効果的なトレーニングゾーンの背後にある科学を明らかにする

スポーツで最高のパフォーマンスを達成するには、ハードワーク、献身、効率的なテクニックだけでなく、体のエネルギーシステムと代謝経路をマスターすることも重要です。これらの複雑なプロセスを理解することで、アスリートとコーチはトレーニング計画を最適化し、パフォーマンスを大幅に向上させることができます。この記事では、これらの重要な概念をわかりやすく説明し、トレーニング計画とゾーン設計にどのように影響するかを説明します。

前回の記事「水泳トレーニングゾーン：強度処方の進化 - より優れたツールの必要性」では、パーソナライズされた強度処方の重要性を強調しました。AI などの新しいテクノロジーは大きな可能性を秘めていますが、それだけではスポーツトレーニングのすべての問題を解決することはできません。AI に科学論文やデータを入力するだけでは十分ではありません。AI はまだ、微妙なスポーツ理論をすべて効果的に評価して統合することはできません。したがって、まずトレーニングゾーンなどの概念モデルを改良し、AI がより正確で効果的なトレーニング戦略を構築できる強固な基盤を提供することが重要です。

トレーニング ゾーンの見直しの必要性

トレーニング ゾーンは、運動トレーニングをガイドし、最適化するために設計された特定の運動強度の範囲です。心拍数 (HR)、乳酸濃度、自覚的運動強度、最大酸素摂取量の割合などの生理学的マーカーによって定義される各ゾーンは、特定の生理学的適応をターゲットにし、さまざまなレベルの努力に対応します。これらのゾーンは、運動生理学の研究に基づいており、身体がさまざまな運動強度にどのように反応するかを強調しています。時間の経過とともに、トレーニング ゾーンの概念は、スポーツ科学、医学、コーチングの影響を受けて進化してきました。乳酸閾値、最大酸素摂取量、心拍変動などの主要な生理学的マーカーは、さまざまな運動強度で明確な生理学的反応と適応を引き起こすため、これらのゾーンを定義する上で重要な役割を果たしてきました。

トレーニング ゾーンは効果的なトレーニング プログラムを構築および評価するための基本ですが、既存のシステムの多くは水泳選手の独自のニーズに対応していません。一般的なトレーニング ゾーン、特に 5 つ以下のゾーンや心拍数データのみに基づくゾーンでは、最適なパフォーマンス向上に必要な精度が不足していることがよくあります。トレーニング ゾーンが重要な理由はいくつかあります。

• 特異性: アスリートは特定のエネルギー システムと筋繊維をターゲットにできるため、トレーニングの適応がより効果的になります。

• 最適化: 適切な強度でトレーニングすることで、アスリートはパフォーマンスを最適化し、過剰トレーニングやトレーニング不足を回避できます。

• モニタリング: トレーニング ゾーンは、トレーニングの強度をモニタリングおよび調整するためのフレームワークを提供し、アスリートが目標を達成するために適切なレベルでトレーニングできるようにします。

• 回復: 回復セッションの計画に役立ちます。これは、怪我を防ぎ、長期的な運動能力開発を促進するために重要です。

• 個別化: トレーニング ゾーンは、アスリートの独自の生理学的反応に基づいて個々のアスリートに合わせて調整できるため、トレーニングをよりパーソナライズして効果的にできます。

包括的なトレーニング ゾーン システムは、スポーツ トレーニング用の AI ツールの開発と実装を次の方法で大幅に強化できます。

• データ駆動型の洞察: AI ツールはトレーニング セッションからの大量のデータを分析し、アスリートがさまざまなトレーニング ゾーンにどのように反応するかについての洞察を提供します。これにより、トレーニング プログラムを微調整して最適なパフォーマンスを実現できます。

• パーソナライゼーション: AI は包括的なトレーニング ゾーン システムのデータを使用して、個々のアスリートの独自の生理学的反応に対応するパーソナライズされたトレーニング プランを作成できます。

• モニタリングとフィードバック: AI ツールはトレーニングの強度と量を継続的に監視し、アスリートとコーチにリアルタイムのフィードバックを提供します。これにより、アスリートは適切な強度でトレーニングし、必要な調整を行うことができます。

• 怪我の予防: AI ツールは、トレーニングの負荷と回復に関するデータを分析することで、過剰トレーニングや怪我につながる可能性のあるパターンを特定し、トレーニング プログラムを積極的に調整できます。

• パフォーマンスの最適化: AI は、包括的なトレーニング ゾーン システムのデータを活用して、パフォーマンスを向上させるための最も効果的なトレーニング戦略を特定できます。これには、特定の目標を達成するためにさまざまなトレーニング ゾーン間のバランスを最適化することも含まれます。

• 適応性: AI ツールは、アスリートの状態やパフォーマンスの変化にすばやく適応し、トレーニング プログラムを動的に調整して、トレーニングが効果的で関連性のあるものになるようにします。

トレーニング ゾーン システムを改訂および拡張することで、AI ツールを活用して、運動パフォーマンスを向上させ、長期的な開発を促進する、より正確で個別化された効果的なトレーニング プログラムを作成できます。

トレーニング ゾーンの基礎

エネルギー システムの相互作用を理解することは、効果的なスポーツ トレーニングおよびフィットネス プログラムを開発するために不可欠です。従来、筋肉の主要なエネルギー通貨である ATP の再合成は、ATP-PCr システム、無酸素解糖、および有酸素システムの 3 つの統合システムに起因すると考えられてきました。しかし、最近の研究では、運動中のこれらのシステムの複雑さと重複が強調されており、この単純化された見方に疑問が投げかけられています。

ATP-PCr システムは、短時間の高強度運動に即座にエネルギーを提供しますが、すぐに枯渇します。運動を続けると、無酸素解糖が ATP の主な供給源となり、乳酸の蓄積につながります。有酸素系は長時間の運動中にのみ重要になるという時代遅れの考えとは反対に、有酸素系は以前考えられていたよりもはるかに早く、大幅にエネルギー生産に貢献し始めます。有酸素系がこのように早く関与することで、高強度運動を維持し、疲労を遅らせることができます。

Swanwick と Matthews (2018) および Gastin (2001) による研究では、すべての身体活動が、運動の強度と持続時間に基づいて、各エネルギー システムをさまざまな程度に活性化することを強調しています。この相互作用により、ATP が継続的に供給され、パフォーマンスを最適化するためにすべてのエネルギー システムをトレーニングすることの重要性が強調されています。たとえば、60～120 秒間の高強度運動では、無酸素経路と有酸素経路の両方がかなり関与しており、従来の無酸素運動でも最大酸素摂取量 (VO2max) を達成できることが実証されています。

エネルギー システムの動的な相互作用を認識することで、コーチとアスリートは特定の代謝経路をターゲットにしたトレーニング プログラムを設計でき、より効果的な適応とパフォーマンスの向上につながります。この包括的な理解は、従来の 5 ゾーン心拍数モデルの限界を強調しています。このモデルはエネルギーの寄与を単純化しすぎていて、競技トレーニングに必要な特異性に欠けています。詳細なマルチゾーン システムなど、より微妙なアプローチを採用することで、さまざまなスポーツの固有のエネルギー需要に適切に対応し、運動能力の発達を最適化できます。

Swanwick & Matthews (2018) のデータに基づく、全力運動中の総エネルギー供給に対する各エネルギー システムの寄与率。

既存のトレーニング ゾーンを使用しないのはなぜですか?

既存のトレーニング ゾーン システムには、包括的なトレーニングに必要な特異性と適応性が欠けていることがよくあります。それらのほとんどは、一般的なフィットネスを念頭に置いて設計されており、特定のスポーツトレーニングの明確な生理学的要求を考慮していません。一般的なゾーンは、トレーニング刺激が不十分になり、努力が無駄になり、怪我のリスクが増加する可能性があり、パーソナライズされたスポーツトレーニング用の AI ツールの開発と実装をサポートするのに適していません。

5 ゾーン以下のトレーニング システムの欠点:

• 強度を主に使用: ほとんどのトレーニング ゾーン システム、特に心拍数のみを参照するシステムは、期間、休憩、トレーニング方法、密度などの他の重要な変数を考慮していません。これらの変数は、運動を効果的に処方するために不可欠です。これらの変数のいずれかを変更または省略すると、トレーニング負荷の影響が不明になります。包括的なシステムでは、これらの変数を統合して、より完全で効果的なトレーニング レジメンを提供します。

• トレーニング適応の限定された特異性: 簡素化されたシステムでは、さまざまな筋繊維タイプと代謝経路を効果的にターゲットにするために必要な特異性が提供されない場合があります。 9 ゾーン モデルのような包括的なシステムでは、特定のエネルギー システムと筋繊維をターゲットにすることで、より正確なトレーニング適応が可能になります。

• 有酸素能力と無酸素能力の不十分な発達: 簡略化されたシステムでは、有酸素能力と無酸素能力の両方が十分に発達しない可能性があります。包括的なシステムでは、有酸素エネルギー システムと無酸素エネルギー システムの両方にターゲットを絞ったトレーニングを提供することで、アスリートの特定のニーズに適切に対応できます。

• パフォーマンスを最適化する能力の低下: 包括的なシステムでは、トレーニングの強度と量をより正確に制御できるため、パフォーマンスをより適切に最適化できます。簡略化されたシステムでは、最高のパフォーマンスを得るためにトレーニングを微調整するために必要な粒度が不足している可能性があります。

• 過剰トレーニングまたはトレーニング不足の可能性: 包括的なシステムの詳細な構造がなければ、アスリートは過剰トレーニングまたはトレーニング不足になるリスクが高くなります。詳細なシステムでは、回復と強度に関する明確なガイドラインが提供され、トレーニング エラーのリスクが軽減されます。

• 詳細なモニタリングとフィードバックの欠如: 簡略化されたシステムでは、進捗状況を追跡して必要な調整を行うために必要な詳細なモニタリングとフィードバックが提供されない場合があります。包括的なシステムでは、トレーニングの効果を評価するためのより正確な指標が提供されます。

• 個人差に対応できない: アスリートはトレーニングに対して独自の生理学的反応を示します。包括的なシステムでは、より幅広いトレーニング強度と回復プロトコルを提供することで、個人差に対応できます。

• 特定の適応の機会を逃す: 包括的なシステムでは、乳酸閾値の改善、VO2max の向上、無酸素パワーの開発など、特定の適応をターゲットにすることができます。簡略化されたシステムでは、分類が広いため、これらの特定の適応を見逃す可能性があります。

• トレーニング設計の柔軟性の低下: 簡略化されたシステムでは、さまざまな水泳競技のさまざまな要求や個々のアスリートのニーズに対応するトレーニング プログラムを設計する際の柔軟性が制限される可能性があります。包括的なシステムでは、トレーニング プログラムをカスタマイズする際の柔軟性が高くなります。

これらの問題に対処するため、Wise Racer は、エネルギー システムと代謝経路のより深い理解を統合した包括的なトレーニング ゾーン システムを開発しました。従来のトレーニング ゾーンを改訂することで、コーチ、アスリート、フィットネス愛好家に、より正確で個別のトレーニング サポートを提供することを目指しています。次の記事では、水泳のパフォーマンスを促進する主要な代謝経路と、ターゲットを絞ったトレーニングを通じてそれらを最適化する方法について詳しく説明します。

概要

身体のエネルギー システムと代謝経路を理解し、習得することは、運動パフォーマンスを最適化するために不可欠です。従来のトレーニング ゾーンは基礎的なものではありますが、スポーツ トレーニングに必要な特異性が欠けていることがよくあります。これらのゾーンを改訂してより正確なマーカーを含めることで、よりターゲットを絞った効果的なトレーニングが可能になります。トレーニングに AI を統合すると、パーソナライズされたプランやリアルタイムのフィードバックなど、大きなメリットが得られますが、明確に定義されたトレーニング モデルに依存します。エネルギー システムの複雑さを認識することで、包括的なトレーニング アプローチの必要性が浮き彫りになります。簡略化されたシステムは、最適とは言えない結果につながる可能性があります。そのため、個人のパフォーマンスを向上させ、トレーニング関連のリスクを軽減することを目指した、Wise Racer が開発したような、より繊細で詳細なトレーニング ゾーン システムの利点が強調されます。

ご意見をお聞かせください!

この記事で説明した概念について、ぜひご意見をお聞かせください。エネルギー システムの理解をトレーニングやコーチングの実践にどのように取り入れていますか? さまざまなトレーニング ゾーン システムを試したことがありますか? どのような結果が得られましたか?

参考文献

• Alghannam, A. F., Ghaith, M. M., & Alhussain, M. H. (2021). Regulation of Energy Substrate Metabolism in Endurance Exercise. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(9), 4963. https://doi.org/10.3390/ijerph18094963. Retrieved from NCBI.
• Baker, J., (McCormick) G. M. C., & Robergs, R. (2010). Interaction among Skeletal Muscle Metabolic Energy Systems During Intense Exercise. Journal of Nutrition and Metabolism, 2010, 905612. https://doi.org/10.1155/2010/905612. Retrieved from ResearchGate.
• Barclay, C. J. (2017). Energy demand and supply in human skeletal muscle. Journal of Muscle Research and Cell Motility, 38(2), 143-155. https://doi.org/10.1007/s10974-017-9467-7. Retrieved from PubMed.
• Brooks, G. A. (2018). The Science and Translation of Lactate Shuttle Theory. Cell Metabolism, 27(4), 757-785. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2018.03.008. Retrieved from PubMed.
• Garmin. (n.d.). Forerunner 245/245 Music - Heart Rate Features. Retrieved from Garmin.
• Gastin, P. B. (2001). Energy system interaction and relative contribution during maximal exercise. Sports Medicine, 31(10), 725-741. https://doi.org/10.2165/00007256-200131100-00003. Retrieved from PubMed.
• Ghosh, A. K. (2004). Anaerobic threshold: its concept and role in endurance sport. The Malaysian Journal of Medical Sciences: MJMS, 11(1), 24-36. Retrieved from NCBI.
• Hargreaves, M., & Spriet, L. L. (2020). Skeletal muscle energy metabolism during exercise. Nature Metabolism, 2(9), 817-828. https://doi.org/10.1038/s42255-020-0251-4. Retrieved from PubMed.
• Hearris, M. A., Hammond, K. M., Fell, J. M., & Morton, J. P. (2018). Regulation of Muscle Glycogen Metabolism during Exercise: Implications for Endurance Performance and Training Adaptations. Nutrients, 10(3), 298. https://doi.org/10.3390/nu10030298. Retrieved from PubMed.
• Maglischo, E. W. (1997). Swim Training Theory. Kinesiology, Volume 2, No. 1, pp. 4-8, 1997. Retrieved from ResearchGate.
• Olbrecht, J. (2011). Lactate Production and Metabolism in Swimming. World Book of Swimming: From Science to Performance, 255-275. Retrieved from ResearchGate.
• Olbrecht, J., & Mader, A. (2005). Individualisation of training based on metabolic measures. Retrieved from ResearchGate.
• Parolin, M. L., Chesley, A., Matsos, M. P., Spriet, L. L., Jones, N. L., & Heigenhauser, G. J. (1999). Regulation of skeletal muscle glycogen phosphorylase and PDH during maximal intermittent exercise. American Journal of Physiology, 277(5), E890-900. https://doi.org/10.1152/ajpendo.1999.277.5.E890. Retrieved from PubMed.
• Polar. (n.d.). Running Heart Rate Zones: Basics. Retrieved from Polar.
• Seifert, L., Chollet, D., & Mujika, I. (Eds.). (2011). World Book of Swimming: From Science to Performance. Rodriguez, M. Energy Systems in Swimming. Retrieved from ResearchGate.
• Swanwick, E., & Matthews, M. (2018). Energy Systems: A New Look at Aerobic Metabolism in Stressful Exercise. MOJ Sports Medicine, 2. https://doi.org/10.15406/mojsm.2017.02.00039. Retrieved from ResearchGate.
• Tanner, R., & Bourdon, P. (2006). Standardisation of Physiology Nomenclature. Retrieved from ResearchGate.
• van der Zwaard, S., Brocherie, F., & Jaspers, R. T. (2021). Under the Hood: Skeletal Muscle Determinants of Endurance Performance. Frontiers in Sports and Active Living, 3, 719434. https://doi.org/10.3389/fspor.2021.719434. Retrieved from NCBI.
• Vorontsov, A. (1997). Development of Basic and Special Endurance in Age-Group Swimmers: A Russian Perspective. Swimming Science Bulletin. Retrieved from ResearchGate.