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[全文] TITLE 身体特性および安静時心拍変動パラメータを用いた機械学習による有酸素性持久力の予測

登山 安静時心拍変動と基本身体データから有酸素性持久力をおおまかに推定できるが，個人レベルの体力評価や登山計画の判断には過信せず実際の運動パフォーマンスと併用する必要がある．

設計 男子ユースサッカー選手237名を対象に，プレシーズン中の1週間にわたり背臥位および立位での安静時心拍変動（1〜5分間）と身体組成を測定し，Yo-Yo IR1テストに基づく有酸素性持久力の機械学習予測精度を横断的に検証した．

主要知見1: ランダムフォレストを用いた予測モデルでは，120秒の背臥位データ（RMSE 2.89 ml/kg/min，MAE 2.27 ml/kg/min，R²=0.65）および240秒の立位データ（RMSE 2.82 ml/kg/min，MAE 2.26 ml/kg/min，R²=0.67）で最も良好な予測精度を示した．

主要知見2: 身体特性（年齢，体脂肪率，競技歴，成熟度）のみのベースラインモデル（RMSE 3.15 ml/kg/min，R²=0.59）と比較して，心拍変動指標を追加したことによる予測精度の向上はRMSEで0.26〜0.33 ml/kg/minの減少，R²で0.06〜0.08の増加とわずかな改善にとどまった．

主要知見3: SHAP解析により，年齢や成熟度に加えて非線形心拍変動指標（シンボリックダイナミクス等）の寄与が高いと判明したが，予測値の個人間の一致限界幅は約11.4 ml/kg/min（走行距離約1360 m相当）と広く，個人の完全な体力代替評価には限界があった．

実践 ウェアラブル端末等で安静時心拍変動（HRV）をモニタリングする際は，数値のみで全身持久力を過信せず，登坂時の主観的疲労度や実際の歩行ペースと照らし合わせて日々のコンディション把握に活用する．

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[全文] TITLE エリートスピードクライマーにおけるトレーニング負荷モニタリング指標の時系列特徴と相対的複合パフォーマンスの関連：GEEおよび分位点回帰研究

登山 登山やクライミングのトレーニングでは，毎日同じ強度を繰り返す単調な負荷を避け，休養や強度のメリハリをつけることが疲労蓄積を防ぎ能力発揮につながる．

設計 エリートスピードクライマー9名を対象に30週間にわたり負荷・主観的回復度・血液生化学指標を追跡し，8週間の移動窓による時系列特徴量と複合パフォーマンスとの関連を解析した．

多変量分位点回帰分析において，トレーニング単調度（monotony）の移動平均値はすべての分位点（25%，50%，75%点）でパフォーマンスと一貫して有意な負の関連を示した（β＝−1.351，−1.516，−0.886，すべてFDR＜0.01）．

同化作用を反映するテストステロンの移動平均値は正の関連（β＝4.386×10⁻⁴〜6.039×10⁻⁴，FDR＜0.01）を示した一方，筋損傷指標であるクレアチンキナーゼ（CK）の移動平均値は負の関連（β＝−7.243×10⁻⁴〜−0.001，FDR＜0.01）を示した．

母集団平均を検証した一般化推定方程式（GEE）では多重比較補正後に有意な関連は残らなかったが，分位点回帰により選手の状態や成績水準に応じた負荷・回復指標の不均一な関連パターンが確認された．

実践 毎日のトレーニング強度を一定に揃えず，高強度登攀・有酸素トレ・完全休養日を計画的に組み合わせて負荷のメリハリを意識する．

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