健康支援
第21巻2号

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若年者のスマートフォンによる歩数測定の認識と測定精度
大下和茂１）、大山泰史２）

Recognition of using smartphones as a pedometer in the young
population and the accuracy of measurement of steps
Kazushige OSHITA １），Yasufumi OYAMA ２）
Abstract
OBJECTIVE: This study aimed to investigate the recognition of using smartphones as a pedometer（pilot survey）
and the accuracy of measurement of steps by smartphones（accuracy test）. PILOT SURVEY: A questionnairebased survey regarding smartphones was conducted among 440 university students. Participants who carried asmartphone in their front pocket or bag were 382（86.8%）. Regarding using smartphones as a pedometer, 224participants（51.0%）did not know about the function or had doubts about its accuracy. However, in participants
without regular exercise habits（n = 207）, who wanted to use pedometer function of smartphones if the step countcan be evaluated accurately were 146（70.5%）. ACCURACY TEST: An experiment was conducted with 10 adults（5male and 5 female）, who walked on a treadmill at a speed of 2, 4, and 6 km/h. Additionally, they held a smartphone（iPhone® 5S）and an accelerometer based pedometer in the front and back pocket of their pants or a shoulder bag
during the tests. Errors in the step count between the actual number of steps and that measured by the smartphoneor pedometer were small（< 5%）during in the 4 and 6 km/h walking conditions, when the devices were placed in
the front pocket or the shoulder bag. However, when it was placed in the back pocket of the pants, the errors werelarge. CONCLUSION: These results suggest that a smartphone can become a useful tool to assess the physicalactivity level of the sedentary young population if it is popularized that the pedometer function of a smartphone ishighly accurate depending on the holding position.
Keywords: Pedometer, Physical activity, iPhone®

１）九州共立大学 スポーツ学部 〒807-8585 福岡県北九州市八幡西区自由ケ丘1-8Department of Sports Science, Kyushu Kyoritsu University
代表著者の通信先：大下和茂、九州共立大学 スポーツ学部〒807-8585 福岡県北九州市八幡西区自由ケ丘1-8 Phone: 093-693-3016 E-mail: oshita@kyukyo-u.ac.jp
２）佐世保工業高等専門学校 〒857-1193 長崎県佐世保市沖新町1-1
National Institute of Technology, Sasebo College
受付日：2018.10.15，採択日：2019.5.31

169

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Ⅰ

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緒言

年者の多くが既に所有しているスマホで歩数を把握する

種々の生活習慣のうち、身体活動は死亡率や各種生ことができる。実際に、18 ～ 40 歳の対象者にスマホの活習慣病リスクの低減に繋がることが多く報告されて歩数測定機能を用いることによって身体活動量が増加し。しかし、国民健康・栄養調査によると、65 歳たとの報告もある 20）。スマホによる歩数測定精度につい以上で運動習慣を有する者の割合は 42 . 2 % なのに対し、ても歩数計の場合と同様に、低速歩行時における測定精

64 歳以下では 22 . 6 %、特に 20 歳代で 20 . 2 %、30 歳代で度の低下が報告されている 21 , 22）。また、時速４km 台の

14 . 5 % と、比較的若い世代において運動習慣を有する

歩行で誤差を比較すると、時速 4 . 5 km でスマホを手に者が少ない 。10 代後半から 20 代前半で身体活動量が持ち歩行した場合、18 . 9 % の誤差（スマホの表示と実歩高かった者は、45 歳以上での身体活動量も高いと報告数の平均値から算出）21）、ズボンのポケットという説明されており４）、若年期に身体活動量を認識した活動的なのみで場所の特定ができないが、時速約 4 . 8 km の歩行

生活習慣を身に付けることが重要と言える。身体活動ので 6 . 7 % の誤差 23）、スマホをズボンの後ポケットで所持

中でも歩行は、歩行自体により引き起こされる障害のリ

した時速約 4 . 7 km の歩行で８％の誤差 22）であり、歩数スクは低いながらも、生活習慣病リスクを低減すること計の場合と同様に所持部位によっても誤差が異なると言のできる行動の一つとされている５）。実際に、通勤時の

える。

いる

１，２）

３）

歩行時間が増加することで高血圧症発症のリスクが低下

以上から、一般的に運動習慣が少ないと言われている

すると報告されており 、歩行は医療費増加を改善する

若年者のほとんどの者はスマホを利用しており、これをことのできる行動の一つとされている５）。この歩行によ

活用して歩数を測定することができる。しかし、若年者

る活動量評価の一つとして歩数があげられる。歩数計をがスマホで歩数を測定できるということについてどのよ

用いた介入は体重や血圧などの改善に繋がると報告されうに認識しているか、また測定できることを認識していており７，８）、身体活動量が増加し、生活習慣病などの予たとしても、実際にスマホによる歩数測定を活用するか

防・改善を通した健康維持・増進に繋がると言える。

といった態度については分かっていない。さらに、歩数６）

古典的な歩数計は、歩行時に生じる垂直方向の動きを計の測定精度は、歩行速度や所持部位によって異なるこ

歩数計内部のバネと連結した振り子により捉え、一定レとが報告されているが、スマホの場合は手に持つ、ズボ

ベル以上の振り子の振動をカウントすることで歩数を測ンのポケットに入れるなど限られた条件でしか検討され定する９）。一方、現在主流となっている歩数計は加速度ていない。そこで本研究は、若年者のスマホ所持部位のセンサを用いている 。これは歩行に伴う身体の動きを実態を踏まえてスマホによる歩数測定の誤差検討条件

加速度信号により捉え、歩数を推定するものであり、搭を細かく設定し（スマホの歩数測定に関する予備調査）、載されている加速度センサの精度や歩数を推定するアル

その設定をもとに、スマホによる歩数測定の精度を調べゴリズムにより歩数測定の精度が異なる。そのため、加ることを目的とする（精度実験）。

10）

速度センサを用いた歩数計の精度に関する研究が多く行

Ⅱ．スマホの歩数測定に関する予備調査

われている 11 - 17）。例えば、歩行速度との関係について、Crouter ら

１ 方法
１）対象

は、一般に販売されている 10 種類の歩数計11）を用いて実際の歩数との測定誤差を調べた結果、歩行速度の低い場合に測定精度が低下することを報告してい対象者は、私立大学または国立高等専門学校（４年生（腰部、アームベルト、る。また、Park ら は、所持部位＝大学１年生相当）に所属する者に対して事前に協力をズボンのポケットやハンドバッグなど）と測定誤差との依頼し、協力を得られた男女 440 名（男子 156 名、女子関係を調べた結果、低速歩行での測定精度はズボンのポ

284 名、平均年齢 18 ±１歳）であった。

16）

ケットやハンドバックで所持した際で特に顕著に低下す

２）手続きることを報告している。これらの報告から、加速度セン

スマホの保有状況や歩数計機能に関する記述式の質問

サを用いた歩数計の測定精度は、歩行速度や所持部位に紙調査は集合調査法で実施した。対象者には、調査は無よって異なることに注意が必要と言える。
ところで、一般的に運動習慣が少ないと言われている

記名回答であり、研究目的に使用し、それ以外の目的で若年者において、スマートフォン
（以下
「スマホ」
とする）

は使用されないことを事前に口頭で説明した。また、調の利用率は 96 % 以上と報告されている 18 , 19）。スマホにも査結果を公表する場合、得られたデータは統計処理され加速度センサが内蔵されており、これを利用した歩数測

た後、個人が特定できないよう公表されることを説明し定が可能である 。そのため、歩数計を購入せずとも若た。これらが承諾できる場合のみ調査を実施した。

10）

170

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169-177，2019３）調査項目４）分析方法

運動習慣について、「週２回（１回 30 分以上）以上の運各調査項目の集計結果について、質問ごとにカイ二乗動を行っていますか？」という質問に対し、「１年以上適合度検定を実施した。

続けて行っている」「１年未満続けて行っている」、、「行っ

運動習慣に関する質問に対し、１回 30 分以上の運動ていない」の３件法で回答を得た。

を週２回以上、１年以上継続して行なっている者を運動

スマホの保有状況と機種について、先行研究では大習慣有り群、それ以外の者を運動習慣無し群とし、スマ学生の 67 . 0 % が iPhone を、31 . 5 % が iPhone 以外のスホの使用状況およびスマホによる歩数測定の認識をカテ®

®

マホを保有していると報告されている 。これに基づ

ゴリー変数とした、２群間の比較にカイ二乗検定を行き、「現在、スマートフォンを持っていますか？」といなった。また、効果量として Cramer のＶ 値を算出し、18）

う質問に対し、「iPhone （アイ・フォン）を持っている」、

Ｖ 値が 0 . 1 未満の場合を殆ど無い（Negligible）、0 . 1 以上、
「持っていない」の３件法「iPhone® 以外を持っている」

0 . 2 未満の場合を小さい（Weak）、0 . 2 以上 0 . 4 未満の場で回答を得た。「１日にどれぐらいスマートフォンを利合を中程度（Moderate）、0 . 4 以上 0 . 6 未満の場合を比較用しますか？」という質問に対し、「５時間以上」、「２

的大きい（Relatively strong）、0 . 6 以上 0 . 8 未満の場合を～５時間」、「30 分～２時間」、「30 分以下」の４件法で回大きい（Strong）、そして 0 . 8 以上の場合をとても大きい答を得た。「スマートフォンは、どこに入れて持ち歩い（Very strong）として評価した 24）。

®

ていますか？」という質問に対し、「ズボンの前ポケッ

検定には、統計処理ソフト J-STAT（ver. 12 . 5）およびト」、「ズボンの後ポケット」、「かばんの中」、「その他」

js-STAR（ver. 2 . 0 . 6 j）を用い、統計的有意水準は５％との４件法で回答を得た。なお、その他を選択した場合にした。

は、具体的な場所についても回答を得た。

２ 結果

スマホによる歩数測定の認識について、「スマートフォンを利用して歩数が測れることを知っていますか？」と集計の結果、回答に不備のあるものは認められなかった。

いう質問に対し、「知っているが正確に測れないと思う」、

各 質 問 の 集 計 結 果 を 表１に、 運 動 習 慣 有 り 群（ｎ「知っており正確に測れると思う」、「知らない」の３件= 233）と無し群（ｎ = 207）での集計結果を表２に示す。

法で回答を得た。
「もし、スマートフォンを利用して歩使用しているスマートフォンの種類について、全対象者数を正確に測ることが出来れば、その機能を使いたいで

440 名の 87 . 3 %（384 名）が iPhone® を使用しており、運すか？」という質問に対し、「是非使いたい」、「使える

動習慣の有無で比較した場合、運動習慣有り群の 91 . 8 %なら使ってみたい」「あまり使いたいとは思わない」、、「使（214 名）、運動習慣無し群の 82 . 1 %（170 名）が iPhone®

いたくない」の４件法で回答を得た。

を使用しており、有意な差が認められたものの、効果量。
は小さかった（Ｐ < 0 . 01 ,Ｖ = 0 . 15）

表1

ス マホによる歩数測定の認識に関する質問紙
調査の結果（全体）1

表  ス マ ホ に よ る 歩 数 測 定 の 認 識 に 関 す る 質 問 紙 調 査 の 結 果 （ 全 体 ） 

表2

スマホによる歩数測定の認識に関する質問紙調査の結果（運動習慣別）表  ス マ ホ に よ る 歩 数 測 定 の 認 識 に 関 す る 質 問 紙 調 査 の 結 果 （ 運 動 習 慣 別 ） 

2
3
25

4

（残差分析：▲有意に大きい、▽有意に少ない）（残差分析：▲有意に大きい、▽有意に少ない）

171

26

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Ⅲ．精度実験

スマホの使用状況について、全対象者の 56 . 6 %（249

１ 方法
１）対象

名）が１日に２～５時間使用すると回答し、30 . 0 %（132名）
が５時間以上、12 . 7 %（56 名）
が 30 分～２時間、0 . 7 %対象者は、認識に関する予備調査の対象者より協力（３名）が 30 分以下であり、運動習慣の有無による有意の得られた男女 10 名（男子５名、女子５名、平均年齢な差は認められなかった。
スマホの所持部位について、全対象者の 50 . 0 %（22022 ± 1 歳）であった。なお、本実験はヘルシンキ宣言の名）がズボンの前ポケット、162 名（36 . 8 %）が鞄、40 名精神に則り行われ、対象者には事前に実験の内容を説（9 . 1 %）がズボンの後ポケットであった。その他の回答

明し、実験参加に対する同意を得て実施された。身体として、上着のポケットが 11 名、手に持つが５名、特的特徴として、身長および体重は、男性で 171 . 4 ± 7 . 3に定めていないが２名であった。運動習慣の有無で比較

cm および 64 . 8 ± 7 . 7 kg、女性で 161 . 0 ± 3 . 8 cm およびした結果、運動習慣有り群の 73 . 0 %（170 名）が前ポケッ

52 . 8 ± 8 . 2 kg であった。

トと回答し、4 . 7 %（11 名）が後ポケット、18 . 0 %（42 名）

２）歩数計およびスマホが鞄であった。運動習慣無し群の 24 . 2 %（50 名）が前ポ
ケットと回答し、14 . 0 %（29 名）が後ポケット、58 . 0 %歩数計は、比較的安価で家電量販店にて入手可能、か（120 名）が鞄であった。カイ二乗検定の結果、有意な差

つ歩数の評価に使用された報告のある 25 , 26）、３軸加速が認められ、効果量も比較的大きかった（Ｐ < 0 . 01 ,Ｖ =度センサ方式の歩数計（HJA- 307 IT、オムロン）（重量

0 . 50）。以上から、本研究の対象者は、ほとんどの者が25 g）を用いた。スマホについて、先述の予備調査の結

スマホをズボンの前ポケットか鞄に入れて持ち歩いてい

果や他の調査結果 18）では iPhone® の保有者が多かったた

た。

め、本研究では iPhone®（5 S, Apple）を利用した。この

スマホによる歩数測定の認識について、全対象者の機種では、M 7 プロセッサによるモーションデータが記49 . 0 %（216 名）が正確に測定できると思う、33 . 0 %（145

録可能であり、同機種を用いた歩数測定の精度に関する名）が正確に測れないと思う、18 . 0 %（79 名）が歩数測定

報告 21 , 22）や実際に歩数測定を活用した報告 20 , 27）がある。

の機能を知らないと回答し、運動習慣の有無による有意

スマホの裏面に上下が同じ向きになるよう歩数計を貼な差は認められなかった。すなわち、スマホの歩数測定

り付けることで、スマホと歩数計の接触による振動がなについては、運動習慣の有無に関わらず約半数の者が歩いようにした。対象者は、スマホと歩数計をズボンの右数を正確に測れると思うと認識していたが、それ以外の前ポケット（以下、単に前ポケット）、ズボンの右後ポ者は正確性に疑問を持つ、もしくは測定できることを知ケット（以下、単に後ポケット）、肩掛け鞄（以下、鞄）らなかった。

の３部位で所持した。実験中、歩数計とスマホ以外に、
ポケットおよび鞄には何もない状態にした。

歩数計機能の利用について、全対象者の 20 . 0 %（88 名）が是非使いたいと回答し、42 . 5 %（187 名）が使えるなら

３）歩行条件

使いたい、33 . 2 %（146 名）があまり使いたくない、4 . 3 %（19 名）が使いたくないと回答した。運動習慣の有無で本 研 究 の 歩 行 は、 緩 歩（時 速２km）、 普 通 歩（時 速比較した結果、運動習慣有り群では、55 . 3 % が使用し４km）、そして速歩（時速６km）の３条件とした。またいと思う（「是非使いたい」と「使えるなら使いたい」のず、各速度条件で５分間の歩行をトレッドミル（Valiant,

計：129 名）、44 . 7 % が使用したくないと思う（「あまりLode）上で実施した。速度条件の順序は対象者によりラ使いたくない」と「使いたくないの計」：104 名）と回答し、ンダムとし、条件間の休憩は５～ 10 分設けた。各速度

運動習慣無し群では、70 . 5 %（146 名）が使用したいと思

条件の実歩数は、数取器により験者が計測するとともう、29 . 5 %（61 名）が使用したくないと回答し、有意なに、デジタルビデオカメラ（Handycam, Sony）により撮差が認められ、効果量は中程度であった（Ｐ < 0 . 01 ,Ｖ =影し、歩数を確認した。

0 . 20）。すなわち、運動習慣がない場合でも約７割の者

トレッドミル歩行から翌日以降、１週間以内に平地でがスマホで歩数を正確に測定できるのであれば、その機の歩行を行なった。対象者は、40 m の平坦な歩道を５能を使用したいと思っていた。

分間往復して歩行した。歩行速度は、トレッドミル歩行で測定した実歩数を元に、各歩行速度における１分間
あたりの歩数を対象者毎に算出し、電子メトロノーム（MA- 1、KORG）の電子音に合わせることで制御した。
対象者は予め電子音で歩調を確認した後、任意のタイミ
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ングで歩行を開始した。歩行中の実歩数はトレッドミル

認められた要因については、Holm の方法による多重比

歩行と同様の方法で測定した。速度条件の順序は対象者較を実施した。

によりランダムとし、条件間の休憩は５～ 10 分設けた。

検定には、統計処理ソフト J-STAT（ver. 12 . 5）を用い、統計的有意水準は５％とした。

４）分析方法２

各歩行で得られた実歩数とスマホまたは歩数計の表示

結果

トレッドミル歩行における各速度の平均実歩数 ± 標

歩数との誤差を以下の式から求めた。

準 偏 差 は、 緩 歩 で 335 . 5 ± 44 . 3 歩、 普 通 歩 で 559 . 0 ±（スマホまたは歩数計の値－実歩数）÷実歩数×100

29 . 2 歩、そして速歩で 695 . 9 ± 65 . 0 歩であった。

なお、各条件で誤差の平均値を求める際は、誤差を絶対値に換算して計算した。スマートウエルネスコミュニ

トレッドミル歩行におけるスマホおよび歩数計の誤差

ティ（SWC）協議会の推奨歩数計認証要綱 28）では、歩数計

を表３（上部）に、分散分析の結果を表４に示す。歩数

による歩数測定の誤差が平均±５％以内であることを、計の誤差について、歩行速度要因および所持部位要因の保健事業で正しく歩数計が活用されるための推奨基準の分散分析を行った結果、歩行速度（Ｆ（2 , 18）= 79 . 75 ,ｐ

一つとしている。本研究では、この基準に基づき、誤差< 0 . 01）、所持部位（Ｆ（2 , 18）= 6 . 25 ,ｐ < 0 . 01）ともに主の平均値が５％以下の場合に「誤差が小さい」とした。

効果が有意であり、これらの交互作用も有意であった（Ｆ（4 , 36）= 6 . 56 , ｐ < 0 . 01）。多重比較の結果、歩行速５）統計処理度については普通歩および速歩よりも緩歩で、所持部位

歩数計およびスマホの誤差の平均値は、歩行速度によについては前ポケットよりも後ポケットおよび鞄で、そる違いと所持部位による違いについて検討するため、ト

れぞれ有意に大きい誤差を示した。スマホの誤差につレッドミル条件と平地条件において、歩行速度要因（３いて、歩行速度要因および所持部位要因の分散分析を水準）×所持部位要因（３水準）の繰り返し二元配置分散行った結果、歩行速度（Ｆ（2 , 18）= 9 . 61 ,ｐ < 0 . 01）、所分析を実施した。本研究はスマホの歩数測定誤差が小持部位（Ｆ（2 , 18）= 13 . 51 , ｐ < 0 . 01）ともに主効果が有さい（もしくは大きい）条件を調べることが目的のため、意であり、これらの交互作用も有意であった（Ｆ（4 , 36）

交互作用の有意に関わらず、分散分析で有意な主効果の。多重比較の結果、歩行速度について= 3 . 28 , ｐ < 0 . 05）1

表  歩 数 計 お よ び ス マ ホ に よ る 歩 数 測 定 の 実 歩 数 と の 誤 差 （ ） 

表3 歩数計およびスマホによる歩数測定の実歩数との誤差（%）

2■：誤差の平均値が５%以下だった条件■ ： 誤 差 の 平 均 値 が 5%以 下 だ っ た 条 件■誤差の平均値が標準偏差の範囲を含めても５%以下の条件
カッコ内は各条件の最小誤差と最大誤差
表  歩 数 計 お よ び ス マ ホ に よ る 歩 数 測 定 誤 差 の 分 散 分 析 結 果 ■差平表  歩 数 計 お よ び ス マ ホ に よ る 歩 数 測 定 誤 差
の誤
分散
分の
析結
果均
 値 が 標 準 偏 差 の 範 囲 を 含 め て も 5 %以 下 の 条 件

3
4

1
1

5

1

表  歩 数 計 お よ び ス マ ホ に よ る 歩 数 測 定 誤 差 の 分 散 分 析 結 果 
表4 歩数計およびスマホによる歩数測定誤差の分散分析結果

カッコ内は各条件の最小誤差と最大誤差

6

2
2
3
3
4
4
5
5

2

*; P < 0 . 05 , **; P < 0 . 0 1*; P < 0 . 05 , **; P < 0 . 0 1
カ ッ コ 内 は 多 重 比 較 の 結 果 、 有 意 差 （ P < 0.05） が あ っ た も の*; を
P 示< す0。
. 05 , **; P < 0 . 0 1
カ ッ コ 内 は 多 重 比 較 の 結 果 、 有 意 差 （ P < 0.05） が あ っ た も の を 示 す 。

3
4

27

5

28

カ ッ コ 内 は 多 重 比 較 の 結 果 、 有 意 差 （ P < 0.05） が あ っ た も の を 示 す 。

173

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Ⅳ．考察

は普通歩および速歩よりも緩歩で、所持部位については

本研究は、若年者を対象にスマホによる歩数測定の認前ポケットおよび鞄よりも後ポケットで、それぞれ有意

識や所持部位に関する調査を行い、スマホによる歩数測に大きい誤差を示した。

定の精度を調べた。

誤差の平均値が５％以下だった条件（薄い網掛け）および、誤差の平均値が標準偏差の範囲を含めても５％以

トレッドミルにおける実歩数との誤差は、スマホおよ下の条件（濃い網掛け）を表中に示した。緩歩条件で該

び歩数計いずれも、歩行速度、所持部位ともに主効果が当するものはなく、普通歩以上の速度では、スマホの後有意であり、これらの交互作用も有意であった。一方、ポケット以外で平均誤差が５％以下であり、前ポケッ

平地での誤差は、歩行速度や所持部位で主効果が有意なト（スマホの普通歩を除く）や鞄では、平均誤差が標準ものもあったが、これらの交互作用は認められなかっ偏差を含めても５％以下であった。トレッドミル歩行でた。特に速歩の場合、後ポケットにおいて、トレッドミ

は、歩数計の場合、普通歩以上の速度で、前ポケット、

ルでは平均５％以下の誤差なのに対して、平地ではスマ後ポケットおよび鞄、いずれの条件でも実歩数との誤差

ホで５％以上の誤差であった。トレッドミルと平地でのが小さく、特に前ポケットおよび鞄で、より誤差が小さ

歩行を比較した従来の研究では、両者で違いが認められかった。スマホの場合は、速度にかかわらず、後ポケッ

なかった、もしくは違いがあったとしても非常に小さ

トは誤差が大きく、普通歩以上の速度では、前ポケット

かったと報告される 29 , 30）一方で、歩幅、ケイデンス、体や鞄で誤差が比較的小さかった。

幹の動きなどに影響するとも報告されている 31 - 36）。両歩平地歩行におけるスマホおよび歩数計の誤差を表３

行の違いは小さかったとする報告でも、違いは歩行速度（下部）に、分散分析の結果を表４に示す。歩数計の誤に依存し、立脚中期の床反力は時速約４km 程度で差は差について、歩行速度要因および所持部位要因の分散分認められないが、時速約５～６km の場合、トレッドミ析を行った結果、歩行速度のみ主効果が有意であり（Ｆ

ルで有意に大きくなると報告されている 30）。スマホによ（2 , 18）= 27 . 61 , ｐ < 0 . 01）、交互作用は認められなかっる歩数測定精度を調べた報告はトレッドミルでの歩行。多重比較の結果、普通歩およびた（Ｆ（4 , 36）= 2 . 12）で検討されたものもある 23）。しかし、歩数測定精度がト

速歩よりも緩歩で有意に大きい誤差を示した。スマホのレッドミルと平地とで異なるという本研究結果から、実誤差について、歩行速度要因および所持部位要因の分

生活における歩数測定機能の利用を想定すると、平地歩散分析を行った結果、歩行速度（Ｆ（2 , 18）= 16 . 12 ,ｐ <行での検討がより適切であると言える。本研究はトレッ

0 . 01）、所持部位（Ｆ（2 , 18）= 4 . 36 , ｐ < 0 . 05）ともに主

ドミルと平地での歩数測定精度の違いについて調べるこ

効果が有意であったが、これらの交互作用は認められなとが目的ではないため、これ以降は平地での結果につい。多重比較の結果、歩行速度
かった（Ｆ（4 , 36）= 1 . 33）て考察を行う。

については普通歩および速歩よりも緩歩で、所持部位にスマホによる歩数測定の精度について、本研究でのス

ついては前ポケットおよび鞄よりも後ポケットで、それマホによる歩数測定は、いずれの部位でも緩歩の場合にぞれ有意に大きい誤差を示した。

誤差が大きく（表３）、ほとんどの場合で５％以上の誤誤差の平均値が５％以下だった条件（薄い網掛け）お差を示した。これは加速度センサを用いた歩数計 11 - 14）やよび、誤差の平均値が標準偏差の範囲を含めても５％以

本研究と同機種のスマホ 21 , 22）を用いたこれまでの研究結下の条件（濃い網掛け）を表中に示した。緩歩条件で該果と同様であり、低速歩行では垂直方向の加速度が小さ当するものはなく、普通歩以上の速度では、歩数計の前いため精度が低下する 11）と考えられる。一方、普通歩以

ポケットで平均誤差が５％以下であり、スマホの前ポ上の速度では、前ポケットおよび鞄で誤差は小さかった

ケットやスマホおよび歩数計の鞄では、平均誤差が標準

が、後ポケットでは誤差が大きかった。本研究と同機種

偏差を含めても５％以下であった。速歩の場合、歩数計のスマホを用い、後ポケットで測定した研究では、時速の後ポケットで平均誤差が５％以下であったが、それ以

約 4 . 7 km および約 6 . 5 km の平地歩行で、誤差が８％お外での後ポケットでは平均誤差が５％以上であった。平

よび４％と報告されており 22）、本研究にける後ポケット

地歩行では、スマホおよび歩数計、いずれも普通歩以上での誤差（時速４km で 10 % および時速 6 . 0 km で６％）の速度で前ポケットおよび鞄で実歩数との誤差が小さと比べると、やや小さい。SWC 協議会 28）では、日常のく、歩数計の速歩の場合以外で後ポケットは誤差が大き

歩行環境下で、100 歩以上の実歩数と歩数計の計測値とかった。

の比較を、複数人を対象として 100 人（回）以上実施し、その差が平均±５％以内であることを、保健事業で正しく歩数計が活用されるための歩数計推奨基準の一つ
174

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169-177，2019としている。SWC 協議会の評価方法とは異なるが、普に纏う衣類の形状などにより所持部位が異なることもあの報告でり、常に一定の部位でスマホを所持するとは限らない。

４％の誤差、本研究で６％の誤差であり、SWC 協議会

近年、スマホに搭載されている加速度、ジャイロ、照度の基準が満たされる場合もあると言える。一方、本研究

センサなどからの情報を用いてスマホの所持位置を推定では、普通歩以上の場合、前ポケットや鞄で、標準偏差する試みが報告されている 39）。将来的には、このようなの範囲を含めても５％以下の誤差であり、これらの部位技術が組み合わさることで、所持部位を判別し、部位にを満たす歩数測定が応じた測定誤差の補正により、所持部位に関わらず精度

通歩程度の場合、後ポケットでは、Major ら

であれば SWC 協議会の推奨基準

22）

28）

可能と言える。すなわち、普通歩行以上の速度であれば、の高い歩数測定に繋がることが期待される。

スマホを前ポケットや鞄で所持すれば精度の高い歩数測Ⅴ．まとめ定が可能と言え、後ポケットでは精度の高い測定が可能

本研究は、若年者を対象にスマホによる歩数測定の認な場合もあると言える。

識や所持部位に関する調査を行い、その結果をもとに、認識に関する調査において、スマホによる歩数の測

スマホによる歩数測定の精度を調べた。

定の正確性に疑問を持つ者や歩数を測定できることを知らなかった者は、対象者全体の 51 . 0 % であった。一

その結果、対象者の 99 . 8 % が iPhone® を使用してお方、運動習慣がない対象者の 70 . 5 % は、スマホで歩数り、86 . 8 % がズボンの前ポケットか鞄に入れて持ち歩を正確に測定できるのであれば、その機能を使用したいいていた。スマホの歩数測定については、49 . 0 % の者と思っていた。現在、厚生労働省では、「健康づくりのが歩数を正確に測れると思うと認識していたが、それ以ための身体活動基準 2013」で定められた身体活動基準を外の者は正確性に疑問を持つ、もしくは測定できること達成するための実践手立てとして、ガイドライン「アクを知らなかった。この結果から、若年者の多くがスマホ

ティブガイド」を示している 37）。これは、身体活動を増を利用しているが、スマホによる歩数測定が可能なこと

やし運動習慣を確立する行動変容の工夫や情報提供ツーを知らない者も多数いた。しかし、運動習慣がない場合

ルとしての要素が強調されており、初期段階として、個でも、70 . 5 % の者がスマホで歩数を正確に測定できる

人の身体活動状況等に「気づき」、行動を「始める」事がのであれば、その機能を使用したいと思っていた。その挙げられている 。実際に、歩数計などを所持すると、ため、スマホによる歩数を基にした身体活動量の提示に歩数などの活動量が確認でき、セルフモニタリングで動より、身体活動の状況を認識させるツールになり得る可機づけが高まることにより活動量が増加すると報告され能性がある。

37）。本研究対象者のスマホ所有率は 99 . 8 % と、

スマホによる歩数測定の精度は、普通歩（時速４km）

同世代を対象とした他の報告と同様に高く 18 , 19）、若年者

以上の速度で、前ポケットおよび鞄に入れた場合に実歩にとって身近なデバイスであると言える。そのため、ス数との誤差が小さく、速度に関わらず、後ポケットは誤マホによる歩数測定が現行品でも所持部位によっては高差が大きかった。このことから、現行のスマホでも時速精度であるという情報を普及させ、ホーム画面やよく使

４km 以上の歩行であれば歩数を正確に測定することが用するアプリの起動画面に歩数を表示させるなど、具体できるが、所持部位に留意しなければならないことが示的な活用方法を今後検討していくことで、スマホによる

唆された。

ている

7 , 38）歩数を基にした身体活動量の提示により、若年者が自身

利益相反の身体活動に「気づく」、セルフモニタリングのツール本研究では利益相反に相当する事項はない。

に繋がる可能性があると言える。
本研究は、スマホによる歩数測定を活用することによって、若年者が歩数を基にした身体活動量のセルフモ

文献

ニタリングのツールになり得ることを示した。今回は予

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備調査等から、精度実験では iPhone を利用したが、ス

association of changes in physical-activity level and

マホは機種により搭載されている加速度センサが異なる

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ため、今後は他機種での検討も必要である。また、所持

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