【連載】体型は変えられるか 第7回｜体組成の測り方——体脂肪率という数字の誤差

連載「体型は変えられるか」全10回の第7回です。

ここまでの6回、毎回のように「測定の限界」と書いてきました。今回はそれ自体を主題にします。体脂肪率という数字が、どうやって作られ、どれだけの幅を持っているのか。この回はこの連載の物差しそのものを扱う回です。

体脂肪率は、身長や体重のように直接測れる量ではありません。体重計に乗れば体重は測れますが、そのうち何キロが脂肪なのかは、身体を切り分けないと分かりません。そこで、測れる別の量から推定します。体脂肪率は測定値ではなく推定値です。推定である以上、必ず誤差があり、推定の前提が崩れれば誤差は大きくなります。

結論から書きます。同じ人を同じ機器で繰り返し測ったときのばらつきは比較的小さい一方、違う機器や違う方法どうしの値は個人の水準では一致しません。数kgの体重変化があっても、体脂肪率の推定値の変化は誤差に埋もれうるということです。

何を推定しているのか

推定の枠組みは、身体をいくつの区画に分けて考えるかで整理されます。最も単純な二区画モデルは、身体を脂肪と除脂肪の二つに分けます。生体電気インピーダンス法（BIA）、空気置換法、水中体重秤量法、三次元光学スキャンはいずれもここに属します。三区画モデルは除脂肪をさらに水分と残りに分け、四区画・六区画モデルはさらに細かく骨や蛋白質を分けます。区画が増えるほど前提が減り、推定は真の値に近づきます。

二重エネルギーX線吸収測定法（DXA）は、二種類のエネルギーのX線の透過差から、骨・脂肪・除脂肪軟部組織を分けます。区画としては三つですが、機器のメーカーごとに較正と解析アルゴリズムが違うため、別の機種で測った値をそのまま比べることはできません。

推定の前提で最も重要なのが、除脂肪組織の水分比率です。二区画モデルは、除脂肪の密度を一定と仮定します。ところが実際には、水分の割合は人によっても、日によっても動きます。

生体電気インピーダンス法は、さらに間接的です。身体に微弱な電流を流し、その通りにくさを測ります。電流は水分と電解質のある組織を通りやすく、脂肪は通りにくい。この違いから体内の水分量を推定し、そこから除脂肪量を、そして引き算で脂肪量を求めます。推定の上に推定が乗る構造です。しかも、水分量から除脂肪量を求める式は、機器のメーカーが独自に作った回帰式であり、公開されていないことも珍しくありません。どの集団で作られた式かによって、当てはまりの良し悪しも変わります。

同じ人を2回測ると、どれだけ違うか

まず精度、つまり繰り返し測ったときのばらつきを見ます。

Oliver CJ, Del Vecchio L, Climstein M, Rosic N, Robinson S, Myers S. Precision, least significant change and validity of body composition estimates from bioelectrical impedance analysis, 3D-optical scanning, and dual X-ray absorptiometry. Clinical Nutrition ESPEN. 2026;73:102959.

40歳から65歳の健康な女性44名を、DXA・BIA・三次元光学スキャンで重複測定した研究です。体脂肪率・脂肪量・除脂肪量の精度誤差（変動係数）は、DXAが1.17・1.14・0.72、BIAが1.25・1.26・0.57、三次元スキャンが2.78・2.76・1.08でした。三次元スキャンの体脂肪率を除き、いずれも事前に定めた許容範囲に収まっています。

Jones W, Pearson A, Glassbrook D, Slater G, Dodd-Reynolds C, Hind K. Precision of the GE Lunar Total Body-Less Head Scan for the Measurement of Three-Compartment Body Composition in Athletes. Journal of Clinical Densitometry. 2022;25(4):692-698.

競技者95名をDXAで2回ずつ測った研究では、精度誤差が脂肪量で199.4 g（1.3%）、除脂肪量で254.3 g（0.4%）、骨塩量で15.6 g（0.5%）でした。最も精度の高い方法でも、脂肪量の推定には200 g前後のばらつきがあるということです。同じ研究は、頭部を含めるかどうかで結果が変わることも示しています。頭部を除いた解析では、脂肪量が4.5%、除脂肪量が6.6%、骨塩量が19.5%小さく出ました。

Thurlow S, Oldroyd B, Hind K. Effect of Hand Positioning on DXA Total and Regional Bone and Body Composition Parameters, Precision Error, and Least Significant Change. Journal of Clinical Densitometry. 2018;21(3):375-382.

もっと細かい条件も効きます。38名を対象に、手のひらを下に向けるか、親指を上に向けるかだけを変えて4回ずつ測った研究では、標準モードにおいて手の向きを変えるだけで脂肪量が0.05 kg減り、除脂肪量が0.11 kg増えました。精度誤差そのものも手の向きで変わっています。著者らの勧告は明快です——施設内で肢位と走査モードを統一し、報告の際には条件を明記すること。

ここから導かれるのが、最小可検変化量という考え方です。2回の測定値の差が意味のある変化なのかを判定するには、精度誤差の何倍かを超えている必要があります。逆に言えば、精度誤差の範囲に収まる変化は、変化したと言えません。

違う方法どうしは一致しない

精度が高いことと、正しいことは別です。同じ人を違う方法で測ったとき、値はどれだけ揃うのでしょうか。

先のオリバー（Oliver）らの研究は、この点についてはっきりした結論を出しています。機器間の平均的なずれは小さい場合もあるものの、個人の水準での一致は乏しく、一致限界が広い、ゼロをまたぐ、あるいは比例的な偏りを持つ、という状態でした。著者らは、ある機器の基準値や判定の区切りを別の機器に当てはめることを戒めています。

Arlindo de Sousa C, de Macedo B, Coutinho de Azevedo L, et al. Bioelectrical impedance analysis and skinfold thickness for the estimation of body fat: a population-based study in southern Brazil. Revista da Associação Médica Brasileira. 2025;71(1):e20240406.

成人292名を対象に、皮下脂肪厚から推定した体脂肪率とBIAの値を比べた研究では、皮下脂肪厚のほうが高く出ました（29.0対27.9、p < 0.001）。一致の程度自体は良好で、平均の差は-1.02（-1.54〜-0.50）にとどまります。つまり集団としては近いが、個人ごとには数パーセントずれうる、という関係です。

方法の組み合わせによっては、もっと大きくずれます。パーカー（Parker）らが学齢期の子ども50名で足踏み式のBIAとDXAを比べたところ、BIAは体脂肪率を8.0ポイント低く見積もりました（20.6%対28.5%）。順位づけは正しくできていたものの、絶対値の一致は中等度にとどまっています。一方、ソーヤー（Sawyer）らが競技者54名で多周波数BIAと空気置換法を比べた研究では、平均値に統計的な差はなく、相関も高い値でした。どの方法とどの方法を比べるか、どんな集団かで、ずれの大きさは変わります。

ここで注意したいのが、一致の良さを示す統計量の読み方です。相関係数や級内相関係数は、集団のなかで順位が保たれていれば高く出ます。第6回で姿勢の測定について書いたのと同じ構造です。順位が正しいことと、値が正しいことは別で、後者を見るにはブランド・アルトマン法のように差そのものを図示する方法が要ります。オリバーらが個人の水準での一致に注目したのは、この区別のためです。「相関が高いので信頼できる」という説明は、個人の値の正しさを保証しません。

水分という変数

推定を最も揺さぶるのが水分です。

Cataldi D, Bennett JP, Wong MC, et al. Accuracy and precision of multiple body composition methods and associations with muscle strength in athletes of varying hydration: The Da Kine Study. Clinical Nutrition. 2024;43(1):284-294.

競技者70名（女性35名）を、空気置換法・重水希釈法・DXA・水中体重秤量法・三次元光学撮像・BIAで測り、水分の変動を考慮する六区画モデルと比べた研究です。除脂肪量に占める水分の割合は、男性で63%から73%、女性で58%から78%と、大きく散らばっていました。二区画モデルはこの割合を一定と仮定しているので、この散らばりはそのまま誤差になります。

結果として、空気置換法とDXAは六区画モデルと中等度から高度に一致した（一致係数0.90〜0.95）一方、他の方法は0.90未満でした。除脂肪量の精度はどの方法でも変動係数1.0%未満と優れていましたが、脂肪量の精度はそれより劣っています。精度が高い方法が、必ずしも正確とは限りません。

実務的な含意は単純です。BIAは飲食・発汗・運動・時刻で値が動きます。運動直後や入浴後、食後に測れば、前日と違う数字が出ます。その差は身体の変化ではなく、水分の移動です。

皮下脂肪厚と超音波

皮脂厚計と超音波は、安価で繰り返し使えます。ただし、測っているのは特定の一点の厚みであって、全身の脂肪量ではありません。第2回で見た試験が、この限界を示しています。

Kostek MA, Pescatello LS, Seip RL, et al. Subcutaneous fat alterations resulting from an upper-body resistance training program. Medicine and Science in Sports and Exercise. 2007;39(7):1177-1185.

片腕だけを鍛えた104名について、皮脂厚計では男性で訓練した腕の脂肪が減ったように見え（P < 0.01）、磁気共鳴画像では腕どうしの差が出ませんでした（P > 0.05）。皮脂厚計は筋腹の一点をつまむため、その一点の変化だけを拾います。同じ身体から、道具によって違う結論が出ます。

体格指数は出発点にすぎない

第1回で見たとおり、体格指数は脂肪と筋肉を区別しません。ゴメス・アンブロシ（Gómez-Ambrosi）らの6123名の研究では、体格指数で「やせ」に分類された人の29%、「過体重」に分類された人の80%が、体脂肪率で見ると肥満の範囲に入っていました。集団の傾向を見る道具としては有用ですが、個人の身体の中身を語る道具ではありません。

数kgの変化は検出できるか

ここまでの数字を組み合わせると、日々の測定にどう向き合うかが見えてきます。DXAの脂肪量の精度誤差は200 g前後でした。2回の測定の差が意味を持つには、この誤差の数倍が必要です。つまり、数百グラムの変化は、最も精度の高い方法でも判定できません。BIAならなおさらです。

体重が数kg動いた場合はどうか。そのうち何が減ったのかを区別するのが体組成測定の役割ですが、内訳の推定誤差は個人の水準で数パーセントに達します。体重が3 kg減って体脂肪率が1ポイント下がったという記録は、実際に脂肪が減ったのかもしれませんし、水分が動いただけかもしれません。統計的に有意な差と、鏡の前で分かる差は別のものです。そして測定の誤差は、そのどちらよりも大きいことがあります。

したがって、実務的な勧めは三つです。第一に、比べるなら同じ機器・同じ条件・同じ時刻に限ること。第二に、週単位ではなく月単位の傾きを見ること。第三に、違う機器の数字を並べないこと。機種が変われば基準も変わるので、乗り換えた時点で過去の記録との連続性は切れます。ジムの体組成計と健診のDXAの値が食い違っても、どちらかが壊れているわけではありません。

最後に、数字との距離について書いておきます。体脂肪率は、測るたびに違う値が出る推定値です。その揺れの多くは身体の変化ではなく、測定の条件と推定の前提から来ています。にもかかわらず、小数点以下まで表示された数字は、あたかも確定した事実のように見えます。毎日測って一喜一憂するだけの精度は、どの方法にもありません。数字が上下したことを自分の努力の評価として受け取る必要はありません。この連載が数値目標を掲げないのは、そもそも掲げられるほどの精度がないからでもあります。数字は経過を見るための道具であって、身体の価値を表す成績ではありません。

次回予告

第8回は「見た目が変わるまでの期間——実測値」を扱います。今回見た測定の誤差を踏まえたうえで、筋肉と脂肪が実際にどれくらいの速さで動くのかを、週ごとに測った研究で確かめます。訓練を始めて数週間で断面積が増えるという報告が何を意味しているのか、そして同じ介入でも人によって結果がどれほど割れるのかを見ていきます。

この連載の全10回

1. 第1回｜体型を決めるもの——骨格・脂肪分布・筋量
2. 第2回｜部分痩せは起きるのか
3. 第3回｜脂肪はどこに付くか——遺伝・性差・ホルモン
4. 第4回｜腹筋運動で腹囲は減るか
5. 第5回｜筋肥大の部位特異性——狙った場所は育つか
6. 第6回｜姿勢とシルエット——骨盤前傾・胸椎後弯の実像
7. 第7回｜体組成の測り方——体脂肪率という数字の誤差（この記事）
8. 第8回｜見た目が変わるまでの期間——実測値
9. 第9回｜様式の比較——筋トレ・ピラティス・ヨガで体型は違うか
10. 第10回｜総括——変えられないものとの付き合い方

出典

1. Oliver CJ, Del Vecchio L, Climstein M, Rosic N, Robinson S, Myers S. Precision, least significant change and validity of body composition estimates from bioelectrical impedance analysis, 3D-optical scanning, and dual X-ray absorptiometry. Clinical Nutrition ESPEN. 2026;73:102959.
2. Jones W, Pearson A, Glassbrook D, Slater G, Dodd-Reynolds C, Hind K. Precision of the GE Lunar Total Body-Less Head Scan for the Measurement of Three-Compartment Body Composition in Athletes. Journal of Clinical Densitometry. 2022;25(4):692-698.
3. Thurlow S, Oldroyd B, Hind K. Effect of Hand Positioning on DXA Total and Regional Bone and Body Composition Parameters, Precision Error, and Least Significant Change. Journal of Clinical Densitometry. 2018;21(3):375-382.
4. Arlindo de Sousa C, de Macedo B, Coutinho de Azevedo L, et al. Bioelectrical impedance analysis and skinfold thickness for the estimation of body fat: a population-based study in southern Brazil. Revista da Associação Médica Brasileira. 2025;71(1):e20240406.
5. Parker H, Hunt ET, Brazendale K, et al. Accuracy and Precision of Opportunistic Measures of Body Composition from the Tanita DC-430U. Childhood Obesity. 2023;19(7):470-478.
6. Sawyer JC, Hurrell JE. Comparison of air displacement plethysmography and octopolar multifrequency bioelectrical impedance analysis in NCAA Division I male lacrosse athletes. PeerJ. 2026;14:e21301.
7. Cataldi D, Bennett JP, Wong MC, et al. Accuracy and precision of multiple body composition methods and associations with muscle strength in athletes of varying hydration: The Da Kine Study. Clinical Nutrition. 2024;43(1):284-294.
8. Kostek MA, Pescatello LS, Seip RL, et al. Subcutaneous fat alterations resulting from an upper-body resistance training program. Medicine and Science in Sports and Exercise. 2007;39(7):1177-1185.
9. Gómez-Ambrosi J, Silva C, Galofré JC, et al. Body mass index classification misses subjects with increased cardiometabolic risk factors related to elevated adiposity. International Journal of Obesity. 2012;36(2):286-294.

この記事は公表された研究の要約であり、診断や治療の助言ではありません。体重や体脂肪率の数字が気になって食事・運動・人づきあいに支障が出ている場合、意図しない体重の減少や増加が続く場合は、自己判断で食事量を減らす前に医療機関にご相談ください。植込み型の医療機器を使用している方は、生体電気インピーダンス法の機器を使う前に主治医に確認してください。