陸上競技学会誌

第 20 巻第 1 号 2022

［研究資料］

短距離走の加速局面における疾走速度の簡易的な計測法

伊藤信之 1）
A Simple Method for Measuring the Running Velocity During the Acceleration Phase of Sprint

Nobuyuki ITO1）

Abstract

The purpose of this study was to clarify the reliability of thesimple method for measuring the running velocity during the acceleration phase of maximal sprinting and to examine the possibility of evaluating sprinting ability during the acceleration phasecalculating data every 1 meter. Fourteen male track and fieldathletes performed maximal effort 60-m sprints. Sprinting motion was recorded with five high-speed cameras. For each run, aspline interpolation technique was applied to the obtained distance-time curve. Then, we used the integral over time of theequation that fits the velocity-time curve with a biexponentialfunction. We compared this method to the running velocity calculated by motion analysis. Then, the running velocity and thespatiotemporal variables for each 1 meter were calculated andcompared between individuals. The main results were as follows.
1) The running velocity calculated from the data of only thepassing time every 10 meters showed a slight difference fromthe value obtained by the motion analysis. It was confirmed thatthe reliability was improved by adding the time-distance data of
the 1st step, the 2nd step, and the 4th step.
2) It was found that the running velocity with high accuracy
can be calculated by using the estimated value from the passing
time of 10 meters instead of using the measured value of the 1ststep, the 2nd step, and the 4th step.
3) By calculating the running velocity and the spatiotemporalvariables every 1 m, the average value and standard deviation
can be calculated every 1 meter. Then, it was recognized that it
became possible to make direct comparisons between individuals.
It was concluded that this simple method allows the runningvelocity during acceleration phase and could be useful in further
field measurements.

キーワード：疾走速度測定の簡易法 , スプリントの加速
局面，1m ごとの時空間変数

1．緒 言れた加速時間にどれだけ疾走速度を増加させられるかが非常に重要であるとし，加速局面の疾走能力向上は走能力向上のトレーニングに最も優先すべき課題であることを指摘している．Delecluse et al.（1995）は，一般学生を対象とし，疾走速度の主成分分析から，最大速度に達するまでの加速局面には，スタートから 10m までの初期加速局面，10m から最大疾走速度に至るまでのトラ
ンジッション局面があることを報告している．内藤ほか（2014）は，Delecluse et al.（1995）の指摘するトランジッ
ション局面に相当するスタート後およそ 10m 地点以降の走パフォーマンスが，最大走速度に影響する可能性があることを報告している．こうした短距離走の加速局面における疾走速度変化について詳細に検討するには，連続的かつ微細な時間間隔で疾走速度を測定する必要があると言える（藤村，2014）．
スタートからの疾走速度の変化を測定するために，ビ
デオカメラを用いて撮影された動画から 10m ごとの通過タイムを読みとり，区間ごとの平均疾走速度を算出す
る方法が多く用いられている（加藤ほか，2000；加藤ほか 2002；伊藤宏，2007）．特殊な機材を使用する必要がな く， 簡 易 に デ ー タ を 取 得 で き る 方 法 で は あ る が，Prendergast（2001）は，こうした区間ごとの平均速度は，経過時間から算出されることにより誤差が拡大されやす
いこと，また，最大疾走速度がある区間の平均速度としてしか示されないことを指摘している．さらに，10m ごとの区間平均速度からでは，連続的で微細な間隔での疾走速度を評価することは難しいといえる．

陸上競技の 100m 走の記録は，レース中の最大速度と小林ほか（2017）は，競技会の 100m のレースを 6 台

非常に強い相関関係がある（松尾ほか，2008）．永原の高速度カメラで撮影し，110m ハードルの 1 台目およ（2015）は，スタートから最高速度に達するまでの加速

び 100m ハードルの 1,3,5,7,9 台目のグラウンドマーク上

時間は，パフォーマンスレベルに依存しないため，限らを選手のトルソーが通過する時間を読み取り，スプライ

1） 横浜国立大学教育学部 Yokohama National University〒 240-8501 横浜市保土ケ谷区常盤台 79-2

33

ン補間によって内挿することでレース全体の時間 - 距離

2015）
．これら測定項目についても 1m ごとに値を算出

情報から，10m 区間ごとの疾走速度を算出し，最大疾することによって，同距離での疾走速度との関係につい

走速度発現区間および疾走速度低下率について報告してて比較検討を行うことが可能となると考えられる．このいる．伊藤（2019）は，小学校の児童を対象に 50m 走

ことは，加速疾走の能力を高めるための選手個々の課題を行わせ，スタート後の 1 歩目，2 歩目，4 歩目の身体の設定を検討する際の一助となると考えられる．

重心位置と接地時点のスタートからの時間および 10m

本研究では，①加速疾走中の疾走速度の変化を簡易的

毎の通過時間を用いて，1m ごとの疾走速度の変化を算に測定する方法の信頼性を確認すること，②一定間隔の出している．これらの方法では，連続的かつ微細な時間

距離ごとに疾走速度およびステップ長やステップ頻度な間隔で疾走速度を高価なシステムを用いずに測定するこどの時空間変数を算出することで，加速疾走能力の評価とが可能である一方，疾走速度が経過時間を用いて算出にどのように活用できるかについて検討することを目的されるため，誤差が拡大されやすいという問題点が残る

とした．

といえる．
Slawinski et al.（2015）は，公表されている 10m ごとの通過時間を用いて，スプライン補間により距離−時間

2．方 法
2.1 被験者および測定方法

曲線を算出した上で，Morin et al.（2006）の提案した二被験者は，大学陸上競技部に所属している短距離およつの指数関数からなる数式を用いて連続的な疾走速度をび跳躍選手 14 名
（年齢 21.6 ± 1.2 歳，身長 1.74 ± 0.05m，算出し，世界トップクラスの短距離選手の男女差につい体 重 65.1 ± 6.5kg，100m 自 己 最 高 記 録 11.12 ± 0.31s;て報告している．疾走速度は，スタート後急激に増大し10.54-11.84s）であった．本研究は所属する大学の研究た後，漸進的に増加の度合いが緩やかとなるため（永原倫理指針（人に関する研究）に基づいて行われた．事前

ほか，2013），10m ごとの通過時間だけでなく，スターに本研究の目的や危険性などを十分に説明し，危険を感トから 10m 未満における時間や距離のデータを追加すじた場合や身体に違和感を生じた場合には，いつでも測ることで，より精度の高い値が得られる可能性があると定を中止できることを説明するとともに，実験参加に対考えられる．さらに，10m 未満の時間−距離データをする同意を書面で得た上で実施した．ウォーミングアッ

実測値ではなく推定値で代用することが可能であれば，プの後，各被験者にスターティングブロックからの 60m

より簡易に時々刻々と変化する疾走中の疾走速度を算出

全力走を各自のスパイクシューズを着用してウレタンすることが可能となると考えられる．しかし，これまで

サーフェスの陸上競技場トラックで行わせた．

にこうした方法による疾走速度の信頼性については明ら

図 1 は，60m 走の撮影およびタイム計測のためのカかにはされてはいない．10m 未満の時間距離データを

メラ配置を示したものである．走路の 3m，9m，20m，加えたものと，10m の通過タイムのみで算出された疾30m，40m 地点と直交する右側方約 40m 地点に設置し走速度を，動作分析から算出された疾走速度と比較する

た 5 台 の 高 速 度 カ メ ラ（EX-F1, Casio, Tokyo, Japan,

ことなどによって，正確性がどの程度向上するか検討す

300fps）を用いて，60m に渡る被験者の疾走をパンニンる必要があるだろう．さらに，10m 未満の時間−距離デー

グ撮影した．各カメラの画角は，カメラの正面においてタを実測値ではなく推定値を用いた簡易法による疾走速

水平方向に約 5m とした．実長換算のために，スタート

度の値の精度が確保されていれば，高価な測定機器を使ラインから 42m に至るまで，走路の両側白線上に 2m

わず，分析の労力も軽減することが可能となると考えら間隔で較正マークを設置し，疾走中の被験者の撮影時にれる．

画角内に映り込むようにした．Camera 1 は，スタート

金高ほか（2005）や永原ほか（2013）は，加速局面のから 6m まで，Camera 2 は 6 〜 12m 地点まで，Camera

疾走速度を歩毎の平均値として算出している．測定値の3 は 20m 地点前後，Camera 4 は 30m 地点前後，Camera

1 歩ごとの変化量を検討するためには，歩毎に値を算出

5 は 40m 地点前後から 60m までの疾走動作をそれぞれすることが重要となるが，試技間の比較をしようとする

撮影した．

場合，10m 地点が何歩目になるか参照し直す必要があり，撮影された動画から 10m ごとに設置された目印のデータを直接比較することが難しくなると考えられる．

コーンを走者のトルソーが横切った時点を読み取り，加速局面の疾走速度について 1 歩ごとに平均値を算出す

10m 地点（Camera 2 より），20m 地点（Camera3 より），るのではなく，一定間隔の距離ごとに値を算出すること

30m 地点（Camera 4 より），40m 地点（Camera5 より），で，連続的な微細な変化を捉えつつ，平均値や個人間お50m 地点（Camera 5 より），60m 地点（Camera5 より）よび個人内の比較を行うことが可能となるのではと考えの通過タイムを算出した．10m，50m，60m 地点についられる．また，全力での加速疾走中における疾走速度はては，カメラが直交していないため，カメラから見て，指数関数的に漸進的に変化する一方，時空間変数の変化

10m ごとの区切り地点が走路中央として見える位置には 特 徴 的 に 変 化 す る こ と が 報 告 さ れ て い る（ 永 原，コーンの設置場所を調整した．Camera 1 より走者が合34

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図 1 60m 走の撮影およびタイム計測のためのカメラ配置

図に反応して動き出す瞬間の時点（以下，T0）および精度が確保されているか検討した．また，10m ごとの“ セット ” 時の前脚のつま先がスターティングブロック

区間タイムから区間平均速度を求め，比較を加えた．以から離れる瞬間の時点（以下，Toff）を読み取り，スター

下，それぞれの算出方法について述べる．

トの合図から T0 および Toff までの時間をそれぞれ算出（1）画像のデジタイズによる算出法（Dig 法）

した．被験者がスターティングブロックを離れ，次に接T0 時およびスタート後 1 歩目から 6 歩目にかけての地した時点を 1 歩目の接地とした．スタートの合図を起接地の時点での連続する身体重心位置の水平変位をス点として 1 歩ごとの接地および離地の瞬間の時点を読み

テップ長とした．1 歩ごとのステップ長とステップ頻度取った．片足の接地時点から反対足の接地時点までを 1を乗じることで疾走速度を求め，2 歩ごとに平均値を算歩と定義し，1 歩に要した時間の逆数をステップ頻度と出 し た（1-2 歩 目，3-4 歩 目，5-6 歩 目 ）．10m，20m，した．また，接地時点から続く離地時点までを支持時間，30m，40m のそれぞれの地点をまたぐ 2 歩の身体重心位

離地時点から続く接地時点までを滞空時間として求め

置から算出したステップ長およびステップ頻度を用いてた．

疾走速度を求め，2 歩の平均値を算出した．このように

T0 時 お よ び 1 歩 目 か ら 6 歩 目 の 接 地 の 時 点，10m，

してデジタイズによって得られた二次元座標値を用いて

20m，30m，40m をまたぐ走の 1 サイクルの接地時点（左算出された疾走速度の値を Dig 法による疾走速度とし，足 - 右足 - 左足もしくは右足 - 左足 - 右足）の画像から後述する各手法により算出された疾走速度との相違を検

身体分析点（23 点）および前後左右の４つの較正マー

討できるようにした．

クを，Frame-DIAS system（DKH Co., Tokyo, Japan）を用（2）通過タイムに 10m 未満のデータを加えての算出法

いてデジタイズし，身体の 2 次元座標値を 4 点の較正マー（SP 法）

クをもとに実座標に換算した．得られた身体分析点の実

Slawinski et al.（2015）は，10m ごとの通過時間を用座標から阿江（1996）の身体部分慣性係数を用いて，T0

いて，スプライン補間により距離−時間曲線を算出したの時点およびそれぞれの歩の接地時点での身体重心位置

上で，二つの指数関数からなる数式を用いて疾走速度をを算出した．

算出していた．本研究では，より精度の高い疾走速度の算出するために，10m ごとの通過時間に 10m 未満の時

2.2 疾走速度の算出方法

間−距離のデータを加えることで疾走速度を算出した

Prendergast（2001） や Slawinski et al（2015） は， 公

（以下，SP 法とする）．図 2 は，スプライン補間による表されている 10m ごとの通過タイムを用いて疾走速度

スタートからの距離の算出の例を示したものである．デを算出しているが，スタート直後の疾走速度の変化は非

ジタイズおよび実長換算によって算出された T0 時およ

常に大きいため（永原ほか，2013），10m 未満の時間−

び 1 歩目から 6 歩目の接地の時点の身体重心位置の中か

距離変化のデータを加えることで，より精度の高い疾走ら，T0 時，1 歩目，2 歩目，4 歩目の接地時の身体重心速度の算出が可能になると考えられる．10m 未満の時

位置を用いた．これらの測定値とスタートの合図からの間距離データを加えたものと，10m の通過タイムのみ

時間（伊藤，2019）および 10m ごとの通過タイムを用で算出された疾走速度を，動作分析から算出された数字

いて，スプライン補間によって各被験者のスタートからと比較することで，正確性がどの程度向上するか検討す

60m にかけて 300Hz に補間された時間−距離データをることとした．次に 10m 未満の時間−距離データを実算出した．スプライン補間を用いて発走から 60m のゴー

測値ではなく推定値とする簡易法による疾走速度の値のルにかけての値を算出するためには，対象区間の前と後

35

図2

スプライン補間によるスタートからの距離の算出の例にデータを加える必要がある．発走前の追加データとし

al.（2006）の提案した二つの指数関数からなる以下の数ては，スタートの合図の瞬間を用いた．ゴール後の追加式を用いて，各被験者が発走してからフィニッシュする

デ ー タ と し て は，40 〜 50m 区 間 の 平 均 速 度 と 50 〜までの時間−速度変化を以下のように数式化した．

60m 区間の平均走速度から，同様の速度変化が続くと

v（t）= vmax[e（（-t+tvmax）/x2）-e（-1/x1）]（Morin et al., 2006）

仮定して算出した 70m 地点のタイムを用いた．このよ

ここで，V は疾走速度（m/s）を，t はスタートからのうにして得られた時間−距離データから，T0 時から経過時間を，e は自然対数の底を，Vmax は最大疾走速度

60m にかけての各歩の接地瞬間の時点の距離を読み出の関する定数を，tvmax は最大疾走速度達成時のスタート

し，連続する位置の水平変位をステップ長とした．1 歩

からの時間に関する定数を，x1 は加速に関する定数を，ごとのステップ長とステップ頻度を乗じることで疾走速

x2 は減速に関する定数を意味している．Vmax，tvmax，x1，

度を求めた．

x2 の 4 つの定数は未知数である．実測した 1 歩毎の接経過時間から算出される疾走速度は，誤差が拡大され地の時点のスタートからの時間およびスプライン補間にやすいことから（Prendergast, 2001），わずかな読み取よって算出された 1 歩ごとの疾走速度を当てはめ，最小りの誤差により，疾走速度の変化が波打つような曲線に二乗法によってこれら 4 つの定数の値を求め，得られたな っ て し ま う こ と が あ る． 図 3（b） は，10m 地 点 と各定数の値を数式に当てはめることで，発走から 60m

30m 地点の通過時間に 0.01 秒を加えた場合を示していにかけての疾走速度を数式化した．数式を用いて疾走速る．わずか 1/100 秒の読み取り誤差によって，算出され度を算出することにより，適切に読み取られた値とほぼた疾走速度の変化が波打つようになることが分かる．読同じ値が得られることが確認できる（図 3c）．

み取り誤差による影響を小さくするために，Morin et

図 3 時間−速度変化の数式化の例
黒線はスプライン補間によって算出された値，灰色線は二つの指数関数からなる数式 (Morin,2006) から算出された値を示している．
36

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（3）10m 未満のデータを推定値とする算出法（簡易法）
10m 未満の時間−距離データの実測値のかわりに平均値から算出された時間のデータ（T1，T2，T4）および
10m の通過タイムから求められた距離の推定データ（D1，
D2，D4）を用いて，疾走速度を算出した（以下，簡易法とする）．これらの推定値を算出するにあたっては，ス
タートの合図に対する走者の反応時間による影響を省くことで，より精度の高い推定値が算出されると考えられ
る．T0 は走者がスタートの合図に反応した瞬間の時点ではあるが，目視で正確に特定するのは困難であるのに対して，スタートの合図後に前脚のつま先がブロックから離れる時点である Toff については明確に判別が可能であることから，Toff の時点を起点とした時間および距離のデータを用いることとした．
SP 法によって得られた各被験者の時間−距離の値から，Toff 時および T1，T2，T4 時の時点の距離を読み出した．
10m タイム（Toff 時を基点として）を独立変数，Toff 時のスタートラインからの距離を基点とした T1，T2，T4 時までの距離を従属変数とした一次の回帰式から，各被験者 の T1，T2，T4 時 の 距 離 を， そ れ ぞ れ 求 め た（図 4a,b,c）．これらの距離は Toff 時を基点とした距離となるため，スタートラインから Toff 時までの身体重心の
水平変位の平均値（0.35m）を加えたものを D1，D2，D4とした．図 5 は，簡易法で使用する時間−距離のデータについて示したものである．T0 には，スタート合図から走者が動き出す瞬間までの時間の平均値である 0.16
秒の値を入れることとした．T1 は，スタート合図後前脚のつま先がブロックから離れる瞬間（以下，Toff）から 1 歩目接地までの時間の平均値（0.076 秒）に各被験者の発走合図から Toff までの時間の値を加えた値，T2 は，

図 4 Toﬀ の時点を起点として 10m 地点の通過タイムと(a)T1，(b)T2，(c)T4 時の Toﬀ 時の位置から距離との関係

Toff から 2 歩目接地までの時間の平均値（0.318 秒）に各
被験者の発走合図から Toff までの時間の値を加えた値，
T4 は Toff から 2 歩目接地までの時間の平均値（0.774 秒）

は，スタート合図から走者が動き出す瞬間までの時間のに各被験者の発走合図から Toff までの時間の値を加えた

平均値である 0.160 秒の値を入れ，D0 は，スタート合図

値，D0 は，スタート合図前の SET 時のスタートライン

前の SET 時のスタートラインから身体重心位置の水平から身体重心位置の水平変位の平均値（-0.23m）とした．

変位の平均値（-0.23m）とした．10m 以降の時間と距離

1,2,4 歩目の実測値の代わりにこれらの平均値（時間）のデータとあわせて，発走から 60m にかけての 300Hz

および推定値（距離）を用いて 10m 以降の時間と距離に補間された時間−距離のデータを算出した．各歩の接のデータとあわせて，発走から 60m にかけての 300Hz

地瞬間の時点の距離を読み出し，連続する位置の水平変に補間された時間−距離のデータを算出した．各歩の接位をステップ長とした．1 歩ごとのステップ長とステッ

地瞬間の時点の距離を読み出し，連続する位置の水平変プ頻度を乗じることで疾走速度を求めた．その後，SP位をステップ長とした．1 歩ごとのステップ長とステッ法と同様に数式を用いて，発走から 60m にかけての疾プ頻度を乗じることで疾走速度を求めた．その後，SP走速度を算出した．

法と同様に数式を用いて，発走から 60m にかけての疾走速度を算出した．
（4）10m ごとの通過タイムからの算出（SP10 法）
10m 未満の時間−距離のデータを用いず，スタート

2.3 簡易法のデータを用いた 1m ごとの測定値の算出
各歩のスタート地点からの距離は個人毎に異なるため，一定間隔の距離ごとでの測定項目の値の比較を行う

か ら 10m，20m，30m，40m，50m，60m 通 過 時 の タ イ

ため，1m ごとの数値を算出することとした．簡易法にムから疾走速度を算出した（以下 SP10 法とする）．T0 に

よって得られた 1 歩ごとの測定値と距離の値から，スプ

37

ライン関数によって補間することで，1m ごとの疾走速度を算出した．ストライド，ピッチ，支持時間，滞空時間の算出にあたっては，1 歩ごとの左右差の影響を排除するため，以下の式を用いて 5 点加重移動平均法による

=

1
16

平滑化を行った後，1m ごとの値を算出した（図 7）．
ここで，g は測定項目，i は歩数を意味している．1,2
歩目および最後の 2 歩のデータは用いることができない
ため，ステップ長およびステップ頻度，支持時間，滞空
時間は，3m 〜 55m にかけての距離での 1m ごとの値を算出することとした．
図 5 簡易法 A で使用する時間 - 距離データ．
平均値から算出された T0，T1，T2，T4，D0 および 10mの通過タイムから算出された D1，
D2，D3 を 1 歩目，2 歩目，
4 歩目の時間−距離データとして用いる．
T0：スタート合図から反応した瞬間までの時間の平均値(0.160 秒 )T1：Toﬀ から 1 歩目接地までの時間の平均値 (0.076 秒 )に各被験者の発走合図から Toﬀ までの時間の値を加えた値
T2：Toﬀ から 2 歩目接地までの時間の平均値 (0.318 秒 )に各被験者の発走合図から Toﬀ までの時間の値を加えた値
T4：Toﬀ から 4 歩目接地までの時間の平均値 (0.774 秒 )に各被験者の発走合図から Toﬀ までの時間の値を加えた値
D0：スタート合図前の SET 時のスタートラインから身
体重心位置の水平変位の平均値 (-0.23m)
D1，D2，D3：10m の通過タイムから算出されたスター
トラインからのそれぞれの距離にスタート合図後前脚がブロックから離れる瞬間の身体重心位置の平均値(0.35m) を加えた値

2.4 統計処理
手法間の相違を明らかにするために，1-2 歩目，3-4 歩目，5-6 歩 目 お よ び 10m 地 点，20m 地 点，30m 地 点，
40m 地点における疾走速度の平均値を Dig 法，SP 法，
簡易法，SP10 法ごとに求め．一元配置の分散分析を用いて平均値の有意差検定を行った．主効果が有意であった
場合，Holm 法を用いて多重比較を行った．さらに，各手法と Dig 法の値との差分の絶対値の平均値である平均
絶対誤差（Mean Absolute Error, 以下 MAE）を算出した．
各手法と Dig 法との一致度を検討するためには，検者間の 信 頼 性 の 指 標 で あ る 級 内 相 関 係 数（ICC2,1）（ 谷，1997）を用いた．級内相関係数の大まかな判定基準については，桑原ほか（1993）を参考に，0.6 未満で re-work（要再考），0.6 〜 0.8 で possible（可能），0.7~0.8 で OK（普通）
，0.8 〜 0.9 で good（良好），0.9 以上を great（優秀）とした．統計処理には Microsoft® Excel を用いた．分散
分析および級内相関係数については Excel のワークシー
ト上にそれぞれ一元配置および二元配置の分散分析表を作 成 し 算 出 し た． 計 算 結 果 に 誤 り が な い か，EZR
version1.37（Kanda, 2013）を用いて，Excel によるものと EZR によるものの F 値がすべて同一であることを確認した．すべての検定の有意水準は 5％未満とした．

3．結 果
表 1 は，Toff（スタート合図後前脚のつま先がブロックから離れる瞬間）から，1 歩目，2 歩目，4 歩目接地までの時間の平均値（± SD）および 60m タイムとの相関係数を示したものである．それぞれの平均値に各被験者のスタート合図から Toff までの時間を加えたものを，簡易法に用いた．Toff から，1 歩目，2 歩目，4 歩目接地ま図 6 本研究で用いた 4 つの手法によって算出された疾走速度の典型例 (Sub.4)
Dig 法，SP10 法，SP 法， 簡 易 法 に 加 え て，10m ご との通過タイムから算出された区間平均速度を 5m 地点，
15m 地点，25m 地点，35m 地点，45m 地点，55m 地点にそれぞれ示している．
38

での時間と 60m タイムとの間には有意な相関関係は認められなかった．
図 4 は，Toff の時点を起点として 10m 地点の通過タイ
ムと Toff 時の位置を起点として，T1 時（a），T2 時（b）
，
T4 時
（c）
の距離との関係を示したものである．それぞれ，

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図 7 本研究で用いた (a) ステップ長，(b) ステップ頻度，(c) 支持時間，(d) 滞空時間の例 (Sub.4)．各グラフの灰色
線は生データ，黒線は 5 点加重移動平均によって平滑されたデータを示している．

表 1 Toﬀ から 1 歩目，2 歩目，4 歩目接地までの時間の平均値±標準偏差および 60m タイムとの相関係
数 (n=14)

れた値であった．
図 7 は，本研究で用いたステップ長（a），ステップ頻度（b），支持時間（c），滞空時間（d）の例を示したものである．灰色線は 1 歩ごとに算出された生データ，黒線は平滑化された上で 1m ごとに算出されたデータを示している．この被験者（Sub.4）では，ステップ長は（図4a），スタート後急激に増加し，その後緩やかに増加し続けた．ステップ頻度（図 4b）は，スタート後 20m 地点まで増加した後，40 〜 60m にかけてやや減少した値が維持されていた．支持時間は（図 4c），スタート後急激に減少した後，10m 中盤以降は緩やかに減少し 30m

有意な相関関係が認められた．とりわけ，2 歩目と 4 歩付近で最小となった．滞空時間は（図 4d），スタート後目にあたる T2 時（b）
，T4 時（c）のスタートから距離と急激に増加した後，20m 以降では緩やかに増加した．

10m 地点の通過タイムとの間には，非常に強い負の相関関係が認められた．

表 2 は各手法によって算出された疾走速度の比較を示したものである．すべての位置で疾走速度には，手法間

図 6 は，本研究で用いた 4 つの手法（Dig 法，SP 法，に有意な主効果が認められたが，多重比較の結果，Dig

簡易法，SP10 法）によって算出された疾走速度の典型

法，SP 法，簡易法の値には有意な差がみられず，SP10

例を示したものである．さらに 10m ごとの通過タイム

法のみ異なる値を示した．SP10 法による値は，1-2 歩目

か ら 算 出 さ れ た 区 間 平 均 速 度 を 5m 地 点，15m 地 点，

では，他の手法の値より有意に小さかった．3-4 歩目では，25m 地点，35m 地点，45m 地点，55m 地点にそれぞれ

Dig 法との間に有意な差は見られなかったが，SP 法，

示した．SP10 法は 5 〜 20m まで距離で，他の手法によ簡易法よりも有意に大きかった．5-6 歩目，10m 地点，

る値を上回る傾向が見られた．区間速度は 20 〜 30m 区

20m 地点では，Dig 法，SP 法，簡易法より有意に大きく，間の平均速度以降は，ほぼ疾走速度曲線上にプロットさ30m 地点では，Dig 法との間に有意な差は見られなかっれていたが，0 〜 10m 区間の平均速度は大きくかけ離たが，SP 法，簡易法よりも有意に小さく，40m 地点では，

39

表 2 各手法によって算出された疾走速度 (m/S) の比較 (n=14)

他の 3 つの手法よりも有意に小さかった．
表 3 は，各手法による疾走速度の値と Dig 法の値とので，MAE がやや大きく，級内相関係数の値が小さい傾向があった．

MAE および級内相関係数（ICC（2.1））を示したもので

表 4 は，SP 法と簡易法の疾走速度の MAE および絶ある．SP 法による疾走速度の値と Dig 法による値の対差分の最大値と最小値を示したものである．MAE は

MAE は 0.04 〜 0.06m/s と小さく，級内相関係数は 0.9

1-2 歩目以外で 0.03m/s 以内の数字に収まっていた．絶以上，10m 地点以降は 0.96 〜 0.98 となっていた．簡易

対値の差分の最大値は，1-2 歩目は 0.20m/s とやや大き

法では，1-2 歩目の MAE がやや大きく，級内相関係数

な 値 と な っ て い た が，3-4 歩 目 か ら 10m 地 点 ま で はが 0.605 とやや小さかった以外は，SP 法と同様の傾向

0.06~0.08m/s，20m 以降は 0.03m/s 以内の数字となってを示した．SP10 法では，3-4 歩目および 20m 地点以降のいた．

MAE は小さく，級内相関係数は 0.95 以上の値を示した

図 8 は，1m ごとに算出された疾走速度の平均値（縦が，1-2 歩目で MAE が 0.34m/s と大きく，級内相関係

線は標準偏差を示す）と 2 名の被験者（Sub.5 と Sub.10）

数も 0.153 と小さい値を示した．5-6 歩および 10m 地点の例（a）および被験者の疾走速度と平均値の差を標準表340

各手法による疾走速度の値と Dig 法の値との MAE および級内相関係数 (ICC(2.1)) (n=14)

陸上競技学会誌
表 4 SP 法と簡易法の疾走速度の MAE および絶対差分の最大値と最小値 (n=14)

第 20 巻第 1 号 2022

小さくなった（図 9b）．支持時間の平均値は，スタート
後急激に減少した後，15m 地点以降は緩やかに減少し，30m 地点以降はほぼ一定の値を示した（図 9c）．滞空時間の平均値は，スタート後急激に増加した後，15m 地
点以降緩やかに増加した（図 9d）．Sub.5 は，ステップ
長はスタートから 24m までにかけて平均値を下回っていた．ステップ頻度はすべての距離で平均値を大きく上回っていた．支持時間はすべての距離で平均値よりも小
さく，滞空時間は 8m，20m，40m の前後で平均値を下回っていた．Sub10 は，すべての距離でステップ長は平均値を下回り，ステップ頻度は平均値を上回っていた．支持
時間は平均値以上にスタート後急激に減少し，5m 地点
でかなり小さい値を示した．その後 25m 以降は平均値と同じもしくはやや上回る値を示した．滞空時間は 20m
地点前後で平均値とほぼ同じ値を示した以外，5m 以降偏差で除した標準化スコアーの例を示したもの（b）である．疾走速度の平均値は，スタート後急激に増加したのすべての距離で平均値を大きく下回っていた．

後，漸進的に増加の度合いが緩やかになり，40m 以降

4．考 察に最大速度に達した．Sub.5 は，いずれの距離でも平均

4.1 簡易法の信頼性

値を大きく上回っており，20 〜 40m にかけての標準化（1）10m 未満の時間および距離のデータを加えることのスコアーは 2.0 以上の値を示していた．Sub.10 は，疾走速度を見ると平均値とほぼ重なる速度変化のパターンを影響
SP10 法による疾走速度は，5 〜 20m の距離において示していたが，標準化スコアーを見ると，10m 地点ま他の方法よりも大きい傾向が見られた（図 6）．5-6 歩目，ではやや高いレベル，10 〜 40m 地点ではマイナスの値

10m 地点，20m 地点では，Dig 法および SP 法，簡易法を，50m 以降にかけてはプラスの値を示していた．50m

による値よりも有意に大きく，１-2 歩目および 40m 地

以降は減速する傾向があり，標準化スコアーはマイナス

点では他の手法による値よりも有意に小さかった（表の値を示していた．

2）．一方，
SP 法の疾走速度は，
Dig 法のものとほぼ重なっ

図 9 は，ステップ長（a），ステップ頻度（b），支持時ており（図 6）
，すべての距離で Dig 法との間に有意な間（c），滞空時間（d）の 1m ごとの平均値（縦線は標差は見られなかった（表 2）．5-6 歩目および 10m 地点

準偏差を示す）および 2 名の被験者の例を示したものでの Dig 法との級内相関係数は，SP 法が 0.9 以上でありある．ステップ長の平均値は，
スタート後急激に増加し，

great（優秀）と判定される値を示していたのに対して，

その後緩やかに増加し続けた（図 9a）．ステップ頻度のSP10 法では 0.65 前後の possible（可能）と判定される値

平均値は，5m 以降緩やかに増加し，40m 以降は徐々にとなっていた．5-6 歩目および 10m 地点における SP10

図 8 (a)1m ごとに算出された疾走速度の平均値（縦線は標準偏差を示す）と 2 名の被験者 (Sub.5 と Sub.10) の例，および (b) 被験者の疾走速度と平均値の差を標準偏差で除した標準化スコアーの例．

41

図 9 (a) ステップ長，(b) ステップ頻度，(c) 支持時間，(d) 滞空時間の 1m ごとの平均値 ( 縦線は標準偏差を示す ) お
よび 2 名の被験者 (Sub.5 と Sub.10) の例．

法と Dig 法との MAE も SP 法の倍以上の大きさとなっ時間の要因については被験者の平均値を利用した．Toffていた（表 3）．一方，SP10 法と Dig 法との 20m 地点以から 1 歩目，2 歩目，4 歩目の接地までの時間は，60m降の級内相関係数は 0.95 以上となっていたため（表 3），の走タイムとの間に有意な相関関係が認められなかった

10m 未満の時間−距離のデータを用いない場合，スター

ことから（表 1），これらの時間は，個人差による多少

ト直後および 5 〜 20m 前後にかけての疾走速度の信頼の違いはあるものの，走パフォーマンスとの関係は小さ

性がやや欠けており，疾走速度の値が過大評価される傾

いといえる．10m の通過タイムと，これらの平均値時向となることが示唆される．

点での Toff 時を起点とした距離との間には，それぞれ有SP 法は Dig 法との MAE は，どの位置でも 0.04 〜 0.06m/s

意な相関関係が認められ（図 4abc），特に 2 歩目と 4 歩であった．金高（2004）は，レーザー速度測定器を用い目にあたる T2 と T4 時では相関係数が 0.9 以上の値を示て得られたスプリント走中の疾走速度と，メジャーを用し，強い相関関係が認められたことから，2 歩目と 4 歩

いて実測した 1 歩毎のストライドから算出した疾走速度目にあたる距離の推定値である D2 と D4 は適切な値が得の絶対差分の平均は 0.15 〜 0.25m/s であったことを報告られていたと考えられる．1 歩目にあたる T1 時は，相している．本研究で算出した MAE は疾走速度の絶対差関係数の値が -0.694 と，やや小さな値であったが，T1分の平均を示すものであり，Dig 法と SP 法の値の差は時の Toff 時を起点とした距離の最小値から最大値までのかなり少ないと言える．Dig 法との一致度の指標となる差が小さく（0.22 〜 0.26m），測定値と推定値の絶対差

級内相関係数は，SP 法では，どの位置でも 0.9 以上で分の平均値（SD）は 0.01（0.01）であったことから，実あり，20m 地点以降は 0.98 以上という非常に大きな値

測値と推定値の差分の大きさが与える影響は小さいものを示した（表 3）．こうしたことから，10m 未満の時間と考えられる．

−距離データとして，1,2,4 歩目のデータを加えることここで，得られた回帰式より，各被験者の T1，T2，

で，より精度の高い疾走速度のデータが得られることがT4 時の距離をそれぞれ求め，スタートラインから Toff 時

示唆される．

までの身体重心の水平変位の平均値（0.35m）を加えた（2）10m 未満の時間および距離のデータを推定値とする

ものを D1，D2，D3 として，10m 地点のタイムから算出こと
本研究では，簡易法における推定値の算出にあたって，42

した距離の推定値とした．Toff 時のスタートラインからの距離は，スターティングブロックと前脚のつま先が接陸上競技学会誌

触している状態での位置となるため，身長や下肢長の影第 20 巻第 1 号 2022

はないかと考えられる．

響が大きいと考えられるが，10m タイムとの間に有意

スタート後数歩にわたって身体 23 点を撮影された画な 相 関 関 係 が 認 め ら れ な か っ た こ と か ら（r=-0.455,

像からデジタイズし，実長換算された二次元座標から身

p=0.102），スタートラインから Toff 時までの距離として

体重心位置を算出すのは，日常のトレーニングの測定では平均値を用いることとした．ここで，Toff ではなく，の利用を考えると，かなり労力を要する作業となるといスタートの合図を基点としたデータを用いた場合，10m

える．簡易法での疾走速度の算出に必要なデータはス

地点の通過タイムと各時点との相関係数は，T1 時で r=-

タートから Toff 時および 10m ごとの通過時間のみである

0.234（ns），T2 時 で r=-0.428（ns），T3 時 で r=-0.581

ため，通過時間の読み取りのためのマークの設置位置を（p<0.05）となり，決定係数が大幅に低下することから工夫することにより 2 台程度のカメラでの撮影によって（T1 時：0.48 → 0.06，
T2 時：0.84 → 0.18，
T4 時 0.87 → 0.34），

疾走速度や時空間変数の算出が可能となる．また分析の推定値の精度がかなり低下することになるといえる．プ

ための作業時間はかなり短縮されることになり，日常のロットされた実測値と推定値を見ると（図 5），接地時

トレーニングにおいても手軽に活用していくことが可能の時間と T1,2,3 の時点から時間がずれたことに対応したとなると考えられる．

距離の値が算出されおり，スプライン曲線で補間された
時間−距離データの曲線上にプロットされていることが4.2 簡易法による測定値を用いた加速疾走能力の評価確認できる．

について

SP 法と簡易法の疾走速度はほぼ同じ値を示し，平均簡易法を用いて算出された疾走速度および時空間変数

値に有意な差は見られなかった（表 2）．簡易法と Digについて 1m 毎の値を算出したものを用いて，個人の加法との MAE および級内相関係数は，1-2 歩目以外は，速局面の評価をどのように活用できるかについて検討しSP 法のものとほぼ同レベルの値となっていたことから，た．

1,2,4 歩目にあたるデータを推定値としても，十分精度（1）1m ごとの測定値の平均値の高い実用的なデータを算出することが可能であること

金高ほか（2005）や永原ほか（2013）では，加速局面が示唆される．しかし，1 〜 2m の距離での標準化スコの疾走速度を歩毎の平均値として算出している．測定値

アーの値は，3m 以降に比べると値が大きく変動していの 1 歩ごとの変化量を検討するためには，歩毎に値を算た（図 8b）．このことには，1 〜 2m の距離での疾走速

出することが重要となるが，試技間の比較をしようとす

度の標準偏差の値が小さかったことも影響していると考る場合，10 歩目が何 m 地点になるかなど，参照し直す

えられるが，簡易法と Dig 法との級内相関係数が 3-4 歩必要があり，データを直接比較することが難しくなると目以降 0.9 以上であったのに対して 1-2 歩目の級内相関考えられる．1m ごとに算出された疾走速度の平均値を係数が 0.605 と低い値を示していたことによる影響も考見ると，先行研究（永原ほか，2013；Morin, et al., 2006，

えられることから，簡易法による疾走速度を用いる際は，

Slawinski, et al., 2015）によるものと同様に，疾走速度

1-2m の値は参考値としておくべきことが示唆される．

はスタート後急激に増加した後，漸進的に増加の度合い

推定値を算出する回帰式の係数は，競技レベル，性別，が緩やかになり，40m 以降に最大速度に達するというスタート方法の違いなどによって，異なってくることが特徴が捉えられていた（図 8a）．疾走速度の値を小数点予想され，様々な走者に対応した，適切な係数について

以下二桁とすると，同じ疾走速度の値が 4 〜 6 メートル検討するためには，被験者数をさらに増やしていく必要に渡ってつづいており，ほとんどの被験者でスタート後があると考えられる．本研究の被験者の 100m の自己記

3m 〜 20m にかけての距離でのステップ長は 1 〜 2m の録は，最も速い者で 10 秒 54，
遅い者で 11 秒 84 であった．

範囲であったことから，1m ごとに測定値を算出するこ

これらの被験者の中で，推定値と実測値の差が大きい者とによって加速局面における疾走速度を連続的かつ微細ほど，簡易法によって算出される疾走速度の値が，SPな間隔での測定が十分可能となると考えられる．1-2m法によるものとの差が大きくなると考えられる．
しかし，の値は参考値としておくべきと考えられたので，3m 以SP 法と簡易法の疾走速度の絶対差分の最大値は，1-2 歩

降の疾走速度を対象に検討することとした．

目では 0.20m/s とやや大きかったが，3-4 歩目以降はす

区間平均速度のグラフを見ると，20 〜 30m 区間以降

べて 0.10m/s を下回っており，20m 以上の地点では，0.02

は，疾走速度曲線上にプロットされていたが，0 〜 10m〜 0.03m/s と非常に小さい値を示していた（表 4）．これ区間の平均速度は大きくかけ離れた値であった（図 6）．

らのことは，推定値を用いても，3m 以降の疾走速度に

区 間 平 均 速 度 は，5m 地 点 で は 平 均 で 簡 易 法 の 値 のついては十分実用的な値が算出されていることを示すも73.5％となり，簡易法との級内相関係数（ICC（2.1））のであり，本研究で用いられた係数は，陸上競技を専門を計算すると 0.684 となっていた．Dig 法や簡易法の疾としてトレーニングを行っている 100m の記録が 10 秒

走速度と重なってくるのは 20 〜 30m の区間平均速度以台中盤から 12 秒程度までの男子選手には適用が可能で降となるため，スタートから 20m までは実際の疾走速

43

度 を あ ま り 反 映 し て い な い と い え る．Nagahara et al.

時間の減少が影響していたと報告している．15m 地点は，

（2014）は，身体重心高の変化から加速局面全体におけ

Delecluse et al.（1995）が指摘する 10m 地点以降から始る 2 つの区分点を個人ごとに特定し，それらの区分点は，まるトランジション局面に初期にあたる．この局面におそれぞれ 4.4 ± 0.9 歩目，14.1 ± 2.0 歩目であったこと

いてステップ長の増大が停滞していたこと，さらに支持を報告している（スタートラインから 5.0 ± 1.1m 地点，

時間の減少が停滞することでステップ頻度が低下してい23.0 ± 2.8m 地点）．10m ごとの区間の平均疾走速度かたことが，15m から 48m にかけて Sub.10 の疾走速度がらでは，上記のような局面ごとの疾走速度の特徴などを停滞した傾向を示していたことに影響を与えていた可能十分に説明することが難しいのに対して，1m ごとに算性について考えることができる．こうしたことを踏まえ出された疾走速度の変化は，こうした局面での疾走速度た上で，スプリントのパフォーマンスが向上した場合やの特徴を検討することが可能となると言える．

そうでない場合の個人内の比較を加えていくことで，より適切な課題の設定が可能となると考えられる．

（2）個人の評価への適用例
平均値と標準偏差が 1m ごとに算出されることで，5．まとめ

1m ごとの個人の標準化スコアーを算出することが可能

本研究では，加速疾走中の疾走速度の変化を簡易的にとなる（図 8b）．Sub.5 は，すべての距離で疾走速度が測定する方法の信頼性を確認することおよび一定間隔の平均値を大きく上回り，14 〜 46m にかけては標準化ス

距離ごとに疾走速度およびステップ長やステップ頻度なコアーの値は 2.0 以上であった．Sub.5 のステップ長のどの時空間変数を算出することで，加速疾走能力の評価

大きさは平均値程度であり，スタートから 24m までのにどのように活用できるかについて検討することを目的

距離では平均値を下回っていたことから（図 9a），Sub.5とした．陸上競技の短距離，跳躍を専門とする男性 14の高い疾走速度レベルはステップ頻度の大きさ（図 9b）名を対象に，60m の全力疾走を行わせ，スプライン補によってなされていたことが示唆される．すべての距離

間および数式を用いて疾走速度を算出し，動作分析にでステップ頻度が大きかったのは，支持時間と滞空時間よって算出された疾走速度の値と比較した．さらに 1mの双方が小さかったことによることが分かる（図 9c，d）．

ごとの疾走速度および時空間変数を算出し，個人間の比

25m 前後および 42m 前後における滞空時間は平均値を較を行った．主な結果は以下の通りである．

下回っていたにも関わらず，ステップ長が平均値とほぼ1）10m ごとの通過タイムのデータのみから算出され同じ大きさとなっていたのは，疾走速度が大きかったこ

た疾走速度は，スタートから 10m 前後にかけて誤差がとで，滞空期での身体重心の水平変位が確保されたこと多く含まれており，10m 未満の時間―距離データを加によるものと考えられる．

えることで，信頼性が高まることが確認された．

Sub.10 の疾走速度は，平均値とほぼ重なっていたが（図2）10m 未満の時間―距離データの実測値を用いるか

8a），標準化スコアーを見ると，10 〜 48m にかけてマイ

わりに 10m の通過タイムから算出した推定値を用いてナスの値を示し，50m 以降はプラスの値を示した（図も，スタート後 3m 以降での疾走速度は十分実用的な値

8b）．Sub.10 のステップ頻度は，非常に高い疾走速度のとなることが認められた．

レベルを示していた Sub.5 とほぼ同じ値であったが（図3）疾走速度および時空間変数を 1m ごとに算出する

9b），ステップ長がすべての距離で小さかったことによっことで，平均値と標準偏差を用いた個人間の評価によって（図 9a），疾走速度が平均値レベルにとどまっていたて有用な知見が得られることが認められた．

と 考 え ら れ る．Sub.10 に 見 ら れ た 疾 走 速 度 の 停 滞 は

本研究の結果から，10m ごとの通過タイムを用いて15m 前後の地点から始まっていた（図 8b）．その地点か

連続的かつ微細な間隔で精度良く疾走速度を測定するこらステップ長が停滞するとともに（図 9a），ステップ頻とが可能であることが示された．この方法を用いること

度は 10m 地点のものよりも低下していた（図 9b）．支で高価な測定機器を用いずに，有用なデータのフィード

持時間は 10m 地点まで平均値をかなり下回っていたが，バックを短い期間で行うことが可能となると考えられ

10m 以降 15m 地点にかけて，Sub.5 の支持時間が減少をた．

続けているのに対して，Sub.10 の支持時間は減少の幅
が小 さ く な り， 平 均値のレベルに近づいていた（ 図文献

9c）．内藤ほか（2014）は，加速局面におけるスプリン

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Goris, M.; Leemputte, M. van; Vuylsteke, M.（1995）

プ頻度を獲得できるようになることが疾走速度を増加さ

Analysis of 100 meter sprint per for mance as a

せることにつながり，このステップ頻度の増加には支持

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