運動習慣として散歩を続けているのに、ゆっくり歩いた日は歩数が少ない。そんな表示のずれを、歩行速度を変えた検証研究から読む。遅い歩きで誤差が増える傾向と、多く数える例もある理由、研究の数字を自分に当てはめる際の注意点を整理し、歩数だけで散歩を評価しない記録の工夫を考える。
花壇の花を見ながら、いつもの遊歩道をゆっくり進んだ夕方。ずいぶん歩いた気がするのに、画面の歩数は控えめである。足は働いたはずなのに、記録係だけ早退したように見える。
ゆっくり歩くと、機器が実際の歩数より少なく数えることはある。歩数計の系統的レビューでも、遅い歩きで精度が下がる傾向が報告されている。ただし、誤差の向きは機器や計算方法で変わる。手首の動きから歩数を計算する方法を比べた研究では、遅い歩きで多く数える例もあった。[3][7]
したがって、表示が少ない日を、そのまま「歩かなかった日」にしないことが答えの芯になる。歩行速度によって誤差が変わるなら、散歩の変化と計測の変化を分けて読む必要がある。ここでは運動の効果の優劣ではなく、歩いた足と画面の数字の間にあるずれを扱う。[8]
ゆっくり歩くと、検出の成績はどう変わるか
成人を対象とした比較的大きな検証から見よう。横断的な実験室研究では、成人258人がランニングマシン上で歩き、研究期間を通じて計21機器を評価した。機器の表示を、直接観察で数えた歩数と照らし合わせた研究である。対象年齢は21〜85歳で、男女を含む。18〜39歳の女性にこの集計の誤差率をそのまま当てはめることはできない。[8]
この研究では、遅い速度を時速0.8〜3.2km、通常の速度を時速4.0〜6.4kmとして区分している。平均絶対百分率誤差は、遅い速度の区分で40%、通常の区分で7%だった。平均絶対百分率誤差とは、基準の歩数からどの程度ずれたかを、ずれの方向を取り除いて割合で表した指標である。数字が大きいほど誤差が大きい。[8]
ここで大切なのは、40%が「全員の歩数が40%少なくなる」という意味ではないことだ。誤差の大きさをまとめた数字なので、少なく数えたか、多く数えたかは別に読む必要がある。また、さまざまな機器や速度をまとめた結果を、いま自分が持っている機器の補正率としては使えない。[8]
通常速度の区分では、15機器の平均絶対百分率誤差が5%未満だった。その一方、同じ速度区分でも手首に着けた研究用機器の誤差は52%だった。研究全体の平均と、個々の機器の成績には差がある。速度の影響と機器の違いが同時に存在するのである。[8]
「ゆっくり」の意味もそろえておきたい。この研究の速度区分は、測定成績を整理するための区分である。自分に適した運動強度や、安全に歩ける速度を決めたものではない。散歩中に表示を増やそうとして研究の通常速度を目指すのは、検出精度の話を運動処方の話へ入れ替えることになる。[8]
夕方の買い物では、同行者に合わせる日も、品物を見ながら進む日もある。その日の表示を読むときは、まず「いつもよりゆっくりだった」という状況を添えたい。速度で成績が変わる研究を日常へ持ち帰るなら、数字を補正するより、数字の横に条件を書く方が筋が通る。[8]
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
若い成人でも、遅い歩きの誤差は起こる
高齢者向けの話だけではない。平均年齢がおよそ30歳の14人に、腰に着ける歩数計を装着してもらった検証がある。ランニングマシンを時速1、2、3kmに設定し、それぞれ100歩ずつ歩く試行を繰り返した。対象となった機器は3種類で、表示と実際の歩数の誤差を比べている。平均年齢は読者に近いが、18〜39歳の女性に限定した検証として扱うことはできない。[14]
時速1kmでは、機器ごとの誤差率は87.11〜95.98%と大きかった。時速2kmでは17.27〜46.46%となり、時速3kmでは、ある機器は22.46%の誤差を残し、別の機器は0.70%のわずかな過大計数だった。研究で調べた速度の範囲では、速くなるほど全体として誤差が小さくなる傾向があった。[14]
ここから言えるのは、若い成人でも、とてもゆっくり歩く条件では大きな誤差が生じうるということだ。「年齢が若いから表示は正確」「腰に付けたからすべて拾う」という読み方はできない。ただし、検証した機器と実験条件の成績であり、現在流通するすべての歩数計が同じ割合で取りこぼすと広げることもできない。[14]
別の研究では、平均年齢63.6歳の18人が室内のトラックを歩いた。あらかじめ決めた歩調と、自分で選んだ歩調で、5種類の歩数計を評価している。歩調とは、ここでは時間あたりに刻む歩数のことである。設定した歩調での速度は毎秒0.3〜0.9mの範囲だった。中高年の男女を対象とした結果であり、18〜39歳の女性の誤差率へそのまま当てはめることはできない。[16]
全機器をまとめた平均誤差率は、毎分50歩で56%、毎分66歩で40%、毎分80歩で19%、自分で選んだ歩調では9%だった。マシンの上だけでなく、室内を実際に移動する歩行でも、遅い条件で精度が落ちる例が示されている。速度に伴う精度の変化を、移動のある条件でも調べた点がこの検証の特徴である。[16]
この違いは、家族で同じ散歩をした日の記録にも関係する。同行した相手より表示が少なくても、すぐに努力の差とは扱えない。そもそも基準となる実歩数を確かめていない比較であり、機器や歩き方の条件もそろっていないからだ。研究の誤差率は、人を採点する材料より、採点そのものを疑う材料として役立つ。[14][16]
歩数は、体の動きを計算した結果である
歩数計の表示を考える際には、体の動きを捉えることと、それを歩数に変えることを分けると理解しやすい。手首の加速度、つまり動きの変化から歩数を得る研究では、波の山を拾う方法、設定した境界を越えた動きを拾う方法、動きの周期を調べる方法などが比べられている。画面に出るのは、捉えた動きを計算して得た歩数である。[7]
20〜33歳の21人を対象にした検証では、同じ手首の計測データに4種類の公開された計算方法を適用した。参加者は実験室での移動課題と、模擬的な住居での生活活動を行った。実験室では動作計測による踵の接地、生活活動では別の歩数計測機器を基準にしている。若い成人の検証だが、18〜39歳の女性全体の誤差率としてそのまま当てはめるには対象と年齢範囲が異なる。[7]
結果は「遅い歩きは取りこぼす」だけには収まらなかった。4方法のうち3方法は、遅い歩行では過大計数、速い歩行では過小計数だった。残る方法は、どの速度でも基準の歩数の少なくとも半分を数え損ねた。同じデータでも、歩数へ変換する方法によって誤差の方向が変わったのである。[7]
さらに、決められた歩行課題で成績がよい方法と、生活活動で誤差が小さい方法は一致しなかった。移動している時間帯をまず判別してから歩数を数える処理を加えると、2方法では誤差が減った。歩行試験と生活活動では、計算方法の順位が入れ替わる。[7]
これは、歩数の数字が計算方法にも依存するという話である。小さな動きを何でも歩数に加えればよい、とはならない。実際に過大計数も起こるからだ。遅い歩行への対応は、単に感度を高めれば終わる問題ではなく、どの動きを歩行として扱うかという判別も含む。[7]
特定の研究用活動量計を扱った系統的レビューでも、歩数は一般に過小評価され、精度には歩行速度、装着位置、データの処理、測定条件が関わると整理された。対象は8研究、計558人である。ただし研究間の違いがあり、日常生活での検証をさらに必要としている。複数研究の参加者をまとめた結果であり、18〜39歳の女性に特有の精度を示すものではない。研究用の機器でも、使用する条件に応じた検証が必要である。[1]
腕の動きや手首と腰の違いは、隣の記事「運動習慣の歩数は腕が動かないと減る？手首と腰の計測で違う数字を研究で読む」に譲る。ここで押さえたいのは、付ける場所をそろえても、速度や計算方法が変われば誤差の条件が変わりうる、という点である。[1][7]
実験室の基準にも注目したい。成人258人の検証では、実際に観察して数えた歩数を基準にしている。機器同士の数字が似ているだけでは、どちらも同じようにずれている可能性を除けないためだ。自分の時計とスマートフォンが一致した場合も、それだけで実歩数との一致まで確認できたとは扱わない。何を正解として比べたかが、精度の話の出発点になる。[8]
数字で読むゆっくり歩行と歩数
258人・21機器：成人の歩行速度別の精度を比べた実験室研究の規模である。[8]
40%と7%：同研究の遅い速度区分と通常速度区分における平均絶対百分率誤差。取りこぼし率ではない。[8]
87.11〜95.98%：成人14人が時速1kmで歩いたときの、3種類の腰装着型歩数計の誤差率である。[14]
56%と9%：高齢の成人18人の研究で、毎分50歩と自分で選んだ歩調における全機器平均の誤差率である。[16]
3方法：若い成人の手首データを処理した4方法のうち、遅い歩行で多く数えた方法の数である。[7]
初日の汗は、予約した人だけが持ち帰れる。
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