トリブコンデイションを準備する
西嶋 尚彦，中野 貴博
川……l…‖……＝‖……l川……………‖‖‖………ll…川‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝＝＝州…………………I…………ll…lllllllll…州…………………ll…l………‖＝‖＝＝＝‖‖＝＝m…l‖‖‖州‖‖‖‖‖‖…l……‖＝‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖仙れる．コンディションの個体内変動はトレーニング内

1． はじめに容や量などの影響を受けて変動するために，競技水準選手（競技者）は目指す大会でペスト記録を出したが高くなるほど個別性が強くなるのが特徴である．こり，最良のパフォーマンスを成就することを目的としのために，個々の選手についてコンディション変動をて，競技に要求される心身の状態（コンディション）説明する主要な少数項目を見つけ出すことができれば，を最高の状態（トップコンディション）になるようにコンディショニングを実施している選手をはじめ，監準備している．これをコンディションのピーキングと督，コーチなどのスタッ7に有益な情報をフィードバいい，準備する過程をコンディショニングという．コックすることとなり，選手自らがコンディションを容ンディショニングでは，￣出場する大会や試合の日時に易にコントロールすることができる．

照準を合わせてトップコンディションを準備し，選手本研究では，単一事例研究法の立場から，トレーニ自らがコンディションを確認し，目標とする状態に近ングシーズンの推移に伴って変動する選手のコンディづくようにコントロールしている．

ション変動因子を統計的に分析し，選手個人に有用なコンディション項目を発見することを目的とした．

心身のコンディションは実施されるトレーニングの影響を受けて，毎日変動している．また，トレーニン
グの実施に伴い競技に基礎的，専門的に要求される体2．方法

力・運動能力は発達している．トレーニングの実施に2．1対象者

伴うコンディションの系列的変動や体力・運動能力発200m個人メドレーを専門種目とする大学生女子競達の確認は，グラフ観察による視認的方法を用いたり，泳選手1名．測定開始時の年齢は22歳，身長はグループ研究法による推測統計学的方法を用いてなさ166．Ocm，体重は54．Okg，BMIは19．6であった．

れてきた．しかしながら，トレーニングに伴うコンデ最高競技成績は，表1に示されるように，本研究期間ィションの系列的変動は個別性が大きいことから，大における最終日標であった平成10（1998）年の学生

庭ら（1998）や西鳴ら（2000）が試みたように，選手選手権で優勝し，記録は2分19秒38で，自己ベストのコンディション変動の分析には単一事例研究法のフを達成した．

レームワークと統計解析方法が通用され，個々の選手

2．2 トレーニング期間についてのコンディション変動情報が得られることが測定期間は24週間にわたる167日間であった．トレーニング期分けはコンディショニングプログラムの望ましいと考えられる．
競技に要求されるトップコンディションを準備する計画単位であり，トレーニング内容の変化を伴うため過程では，コントロールテストをはじめ，体重，体温，に，トレーニング期分けをコンディション変勤の介入

質問紙テストによる自覚的体調，情緒などの簡易に実施できる項目を用いて，コンディションは毎日測定さ

表1測定期間中の競技成績

れ，選手の時系列なコンディション変動データが得ら

水路 順位
短水路選手権 ＊2′15′′86 短水路 5位
記録

大会にしじま たかひこ
筑波大学体育科学系
なかの たかひろ

日本選手権
国公立大会

2′ 23 77 長水路 予選落ち
2 23 78 長水路 2位＊2′19 38 長水路 優勝

筑波大学大学院体育科学研究科

学生選手権〒305−8574つくば市天王台1−1−1＊は自己ベスト競技種目：女子200m個人メドレー

148（14）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ

要図であると仮定し，以下のように出場する大会まで記録用紙を作成した．記録欄の列には，左から観察項の期間によって区分された6期間に設定した．

目，目標（値），月曜日からE川翠日までの計9列を配置① 短水路選手権までの期間：3月23日−4月5日

し，行には上からタイトル行に続いて，スポーツライ（診 日本選手権準備期：4月6日−5月24日

フ管理項目を並べた．観察項目は以下のような領域に③ 日本選手権までの期間：5月25日−6月14日

分けて配列した．

④ 国公立大全及び学生選手権準備期：6月15日

トレーニング領域

・コントロールテスト項目−7月5日（9 国公立大含までの期間：7月6日−8月9日

・トレーニング活動項目⑥ 学生選手権までの期間：8月10日−9月5日

ライフスタイル領域

目標とする大全として，日本選手権を第1目標に設・睡眠，休養項目定し，続いて最重要な大会として学生選手権を最終目・食事項目

標に設定した．

コンディション領域

2．3 観察項目

・体調項目

専門的にスポーツトレーニングを実施している選手

・意見，感想，反省項目の心身のコンディションについては菅野ら（1996），競技に専念している選手から長期間にわたり毎日の大庭ら（1998），酉鳴ら（2000）の定義に準拠し，西コンディションデータを収集するに当たり，西鳴ら鳴ら（1996）が使用した記録用放である「コンディシ（2000）の方法に準拠して，以下の諸点に留意して実ョンのQCシート」で用いられている項目に基づいて験を行った．

測定項目を選択し，対象者が容易に使用できるように（9 対象者の自己管理を促すものであること．

改良を加えた．また，和久ら（1996）の提案項目のqコ② 個人のフィードバックデータとして有用なものとなること．

から，起床時脈拍，起床時体温，練習終了後体重，トレーニング内容に関する項目を付加した．食事に関す③ 対象者に対して負担にならない程度の作業量および作業内容であること．

る：頃日は，朝食，昼食，夕食における栄養バランスと食事量に関する満足度（食事満足）を選定した．基本的生活習慣に関する項目を8項目，練習に関する項目を13項目，体調に関する二項目を3項目用意した．

したがって，コンディション項目は対象者が選定し，対象者が有用な形式の記録用紙を作成した．
2．5 統計解析

対象者によって最終的に選択された項目の中から，競泳選手のコンディション変動にマルチファクター

基本的生活習慣に関する項目では就寝時刻，睡眠時間，（多因子）モデル（津田，1994）を適用し，複数のコ

朝食満足，昼食満足，夕食満足，練習に関する項目でンディション項目の系列的変動の背後に潜む変動因子

は総練習時間，総泳距離，練習後の体重，練習の自覚を抽出するために，Pテクニッタの探索的因子分析を的強度，練習時の意欲，練習時の達成感，練習時の自実施した．最尤法を用いて固有値1．0以上の因子を抽

覚的体調，練習後の自覚的疲労，体調に関する項目で出した．

は起床時体温，起床時脈拍，自覚的な心身の状態の計

多因子モデルとは多変星間の相関関係に基づき，各16項目を分析に用いた．総練習時間は一日の練習時

変罷のもつ変動の背後に現実には観測できない因子と間の合計，総泳距離は一日の練習で泳いだ距離の合計，呼ばれる潜在変温を仮定し，各観測変畳をできるかぎ

練習後体重は一日の最後の練習後の体重とした．

り少数の因子の線形1次結合によって表すことを考え

時間に関する項目は24時間表記で記録した．体重は′ト数点以下第1位まで，総泳距離はメートル単位で記入した．脈拍，体温は実測値を記入した．それ以外たモデルである．因子モデルの基本形は，
芳一＝〃f＋∑β一員凡々＋亡〟（々＝1，2，…，AJ＝1，2，…，r，g＝1，2，…，〃）の項目は標本データの正規性を確保するために5件法で表すことができる．ここで，βはダ 々に対する関係尺度を用いた．記録用紙は測定期間中は対象者が所有の度合を示す共通因子負荷孟である．この基本形では，し，期間終了後に複写を入手した．

因子の種類として，すべての変最に共通に影響を与え2．4 QCリストの作成

る共通因子石上と個々の変温に固有に影響を与える固B4横置き用欺1枚に1週間分を記入できるように

有因子ど

2002年3月号の2種類が含まれている．本研究では，対© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（15）川9

象者のコンディション変動に関するT日間の情報をデルを検証した．モデルの適合度指標にはGFI，．Ⅳ個の変量によって測定できた時，ある時点JでのAGFI，CFI，NFI，RMSEA，カイ2乗値（狩野，コンディション変動に関する変量オによって測定され1997；山本・小野寺，1999）を使用した．

た値ズiどが，変豊吉の平均〃fとすべての変量に共通

3．結果と考察な♪個の共通因子ダ班（点＝1，2，…，♪）と，変量ゎに固有な因子∈〟の線形1次結合で表されると仮定したモ3．1変動因子の構造テリレである．

表2は，Pテクニックによる探索的因子分析の回転後の因子パターン行列を示している．16項目の全分コンディションの下位層領域としてライフスタイルを仮定し，練習（トレーニング），食生活，睡眠の基散の54％を吉見明する5因子が抽出された．0．4以上の

本的生活習慣に関する項目と，自覚的疲労や自覚的体負荷量を示した項目に言及して，第1因子から順に，調などのコンディションに関する項目を観察したこと

練習意欲と自覚的体調の変動に関する因子，食事満足から，抽出された変劾因子間に相関があることが想定の変動に関する因子，練習量の変動に関する因子，自される．この理由から，探索的因子分析によって抽出

覚的疲労の変動に関する因子，体重の変動に関する因された因子に斜交70ロマックス回車云（柳井ほか，子と解釈された．因子間相関では，練習意欲と自覚的1995）を施し，因子パターン行列および因子相関行列

体調の変動と体重変動が最も高く0．62であった．続を得た（西嶋ほか，2000）．因子パターン行列におけいて，食事満足の変動と体重変動が0．58，練習意欲る因子負荷量が0．4以上の変数に言及して各因子を解と自覚的体調の変動と食事満足が0．50と，中等度に釈した．

高い値を示した．

図1は検証的因子分析の標準解を示している．モデ

探索的因子分析によって得られたコンディションの変動因子構造に基づいて，構造方程式モデリング（共ル適合度指標のGFIは0．974，AGFIは0．958，CFI分散構造分析）による検証的因子分析を実施した．まは0．936と0．9以上，NFIは0．899と0．9に近く，た，コンディション変動因子間の相関関係を手掛かり

RMSEAは0．094と0．1未満であり，起床時体温をとし，多重指標モデルによる変動因子間の因果関係モ除く15項目を用いて練習量変垂れ 自覚的疲労変動，

表2 コンディション変動因子の探索的因子構造（回転後の因子パターン行列）
Fl

項目

練習意欲F2

F3

食生活F4

練習量共通性

疲労0−0．04

一0．10

−0．25

l．50

1ー0．09

自覚的練習意欲
自覚的体調
朝食満足
昼食満足

4

自覚的練習達成感

66

0．35

0．52

00．02

0．44

−0．15

0．87

−0．01

−0．24

0．63

0．09

−0．16

0．38

0−

0．38
−0．21

0●﹂
02
00
0

0．35

3

﹁

0．33

9

一艶

つ．′′．タj−ト．しLJtち〜≠ヾ火

夕食満足
心身の状態

−0．06

0．20

0．36

0．11．

0．11

0．91

0

0．29

−0．07

0．11

−0．09

自覚的疲労
自覚的練習強度

0．11

−0．24

起床時体温

0．07

最終練習後体重

−0．21

0，56

−0．10 星 札7寧i −0．10

0．67

0．35Lニ垂垂

0．05

0．35

−0．38

0．26

0．23

0．04

0．291）．扇

0．56

0．04

0．21

−8．4：‡

0．35

000．16

−0．10

0．22
−0．09

−0．09

0．12

−0．15

就寝時刻

0．06

−0．34

起床時脈拍
睡眠時間
因子寄与

0．05

−0．‖

−0，11−0．17

2．29

2．07

1．63

1．36

1．24

8．60

因子寄与率（％）

14．34

12．96

10．18

8．47

7．78

53．74

−0．13

0．33

0．14

−0．02

0．30

0．13

070﹂

885

F5：体重

0．06

0F4：疲労−0．04﹂

F3：練習量0 3 4 25 2 2 6 0 0 0 0

因子間相関
F2：食生活150（16）0−0．100

総練習時間
給泳距離

ー0．12

0．25

0．29

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図1コンディション変動の検証的因子構造

路

学生選手権

短水1′

∧】

叩

Jヽ

表3 トレーニング期間別主要コンディション項目の平均値と標準偏差練習後体重（kg）

54．6±0．854．5±0．4

自覚的体調（卜5）

3．6±0．94．1±1．0

自覚的疲労（卜5）3．3±1．0総泳距離（m）

6290±2973 5827±3164 6322±2905 4126±2238 6571±2942 8100±3052 5784±2046（竺琴）笠至芸

3．9±0．955．0±0．3

3．5±0．8

3．6±0．6

日本道手権 準備期2

準備期15755．4±0．4

3．3±0．854．6±0，4

2．丁±0．8

4．0±0．7

2．8±0．8

匡l公立大舎54．0±0．453．7±0．4

3．8±0．8

4，3±0．61

2．4±0．9
3．4±0．9

学生選手権

56555453020406080

100120140160（Day）

図2 最終練習後体重の変動

練習意欲と自覚的体調変動，体重変軌，食事満足変動の5つの一次因子（潜在変数）から構成される検証的偏差は表3に示されている．
図2は最終練習後の体重の変動を示している．選手

因子モデルは，良好な適合度を示した．睡眠時間は探の主体的なコンディション管理では，体重のコントロ索的因子分析の結果では共通性が最も小さく，また，ール（ウェイトコントロール）が基本である．対象者

検証的園子分析では不適解となったために，削除した．

は40日目あたりから体重が減少しはじめ，第1目標

探索的因子分析と検証的因子分析の結果から，15の日本選手権までの上半期よりも学生選手権までの下項目で測定される毎日のコンディション変動は，自覚半期の方が体塞が減少し，自己ベストを記録した学生

的体調，自覚的疲労，体重，食事満足，練習最の5つ選手権に向けてコンディションが向上したことが窺えの変動因子領域から構成されていることが推察された．

る．身長166crn，体重53kg，BMI19．2がトップコ

3．2 主要項目の変動ンディションを生み出す形態的条件であった．

食生活領域を除く4つの変動因子領域から，因子負図3は自覚的体調の変動を示している．5件法評定荷立と内容的妥性に言及して，最終練習後の体重，自で3．6を平均として変動している．準備期1から日本

覚的体調，自覚的疲労，総泳距離の4項目を適訳し，選手権までに比較して，準備期2から国公立大会，学トレーニングシーズンにわたる変動をグラフに示した．

生選手権にかけての下半期に自覚的体調が連続的に向また，各項目のトレーニング期間ごとの平均値と標準上していることが窺える．自覚的体調が5件法尺度の2002年3月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（17）151

箕豆水路
選手権

準備期1

20400

日本選手権 準備期2

100 120 140 160（Day）

80

60

学生選手権

国公立大舎

図3 自覚的体調の変動

短水路選手権

200

日本選手権 準備期2

準備期1

6040

学生選手権

匡l公立大会

100 120 140 160（Day）

80

図4 自覚的疲労の変動

短水路
選手権（m）

16000
14000
12000
10000
8000
6000
4000
2000

日本選手権 準備期2

準備期1

学生選手権

匡l公立大会

00

2040

60

80

100120140160（Day）

図5 総泳距離の変動

4を越えることがトップコンディションを生み出す条が4，126mであった．準備期2では平均値が6，571m件であった．

であり，その後の国公立大全期間では平均値が8，100

図4は自覚的疲労の変動を示している．5件法評定mとハードワークであった．練習量からみて国公立で3．3を平均としてに変動している．1が疲労困倍，大全期間は試合期間ではなく，準備期間3であったこ

5が元気一杯を示す．第1目標の日本選手権期間ではとが理解できる．このような練習量過多により自覚的平均値が4．0で疲労は軽減されたものの，以降，国公疲労状態が進行したことが推察される．最後の学生選立大会に向けて疲労状態に陥り，その後の学生選手権手権期間では平均値が5，784mと減少していた．こに向けて回復していったことが窺える．自覚的体調とれにより，自覚的疲労が回復し，自覚的体調が向上し同様に自覚的疲労を取り除き，5件法尺度で4程度にたことが推察される．

なることがトップコンディションを生み出す条件であ

3．3 コンディション変動因子間の因果関係った．

図2から図5に示される主要なコンディション項目

図5は，練習量の指標である1日の練習における総の変動を主体的にコントロールするために，これらの泳距離の変動を示している．6，290mを平均値として項目間に共通に関与する変動因子間の因果関係を検証推移していた．一般的に，試合期間の前の準備期間でした．図6は，主要なコンディション変動因子間の因「泳ぎ込み」をし，試合期間では練習量を減少させる果構造モデルを示している．モデル適合度指標のことで，超回復状態を得る．準備期間1では平均値はGFIは0．977，AGFIは0．921，CFIは0．985，NF6，322mであり，その後の日本選手権期間では平均値は0．966と0．9以上，RMSEAは0．065と0．1未満

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図6 コンディション変動因子間の因果関係であり，自覚的体調に対する体重，前日の練習量，前を観測対象とする多変畳データに直毒妾因子分析法を適日の自覚的疲労の影響の程度を示す因果構造モデルは，用しているものであり，ラグ付き共分散を考慮できな良好な適合度を示した．体重から自覚的体調へはいという理論的欠点を持っていた（Anderson，1963）．

−0．64と中等の高いパス係数を示した．前日の自覚この問題を解決するためにに提案された方法が的疲労から体重へのパス係数は−0．42，自覚的体調

Molenaar（1985）による動的因子分析法である．時へは−0．68と中等に高い値であった．前日の練習量

系列データへの因子分析法としては，この他にから自覚的体調へのパス係数は0．43，前日の自覚的Toyoda（1979）が提案している時系列因子分析法が疲労へは0．61と中等の高い値であった．パス係数はある．これは，互いに関連のある多数の時系列の背後すべて統計的に有意であった（P＜．05）．に，観測できない少数の時系列が存在するという観点

この因果構造モデルから，自覚的体調は前日の練習から提案．された（豊田，1998）．これらの解析方法を

量，前日の自覚的疲労，体重から直接的に影響を受け，適用し，個々の選手のコンディション変動を測定する

前日の練習量および前日の自覚的疲労から間接的に影多変量時系列データに潜在する共通変動因子を検証す響を受けていることが推察される．練習量，自覚的体ることが，今後の課題となる．

調，自覚的疲労，体重の変動はコンディションのQC
参考文献

シートを用いてフィードバックされ，トップコンディションを準備するために主体的にコントロールされた．

［1］Anderson，T．W（1963），Theuseoffactoranalysis

最終のトレーニング期間である学生選手権期間には，

in the statisticalanalysIS Of multiple time seriese，疲労からの超回復が達成され，適切な体重に減少し，

Psychometrika28：1−25．

自覚的疲労が軽減し，自覚的体調が向上し，その結果として，自己ベストが記録されたことが理解できる．

［2］Cattel，R．B．（1952），Factoranalysis；anintoroduc−tionandmaualforthepsychologisitandsocialscien−tist，Harper，New：NewYork：pp．102−112．

［3］菅野浮，西鴫尚彦（1996），プロサッカー選手のシーズ

4．今後の課題

ンを通したコンディショニングーJリーグサテライト選

前日の練習量がコンディションに影響を及ばしていることから，コンディションに関する多変孟時系列データに動的因子分析法を適用して，ラグを考慮した少数の共通変動因子を抽出することが有用である可能性［4］狩野裕（1997），グラフィカル多変虫解析，現代数学者，
京都．

［5］Molenaar，P．C．M．（1985），Adynamicfactormodelfor the analysis of multivariate time series，が考えられる．
厳密には，多変見時系列データには時系列データ特有の系列相関があるために一般的な因子分析法を適用することは望ましくない．時系列データに対する因子分析法としては，本研究で用いたCattell（1952）により提案されたPテクニッタによる因子分析法が一般的であった．Pテクニックによる因子分析法は時期
2002年3月号

手における実践−，トレーニング科学8：43−50．

Psychometrika50：18l−202．

［6］西喝尚彦（1996），部活動に活かす体力測定と運動処方，体育科教育44：35−38．
［7］酉喝尚彦，中野食博，山田剛史（2000），単一事例研究法を用いた自覚的コンディション変動の統計的分析，体育学研究45：619−630．

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（19）153［8］大庭恵一，渋谷俊浩，西鴫尚彦，永井純，和田典子（199引，女子長距離選手におけるコンディションの自己管理システムの開発，陸上競技研究35：36−44．
［9］Toyoda，H．（1997），Time series factor analysis

model：Factors generated by autoregression andmoving average process，Sociologicalteheory and89−160．

［12］和久竜洋・河野一郎（1996），コンディショニングに用いる指標，（編）黒田善雄，スポー、ソのためのセルフケ
ア，文光堂：東京，pp．88−94．
［13］山本嘉一郎，小野寺孝義編著（1999），Amosによる共分散構造分析と解析事例，ナカニシヤ出版，東京：pp．83−
96．

methods12：1−14．

［10］豊田秀樹（1998），共分散構造分析（応用編），朝倉書店，東京：pp．75−98．

［14］柳井晴夫，繁桝算男，前川眞一，市川雅致（1995），因子
分析：その理論と方法，朝倉書店，東京：pp．107−111．

［11］津田博史（1994），株式の統計学，朝倉書店，東京：pp．

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