ダイエットの有酸素運動はスマホで消費も増える？同じ速さの二重課題を読む

2026.11.06
ヨガとからだの小さな疑問

スマホの表示が変わったら、体の消費も変わったのか

歩行後にアプリを開き、昨日より大きな消費カロリーを見つける。それだけで、歩きながらスマホを使った効果だと判断することはできない。操作による体の変化を知るには、実際の代謝反応を比べる必要がある。一方、画面の数字を使うには、推定が何と比較され、どの条件で検証されたかが問題になる。[8][16][20]

健康な成人28人、平均年齢21.25歳の横断的な比較研究では、スマホをズボンのポケットに入れ、大腿部に加速度計を装着した。横になる、立つ、歩行テスト、トレッドミル歩行、階段、自転車などの課題を行い、エネルギー消費の推定値を比較した。18〜39歳の女性にそのまま当てはめるには、若い成人全体の比較と女性に絞った検証を区別する必要がある。[8]

全体でも個別の課題でも、多くの比較で有意な相関は見られなかった。例外は座位とトレッドミル歩行を合わせた条件で、相関係数は0.419だった。また、ほぼすべての比較で比例的な偏りが認められた。研究は、調べた多くの課題で、スマホアプリの値が比較対象の加速度計に対して妥当とはいえなかったと結論している。[8]

比例的な偏りとは、値の大きさに応じて測定間のずれ方が変わることである。この結果なら、いつも一定量だけ差し引けばよいと考えることもできない。さらに、比較対象は別の加速度計であり、呼吸からエネルギー消費を求める測定との直接比較ではない。その設計も結果とセットで読む必要がある。[8]

ただし、スマホの歩行記録を一律に役立たないとするのも早い。平均年齢21.69歳の29人を調べた別の検証では、歩行時の歩数とエネルギー消費は、端末を手に持ってもポケットに入れても、それぞれの基準測定との有意差がなかった。消費の基準には、呼吸から代謝を調べる間接熱量測定が使われた。18〜39歳の女性にそのまま当てはめられるかは、平均年齢の近さだけで判断できない。[16]

同じ研究でも、トレッドミルで走った場合には、どちらの装着位置でもエネルギー消費の推定値と基準の間に有意差があった。歩行でよかったから走行でもよい、歩数を捉えられるから消費量も同じ精度で捉えられる、とは限らない。測りたい項目と活動を分ける意味が、ここにある。[16]

研究結果が違うとき、都合のよいほうだけを採用する必要はない。使うアプリ、比較する測定、活動の内容が違う研究は、同じ問いへの完全に同じ検証ではない。日常の記録では、アプリの消費表示をそのまま体内の実測値として扱わず、歩いた日のメモと併せて読む姿勢が妥当である。[8][16]

また、端末を手に持つ検証は、画面で文章を読んだり入力したりする検証と同じではない。保持位置の結果を、操作しながら歩く際の消費へ移し替えないことも大切だ。「スマホ」という道具が共通でも、記録装置として使う場面と、注意を向けて操作する場面では、調べたいことが異なる。[16][20]

研究で基準との有意差がなかったのは、検証した歩行条件での結果である。自分で選ぶ速さの歩行と、決まった速度の走行では、同じ端末でも結果が分かれている。歩行の検証を読む際には、何をしているときの値なのかまで、論文の題名から一歩進んで見る必要がある。[16]

たとえば記録画面に歩数と消費カロリーが並んでいても、同じ確かさの数字とは限らない。走行時の歩数には基準との有意差がなくても、エネルギー消費には差があった検証は、その点をよく表している。画面の見やすさと、測定項目ごとの確かさは分けて扱いたい。[16]

疑問の続きは、体で確かめるのがいちばん早い。

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若い成人の実験を、誰にでも当てはめない

エネルギーを測る機器は、人が変わっても同じように働くのだろうか。脳卒中のある人の歩行を対象にした系統的レビューとメタ分析は、この点を考える材料になる。8論文、184人のデータをまとめ、携帯型活動モニターを間接熱量測定と比較した研究である。対象は脳卒中のある人なので、18〜39歳の健康な女性の推定誤差へそのまま当てはめることはできない。[2]

モニター、活動、装着位置を合わせた全体の相関は0.34で、95%信頼区間は0.23〜0.44だった。一方、繰り返して測ったときの一致の強さを示す級内相関係数は0.89で、95%信頼区間は0.76〜0.95だった。基準測定との相関が低くても、繰り返しの測定は安定し得ることが分かる。[2]

ここは、毎日同じような数字が出るから正確だ、という思い込みを修正する箇所である。再現されることと、測りたいエネルギー消費をよく捉えることは、別の性質だ。このレビューの対象は脳卒中のある人であり、若い健康な読者のアプリの誤差をそのまま表す数値ではない。[2]

逆に、若い健康な成人で得た歩行中の認知課題の結果を、歩行に支援が必要な人へ一律に広げることもできない。研究の対象を読む作業は、例外を並べて不安を増やすためではない。自分に近い対象で確かめられた話なのかを見分け、数字を持ち帰る範囲を決めるためである。[2][20]

今回の問いは、歩くことへ別の作業を足せば消費が増えるか、というものだ。歩き方自体を変える問いは、既存記事「ダイエットの有酸素運動は後ろ歩きでもできる？同じ速さの負担と安全を読む」に譲る。また、速さを揺らす歩行や体格別の換算とも区別し、ここでは同時に行う作業と記録の関係に絞っている。

よくある誤解

「頭も使えば、歩行のカロリーに上乗せできる」。この考えは、同じ速度で認知課題ありとなしを比較した若い成人の実験からは支持されない。酸素消費量に差はなく、距離当たりのコストの差も非常に小さかった。忙しさを感じたことだけを、消費が増えた根拠にはしないほうがよい。[20]

「スマホを持って歩いた研究なら、返信しながら歩く効果も分かる」。手に持つかポケットに入れるかを調べることは、測定位置の検証である。認知課題を追加する実験は、同時作業の影響を調べている。どちらにもスマホや歩行が登場するからといって、保持と操作を同じ条件として扱うことはできない。[16][20]

「測定値が安定していれば、カロリーも正しい」。脳卒中のある人を対象にしたメタ分析では、再検査の信頼性は高い一方、間接熱量測定との相関は低かった。さらに若い成人の機器比較でも、検証した活動によって結果が異なる。記録が続いていることと、その値を絶対量として使えることを分けたい。[2][8][16]

今日からできること

歩行の記録には、時間や経路に加え、立ち止まって画面を見た場面も短く残す。20人の実験で速度を合わせて比較したように、何が違った日かを分かる形にする。[20]
認知課題を消費の追加策にしない。各5分の比較で酸素消費量に差がなかった結果を踏まえ、画面の確認や返信は歩行を中断して行う運用にする。[20]
消費表示を比べる際は、歩行と走行の記録を混ぜない。29人の検証でも歩行と走行で結果が異なったため、活動の名前と端末の置き場所を一緒に確かめる。[16]
画面のキロカロリーの増減だけで、食べる量の埋め合わせを決めない。28人の比較で多くの活動の推定値が対応しなかったことを踏まえ、表示には推定としての距離を置く。[8]
機器の説明を見るときは、歩数とエネルギー消費を分ける。8論文のメタ分析が示した測定の限界も対象者に依存するため、自分の活動と対象に近い検証かを確かめる。[2]

オンザショアで、画面の確認から動く時間へ

スマホで予定を確認したあと、実際に体を動かす時間を予定に置く。オンザショア立川店は、その時間を決めて通う場所として選べる。営業時間は8:00〜23:30で、年中無休である。朝の予定に組み込むか、仕事帰りに立ち寄るか、生活の流れと照らして考えられる。

場所は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だ。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、女性専用のキックボクササイズ、ボクササイズ、HIIT、パーソナルトレーニングがある。ヨガだけでも25種類以上のレッスンを用意している。

予定を入れる前に参加条件を確かめたい。医師から運動を止められている方は利用できず、妊娠中の方は溶岩ホットヨガに参加できない。常温のマタニティヨガがある。体験でヨガを選ぶ場合は税込1,980円で、60分のレッスンとヨガマット、バスタオル2枚・フェイスタオル1枚のレンタルを含む。

通う条件は料金で、店の案内は公式サイトで確かめられる。体験の予約を、動く予定を具体にする入口にしてほしい。

参考文献

[2] First Systematic Review and Meta-analysis of the Validity and Test-Retest Reliability of Physical Activity Monitors for Estimating Energy Expenditure During Walking in Individuals With Stroke — Cabot M, Daviet JC, Duclos N, Bernikier D, Salle JY, Compagnat M., 2022, Archives of physical medicine and rehabilitation. DOI: 10.1016/j.apmr.2022.03.020

[8] Does Google Fit provide valid energy expenditure measurements of functional tasks compared to those of Fibion accelerometer in healthy individuals? A cross-sectional study — Arumugam A, Samara SS, Shalash RJ, Qadah RM, Farhani AM, Alnajim HM, Alkalih HY., 2021, Diabetes & metabolic syndrome. DOI: 10.1016/j.dsx.2021.102301

[11] Energy optimization during walking involves implicit processing — McAllister MJ, Blair RL, Donelan JM, Selinger JC., 2021, The Journal of experimental biology. DOI: 10.1242/jeb.242655

[16] Validity of the Samsung Phone S Health application for assessing steps and energy expenditure during walking and running: Does phone placement matter? — Johnson M, Turek J, Dornfeld C, Drews J, Hansen N., 2016, Digital health. DOI: 10.1177/2055207616652747

[20] The influence of cognitive load on metabolic cost of transport during overground walking in healthy, young adults — Zukowski LA, Martin JM, Scronce G, Lewek MD, Plummer P., 2017, European journal of applied physiology. DOI: 10.1007/s00421-017-3536-x

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。