SUUNTOブログ

After winning the Lavaredo Ultra Trail (for the third time!), ultra runner Hannes Namberger shares some of his activity data from the race – and his tips how you can learn from your races, too! Hannes Namberger has once again demonstrated why he's one of the world's top ultrarunners, clinching his third victory at the Lavaredo Ultra Trail by the UTMB back in June. Throughout the challenging 120 km course, Hannes relied on his deep understanding of race strategy and some valuable data that helped him be prepared for the race and ultimately stay ahead of the competition.  For a closer look at how Hannes leverages his data and insights, and to get a detailed breakdown of his race day performance, watch the full video below. And, as a bonus, you might learn a thing or two that will benefit you as well!     Learn more about Hannes's watch of choice, the Suunto Race here

タンペレ大学発の技術的ブレークスルー MoniCardiは、タンペレ大学から生まれた医療テクノロジーおよびソフトウェア企業であり、心拍変動（HRV）に関する革新的な手法の開発に取り組んでいます。心臓の働きを分析することで、人体の複雑な機能をより深く理解し、健康モニタリングやパフォーマンス最適化における新たな可能性を切り拓くことを目指しています。 基盤：大規模データセットによる検証 MoniCardiの画期的な研究は、もともと計算物理学で開発された統計解析および時系列解析の手法に基づいています。これらの手法は、一見意外でありながら、心電図（ECG）分野、とりわけ心拍変動（HRV）解析において非常に大きなインパクトをもたらしています。 MoniCardiの新しい手法とその有用性は、複数の科学研究［1–9］によって検証されており、アメリカ心臓協会（AHA）のScientific Sessionsをはじめとする主要な心臓病学会でも発表されています。これらの研究には、フィンランド心血管研究（FINCAVAS）といった大規模データセットの活用が含まれており、同研究では4,386名の臨床運動負荷試験参加者から得られた包括的な測定データが収集されています。最近の画期的な研究［1］では、運動負荷試験前の1分間の安静時におけるMoniCardiのHRV解析が、従来の20分間の負荷試験全体に基づく解析よりも、突然心臓死の予測精度において有意に優れていることが示されました（ハザード比はそれぞれ約2.5と約1.5）。さらに、他のリスク要因を考慮に入れることで、MoniCardiの優位性は一層高まります。 臨床研究の枠を超えて、MoniCardiの特許取得済み手法は、スポーツ分野における代謝閾値の高精度な推定も可能にします。これは、2023年に主要な生理学ジャーナルで発表された画期的な研究［2］によって実証されました。この研究は、フィンランドの主要紙であるHelsingin Sanomatの全面記事を含め、国内外の複数のニュースメディアでも取り上げられています。現在、この成果はタンペレ大学とフィンランドハイパフォーマンススポーツ研究所（KIHU）との学術連携により、さらなる検証が進められています。 2024年に開始されたSuuntoとのパートナーシップを通じて、MoniCardiの革新的な技術は、プロアスリートやスポーツ愛好家をはじめ、これらの先進的な機能に関心を持つすべてのユーザーに向けて展開されています。HRV解析を新たな次元へと引き上げ、実用的かつ行動につながるインサイトを提供します。 心拍変動（HRV）の理解 心拍変動（HRV）とは、連続する心拍の間隔のばらつきを測定する指標です。これらの間隔の変動を分析することで、身体の状態、特に自律神経系が心臓に与える影響についての洞察を得ることができます。従来、HRVはRMSSD（隣接する心拍間隔差の二乗平均平方根）を用いて、睡眠中の回復状態を評価するために活用されてきました。これは、夜間におけるHRVの変化を観察し、ストレスレベルを検出するものです。 安静時には、心拍間隔には大きな変動（HRV）が見られますが、身体がストレスにさらされると、自律神経系は「闘争・逃走反応（fight-or-flight）」へと切り替わり、心拍変動は最小限に抑えられます。このHRVの低下は、ストレスレベルを評価する指標として利用することができます。 DDFAの紹介：革新的な測定技術 HRVの解析手法は、一般的に時間領域、周波数領域、そして非線形手法に分類されます。非線形手法の中でも代表的なものが、1990年代初頭に開発されたデトレンド変動解析（DFA）です。DFAは、心拍間隔の変化同士の相関、特にある時点の変化が別の時点にどのように影響するかといった、長期的な特性を明らかにします。この情報は高い予測価値を持っていますが、その実用性が本格的に引き出されたのは、近年開発されたダイナミカルDFA（DDFA）［8,9］によるものです。さらにDDFAは、時間に応じたHRV相関の変化を評価できるよう改良されています［10］。 簡単に言えば、DDFAは4拍から50拍以上にわたる複数の「測定スケール（measure sticks）」を同時に利用します。そして各時点において、これらすべてのスケールに対する「スケーリング指数」と呼ばれる指標（心拍間隔の相関特性を示す特徴量）を算出します。この情報により、運動中の生理状態を高精度にマッピングすることが可能になります。 リアルタイム強度モニタリング DDFAは、運動中における心拍間の相関のリアルタイムな変化を評価する点で優れています。トレーニング強度は、DDFAのスケーリング指数に見られる時間およびスケール依存の変化と直接的に相関しています。研究によると、運動強度が高まるにつれてスケーリング指数は低下します。さらに非常に高い強度に達すると、心拍間隔にはいわゆる「反相関（anticorrelation）」が現れ、大きい間隔と小さい間隔が時間スケールに応じた特定のパターンで交互に現れるようになります。このような情報により、運動強度や生理学的閾値を高精度でモニタリングすることが可能になります。 DDFAの可視化 2023年に『Frontiers in Physiology』に掲載された重要な研究「Estimation of Physiological Exercise Thresholds Based on Dynamical Correlation Properties of Heart Rate Variability」［2］は、DDFAの有効性を示しています。この研究では、時間とともに運動強度が徐々に増加するシナリオが示されています。シアン色のラインは2つの代謝閾値、すなわちLT1（有酸素性閾値）とLT2（無酸素性閾値）を表しており、黒の点線は血中乳酸レベルに基づいてこれらの閾値が位置付けられる箇所を示しています。 この結果は、DDFAに基づく解析によって得られた閾値が、乳酸ベースの閾値定義とほぼ一致する理想的なケースを示しています。ただし、これは最良のシナリオであり、実際の応用ではばらつきが生じることが想定されます。DDFA解析と乳酸ベースの閾値はケースごとに差異が見られる場合がありますが、心拍数の測定値は通常±5拍/分の範囲で一致します。また、乳酸閾値自体にも解釈に依存する不確実性が存在します。 臨床レベルに匹敵する精度 MoniCardiの手法は、全体的な心臓リスクや突然心臓死の予測［1］に加え、QT延長症候群［4,5］、心房細動、うっ血性心不全（研究進行中）など、さまざまな心疾患の評価に活用されています。また、ストレスや睡眠段階の推定［6,7］にも応用されています。突然心臓死の予測［1］に関する研究は大きな注目を集め、フィンランドの主要メディア（YLE、Helsingin Sanomat、Ilta-Sanomat、Aamulehti）をはじめ、複数の国際的なニュースサイトでも取り上げられました。 医療技術分野においては、MoniCardiは現在、先進的な心電図（ECG）デバイスおよびシステムを開発するスウェーデンのMedTech企業Cardiolex Medicalと協業しています。さらに、心臓リスク評価をより広い市場へ展開するため、ウェアラブル技術分野でのパートナーも積極的に模索しています。 参考文献： [1] Jussi Hernesniemi, Teemu Pukkila, Matti Mölkkäri, Kjell Nikus, Leo-Pekka Lyytikäinen, Terho Lehtimäki, Jari Viik, Mika Kähönen, Esa Räsänen「超短時間の心拍変動に基づく突然心臓死の予測」JACC: Clinical Electrophysiology, 2024年 [2] Matias Kanniainen, Teemu Pukkila, Joonas Kuisma, Matti Mölkkäri, Kimmo Lajunen, Esa Räsänen「心拍変動の動的相関特性に基づく生理学的運動閾値の推定」Frontiers in Physiology 14（2023年） [3] Teemu Pukkila, Matti Mölkkäri, Matias Kanniainen, Jussi Hernesniemi, Kjell Nikus, Leo-Pekka Lyytikäinen, Terho Lehtimäki, Jari Viik, Mika Kähönen, Esa Räsänen「運動中のRR間隔相関に対するβ遮断薬療法の影響」Computing in Cardiology 50（2023年）DOI: 10.22489/CinC.2023.104 [4] Matias Kanniainen, Teemu Pukkila, Matti Mölkkäri, Esa Räsänen「QT延長症候群におけるRR間隔相関への日内リズムの影響」Computing in Cardiology 50（2023年）DOI: 10.22489/CinC.2023.287 [5] T. Pukkila, M. Mölkkäri, J. Kim, E. Räsänen「QT延長症候群患者におけるRR間隔相関の低下」Computing in Cardiology 49（2022年）DOI: 10.22489/CinC.2022.284 [6] Teemu Pukkila, Matti Mölkkäri, Esa Räsänen「複雑作業中の心拍動的相関 ― 自動車運転におけるケーススタディ」Computing in Cardiology 48（2021年）DOI: 10.23919/CinC53138.2021.9662676 [7] M. Mölkkäri, M. Tenhunen, A. Tarniceriu, A. Vehkaoja, S.-L. Himanen, E. Räsänen「フォトプレチスモグラフィを用いた睡眠段階解析における非線形心拍変動指標」Computing in Cardiology 46（2019年）DOI: 10.22489/cinc.2019.287 [8] M. Mölkkäri, G. Angelotti, T. Emig, E. Räsänen「ランニング中の心拍動的相関」Scientific Reports 10, 13627（2020年） [9] M. Mölkkäri, E. Räsänen「心拍変動におけるデトレンド変動解析のスケーリング指数のロバスト推定」Computing in Cardiology 45（2018年）DOI: 10.22489/CinC.2018.219 [10] M. Mölkkäri, E. Räsänen「被験者の状態推定のための心拍間隔に関する手法」特許出願中   最新ニュース：MoniCardi 国際ニュース: Science Daily: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/06/240613140808.htmScience Alert: https://www.sciencealert.com/new-algorithm-can-predict-and-help- prevent-sudden-cardiac-deathMirage News: https://www.miragenews.com/tampere-university-researchers- predict-sudden-1255528/Medical XPress News: https://medicalxpress.com/news/2024-01-method-based-series-analysis-thresholds.html フィンランド国内ニュース: YLE: https://yle.fi/a/74-20093771Helsingin Sanomat: https://www.hs.fi/tiede/art-2000009847625.htmlIlta-Sanomat: https://www.is.fi/terveys/art-2000010505400.htmlAamulehti: https://www.aamulehti.fi/tiedejateknologia/art-2000010497986.html https://www.aamulehti.fi/tiedejateknologia/art-2000009863997.htmlSTT: https://www.sttinfo.fi/tiedote/70082024/aikasarja-analyysiin-perustuva-uusi-menetelma-helpottaa-urheilun-kynnysarvojen- maarittamista?publisherId=69818730&lang=fi [AIによる自動翻訳につき、誤訳が含まれる場合があります。]

ZoneSense は、身体の生理反応が低ストレスの有酸素域で機能しているのか、それともより高いストレスを伴う無酸素域の運動へ移行しているのかを把握するためのインサイトを提供します。 スポーツによって心血管系への負荷は異なります。強度を心拍数だけで測るのは難しい場合があり、たとえばサイクリングとクロスカントリースキーでは、同じ心拍数でも一方では有酸素域、もう一方では無酸素域となることがあります。さらに、日々のパフォーマンスには 5〜10% 程度の変動があるため、あらかじめ決めた強度レベルだけで管理するのが難しいこともあります。 ZoneSense は、ワークアウト強度に対する心臓の反応をリアルタイムで測定することで、こうした課題に対応します。この革新的な技術により、アスリートはさまざまなスポーツ種目において、日々の運動強度を把握できます。以下の例では、異なるアクティビティで ZoneSense がどのように心臓の反応を測定するかを紹介します。 有酸素セッション 有酸素ロングラン ロングランを純粋な有酸素運動として維持するには、ほとんどの時間で ZoneSense の状態をグリーンに保つのが理想です。この例のような軽い運動では、DDFA 指数が主に +0〜+0.4 の範囲で常に変動するのは正常です。屋外ランでは坂を越える必要がある場合があり、その際 ZoneSense は一時的に無酸素域へ切り替わることでその変化を示します。このように有酸素閾値を少し超えるスパイクがいくつか見られるのは、通常の有酸素ワークアウトの範囲内です。 45分間の無酸素強度を3本含むロングライド この例は 5.5 時間のロングライドで、後半に「Ironman レースペース」の 45 分間セクションを 3 本含んでいます。この 45 分のワーク区間では、DDFA 指数が主に黄色に変わることで、有酸素閾値付近またはそれ以上の強度であることが示されています。気温が 30 度近いため、3.5 時間経過後には、運動強度は変わらないのに心拍数が 15〜20 拍/分高くなっているのが見て取れます。一方で ZoneSense は、一定の強度レベルを示し続けています。 インターバルセッション ロングインターバル - サイクリング アスリートが無酸素閾値付近またはそれ以上で取り組むような高強度インターバルでは、日常のセッションで「強すぎるのか、それとも弱すぎるのか」を判断するのが難しいことがあります。ZoneSense は、閾値に到達していたのか、それともさらに超えていたのかを可視化するのに役立ちます。ここでは、無酸素閾値を超える 7 分インターバルを 6 本行った例を示しています。ZoneSense は各インターバル開始後 2〜3 分の間に徐々に上昇し、閾値を超えるレベルに達します。 インターバルワークアウトは、高強度のトレーニングを行う一般的な方法です。ZoneSense の DDFA 指数は、身体が恒常性に達するまでに時間を要するため、一定した強度がより長く続くことを前提としています。ZoneSense が強度レベルを正確に示すには、少なくとも 2〜3 分間、負荷が一定している必要があり、短時間で強度が変化する場合には正確に反映されません。上の例でも、インターバルを 2 分で終了していた場合、高い負荷をかけていても ZoneSense は無酸素状態に達していなかったはずです。これは背景にある心拍数の推移からも確認でき、最初の 2 分間は負荷が一定でも心拍数が上昇し続けています。これは、変化した強度レベルに心臓が適応するまでに時間がかかるためです。 ロングインターバル - オープンウォータースイミング ZoneSense は、ランニングやサイクリングといった一般的な持久系スポーツだけに限られません。ここでは、湖で 300m を 12 本、各本の間に 30〜45 秒の短い休息を入れて行ったオープンウォータースイムの例です。このセッションの目的は、持続可能な良いテンポペースで泳ぐことでした。ZoneSense は、各反復の終わりで無酸素レベルに到達することで、それを示しています。最後の 1 本を除いてペースは一定に保たれています。ワークの累積負荷は、後半の反復では常に無酸素状態に達している一方、前半では必ずしもそこまで到達していないことから確認できます。 ロングインターバル - ローイング 以下は、6 分間の高強度を 4 本、その後 40 秒の高強度を 8 本、各本の間に 20 秒の回復を入れたローイングワークアウトです。ZoneSense は、負荷が無酸素閾値を超えていることを示しています。短い反復でも、回復が短いため赤まで到達しています。 短い回復を挟むショートインターバル - サイクリング 短い回復を挟みながら多数のショートインターバルを行う場合、ZoneSense は累積する強度を示すことができます。この例では、30 秒の高強度を 13 本、各本の間に 15 秒の回復を入れています。この負荷は、サイクリングパワーを示す黒線で確認できます。ZoneSense の DDFA 指数は最初の 5 本で無酸素域まで上がり、その後の数本では赤で示される VO2max 域に到達します。これは、パワー自体は適切なレベルに見えても、反復数が多いセッションでは累積負荷が高まることをよく示しています。ここでは 15 秒という回復時間が非常に短いため、身体の恒常性は反復間で低強度まで戻らず、連続するインターバル全体の累積強度が表れています。 長い回復を挟むショートインターバル - ランニング ZoneSense は、回復時間が長いショートバーストのセッションを有意義にモニタリングするのは得意ではありません。ZoneSense では、その強度に対して身体が恒常性に到達する必要があります。40 秒の回復を挟んだ 400m × 20 本のランニングインターバルの例では、インターバル時間が短く回復が比較的長いため、測定結果は高いランニングペースを反映していません。各インターバルがもう少し長ければ、それぞれが無酸素強度に到達したはずですし、回復がもっと短ければ、前の例のように累積強度の影響が示されたはずです。 無酸素閾値付近の高強度 ハーフマラソン 以下の例は、強度が無酸素域にあり、定期的に無酸素閾値に達しているセッションでの ZoneSense を示しています。これは、1 時間半近く自分の限界に挑んだ市民ランナーのハーフマラソンレースです。コースにはカーブやアップダウンがあり、それがアスリートの運動強度に影響しています。ZoneSense は、無酸素域の運動強度を黄色で示し、VO2 域に入るいくつかの区間を赤で示しています。ペースを表す黒線を見ると、ペースがわずかに徐々に低下していることがわかります。同様に、心拍数にもわずかな低下が見られます。しかし ZoneSense では黄色と赤の区間が示されており、アスリートができる限り高い強度を維持しようとしていたことがわかります。 さまざまな強度スパイクを含むアイスホッケー 持久系スポーツのアスリートが、心拍数、ペース、パワーに基づいて有酸素域と無酸素域を設定するために、ラボでパフォーマンステストを行うのは一般的です。しかし、多くのスポーツではラボのプロトコルが実際の競技を再現していないため、これが適用できません。ここでは、試合中の負荷を測るために選手が ZoneSense を使用したアイスホッケーの例を示します。各ワーク区間は無酸素運動として示され、VO2max 域へのスパイクも見られます。 アイスホッケー、サッカー、バスケットボールのようなチームスポーツでは、トレッドミルやエアロバイクによるラボテストが実際のフィールドでの負荷と正確に相関しないため、本当の強度レベルを把握するのは非常に難しくなります。ZoneSense は、こうしたスポーツや、それらのアスリートのトレーニングセッションにおいて解決策のひとつになり得ます。 ZoneSense の課題は、一定した運動が必要である点です。DDFA 指数が負荷の強度を正しく表すには、恒常性、すなわちバランスに達するだけの十分な時間、負荷が続く必要があります。多くのチームスポーツやラケットスポーツでは、運動時間が非常に短く休息時間が長いため、これが制約になることがあります。ただし、試合そのものは ZoneSense で測れなくても、十分な累積負荷があるトレーニングセッションであれば適用できる可能性があります。これは、チームスポーツにとって待望されていた強度測定になるかもしれません。 筋疲労の影響 ZoneSense は、心拍変動を用いてストレスを測定しています。このストレス効果は身体の代謝状態と相関し、ストレスが低いほど有酸素域、ストレスが高いほど無酸素域を示します。ただし、代謝状態だけが影響するわけではなく、ほかのストレス要因によっても誘発されることがあります。ここでは、アスリートが 1 回のワークアウトの中でエルゴメーターによる 2 回のランプアッププロトコルを行ったテスト例を示します。1 回目は 8 分〜16 分、2 回目は 1 時間 15 分〜1 時間 23 分の間に行われています。セッション中盤では、脚に高負荷をかける筋力トレーニングを実施しました。脚筋の疲労の影響は、2 回目のランプアッププロトコルで ZoneSense が 1 回目より高い強度域まで到達していることから確認できます。影響は非常に大きいわけではありませんが、代謝以外のストレス要因も反映されることを示しています。 ZoneSense は、ワークアウト強度に対する心臓の実際の反応を測定することで、さまざまなスポーツでトレーニングを最適化するための、信頼できる日常的なツールをアスリートに提供します。この技術は、アスリートが身体的ストレスレベルを理解し、管理する方法を大きく変え、パフォーマンスとリカバリーの向上に貢献します。 同様に、筋負荷の影響や、それによって生じる異なる強度レベルはハイキングのセッションでも見られます。急な登りや下りによってワークアウトは無酸素域になり、特に下りでは心拍数そのものだけではそれが示されません。筋疲労やそれに伴うストレスが、ZoneSense の強度を高めるのです。 [AIによる自動翻訳につき、誤訳が含まれる場合があります。]

なぜ ZoneSense は心拍ベルトが必要ですか？ 正確な心拍測定を行うには、心拍ベルトが必要です。このデータは、心拍の R-R ピーク間の差を検出するために不可欠です。光学式心拍計は、睡眠中など安静時にのみ、この種類の測定を信頼性高く行うことができます。 ZoneSense はどの心拍ベルトでも使用できますか？ はい、ビートごとのデータを提供できる心拍ベルトであれば、ZoneSense で使用可能です。ただし、スイミング中に使用できるのは、内蔵メモリを持つ Suunto の心拍ベルトのみです。 ZoneSense は腕用心拍計で使用できますか？ 腕用心拍計は光学式心拍を使用しています。この方式では運動中のビートごとのデータを正確に測定できないため、ZoneSense はこれらのセンサーでは使用できません。 ZoneSense を時計にインストールするには？ ZoneSense をインストールするには、Suunto アプリの SuuntoPlus ストアにアクセスし、ZoneSense スポーツアプリを選択して時計に保存してください。次回ワークアウトを開始するときに ZoneSense を選択します。同じスポーツモードでの次回以降のセッションでは、ZoneSense が自動的に選択されます。 どの時計が ZoneSense に対応していますか？ ZoneSense は、心拍ベルトに対応したすべての Suunto ウォッチでポスト解析に使用可能です。古いモデル（Suunto Ambit や Spartan など）も含まれます。最新の Suunto ウォッチおよび最新ソフトウェアでは、ZoneSense のライブデータもサポートされます。対応モデルには Suunto 9 Peak Pro、Suunto Vertical、Suunto Race、Suunto Race S、Suunto Ocean（秋以降）が含まれます。 Suunto アプリで ZoneSense は何を表示しますか？ ZoneSense SuuntoPlus スポーツアプリは、運動強度を緑・黄・赤でグラフィカルに表示します。各強度ゾーンで現在消費している時間や、ワークアウト全体での累積時間も確認できます。累積時間には、ワークアウト開始後の最初の10分は含まれません（この期間は測定できないため。詳細は次の項目参照）。 また、アスリートは時計の右上ボタンを押すことで、表示項目を変更できます。累積時間の代わりにペース、垂直上昇、速度、パワーなどの値を追跡することも可能です。 ZoneSense SuuntoPlus スポーツアプリで最初の10分の強度が表示されないのは正常ですか？ はい。ZoneSense の DDFA（Dynamical Detrended Fluctuation Analysis）指数は、最初の10分間、体がまだウォームアップ中のため、正確に測定できません。そのため、リアルタイム測定および解析後のデータでも、この時間のデータは表示されません。 友達の ZoneSense データが見えないのは正常ですか？ ZoneSense の解析は、自分自身のワークアウトのみ表示されます。データは個人専用です。 過去のワークアウトでも ZoneSense データを確認できますか？ はい、確認可能です。ただし、これらの数値は参考として扱うべきで、最も正確なデータは ZoneSense を有効にした新しいワークアウトから得られます。 過去の ZoneSense データが少しずれているのはなぜですか？ ZoneSense は 2024 年 9 月中旬に公開され、各新しいワークアウトを通じて、個人のスポーツ特有の DDFA ベースラインレベルを理解します。これにより、ZoneSense の解析精度は時間とともに向上します。 ZoneSense 有効化前の古いワークアウトにも ZoneSense データは表示されますが、個人のベースライン解析が含まれないため、ZoneSense グラフに 10〜20％ 程度の誤差が生じる場合があります。 ZoneSense の測定精度を高める方法はありますか？ ZoneSense は各ワークアウトごとに、アスリートの通常の有酸素運動時の心拍変動（DDFA 指数）を解析し、これを ZoneSense 測定のパラメータとして使用します。 その後、有酸素（緑）、無酸素（黄）、VO2max（赤）の各強度ゾーンは、この通常の有酸素レベル（ワークアウトのベースライン）からの変化に基づいて評価されます。有酸素運動の割合が非常に少ないワークアウトは、このベースラインの定義には寄与しません。 ZoneSense をできるだけ正確に使用するには、定期的に軽めの有酸素運動セッションをトレーニングに取り入れ、異なるトレーニング強度の努力を分析できるようにしてください。 心拍数による有酸素・無酸素閾値を最適に評価するには？ ZoneSense は、ペースやパワー、心拍数による強度解析を行わなくても、強度測定として使用できます。しかし、短いインターバルなどの一部ワークアウトでは、強度変化に即応できるペースやパワーの方が適しています。 もちろん、アスリートは心拍数を強度の指標として利用することも可能で、ペースやパワーと組み合わせることもできます。ZoneSense には解析機能があり、Suunto アプリは DDFA を用いて有酸素・無酸素の閾値を心拍数として定義します。この解析では、心拍数を ZoneSense の DDFA 指数変化にマッピングし、有酸素・無酸素閾値を特定します。 閾値の結果を得るには、強度が有酸素領域から無酸素領域へ徐々に増加する、十分にチャレンジングなワークアウトが必要です。有酸素閾値を測定するには、強度を徐々に上げていくワークアウトを行います。同様に、無酸素閾値（VO2max 領域）を測定するには、最大強度近くまで負荷を上げるワークアウトが必要です。 具体的には、アスリートはステップごとに強度を上げていくワークアウトを行います。強度を段階的に上げることで、各努力レベルで十分な測定データが得られ、閾値を超えたときの心拍数を特定できます。 この方法は、ランニング、サイクリング、ローイング、スイミングなど、さまざまなスポーツで実施可能です。ステップごとのプロトコルのポイントは、各強度を数分間維持することです。例えば、軽くジョギングを3分→3分ごとにペースを上げる→最大努力まで繰り返す、といった流れです。 スポーツと使用事例 なぜ ZoneSense では、ワークアウトを軽めの負荷から始めるべきですか？ ZoneSense は、軽い有酸素運動時に「DDFA 指数」を測定することで、個人の強度スケールを設定します。このベースラインは各ワークアウトごとに更新されますが、高強度の運動では識別できません。そのため、正確な測定を行うには、個人の DDFA レベルを最新の状態に保つために、定期的に軽めのワークアウトを行う必要があります。 この個人ベースラインは年間を通じて変化する可能性があり、日ごとにも差が生じることがあります。したがって、ZoneSense で可能な限り正確な測定結果を得るには、ワークアウト開始時にウォームアップ期間を設けることが重要です。 ワークアウトの強度が「適切に見えなかった」のはなぜですか？ ZoneSense は、一定のペースで行うワークアウトや長いインターバルで使用するのが最適です。例えば 1 分間の短い全力スプリントなどは、体が恒常性に達しないため、ZoneSense で使用される DDFA 指数はその時点の強度を正確に表しません。 各ワークアウトは、あなたの個人用 ZoneSense 測定に影響を与えます。DDFA で測定された通常の軽い有酸素レベルは、時計および個人プロフィールに保存されます。新しいワークアウトを行うと、このベースライン測定に反映されます。 もし Suunto で初めてのワークアウトが非常に高強度で行われた場合、ZoneSense はこの DDFA レベルを通常の状態として測定しようとすることがあります。その場合、誤った出力結果になる可能性があります。したがって、Suunto ウォッチと心拍ベルトを使用して、軽めの運動も行い、個人の通常ベースラインを適切にキャリブレーションすることが重要です。 いつ ZoneSense を使い、ペース、パワー、心拍数での測定を使わないほうが良いですか？ ZoneSense は、長時間の有酸素運動、ハードな閾値トレーニング、3 分以上の長いインターバルセッションなど、一定の負荷で行うワークアウトに最適です。1 分間の短いスプリントやインターバルの場合は、より正確に測定できるペースやパワーを使用してください。ZoneSense は、アスリートが与えられた強度で少なくとも 2〜3 分間運動することで、正しく強度レベルを表示します。 しかし、ZoneSense を使用することで、アスリートは有酸素、無酸素、VO2max 領域で維持できるパワー、ペース、垂直上昇速度、泳ぐペースの努力レベルを学ぶことができます。この情報は、日々のトレーニングで各ワークアウトの負荷調整に役立ちます。 ZoneSense はチームスポーツやラケットスポーツでどのように機能しますか？ アスリートが継続的に運動できるスポーツでは、ZoneSense は活動が主に有酸素か無酸素かを示すことができます。しかし、ZoneSense の測定には遅延があり、チームスポーツやラケットスポーツのような短い全力スプリントが頻繁に起こる運動では、実際の強度が正確に表示されない場合があります。 例えば、1 分間の全力スプリントの後に長い休息が続く場合、ZoneSense では完全に有酸素レベルの強度トレーニングとして表示されることがあります。 しかし、高強度の運動が短い休息を挟んで繰り返される場合、その累積的な影響は ZoneSense に表示されます。 ZoneSense は進化中であり、スポーツ科学者、コーチ、アスリートからのフィードバックは、その応用を改善するために歓迎されています。 ZoneSense は水泳でどのように使用できますか？ Suunto の心拍ベルトはセンサーモジュール内にデータを保存します。水中では心拍信号を送信できないためです。陸上やプールの縁に戻った際に、ビートごとの心拍データが時計に転送されます。その後、ZoneSense データを使用して、ワークアウトの実際の強度を解析することが可能です。 ZoneSense は筋力トレーニングで使用できますか？ ZoneSense は DDFA（動的デトレンド変動解析）指数を分析することで、有酸素および無酸素の努力を評価します。筋力トレーニングの強度は心臓血管系ではなく筋肉の努力に基づくため、ZoneSense は筋力中心のワークアウトにはあまり適していません。 ZoneSense は筋肉疲労、熱、その他のストレス要因を考慮できますか？ ZoneSense は心臓のストレスを測定し、有酸素、無酸素、VO2max の状態に関連付けています。しかし、ZoneSense はパフォーマンスに影響を与える他の要因も考慮する可能性があります。例えば、筋肉疲労がある場合、ZoneSense はより早く高強度レベルに達することがあります。これは、筋肉疲労があるとパフォーマンスレベルが低下し、通常レベルで運動を維持するには努力を軽くする必要があることを示しています。 ZoneSense は高地や高温条件での強度測定に使用できますか？ 高地や高温条件では、心拍数、ペース、パワーの測定値は、実験室条件で定義された強度を正確に表さない場合があります。挑戦的で非日常的な条件では、適切な運動強度を判断することが難しくなります。 ZoneSense は心臓のストレスレベルを測定するため、内部および外部のさまざまなストレス要因を考慮し、異なる条件でも使用できる可能性があります。ただし、この点については、さらに研究が必要です。 ZoneSense 分析 なぜワークアウトの開始部分は解析に表示されないのですか？ ワークアウトの最初の部分はウォームアップとして機能し、体が運動モードに適応する時間を確保します。この期間中、心拍変動の測定は運動強度と正確に相関しません。そのため、ZoneSense はライブトラッキングでもポスト解析でも、この期間のデータを表示しません。 なぜ短時間の高強度運動が ZoneSense でハード強度として表示されないのですか？ ZoneSense は DDFA を用いて心臓のストレスを測定しますが、DDFA には固有の遅延があります。スプリントを開始すると、体と心拍数が安定するまで数秒から数分かかります。 実験室での通常のランプアップテストプロトコルでは、この遅延は 3 分以上同じ強度で運動することで管理されます。この期間中、体の代謝は運動強度（血中乳酸レベルなど）に「一致」します。同様に、ZoneSense も関連する DDFA 値を算出する前に一定量のデータを必要とするため、最大 1〜2 分の遅延が発生します。 ランニング、サイクリング、スイミングの短いインターバルやスプリントで強度を評価する場合、最も正確な測定は速度、ペース、パワーによるものです。ただし、これには事前にゾーンレベルを設定する必要があります。 ZoneSense は運動後の解析で使用することで、与えられた運動強度におけるパワーや速度レベルを理解することができます。これらは ZoneSense の DDFA 指数を用いて視覚的に示されます。 科学的背景 HRV、RMSSD、DFA-1、DDFAの違いは何ですか？ これらは心拍変動（HRV）を解析するための異なる指標です： HRV（心拍変動）：心拍間隔の変動を意味します。心拍数が1分間に60回の場合、1拍あたりの平均時間は1秒です。人がリラックスしていると、拍ごとの変動には違いがあります。例えば、拍間の時間が950ms（約1秒）、1050ms、940ms…といった具合です。 RMSSD（連続差の二乗平均平方根）：短期的な心拍変動を計算する最も一般的な方法です。夜間や日中のストレステストでストレスレベルを測定する際によく使用されます。Suuntoでは、夜間の測定を用いて回復状態を解析するためにこの指標が使用されます。 DFA-1：DFA-1は、4〜16拍間隔の短スケールのスケーリング指数を指します。スケーリング指数は通常、全時系列データに対して計算され、1つの数値として出力されます。一方、DDFAは4拍間隔から数千拍に及ぶすべての時間スケールをカバーし、各時間スケール（4、5、6、…、1000）ごとに出力を生成します。さらに、これらの値は時間の関数として動的に与えられます。その結果、DDFAはスケーリング指数の二次元マップを出力し、DFA-1よりもはるかに正確で信頼性が高く、リアルタイムの方法として生理学的変化に敏感に反応します。 DDFA（Dynamical Detrended Fluctuation Analysis）：心拍間隔が互いにどのように変化するか、そしてある時点での変化が他の時点での心拍間隔の変化にどのように影響するかを評価する方法です。このような心拍間隔の依存関係は「相関」と呼ばれます。DDFAは、これらの相関の特性を瞬間ごとに非常に精密に評価します。 ZoneSenseで有酸素および無酸素閾値はどのように機能しますか？ ZoneSenseはトレーニング中およびトレーニング後にDDFA指数を測定します。無酸素閾値は「0の基準値」から-0.5の変化として特定され、有酸素閾値は-0.2に設定されます。これらのレベルは実験室でのテストと相関しますが、代謝系の変化を示す指標値です。ZoneSenseを継続的に使用することで、頻繁に実験室でテストすることなく強度を簡単に追跡できます。ZoneSenseは、心臓のストレスレベルを測定することで体の代謝状態を示します。 原則として、日々の疲労、体内水分量、気温、筋肉痛、走行地形など多くの要素が体の状態に影響し、このDDFA指数にも影響します。たとえば、以前よりもゆっくりしたペースで有酸素閾値に達することもあります。 ZoneSenseは心拍数閾値をどのように測定しますか？ ZoneSenseは、有酸素および無酸素閾値としての変化を対応する心拍数値にマッピングします。強度の急激な変化は誤差を生む可能性があるため、Suuntoウォッチで心拍数ゾーンを設定する前に、複数のワークアウトを参考にすることが推奨されます。 さらに詳しく知りたい方へ どこでさらに学べますか？ ZoneSenseに関する詳細情報、ニュース、記事、ウェビナー、科学的知見などは、Suunto ZoneSense ページをご覧ください。 Suuntoと一緒にZoneSenseを試してみたいですか？ もし、ナショナルチーム、スポーツ科学者、またはプロクラブとしてZoneSenseに興味がある場合は、こちらからSuuntoにお問い合わせください。 [AIによる自動翻訳につき、誤訳が含まれる場合があります。]

The 171-km race around the Mont Blanc massif is the most prestigious trail ultra in the world. With the new SuuntoPlus sports app, you can test the challenge wherever you are! The Ultra-Trail du Mont-Blanc (UTMB) is one of the most prestigious and challenging trail running races globally. Its origins are rooted in the desire to create a race that encapsulates the grandeur and difficulty of running through the mountainous terrain surrounding Mont Blanc. The first race was held in 2003. This year, runners will line up for the start at Place du Triangle de l'Amitié in the heart of Chamonix on August 30. It can be hard to grasp how long the race actually is. To give you a feeling of the challenge, we have created the Virtual UTMB SuuntoPlus sports app that tracks your cumulative progress towards completing the legendary route. Whether you are looking for a fun way to motivate yourself or aiming to one day run the race yourself, this sports app is for you! The Virtual UTMB sports app shows your progress towards running the distance of the 171 km Ultra Trail du Mont Blanc: the top row shows your total distance and progress towards the goal, below you see your current activity distance and duration. Here’s how it works: Go to the SuuntoPlus Store in the Suunto app and sync the Virtual UTMB sports app on your watch. Before starting your next run, go to ‘exercise settings’ and select the Virtual UTMB sports app in the SuuntoPlus section. Start your activity. The Virtual UTMB sports app will be added as an extra screen. You will be notified as your reach the distance to various aid stations on the course. The next time you use the same sport mode, the Virtual UTMB sports app will be there by default and keep adding distance towards your cumulative total of 171 km – the distance of the Ultra-Trail du Mont-Blanc. Suunto is the official technical partner of the UTMB World Series. Learn about the races at utmb.world.

We have partnered with the nutrition experts at Näak to provide you with real-time nutrition guidance. Gastric and dietary issues affect 85% of runners and are the leading cause of abandonment, says Näak. The company has made reducing these figures their greatest challenge. First, they created the Nutrition Calculator: a simple, concrete, and user-friendly online tool that designs personalized nutrition plans for you, based on your profile, goals, and race characteristics.  Now, Näak partners with Suunto to sync your custom nutrition & hydration plan to your Suunto watch for real-time guidance. A plan is a plan, but you also need to execute it well. That's when the SuuntoPlus Näak Nutrition Guide comes into play! How to Use 1. Go to the Näak website and plan your nutrition needs for your race. Select the race you are interested in. Fill in the required info, like your personal profile and a target time. 2. Click ‘Add to Suunto’ on the result page to connect your Näak and Suunto accounts. The plan is then pushed to your Suunto account. 3. Before starting an activity, go to ‘Exercise settings’ -> ‘SuuntoPlus’ and scroll down to select ‘Näak Nutrition Guide’ for your race. 4. During the activity, you will see the nutrition guidance on its own screen on your Suunto watch. All images by Simon Morice. Athlete Arthur Joyeux Bouillon.