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1RM推定の科学：LVP（負荷-速度プロファイル）の活用法

  • 4月9日
  • 読了時間: 10分

1RMとは？

「ベンチプレス何キロ挙がりますか？」-- ウェイトトレーニングをしている人なら一度は聞いたことがある質問です。しかし正確な1RMを知るために毎回最大重量に挑戦するのは怪我のリスクが大きく、回復にも5-7日かかります。もし軽い重量3-4セットだけで誤差2-3%以内の正確な1RMを推定できるとしたらどうでしょう？

1RM（One Repetition Maximum）は1回で持ち上げられる最大重量です。筋力レベルを評価し、トレーニング強度を設定する基準となります。

NSCA（2016）のガイドラインによると、1RMは筋力トレーニングプログラムの強度を設定する最も重要な基準点です。

一目でわかる 負荷-速度関係（LVP）を利用すれば最大重量を持ち上げなくても1RMを推定できます 3つ以上の負荷で測定すれば誤差3-5%以内の精度を達成します Daily 1RM推定で毎日コンディションに合ったトレーニング強度を設定できます Point Goセンサーでウォームアップセットの速度を測定するだけで、アプリが自動的に1RMを計算します

従来の1RMテストの問題点

直接最大重量を持ち上げる方式の限界（Chapman et al., 1998）：

  • 怪我のリスク：最大負荷での失敗は深刻な怪我を招く

  • 疲労蓄積：複数回の試行（5-10回）による疲労で精度が低下

  • 頻繁な測定不可：完全回復に5-7日必要

  • 初心者に不適切：技術の未熟さと神経的抑制により実際の能力を過小評価

  • 心理的負担：重い重量への恐怖

負荷-速度関係の科学

線形関係の発見

González-Badillo & Sánchez-Medina（2010）の研究は負荷とバーベル速度の間に強い線形関係があることを実証しました：

  • 相関係数 r = 0.95-0.99

  • すべての主要レジスタンス種目に適用可能

  • 個人内の一貫性が高い

この関係を数式で表すと：

速度 = 切片 -（傾き × %1RM）

または

1RM = 重量 /（1 - 速度/切片）

MVT（Minimum Velocity Threshold）

MVTは1RMで現れる最低速度です。種目の特性と個人によって異なります。

種目別MVT（García-Ramos et al., 2018）

種目

MVT (m/s)

標準偏差

出典

バックスクワット

0.30

±0.04

Conceição et al., 2016

ベンチプレス

0.17

±0.03

González-Badillo et al., 2010

デッドリフト

0.15

±0.03

Lake et al., 2017

オーバーヘッドプレス

0.20

±0.04

García-Ramos et al., 2018

ベントオーバーロウ

0.25

±0.05

Sánchez-Medina et al., 2014

ヒップスラスト

0.22

±0.03

Loturco et al., 2018

個別化されたMVT

Jovanović & Flanagan（2014）は個別化されたMVT測定の重要性を強調しました：

  • 一般的なMVT値はグループ平均

  • 個人差が±20%まで発生可能

  • 可能であれば実際の1RMテストで個人MVTの確認を推奨

LVP（Load-Velocity Profile）とは？

LVPは負荷とバーベル速度の関係をグラフに表したものです（Jidovtseff et al., 2011）。

LVPの構成要素

  1. L0（負荷切片）：速度が0の時の理論的最大負荷 ≈ 1RM

  1. V0（速度切片）：負荷が0の時の理論的最大速度

  1. 傾き（Gradient）：負荷増加に伴う速度低下率

  1. R²値：線形関係の適合度

傾きの意味

Jiménez-Reyes et al.（2017）の研究によると：

  • 急な傾き（高い値）：負荷に敏感、筋力優位プロファイル

  • 緩やかな傾き（低い値）：速度維持能力、速度優位プロファイル

この情報を活用して個別化されたトレーニング処方が可能です。

Point Goで1RMを推定する

テストプロトコル

Banyard et al.（2017）の検証されたプロトコル：

  1. ウォームアップ：軽い重量で5-10回

  1. 第1セット：予想1RMの50% × 3回（最低2つの負荷が必要）

  1. 第2セット：予想1RMの70% × 3回

  1. 第3セット：予想1RMの85% × 2回

  1. （任意）第4セット：予想1RMの90% × 1回

核心：各レップを最大速度で遂行する必要があります

Point Goアプリで1RMテストをする：ステップバイステップガイド

初めて1RMテストをする方のための詳細ウォークスルーです。例としてベンチプレス1RMがおよそ100kgと予想される場合を基準に説明します。

ステップ1：準備

  • Point Goセンサーをバーベルの端にしっかり装着します

  • Point Go CoachアプリでBluetoothでセンサーを接続します

  • ダッシュボードで測定 > 1RM測定を選択します

  • 種目を選択します（例：ベンチプレス）

ステップ2：ウォームアップ（センサーなし）

  • 空のバーベル（20kg）× 10回

  • 40kg × 5回

  • 体が十分にほぐれるまで進行します

ステップ3：測定セット遂行

  • 測定開始ボタンを押します

  • セット1：50kg（50%）装着 → 3回最大速度で遂行 → セット完了

  • 2-3分休息

  • セット2：70kg（70%）装着 → 3回最大速度で遂行 → セット完了

  • 2-3分休息

  • セット3：85kg（85%）装着 → 2回最大速度で遂行 → セット完了

  • （精度を高めたい場合）2-3分休息後90kg（90%）× 1回追加

ステップ4：結果確認

  • 測定完了後、アプリが自動的にLVPグラフと推定1RMを表示します

  • R²値が0.95以上か確認します（低い場合は一貫性のないパフォーマンスのシグナル）

  • 推定1RMと自分の感覚を比較します

ヒント：初回テスト結果が予想と大きく異なっても正常です。2-3回の反復測定後に自分のLVP特性を把握すると精度が高まります。

測定精度

Jovanović & Flanagan（2014）のレビュー：

  • 2つの負荷使用：誤差 ±6-8%

  • 3つの負荷使用：誤差 ±3-5%

  • 4つ以上：誤差 ±2-3%

結果の解釈

アプリが提供する情報：

  • 推定1RM：MVT基準で計算

  • LVPグラフ：負荷-速度関係の可視化

  • 傾き（Gradient）：速度低下率（個人特性）

  • R²値：データ信頼度（>0.95推奨）

  • V0：理論的最大速度

  • L0：理論的最大負荷

LVP活用トレーニング

1. デイリー1RM推定（Daily 1RM）

Jovanović & Flanagan（2014）のオートレギュレーション方法：

  • ウォームアップセット（2-3つの負荷）の速度測定

  • 当日の1RM推定

  • コンディションに合わせてトレーニング重量を調整

利点：オーバートレーニング/アンダートレーニングの防止

Daily 1RMをプログラミングに活用する方法

Daily 1RMは単なる数値確認を超えて、その日のトレーニングプログラム全体を調整する基準として活用できます。

実践適用例：

プログラムに「スクワット4×5 @ 75%」が予定されているとします。

  1. ウォームアップ時に空のバーベル、50%、70%セットの速度を測定します

  1. アプリが当日の推定1RMを計算します（例：通常150kgだが今日は140kg）

  1. 今日の75%は140 × 0.75 = 105kg（通常基準なら112.5kgだったはず）

  1. 105kgでワーキングセットを進行します

Daily 1RM変動の解釈：

当日1RM変動

意味

対応

通常比+5%以上

コンディション非常に良好

PR挑戦可能、重量アップ

通常比±5%

正常範囲

計画通り進行

通常比-5~10%

軽度の疲労

重量ダウン、ボリューム維持

通常比-10%以上

かなりの疲労/回復不足

重量とボリュームの両方を縮小、回復優先

この方式の核心は**「計画した重量を必ず挙げなければならない」という考えから脱却すること**です。体が伝えるシグナルに応じて柔軟に調整すれば、長期的にはより安全で効果的な筋力向上が可能です。

2. 速度ベースの強度設定

Banyard et al.（2019）の速度-強度関係：

%1RM

ベンチプレス速度

スクワット速度

50%

1.00 m/s

1.10 m/s

60%

0.85 m/s

0.95 m/s

70%

0.70 m/s

0.80 m/s

80%

0.55 m/s

0.65 m/s

90%

0.35 m/s

0.45 m/s

100%

0.17 m/s

0.30 m/s

3. トレーニング目標別速度ゾーン

Weakley et al.（2021）のガイドライン：

目標

速度範囲

%1RM範囲

最大筋力

0.3-0.5 m/s

85-95%

筋力-パワー

0.5-0.75 m/s

70-85%

パワー

0.75-1.0 m/s

50-70%

スピード-ストレングス

1.0+ m/s

<50%

4. 疲労管理

Sánchez-Medina & González-Badillo（2011）の速度低下モニタリング：

速度低下

疲労レベル

推奨状況

10%

低い

筋力/パワー維持

20%

中程度

筋力-筋肥大バランス

30%

高い

筋肥大最大化

40%+

非常に高い

非推奨（過疲労）

精度を高める

一貫したテスト条件

Pérez-Castilla et al.（2019）の推奨：

  • 同じ時間帯に測定（日内変動5-10%）

  • 十分な休息後（24-48時間）

  • 標準化されたウォームアップ

  • 同一の機器を使用

最大努力の意図

Behm & Sale（1993）の研究：

  • すべてのレップを最大速度の意図で遂行

  • 「楽に」挙げると速度が低下し1RMを過小推定

  • 言語的激励で速度3-5%向上

定期的な再測定

LVPは時間とともに変化します（Jovanović, 2020）：

  • トレーニングによる1RMの変化

  • 個人の速度-負荷関係の変化

  • 4-6週ごとの再測定を推奨

1RM推定時のよくあるエラーと解決法

LVPベースの1RM推定は強力なツールですが、いくつかのエラーを認識しておくことで正確な結果を得られます。

1. 最大速度の意図なしに遂行

最も多く最も致命的なエラーです。軽い重量（50%）で「適当に」挙げると、その負荷の速度が実際の能力より低く測定されます。これによりLVPの傾きが歪み、1RMが過小推定されます。

解決法：50%でも90%でも、すべてのレップを「このバーベルを天井に投げる」という意図で最大限速く遂行してください。

2. 負荷間隔が狭すぎる

例えば70kg、75kg、80kgのように近い重量だけで測定すると、直線の傾きを正確に推定しにくくなります。

解決法：予想1RMの50%、70%、85%水準で広い間隔を設けてください。最低20%以上の間隔が推奨されます。

3. セット間の休息不足

2-3つの負荷を連続で素早く遂行すると、後半セットで疲労の影響により速度が低下します。

解決法：セット間最低2分、推奨3分休息してください。重いセット（85%+）の前には3-4分の休息が理想的です。

4. R²値の無視

R²値が0.90以下なのに推定結果をそのまま使用すると大きな誤差が発生します。

解決法：R² < 0.95なら結果を再検討してください。特定セットの速度が異常に低かったり高かったりしなかったか確認し、必要に応じてそのセットを再遂行します。

5. 種目別MVT未設定

すべての種目に同じMVTを適用すると推定誤差が大きくなります。ベンチプレス（0.17 m/s）とスクワット（0.30 m/s）のMVTは大きく異なります。

解決法：Point Goアプリで種目を正確に選択すれば、その種目の研究ベースMVTが自動適用されます。

よくある質問（FAQ）

Q. LVPベースの1RM推定はどのくらい正確ですか？

3つ以上の負荷を使用すれば誤差3-5%以内、4つ以上なら2-3%以内です。これは従来の反復回数ベースの推定（Brzycki、Epley公式など）より高い精度です。ただし個人のLVP特性を把握するため、2-3回の反復測定後に精度が安定します。

Q. 1RMが毎回違うのですが、正常ですか？

正常です。Jovanović & Flanagan（2014）の研究によると、同一選手の1RMも日によって±18%まで変動する可能性があります。睡眠、栄養、ストレス、以前のトレーニングの疲労などがすべて影響します。これがDaily 1RM推定が有用な理由です -- 変動するコンディションを反映してその日に合ったトレーニングが可能になります。

Q. 初心者もLVPベースの1RM推定ができますか？

可能ですが、最低2-3ヶ月のウェイトトレーニング経験がないと意味のある結果を得にくいです。初心者は動作技術が不安定でレップごとの速度変動が大きく、神経適応が進んでいない状態では最大速度の意図を一貫して維持するのが困難です。基本技術を身につけてから始めることを推奨します。

Q. すべての種目でLVP推定が可能ですか？

理論的には可能ですが、研究で検証された種目は主にバーベル複合種目（スクワット、ベンチプレス、デッドリフト、オーバーヘッドプレスなど）です。マシン種目、単関節種目（カール、エクステンションなど）は負荷-速度関係の線形性が低下する可能性があり、推定誤差が大きくなります。最も信頼性の高い種目はベンチプレスとバックスクワットです。

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参考文献

  1. González-Badillo, J.J., & Sánchez-Medina, L. (2010). Movement velocity as a measure of loading intensity in resistance training. International Journal of Sports Medicine, 31(5), 347-352. DOI

  1. García-Ramos, A., et al. (2018). Effect of the grip width on the muscle strength and endurance during the bench press exercise. Journal of Human Kinetics, 63, 87-95. DOI

  1. Jidovtseff, B., et al. (2011). Using the load-velocity relationship for 1RM prediction. Journal of Strength and Conditioning Research, 25(1), 267-270. DOI

  1. Jovanović, M., & Flanagan, E.P. (2014). Researched applications of velocity based strength training. Journal of Australian Strength and Conditioning, 22(2), 58-69. PDF

  1. Banyard, H.G., et al. (2017). Reliability and validity of the load-velocity relationship to predict the 1RM back squat. Journal of Strength and Conditioning Research, 31(7), 1897-1904. DOI

  1. Jiménez-Reyes, P., et al. (2017). Optimizing the load-velocity profile using a multiday training protocol. Journal of Strength and Conditioning Research, 31(3), 656-666. DOI

  1. Weakley, J., et al. (2021). Velocity-based training: From theory to application. Strength and Conditioning Journal, 43(2), 31-49. DOI

  1. Sánchez-Medina, L., & González-Badillo, J.J. (2011). Velocity loss as an indicator of neuromuscular fatigue during resistance training. Medicine and Science in Sports and Exercise, 43(9), 1725-1734. DOI

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