バー速度から出した1RMは下半身種目で特にぶれる

バー速度から1RMを推定する方法の魅力ははっきりしている。最大重量を実際に挙げずに今日の最大値がわかるという点だ。2026年の系統的レビューは、この方法がどこまで信頼できるかを二部に分けて検証した。第1部はセンサーそのもの、第2部は予測モデルである。

速度センサーは信頼できるのか?

センサーの妥当性と信頼性を扱った研究63件が含まれた。妥当性と機器間一致度はICC 0.91〜0.92(それぞれk=55、k=439)、日内・日間の信頼性はICC 0.90〜0.91(k=228、k=608)で、いずれも良好から優秀の範囲だった。

ただし機器の技術が結果を分けた。バーに紐を接続して変位を直接測るリニアポジショントランスデューサー(LPT)が、加速度計ベースの慣性計測装置(IMU)より全体に一貫した性能を示した。スマートフォンアプリとクリップ式センサーが同じ数字を返すと仮定する根拠はない。

速度から推定した1RMはどれほど正確か?

予測モデルを扱った38件では、信頼性がICC 0.90[0.83〜0.94](k=124)、妥当性がICC 0.91[0.72〜0.98](k=9)だった。平均だけ見れば高い値である。問題は平均の裏にある。

第一に、研究間の異質性が大きかった。種目の複雑さ、強度、センサー技術、モデリング手法によって結果がばらついた。第二に、とりわけ下半身種目の大きな異質性が結果を有意に偏らせた。スクワットやデッドリフトはバーの移動距離が長く区間ごとの速度変化も大きいため、ベンチプレスのようなきれいな負荷-速度直線が得られにくい。

ICC 0.90はなぜ十分な答えではないのか?

ICCは相対的な指標だ。集団を並べたときに順位がどれだけ保たれるかを示すのであって、一人の推定値が実際より何kgずれるかは示さない。著者らが指摘したのはまさにその点で、測定誤差と一致度の分析が不足しており最終的な結論を下せないとしている。結論も相応に明確だ。速度ベースのモニタリングと1RM予測は慎重に解釈する必要があり、センサー・種目に特化した根拠はまだ限られている。

実際にはどう使うか

• 機器を変えない。機器間一致度は良好だが、傾向を比べるには同じ機器で測り続ける必要がある。
• 種目ごとに分けて見る。ベンチプレスに合うモデルがスクワットにも合うとは仮定しない。
• 絶対値ではなく傾向を見る。同じ重量での速度が週単位で上がるか下がるかが実用的な情報だ。
• セッション内の負荷調整には有用。調子が悪い日は速度が先に教えてくれる。
• 記録として残す1RMは実際に挙げて確認する。

マッスルインデックスとのつながり

マッスルインデックスはスクワット・ベンチプレス・デッドリフトの1RM三つで計算される。うち二つが下半身系であり、このメタ分析が偏りを指摘した領域がまさにそこだ。速度から出した推定値をそのまま入力すれば、誤差がスコア全体に乗る。トレーニング中の参考値としては十分だが、記録に載せる数字は実際の試技で確認する方がよい。

速度から強度を読む方法はバー速度が教えるパーセンテージ、二点だけでプロファイルを描く方法は2点法のforce-velocityプロファイル、セット終了基準は速度低下10%対20%で扱っている。実測1RMをいつ試すかは最大重量を試すのに適した時期と新鮮な状態の1RMが過大評価になる理由が答える。