健康支援
第19巻1号

19‑26，2017

若年者における歩行速度，歩行率を考慮した
歩行時の運動強度推定
藤原 誠助１），鈴木 明宏２），石井 賢治３），
門間 陽樹１），長名シオン４），永富 良一１）

Estimates of metabolic equivalents while walking based onwalking velocity and step rate in young participants
Seisuke FUJIWARA １），Akihiro SUZUKI ２），Kenji ISHII ３），
Haruki MOMMA １），Shion OSANA ４）, Ryoichi NAGATOMI １）
Abstract
The present study measured associations between metabolic equivalents（METs）and the gait parameters ofwalking velocity and step rate to develop METs estimates while walking. Nineteen healthy participants aged 24.2 ±1.9 y walked freely or with an adjusted step length（ASL; defined as step length divided by height）of 0.30（only at
60 m/min）, 0.35, 0.40, 0.45, 0.50, 0.55 or 0.60（only at 100 m/min）on a level treadmill at a velocity of 60, 80 or 100 m/
min. We then compared the mean METs calculated by oxygen intake and the coefficients of variance（CV）of METs
while walking freely and with ASL. The homoscedasticity of METs while walking freely and with ASL was also
confirmed using F-tests. Estimate equations and multiple regression coefficients（R2）were determined by analyzing
multiple regression models（M1, walking velocity; M2, step rate; M3, walking velocity and step rate, M4, walking
velocity, step rate and physical characteristics）. The root mean square（RMS）of estimate equations was calculatedusing Leave-one-out cross validation. The calculated METs were 3.3 ± 0.7, 4.0 ± 0.8 and 5.2 ± 1.0 at a walking
velocity of 60, 80 and 100 m/min, respectively. The METs increased with velocity while walking freely and with ASL（p < 0.01）. However, the CV of METs at the same velocity during ASL walking was 1.5 - 2.1-fold greater than thatwhile walking freely. The homoscedasticity of METs while walking freely and with ASL at the same walking velocity
was not significant. The relationship between METs and step rate was U-shaped at all walking velocities tested. The
R2 value for the estimate equation generated from M3 was higher than those for M1 and M2, and the RMS and theratio of the mean RMS was lower. The R2 and RMS for M3 and M4 were similar. The accuracy of estimating METs
while walking might be improved when walking velocity is combined with step rate.
Key words

Walking, Walking velocity, Step rate, METs, Estimate equation

１）東北大学大学院医工学研究科〒980-8575

Graduate School of Biomedical Engineering, Tohoku University, Sendai, JAPAN宮城県仙台市青葉区星陵町2-1

TEL：022-717-8588

２）一関工業高等専門学校機械工学科〒021-8511

Department of Mechanical Engineering, National Institute of Technology, Ichinoseki College, Iwate, JAPAN岩手県一関市萩荘字高梨３）公益財団法人大原記念労働科学研究所〒151-0051

Takanashi, Hagisho, Ichinoseki-shi, Iwate 021-8511, JapanThe Ohara Memorial Institute for Science of Labour

東京都渋谷区千駄ヶ谷1-1-12 桜美林大学内3F

４）東北大学大学院医学系研究科〒980-8575

2-1 Seiryo-machi, Aoba-ku, Sendai, Miyagi 980-8575, Japan

E-mail：seisuke̲02@med.tohoku.ac.jp

J.F.Oberlin University 3F 1-1-12, Sendagaya, Shibuya-ku, Tokyo 151-0051, Japan

Graduate School of Medicine, Tohoku University, Sendai, JAPAN宮城県仙台市青葉区星陵町2-1

2-1 Seiryo-machi, Aoba-ku, Sendai, Miyagi 980-8575, Japan

19

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Ⅰ．はじめに

表１ 被験者の身体特性

運動不足に起因する非感染性疾患（Non-communicable

人数（人）

19

disease：NCD）による死者数は，2008年は世界で530

男性（%）

63.2

万人を超えていると推定され，運動不足の割合を10 〜

年齢（歳）24.2±1.9

25%減らすことができれば年間の死者数は世界で53万身長（cm）

167.7±7.7

体重（kg）

63.1±9.9222.4±2.9〜 130万人減少し，世界の平均余命は0.68年延びると試算されている１）．我が国でも身体活動・運動の不足は喫BMI（kg/m ）煙，高血圧に次いでNCDによる死亡の３番目の危険因（平均±標準偏差）子であることが，前向きコホート研究のメタ解析で示唆されている２）．

は直接的に歩容を評価することが望ましいと考えられ

NCDの危険性は，身体活動量の増加によって低下する．最近ではトレッドミルや位置情報（GPS）を使うこ

３）るといわれており ，複数の先行研究で中強度以上の強とで歩行速度を比較的容易に把握でき22），歩数計や加速度での運動の実施が死亡率の低下につながることが報度計を用いることで歩行率を計測することが可能となっ

告されている４, ５）．また，より多くの身体活動を行うこている23）．歩容の情報から歩行時の身体活動量をより正とでNCD予防の効果が増す６） という量反応関係も明確確に推定することができれば，個人の身体活動量の管理である．我が国では，関連文献のシステマティックレや今後の疫学調査において有益であると考えられる．

ビューに基づき作成された「健康づくりのための身体活
７）

そこで本研究では，様々な歩容における歩行時の運動において，18-64歳の身体活動の基準と強度の計測を行い，歩行速度，歩行率が運動強度にどのして「運動強度が３METs以上の身体活動を23METs・ような影響を与えるのか確認した上で，歩行時の運動強時／週行う」と定めている．このような条件を満たす運度を推定する最適な推定式を提案することを目的とした．

動基準2013」動の中で，場所や時間を選ばずに実施可能な歩行運動が推奨されている．通常の歩行における運動強度はこの基

Ⅱ．方法

準を満たし８），歩行は１日の生活の中で行われる活動の

１）対象大部分を占めている．そのため，日常生活における歩行

健常な20代の男性12名，女性７名の計19名を対象とし時の身体活動量を把握することは，NCDを予防する上た（表１）．事前に本研究の趣旨を十分に説明した上で，で重要であると考えられる．

測定参加の承諾を得た．被験者には測定値への影響を避

歩行時の運動強度を推定するものとして代表的なのは，けるため，前日の激しい運動，飲酒，および測定開始３

アメリカスポーツ医学 会（American College of Sports

時間前からの食事を禁止した．本測定は，東北大学大学

９）

Medicine：ACSM）で提唱されているACSM式である ．

院医学系研究科倫理委員会の承認を得て行った．

この式では，歩行時の速度，路面の傾斜角度に比例して

２）測定内容運動強度が増大することが示されている．しかしながら，被験者は測定室に来室後，身長および体重の測定を

ACSM式は少数の米国人成人男性のデータを基に作成さ行った．その後，呼気ガス分析装置（AE300，ミナト医れたものであり，多様な体格や幅広い年齢層に対しても適科学社製）へと繋がるマスクと，試技中の歩行率（Step

用可能かは明らかでない．

Rate：SR）を測定するためのストライドセンサー（ポラールs3ストライドセンサー W.I.N.D，ポラール・エレ

速度以外に歩行時の運動強度に影響を与える要因としては，歩行率と歩幅が考えられる．先行研究では，一定

クトロ社製）を装着させた．

速度条件下で歩行率を変化させて歩くことにより運動強①安静時の酸素摂取量測定

10‑12）．また，身長が被験者の呼吸を整えるために，10分間の座位安静を高い人あるいは脚が長い人は歩幅が広くなる13） など，

とった．この時の後半５分間に，運動強度の算出に必要体格の違いが歩容に影響を及ぼすことも明らかとなってな座位安静時の酸素摂取量の測定を行った．

いる．そのため，歩行速度に加えて身体特性を用いて，②歩行時の酸素摂取量および歩行率の測定

度が変動することが報告されているより個人に最適な推定式を作成しようとする試みもなさ
14‑16）

17），民族差

Velocity：WV）でトレッドミル（バリアント，Load社などが歩容に影響を及ぼし，さらに歩容は個人内で製）上を10分間歩行させ，酸素摂取量および歩行率の測も１日の生活の中で変動することが報告されていること定を行った．試技内容は，歩き方を特に指示しない歩行

れている
20）

．体格以外にも性差60m/分，80m/分，100m/分 の 歩 行 速 度（Walking

18, 19）や加齢

21）から ，より正確に歩行時の運動強度を推定するために（自由歩行）に加え，80m/分では歩幅（Step Length：
20

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SL）を身長で除したAdjusted step length（ASL＝SL ／（R ２）を算出した．さらに，重回帰分析により得られた身長）がそれぞれ0.35，0.40，0.45，0.50，0.55に相当す

回帰式についてLeave-one-out cross validation法を用いる歩行率での歩行（ASL歩行）の合計６条件，60m/分

た交差検証（cross validation）を行った．これは，全デー

では0.30，100m/分では0.60を加えた計７条件とした．

タ数ｎから１つのデータを抜き出したn−1個のデータ

ASL歩行の際は，SR = WV / SL の関係を利用して，でモデルを構築した上で残りの１データを用いて検証を試技条件であるASLに相当する歩行率をその場で算出行い，それを計ｎ回繰り返し検証するという方法であし，そのテンポのメトロノーム音に合わせて歩行させた．

る24）．この方法によって，n個の推定値から予測誤差を

測定は被験者の疲労の影響を考慮し，歩行速度条件毎

最小二乗平均（root mean square：RMS）
として算出した．

に１日につき３もしくは４試技ずつ２日間に分けて行っே

た．この２日間の測定開始時刻は，両日とも同じ時間帯ܴ‫ ܵܯ‬ൌ ඩ ෍になるよう調整した．試技は先行動作による影響を考慮௡ୀଵሺ‫ݔ‬ො௡ െ ‫ݔ‬௡ ሻଶܰ

して自由歩行を一番初めに行わせ，その後に各ASL条件
は測定値，

ここで，

での歩行を被験者毎にランダムの順序で実施した．各試は推定値である．算出した技後には，10分間の休憩を挟んでから次の試技を行わせ

RMSの大きさ，およびRMSの平均値に対する割合を比るようにした．

較することで，それぞれの回帰式の中で最も妥当性が高

３）データ処理

い数式を決定した．

測定した酸素摂取量と歩行率について，歩行開始７分

統計解析はSPSS® Statics Version 21（IBM社製）を後から試技終了までの３分間の平均値を算出した．歩行用い，算出した値はすべて平均値±標準偏差で示し，全時の酸素摂取量を座位安静時に得られた酸素摂取量で割ての統計分析において危険率５%未満を有意水準とした．

ることで運動強度を求めた．なお，測定中に明らかに

Ⅲ．結果

ASLの試技条件を満たしていない試技については分析対各速度における全試技条件での運動強度の分布と平象から除外し，分析対象は60m/分で90試技，80m/分で83試技，100m/分で90試技であった．

均値を図１に示した．運動強度の平均値および標準

４）統計解析

偏 差 は，60m/分 で3.3±0.7 METs，80m/分 で4.0±0.8

各速度での歩行時の運動強度を比較するため，運動強METs，100m/分で5.2±1.0 METsであり，速度の増加

度を従属変数，歩行速度（60，80，100m/分）を独立変に伴う運動強度の有意な増加が認められた（p < 0.01）．

数とする一元配置分散分析を行った．得られた運動強度

各速度でのCVは，ASL歩行の60m/分で22.0，80m/分

は正規性および等分散性が認められなかったため，条件

で20.2，100m/分で18.6であり，それぞれ自由歩行条件の効果が有意であったパラメータについては，Games-の約2.1倍，1.5倍，1.5倍と，自由歩行と比較してASL歩

Howell法によるPost-hoc testを行い速度間の運動強度の行ではいずれの速度でも運動強度のばらつきが大きく比較を行った．
実測値 ■60 m/分 ◆80 m/分 ▲100 m/分

また，各速度において自由歩行とASL
9

標 準 偏 差 を 求 め， そ の 値 か ら 変 動 係 数8（CV）を算出した．さらに，同様の条件で7

Ｆ検定を行い等分散性の確認を行った．
続 け て， 運 動 強 度 と 歩 行 速 度， 歩 行率，身体特性それぞれの関係を確認する
ため，従属変数を運動強度，説明変数を，条件
条 件 ①： 歩 行 速 度（WV，WV ２）
２，条件③：歩行速②：歩行率（SR，SR ）㐠ືᙉᗘ(METs)

歩行の条件に分けて運動強度の平均値と4
3
2

件④：条件③＋身体特性（年齢，性別，0

身長，体重，BMI）の４条件として，ス

**

5

1

２

**

6

，条
度と歩行率（WV，WV ，SR，SR ）２

S
50

60

テップワイズ法（変数増減法）を用いた
重回帰分析を行い，重回帰式と決定係数

平均値 □60 m/分 ◇80 m/分 △100 m/分

70

80
90
Ṍ⾜㏿ᗘ(m/ศ)

100

110

図１ 各歩行速度における全試技条件での運動強度の分布と平均値
21

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なっていた．Ｆ検定の結果，いずれの速度においても自また，歩行速度と歩行率を説明変数とした条件③では，

由歩行とASL歩行の運動強度の分散には有意差が認めら

WV ２，SR，SR ２が選択され，さらに身体特性を変数にれ，等分散性は確認できなかった（p < 0.01）．

加えた条件④では，WV ２，SR，SR ２，BMIが選択され図２に，全対象者における速度別の歩行率と運動強度た．これらの変数を用いた重回帰分析による運動強度の関係について示した．いずれの速度でも歩行率が低推定式を表２に示した．推定式の決定係数は，条件①

いと運動強度は高く，歩行率の増加とともに一旦減少

で0.47，条件②で0.09，条件③で0.64，条件④で0.65であして自由歩行時の歩行率（Preferred step rate：PSR）

り，それぞれの式に対応するRMSは0.84，1.11，0.70，

あたりで最小となり，再度増加するＵ字曲線の関係

0.69，RMSに対する平均値の割合は20.3, 26.6, 16.8, 16.6

（U-shaped relationship）となっていた．このＵ字曲線であった．

の関係は個人毎にみた場合でも，すべての対象者においⅣ．考察て認められた．

本研究では，一定速度で歩容を様々に変化させた歩行

ステップワイズ重回帰分析の結果，歩行速度のみを説２

明変数とした条件①では，WV のみが，歩行率のみを時の運動強度を測定し，重回帰分析により運動強度と歩説明変数とした条件②では，SR，SR ２ が選択された．

容，身体特性との関連性を検討した．歩容の条件は身長

9

9
$ 

7
6
5
4
3
2

0(7V㸻65㸫65㸩

1

% 

8

1 
U 

㐠ືᙉᗘ(METs)

㐠ືᙉᗘ(METs)

8

71 
U 

6
5
4
3
2

0(7V㸻65㸫65㸩

1

0

0
60

80 100 120 140 160 180Ṍ⾜⋡(Ṍ/ศ)

9

& 

8
㐠ືᙉᗘ(METs)

60

80 100 120 140 160 180Ṍ⾜⋡(Ṍ/ศ)

1 
U 

7
6
5

4
3
0(7V㸻65㸫65㸩

2

1
0
60

80 100 120 140 160 180Ṍ⾜⋡(Ṍ/ศ)

図２ 歩行速度毎の運動強度と歩行率の関係．
（A）歩行速度60m/分，（B）歩行速度80m/分，（C）
歩行速度100m/分．
22

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表２ 重回帰分析の結果

ㄝ᫂ኚᩘ
᮲௳ձ

:9㸩

᮲௳ղ



㸫65㸩 65 㸩

᮲௳ճ:9㸫65㸩65㸩


᮲௳մ







506

YVᖹᆒ್

0(7V 

  

























5

㐠ືᙉᗘ᥎ᐃᘧ

 :9 㸫65㸩 65 㸩%0,㸩

:9㸸Ṍ⾜㏿ᗘ㸪65㸸Ṍ⾜⋡㸪%0,㸸%RG\0DVV,QGH[を考慮した歩幅から算出した歩行率に基づいて設定しるため30），バランスを取る姿勢維持のための筋肉が動員た．しかしながら，歩行率が速くてついていけない，遅されることも要因として考えられる11）．

くてバランスを崩してしまうなどの理由で試技条件を満

一方，歩行率が大きくなると，身体の各部分を速く動たしていないデータについては分析対象から除外した．

かす必要があるため内的力学的仕事が増加し，その結その結果，説明変数が歩行速度のみや歩行率のみとし果としてエネルギー消費量も増加することが考えられた場合と比較して，歩行速度と歩行率を組み合わせて用る31）．また，歩行やランニングにおけるエネルギー消費

いると，歩行時の運動強度の推定精度をより高められる

量は片足支持期の接地時間に反比例することを示唆することが示唆された．

報告もある32）．
これらの要因によって，一定の歩行速度であっても意

１）歩行速度と運動強度の関係について
歩行速度と運動強度の関係を確認したところ，速度の図的に歩行率を変化させることで運動強度の値にばらつ増加に伴って運動強度も増大することが確認された．先きが生じたと考えられる．

行研究では，速度の増加に伴うエネルギー消費量の変化

３）一定速度での歩行率と運動強度の関係について

は，25-100m/分では歩行速度の二次関数として表わさ

各速度における歩行率と運動強度の関係を確認したと25‑27）．本研究の測定範囲もこの中に含ま

ころ，いずれの速度でも歩行率が低いと運動強度は高れていることから，同様の傾向が得られたと考えられる．

く，歩行率の増加とともに一旦減少してPSRあたりで最

２）自由歩行とASL歩行の違いについても低くなり，再度増加するＵ字曲線の関係となっていれることが多い

自由歩行とASL歩行の各条件に分けた時，CVはいず

た．今回と同様の方法で歩行率と運動強度の関係を検討

れの速度においても自由歩行時よりもASL歩行時に大きした先行研究においても，PSRで運動強度が最小となるな値となっており，等分散性についても確認できなかっＵ字曲線の関係が得られている10‑12）．一定の速度で歩行た．これらのことから，自由歩行に対してASL歩行では率を変えたときにPSRで運動強度が最も低くなる明確な

同一歩行速度での運動強度のばらつきが大きくなること

根拠は未だ明らかにされていないが，人は自己最適化のが分かった．一定速度での歩行時に歩行率の増減に伴っ原則（Self-optimization）33） により自由歩行時に運動強て運動強度にばらつきが生じた要因としては，以下のこ度が最も低くなると考えられており，本測定でも先行研とが挙げられる．

究と同様の結果となることが確認された．

まず，歩行率が小さくなると，歩行速度＝歩行率×歩幅の関係性があるため，歩幅が広くなる．歩幅が広くな

４）歩行速度，歩行率，体格を考慮した運動強度の推定式

ると重心が大きな垂直振動を起こすことで，重心の移動

重回帰分析の結果，説明変数を歩行速度のみとした条

11, 28）．また，筋が短件①や歩行率のみとした条件②と比較して，歩行速度と縮性収縮を行っている限られた時間だけ利用できる弾性

歩行率を組み合わせた条件③では重回帰式の決定係数がに必要な外的力学的仕事が増加する
29）

を通常の歩行では利用することができる

大きく，RMSおよびRMSに対する平均値の割合が小さが，歩幅が増大すると１歩行周期における片足支持時間

くなる結果が得られた．先行研究で運動強度は，歩行速が増加することで利用できなくなってしまい，エネル

度の二次関数で表されている25‑27）．これを方程式で表し

ギー消費量を増大させる要因になり得る11）．さらには，た場合，以下のようになる．

エネルギー

速度を変えずに歩幅を大きくすると歩行安定性が悪化す
23

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化したときには，歩行速度のみや歩行率のみでは十分な ൌ ߙ଴ ൈ  ଶ ൅ ߙଵ ൈ  ൅ ߙଶ   (1)推定が行えない可能性がある．そのため，今回得られた歩行速度と歩行率の組み合わせによって歩行時の運動強㸦ߙ௡ ࡣᐇᩘᐃᩘ࠿ࡘߙ଴ ് Ͳ㸧度を推定することは，日常生活における歩行時の運動強10‑12）

また，先行研究と同様に一定速度では歩行率と運度の推定精度を高めることに対して有用であると考えら

動強度の間にＵ字曲線の関係が認められた．そのため，れる．

一定速度の条件下では歩行率を用いた以下の方程式によ５）研究の限界
本研究では被験者数が19名と少なく，体格，年齢の影り，運動強度を推定できると考えられる．

響について考慮されていない．体格13），年齢18, 19）の違い ൌ ߚ଴ ൈ ଶ ൅ ߚଵ ൈ  ൅ ߚଶ  (2)は歩容に影響を及ぼすという報告があるため，身体特性㸦ߚ௡ ࡣᐇᩘᐃᩘ࠿ࡘߚ଴ ് Ͳ㸧の情報が歩行時の運動強度にどの程度影響を与えているかについては，今後，より多くの人数，幅広い年齢，体この２つの要因を考慮した推定式が条件③による重回

格の被験者を募り検討する必要がある．また，本研究で帰式であり，方程式は以下のようになる．

は速度と歩行率を規定するためにトレッドミルを用いて歩行を行わせた．トレッドミル歩行では床上での歩行と ൌ ߛ଴ ൈ  ଶ ൅ ߛଵ ൈ  ൅ ߛଶ ൈ ଶ ൅ ߛଷ ൈ  ൅ ߛସ  (3)比較して，歩行パターンやエネルギー代謝量に違いが観㸦ߛ௡ ࡣᐇᩘᐃᩘ࠿ࡘߛ଴ ് Ͳ㸪ߛଶ ് Ͳ㸧

察されている34‑36）．そのため，実際に臨床の現場で応用するためには，床上で計測した歩行時の運動強度と本研

これまで，歩行時の運動強度は主に歩行速度から推定究で得られた運動強度推定式からの推定値と比較するなされてきたが９），すでに示した通り歩容を様々に変化さど，さらなる検討が必要である．

せると一定速度での運動強度のばらつきは大きくなる．

Ⅴ．まとめ

そのため，歩行時の運動強度を推定する際には，（1）式のように歩行速度のみでは不十分となることが考えられ

本研究では，歩容を様々に変化させた条件で歩行時のる．同一速度でも運動強度がばらつく主な要因は歩行率

運動強度を測定し，歩行速度，歩行率が運動強度にどの変化によるものであるため，（1）式に（2）式を組み合わせような影響を与えるのかを確認した．その上で，歩行速た（3）式を用いることで両要因の運動強度変化をより正度，歩行率，身体特性を考慮した重回帰式を求め，歩行確に捉えることができたと考えられる．実際に本研究で時の運動強度を推定する最適な推定式を作成した．その重回帰分析を実施した結果，条件③では条件①や条件②

結果，歩行速度や歩行率のみによる推定式と比較して歩と比較して重回帰式の決定係数が大きく，RMSおよび

行速度，歩行率を組み合わせた推定式のほうが，重回帰RMSに対する平均値の割合は小さくなる結果が得られ式の決定係数は大きく，RMSおよびRMSに対する平均

た．このように，歩行速度のみではなく歩行率を組み合値の割合は小さくなった．以上のことから，歩行時におわせることによって，歩行時の運動強度の推定精度が高

ける運動強度を推定する際には，歩行速度と歩行率を組められる可能性が示唆された．

み合わせることでより精度よく歩行時の運動強度を推定できることが分かった．

また，条件③に身体特性を付与した条件④では，説明変数としてBMIのみが追加される結果となり，決定係

謝辞

数やRMSは条件③とほぼ同等の値であった．先行研究

本研究は知的クラスター創成推進事業（第Ⅱ期）（広域において身体特性を考慮した推定式が検討されている
14‑16），いずれも歩行率などの歩容を考慮した検討はな

仙台地域）の一環として実施したものである．本研究のされていない．一方で，健常な20代男女を対象とした実施に際しまして，研究にご協力いただいた被験者の本研究の結果では，選択された身体特性はBMIのみであ

方々に深謝いたします．

がり，さらに条件③との比較でも大きな違いが確認できな

利益相反かった．このことから，歩行速度，歩行率といった歩容

著者に開示すべき利益相反関係にある企業などはありが歩行時の運動強度に大きく寄与していると考えられる．

ません．

歩容は，個人内でも１日の生活の中で変動することが報告されている21）．歩行速度と歩行率の変化により運動強度は変動するため，１日の生活の中で様々に歩容が変
24

健康支援
第19巻1号

19‑26，2017

引用文献12）Bertram JE：Constrained optimization in human１）Lee I-M, Shiroma EJ, Lobelo F, Puska P, Blair SN,

walking：cost minimization and gait plasticity. J

Katzmarzyk PT：Effect of physical inactivity on

Exp Biol, 2005； 208：979‒91.

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