Wellness Projectを支える健康データのソースと科学的根拠

TDEE(総エネルギー消費量)

アプリは、利用可能なデータに基づいて自動選択される3つの方法のいずれかを使って、1日のカロリー消費量を推定します。

• Mifflin-St Jeor式(基本): 体重、身長、年齢、性別からBMRを算出し、歩数と記録されたワークアウト強度に基づく活動係数で調整します。出典: Mifflin MD et al., "A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals," American Journal of Clinical Nutrition, 1990.
• キャッチ・マッカードル式(除脂肪量経路): 最近の体組成データが利用可能な場合に使用されます。BMRは総体重ではなく除脂肪量から算出されます。出典: McArdle WD, Katch FI, Katch VL, Exercise Physiology: Nutrition, Energy, and Human Performance.
• 適応型TDEE(逆算方式): 十分な記録履歴がある場合、観測されたカロリー摂取量と平滑化された体重トレンドの関係から、指数加重移動平均と回帰分析を用いてTDEEを逆算します。概念的根拠: Hall KD et al., "Quantification of the effect of energy imbalance on bodyweight," The Lancet, 2011; Thomas DM et al., "Time to correctly predict the amount of weight loss with dieting," Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics, 2014。

NSI(正規化筋力指数)

NSIは、ユーザーの体重・年齢・性別に基づく母集団基準と比較して筋トレのセットをスコア化します。

• 1RM推定: 挙上重量とレップ数を用いた検証済みの予測式から算出しています。参考文献: Lander J, "Maximums based on reps," National Strength and Conditioning Association Journal, 1985; Brzycki M, "Strength testing: predicting a one-rep max from reps-to-fatigue," Journal of Physical Education, Recreation & Dance, 1993。
• 集団筋力基準: 体重で補間し年齢係数で調整した種目別ベンチマーク。公開されている標準筋力データとアロメトリックスケーリング研究に基づいています。参考文献: Haff GG & Triplett NT (編), Essentials of Strength Training and Conditioning, 第4版, NSCA; Jaric S, "Muscle strength testing: use of normalisation for body size," Sports Medicine, 2002.
• 年齢調整: 筋力基準は、生涯を通じて記録されている最大筋力の低下を反映するよう年齢によって調整されます。参考文献: Pearson SJ et al., "Muscle function and ageing," Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports, 2002。

Fit Score(1日の総合スコア 0〜100)

毎日のFit Scoreは、トレーニングのパフォーマンス、睡眠、栄養、リカバリー、活動量、主観的なウェルビーイングを、0から100の単一のウェルネス指数に統合します。特定の日にデータが欠けている場合、各構成要素は再正規化されます。各領域の基礎となる方法論は、このページの各指標セクションに記載されています。

睡眠スコア(0〜100)

接続されたウェアラブルから睡眠段階のデータが得られる場合、スコアは4つの要素で構成されます。時間のみが取得できる場合は、時間の要素が100%までスケールされます。

• 時間: 成人の推奨睡眠時間に対してスコア化しています。出典: Hirshkowitz M et al., "National Sleep Foundation's sleep time duration recommendations," Sleep Health, 2015.
• 深い睡眠: 成人の深い睡眠に関する公表済みの標準値と照らし合わせてスコア化されます。参考文献: Ohayon M et al., "Meta-analysis of quantitative sleep parameters from childhood to old age in healthy individuals," Sleep, 2004.
• レム睡眠：成人の公表されている標準的なレム睡眠値と照らし合わせてスコア化しています。参考文献：Ohayon M et al.,「小児期から高齢期までの健康な個人における定量的睡眠パラメータのメタ分析」Sleep誌, 2004年; Carskadon MA & Dement WC, Principles and Practice of Sleep Medicine.
• 中途覚醒: 臨床的な睡眠持続性ガイドラインに基づいてスコア化されています。参照: American Academy of Sleep Medicine、International Classification of Sleep Disorders。

回復スコア(0〜100)

回復スコアは生理的シグナルと主観的な感覚を統合し、一つのコンディション指標にまとめます。

• HRV:RMSSD値をユーザー自身の移動ベースラインと比較します。HRVは個人差が非常に大きいため、母集団の基準値よりも個人のベースラインを重視します。参考文献:Plews DJ et al.,「Training adaptation and heart rate variability in elite endurance athletes」Sports Medicine, 2013年;Shaffer F & Ginsberg JP,「An overview of heart rate variability metrics and norms」Frontiers in Public Health, 2017年。
• 安静時心拍数:ユーザー個人のベースラインと集団の健康基準を比較します。RHRが低いほど心血管系の健康状態と回復力が高いことと相関します。参考:安静時心拍数を心血管リスクの指標とするアメリカ心臓協会のガイドライン。
• 睡眠: ウェアラブルまたは手動入力から記録された時間数。参考: AASMによる成人の推奨睡眠時間は7〜9時間。
• ウェルビーイング:自己申告によるエネルギー、気分、筋肉痛、ストレス。筋肉痛とストレスは反転して扱われます(筋肉痛/ストレスが高いほど回復度は低くなります)。

心拍変動(HRV)

アプリは、アスリートのモニタリングにおいて最も検証されている短期HRV指標であるRMSSD(連続するRR間隔差の二乗平均平方根)をミリ秒単位で記録・表示します。

• 計測: Apple Health、Fitbit、Oura、Google Health Connectから取得。各プロバイダーは独自の検証済み計測方法(夜間平均または朝の測定値)を使用します。
• 解釈：HRVの絶対値は個人差が非常に大きいため、集団平均ではなく、ユーザー自身のローリングベースラインと比較しています。参考文献：Plews DJ et al., "Comparison of heart-rate-variability recording with smartphone photoplethysmography, Polar H7 chest strap, and electrocardiography," International Journal of Sports Physiology and Performance, 2014.
• コンディションシグナル：個人のベースラインから大きく低下した場合(特に安静時心拍数の上昇を伴う場合)は、回復不足のフラグとして扱います。参考文献：Buchheit M,「心拍指標によるトレーニング状態のモニタリング：すべての道はローマに通じるか?」Frontiers in Physiology誌, 2014年。