代謝が悪いかは数値で分かる？予測式との差を体質の判定にする前に読む研究

年齢や競技が違えば、式の対象も変わる

「女性向けの式」と書いてあれば、自分に合いそうに見える。だが、対象の性別が同じというだけで、年齢、健康状態、競技生活まで同じになるわけではない。予測式を読むときは、誰を集めて作り、誰で確かめたかを続けて見る必要がある。[2,5]

健康な閉経前のアフリカ系米国人女性と欧州系米国人女性を調べた横断研究では、18〜39歳の女性を、式を作って検証する239人と、別に確かめる232人に分けていた。民族的背景を調整した新しい式は、両集団で高い精度を示した。一方で、それ以前の式の適合性は両集団で確かめる必要があると結論している。[5]

新しい式の予測と実測の平均差は、欧州系米国人女性で28 kJ/日、アフリカ系米国人女性で142 kJ/日だった。その差の標準偏差はそれぞれ668、584 kJ/日である。標準偏差は個々の差のばらつきを表す値であり、平均差だけを見た印象よりも、各人のずれには広がりがあることが分かる。[5]

この研究で重要なのは、読者を背景別に簡単に分類することではない。健康な若い女性という比較的絞られた対象でも、式を検証した集団の条件を確認しているという点だ。この結果を日本の女性へそのまま移して、「女性の式ならこれ」と断定する読み方は避けたい。[5]

年齢の離れた集団では、成績の表情も異なる。65歳以上で肥満がある成人を対象とした検証研究では、平均年齢は73.4歳だった。実測とのずれが10%未満という基準で、WHO式は59.0%、Harris-Benedict式は53.5%、Mifflin式は43.1%の成績だった。検討された式はいずれも60%未満である。高齢かつ肥満がある集団の成績であり、18〜39歳の女性にそのまま適用する結果ではない。[14]

これは年齢が上がると代謝がどれだけ変わるかを直接比べた結果ではない。肥満がある高齢成人に対して、各式がどれほど合ったかという結果である。年齢と代謝の一般論を、予測式の検証結果へ混ぜ込まないようにしたい。同じ「年齢」の話に見えても、答えている問いが違う。[14]

競技生活に特化した最近の例として、エリート自転車競技者の式を作った研究がある。男性48人、女性30人で安静時代謝量を測り、身長、体重、性別を使った式を検証した。新しい式の平均過大評価は0.65 kcal/日と小さかったが、交差検証における二乗平均平方根誤差は134.78 kcal/日だった。これも平均差だけで個人の誤差を捉えられない実例である。エリート競技者を対象とするため、18〜39歳の一般女性にも同じ精度が得られるかは別途検証が必要だ。[8]

交差検証とは、データの一部を予測の確認に回すなどして、式の当たり方を確かめる方法である。この研究の式は、似た年齢、体組成、エネルギー摂取と消費の持久系競技者を念頭に置いている。自転車競技者への適合がよいという結果から、通勤で自転車を使う人にも最適だとは決められない。[8]

よくある誤解

「体組成まで入力すれば、低い実測は体質のせいだ」という理解は早い。体組成は、体脂肪や脂肪以外の部分など、体の構成を表す情報である。重度の肥満がある成人の検証では、体組成を含む式に、体重だけを使う式を上回る予測成績は認められなかった。入力する情報が詳しいことと、その対象での予測成績がよいことは区別される。[15]

だから体組成の情報が無意味だという話でもない。ここで比較された集団と式では、情報を増やしただけで予測の問題が解決しなかったという結果である。自分の測定票に項目がたくさん並んでいても、そこから計算された値が、自分の実測にどれほど合うかは別に確かめる必要がある。[15]

「新しい式なら、代謝の正常・異常まで自動で分かる」という誤解にも注意したい。肥満がある入院患者89人の研究では、正常代謝の状態を識別する新しい式を開発した。この研究での分類は、実測がMifflin-St Jeor式の予測の±10%以内、または除脂肪量当たりの安静時消費が23〜30 kcal/kgという条件に基づいていた。肥満がある入院患者の分類であり、18〜39歳の一般女性の健康判定にはそのまま使えない。[20]

この条件は、肥満がある入院患者を対象にした研究で使われたものである。自宅の計算画面で、対象や測定の文脈を切り離して自分を分類するための万能な基準として持ち出すものではない。研究に「正常」という言葉が登場しても、その言葉が誰に、どの定義で使われているかを読む必要がある。[20]

同研究の新しい式は平均の偏りが−0.054 kcal/日と小さい一方、一致限界は−156.834〜156.725 kcal/日だった。一致限界は、測定と予測の差の広がりを読む指標である。平均差がほぼないという数字と、各人で差が生じうるという数字は、同じ研究の中で両立している。[20]

「計算より低かったから、食べる量もすぐ減らす」という受け取り方も、この種の検証から直接導ける結論ではない。式の精度を比較した研究が確かめているのは、予測と実測がどれほど一致したかである。その結果だけで、個人がどんな食事へ変えるべきかまでは決まらない。[2,15]

特に、数値の低さを努力不足の証拠にすると、式の選択や予測誤差という説明を見失う。レビューが求めているのは対象に似た集団から式を選ぶことであり、予測を下回る人を生活態度で採点することではない。相談するなら、「どれだけ低かったか」と一緒に「何と比べたのか」を持っていきたい。[2]

今日からできること

• 結果画面を残すときは、数値に加えて式の名前、入力した項目、推定か実測かも記録する。年齢・性別・身長・体重を使った成人の式の研究でも、個人での成績は集団での成績と異なっていた。[16]
• 「よく当たる」と聞いたら、平均差の話か、各人の一致率の話かを確かめる。競技者のレビューで最良だった式でも、実測の±10%以内だった割合は80.2%だった。[2]
• 式の対象者が自分に近いかを確認する。若い女性の研究は18〜39歳の特定の集団、エリート自転車競技者の研究は男性48人・女性30人を対象にしたものだった。[5,8]
• 計算より実測が低くて不安なら、食事を数字だけで変える前に、測定の目的や体調を担当者に伝え、「この式はどんな人で確かめられたか」「実測との差は式の誤差としてどれほどありうるか」と質問する。重度の肥満がある成人の研究では、全ての下位集団に最良の式はなかった。[15]
• 「正常」と書かれた基準も対象を読む。肥満がある入院患者89人の研究で用いた分類を、自分の健康判定へそのまま移さない。[20]

オンザショアでは、数値より先に通える時間を探す

代謝の数字を見たあとで運動の予定を立てるなら、続ける場所と時間を具体的にするという入口がある。オンザショア立川店の営業時間は8:00〜23:30で、年中無休である。JR立川駅北口から徒歩1分、東京都立川市曙町2-14-10、エトロワビル3Fにある。仕事や用事の前後に通う場面を考えるための情報である。

溶岩プレートを敷いたスタジオでのホットヨガに加え、常温のヨガ、ピラティス、パーソナルトレーニングなどがあり、ヨガだけで25種類以上のレッスンがある。種目を選ぶときは、まず自分が参加したい内容と予定を照らし合わせたい。

妊娠中は溶岩ホットヨガに参加できず、常温のマタニティヨガがある。医師から運動を止められている方は利用できない。参加条件を確認したうえで予定を考えたい。

ヨガの体験は税込1,980円で、60分のレッスンに、バスタオル2枚、フェイスタオル1枚、ヨガマットのレンタルが含まれる。

通う計画の確認には、店のトップと料金、体験の予約を使える。計算画面を閉じたあと、実際の暮らしの中に置ける予定を探すための窓口である。

参考文献

[2] Accuracy of Resting Metabolic Rate Prediction Equations in Athletes: A Systematic Review with Meta-analysis — O’Neill JER, Corish CA, Horner K., 2023, Sports medicine (Auckland, N.Z.). DOI: 10.1007/s40279-023-01896-z

[5] Development and cross-validation of a prediction equation for estimating resting energy expenditure in healthy African-American and European-American women — Vander Weg MW, Watson JM, Klesges RC, Eck Clemens LH, Slawson DL, McClanahan BS., 2004, European journal of clinical nutrition. DOI: 10.1038/sj.ejcn.1601833

[8] Development and Validation of a Resting Metabolic Rate Equation for Elite Cyclists — Cox M, Balamouti Z, van Leeuwen J, Sanders B, Sanders D, Rietjens G, Plasqui G, , 2026, Medicine and science in sports and exercise. DOI: 10.1249/mss.0000000000004181

[14] Validation of Resting Energy Expenditure Equations in Older Adults with Obesity — Griffith R, Shean R, Petersen CL, Al-Nimr RI, Gooding T, Roderka MN, Batsis JA., 2022, Journal of nutrition in gerontology and geriatrics. DOI: 10.1080/21551197.2022.2070320

[15] Comparison of Resting Energy Expenditure Prediction Equations and Indirect Calorimetry Among Adults with Severe Obesity — Rather SW, Lawson PS, Larsen JD, Braathen DL, Mabey JG, LeCheminant JD, Adams TD, 2025, Current developments in nutrition. DOI: 10.1016/j.cdnut.2025.107538

[16] Development of a new equation and validation of earlier resting energy expenditure predicting equations in adults living in Tehran — Jalilpiran Y, Azizi N, Alipoor K, Mehranfar S, Ebaditabar M, Shab-Bidar S, Ostad, 2024, Health promotion perspectives. DOI: 10.34172/hpp.42570

[20] Development of New Equation for Predicting State of Normometabolism from Cohort of Hospitalized Patients with Obesity — Mazzola G, Rondanelli M, Cattaneo C, Lazzarotti A, Gasparri C, Barrile GC, Moron, 2025, Nutrients. DOI: 10.3390/nu17030482

この記事の情報は2026年10月時点のものです。個別の健康状態については医師にご相談ください。

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