの要素をリファレンス範囲の中に組み込んでいませんが、上述したよくある客観的要因が運動能力やワークアウトステータスに与える影響の傾向は、おおよそ以下のとおりです。 季節による、または突発的な温度と湿度の上昇は、必然的にワークアウトステータスや運動能力の低下を伴います。 体内の温度順応が完了すると、運動能力やワークアウトステータスは安定に向かい、つまり運動能力は一定のレベルで安定しますが、ワークアウトステータスは実際の運動状態に応じて変化します。 運動能力や各生理指標は、夏の方が他の季節に比べて低くなりやすいのです。急激な標高の上昇(1,800m以上)は、酸素濃度などの要因により、運動能力、ワークアウトステータス、生理指標の短期的な低下を引き起こす可能性があります。 適切な順応性トレーニングにより、データは安定に向かいますが、それでも通常のパフォーマンスレベルを下回ることになります。 上述の客観的な環境要因は、将来的にEvoLabのリファレンス範囲に組み込まれ、ユーザーが運動能力やークアウトステータスをよりよく評価するのに役立ちます。 自身のパフォーマンス予測と実際の状況が大きく異なる場合、どうすればよいですか? パフォーマンス予測は、直近のロードランニングデータと個人の能力に基づき算出される予測であり、実際のパフォーマンスとの差が大きい場合は、ケースバイケースで分析する必要があります。 分析する前に、自分の最大心拍数と安静時心拍数が正確であることを確認する必要があります。また、可能な場合は、最大心拍数テストを行うことで、より正確な値を得ることができます。 自身のパフォーマンスが予測を上回る 自身の過去のパフォーマンスがパフォーマンス予測より高く、また現在の状況でも予測パフォーマンスを上回る時間で対応する距離を完走できると考えられる場合は、手動でパフォーマンス予測を修正することを検討してください。 入力された時間に基づいてモデルはキャリブレーションされます。 現在の状態(休憩、けが、季節などの影響)により予測したパフォーマンスを超えられないと感じた場合は、パフォーマンス予測を維持したままトレーニングを続け、能力の変化を観察することをお勧めします。 なぜなら、運動能力は現在の能力を評価するものであり、それぞれの時期でトレーニングデータに基づいてリアルタイムに調整されるからです。 自身のパフォーマンスが予測を大きく下回る 自身のパフォーマンスがパフォーマンス予測を大きく下回るユーザーの場合(例えば、マラソンの予測パフォーマンスが3時間30分の場合、3時間40分よりタイムが遅いと「大きく下回る」となります)、同様に手動でパフォーマンス予測を修正することを検討するようお勧めします。 入力された時間に基づいてモデルはキャリブレーションされます。 システムで予測された乳酸性閾値の心拍数やペースが現実的なものかどうかは、どのようにして判断すればよいですか? EvoLabは、運動データを使って乳酸性閾値心拍数とペースを自動的に判断します。最大心拍数などの個人の生理情報が正しく入力されていることを確認した後、システムの予測データの誤差が大きいと思われる場合は、以下のテストを行ってください。 十分なウォームアップを行った後、乳酸性閾値心拍数やペースで運動を持続し、20〜60分程度しか続けられないのであれば、予測データは正確であるといえます。 運動時間が60分を超えても疲労や筋肉痛が感じられない場合は、予測乳酸性閾値心拍数やペースが低すぎると考えられます。 乳酸性閾値ペースと心拍数の予測も、同様に直近の状況に基づいているため、過去のパフォーマンスと比較して判断することはお勧めしません。 また、いつ「データが出てくる」のかということに関心の高いユーザーもいらっしゃいます。新規ユーザーや、しばらく運動記録を作成していない既存ユーザーの場合、システムが個人の運動モデルを作成するためには、ある程度の量のトレーニングデータが必要となり、そうして初めてウォッチやアプリで関連データを確認することができます。

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