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

科学的トレーニングの核心は、個人のレベルに応じて適切な刺激(トレーニング)を身体に与え、合理的なリカバリー時間を組み合わせることで、継続的に運動能力を高めることにあります。この理論によると、刺激がベースよりも高く、なおかつファティーグが適切な範囲内にコントロールされているときに、トレーニングは能力に対して有益なものとなります。

下図のトレーニングデータはその典型例です。 このユーザーは、過去6か月間、効果的なトレーニングによってペースを着実に増加させることができており、負荷に耐える能力が継続的に向上していることを意味しています。

さらに、ユーザーはファティーグデータを使って、1つのトレーニングサイクル中のトレーニングをモニターすることもできます。例えば、マラソンレースの準備では、ベース期にはファティーグをレコメンド(40~59)に抑えて後半のトレーニングに備え、スプリント期にはトレーニング量や強度を徐々に増やしてファティーグを「大きい」のレベルに保ち、レース間近にはトレーニング量や強度を徐々に減らしてファティーグを「小さい」(20~39)に抑えて運動パフォーマンスを確保することを推奨します。

なし0〜19: 不十分です。体力レベルを維持できません。
小さい20~39: 負荷が小さいです。体力レベルの改善や維持ができません。
適切40~59: 負荷が適切です。体力の改善や維持に理想的です。
大きい60~79: 負荷が大きいです。長期間維持するとオーバートレーニングになりやすいです。
オーバートレーニング80~100: オーバートレーニングです。運動損傷のリスクが高まっているため、速やかに調整してください。

トレーニング負荷関連データの計算とインテリジェントな推奨は、多数の個人の生理学的指標とトレーニングデータに基づいており、関連データは長期的かつ定期的に使用することで安定し、より正確になります。 ただし、使用するときは、個々の指標にはどうしても差異があり、アルゴリズムやモデルにも誤差がある可能性があることに注意が必要です。 ユーザーにとって、自身の身体の状態も重要な参考となる次元です。