スクワットの速さは最高値で比べる？平均速度との違いと負荷の目安を研究で読む

スクワットの速度表示は、最高速度と平均速度で読み方が異なる。重さとの関係、最大筋力の推定誤差、女性を対象にした練習の研究をたどり、速い数字を追う前に確認したい条件を整理する。毎日の回数だけでは見えない負荷と疲労を、立ち上がる速さから考えるための読み物である。

バーを置いて、スクワットの測定画面を見返す。最高速度は伸びたのに、平均速度はどうだっただろう。そこで確かめたいのは、数字の大小より、その欄に何と書かれているかだ。最高速度と平均速度は、研究でも別々の指標として測られている。同じ「速さ」という名前で入れ替えて読まない方がよい。[8][19]

答えの芯は、最高値だけで負荷や進歩を決めないことにある。重さが増すと最高速度も平均速度も下がる関係は確認されているが、速度から計算した最大筋力には推定誤差がある。バック・スクワットの系統的レビューとメタ分析では、特定の推定法が最大挙上重量を過大に見積もった。[2][8]

「毎日決まった回数をこなせばよいのか」と迷う人にも、速さは回数とは別の観察窓になる。ただし、速度を使う練習と従来の負荷設定を比べた統合結果では、効果に有意差はなかった。ここでは回数や頻度の万能な正解を探すより、測った数字をどこまで信用してよいかを考える。[7]

最高速度と平均速度は、同じ動作の違う顔である

最高速度は動作中の最も速い値、平均速度は測定対象の区間を通した平均の値として読み分ける。スクワットの負荷と速度を調べた研究では、この両方を反復ごとに記録している。したがって、最高速度の欄と平均速度の欄を並べて、数字が大きい方を好成績とする比較には意味がない。比較の前に指標名をそろえる必要がある。[8]

平均推進速度という指標も登場する。これは研究で通常の平均速度とは区別して使われている速度指標であり、画面に「平均」とあればすべて同じ測り方だと考えない方がよい。平均推進速度を使った練習研究と、最高速度・平均速度を使った負荷測定研究を読むときも、同じ速度の物差しにまとめず、それぞれの結果として受け取る。[8][17]

もう一つ紛らわしいのが「セットの中で最も速かった反復」である。限界までにできる反復回数を予測する系統的レビューでは、セット内の最速の速度が分析に使われた。その最速値と反復回数との関係を、平均速度でも最高速度でも検討している。「どの反復を選ぶか」と「その反復のどの速度を測るか」は、別の選択なのである。[5]

たとえば、記録を見返すときに最高速度だけを残した日と、平均速度だけを残した日があれば、まず欄を分けておきたい。これは新しい練習を足す話ではない。違う指標の数字を同じ折れ線に置かないための整理である。研究が速度の種類を分けている以上、日常の記録でもその区別を保つ方が、結果を読み違えずに済む。[8][19]

数字を見て「今日は速く立てた」と思うことと、「筋力が増えた」と判断することにも距離がある。短期間の練習で速度指標がどう変わるかを調べた研究では、最高速度から得た指標と平均速度から得た指標で、最大筋力の変化との対応が同じではなかった。表示の名前は小さな文字だが、解釈を左右する部分である。[19]

重いほど遅くなる関係は、どこで確かめられたか

筋力トレーニング経験のある男子野球選手11人を対象に、背中側でバーを担ぐバック・スクワットと、前側で担ぐフロント・スクワットを比べた研究がある。参加者は、それぞれの最大挙上重量に対して30、50、70、90%の重さを、最大の速さを意図して挙げた。加速度計で反復ごとの最高速度と平均速度を測っている。男性競技者の結果なので、18〜39歳の女性に同じ速度と負荷の対応をそのまま当てはめるには検証が必要だ。[8]

ここでいう最大挙上重量は、1回挙げられる最大の重さであり、研究では1RMと表す。負荷をその人の1RMに対する割合で表せば、絶対的な重さが異なる人の条件を整理できる。この試験では、両方のスクワットで、負荷の割合が上がるにつれて最高速度も平均速度も段階的に低くなった。[8]

一方、種目と負荷の組み合わせによる交互作用や、負荷と速度の関係を示す傾きの種目間差は有意ではなかった。著者らは、両種目の負荷と速度の関係は似ていると捉えている。種目間の関係が似ていたという結論と、誰にでも共通する換算表ができたという結論は区別したい。[8]

読みどころは、単に速い人が強いという順位表ではなく、同じ人でも重さを変えると速度が変わる点だ。立川駅北口の帰り道に見た短い動画と自分を比べる前に、その動画で何を持ち、どの速度を表示していたかを考える必要がある。この研究の比較も、重さを本人の最大挙上重量に対する割合でそろえて成立している。[8]

また、最大の速さを意図した試行で得た関係を、自分でゆっくり動くと決めた練習へそのまま移すことはできない。ゆっくり立ち上がった結果を、同じ重さでも最大の速さを意図した研究値と比べれば、実行条件が違ってしまう。速さの数字には、使った重さだけでなく、その動きをどう行ったかも添えて読むべきだ。[8]

足元の傾きや左右の荷重は、既存記事「スクワットのウェッジは左右同じにする？かかとの傾斜と荷重のずれを研究で読む」に譲る。ここで追うのは、立ち上がる速さをどの指標で記録し、負荷の目安へどう結びつけるかという問いである。

きれいな関係式でも、最大の重さは外れる

重さと速度に関係があれば、軽めの重さで測った速度を使って、最大挙上重量を推定したくなる。実際、バック・スクワットの系統的レビューとメタ分析は、最大ではない重さでの速度と、最大挙上時の速度の目安を使う方法を検証した。ここで大切なのは、関係があることと、推定値が実測値に合うことを分ける点である。[2]

この分析に含まれたのは4研究、17〜25歳の71人から得られた27の効果だった。効果の85.2%は男性のデータに基づいていた。実測の最大挙上重量は86.5〜153.1kg、推定値は88.6〜171.6kgの範囲にあった。ただし、この範囲の端同士を引いて、各参加者の誤差を計算することはできない。研究全体で扱われた値の幅として読む数字である。男性のデータが中心なので、18〜39歳の女性でも同程度の誤差になるかは別に確かめる必要がある。[2]

統合結果では、この方法は最大挙上重量を過大評価した。標準化された効果量は0.5304、95%信頼区間は0.1878〜0.8730だった。信頼区間も過大評価の側にあり、著者らはフリーウエイトのバック・スクワットで、この方法を最大挙上重量の推定に用いることに否定的な結論を示している。[2]

より広い種目を扱った個人データのメタ分析も参考になる。スクワットのほか、ベンチプレスなどを含む26研究の137モデルを調べ、うち20研究、434人のデータを統合した。予測は平均して4.5kgの過大評価に傾き、95%信頼区間は1.5〜7.4kgだった。実測値に対する割合では3.7%、信頼区間は0.5〜6.9%である。[4]

この4.5kgを、全員の推定値から引けば正しくなるという意味ではない。複数の研究と種目を統合した傾向であり、各人の誤差を保証する補正式ではないからだ。同分析の推定の標準誤差は実測値に対して9.8%、95%信頼区間は7.4〜12.2%だった。平均的なずれと、予測のばらつきは別々に読まなければならない。[4]

推定の手順を細かくすれば解決するか、という点も検討されている。個人データのメタ分析では、使う負荷を少数にするか増やすかによる予測の違いは限定的だった。測る点が増えれば、そのまま最大挙上重量の正確さも増すという単純な関係ではない。測定の手間と、得られる情報の用途を分けて考える理由になる。[4]

バック・スクワットに絞った分析と、複数種目をまとめた分析は、同じ範囲の研究ではない。それでも両方で過大評価の方向が示された点は、速度から重さを決める際の共通した注意点として読める。一方の数値をもう一方の誤差の説明へ流用せず、どの種目・方法の結果かを番号とともに確かめたい。計算の表示が細かくても、その細かさが予測の正確さを保証するわけではない。[2][4]

数字で読むスクワットの速度と推定

11人の男子野球選手で、最高速度と平均速度の両方を測定した。[8]

30、50、70、90%の負荷で、重くなるほど両速度が低くなった。[8]

バック・スクワットのメタ分析は4研究、71人のデータを扱った。[2]

複数種目の個人データ分析では、最大挙上重量の推定は平均4.5kgの過大評価に傾いた。[4]

速度を使う練習と従来法を比べたメタ分析は6研究、124人を含んだ。[7]