こんにちは、MYoACTマーケティングチームです。
今回はMYoACT（マイオアクト）をつかって、トレーニングの定番（？）メニューである、リバースクランチの動作解析をおこないました。
当記事で用いた方法であれば、トレーニングに関する知識は必要ですが、「動作解析」における専門的な知識はほぼ不要です。MYoACTとChat GPTの力を借りると、定量的にフォームの動作を解析してフィードバックを得ることが可能です。
実際におこなった分析方法と、分析結果についてもお伝えしていきます。
非研究者がトレーニングフォームの動作解析をしてみた
今回分析対象としたトレーニングの「リバースクランチ」は、おもに下腹部にアプローチするトレーニングメニューです。
腹筋が弱い方でも取り入れられる反面、フォームを間違えて首筋を痛めてしまう方も多いメニュー。定性的なアドバイスだけでなく、定量的かつ具体的なフィードバックが得られたらと思い、今回の分析課題に取り上げました。
左側が良い例、右側が悪い例の元動画と解析結果です。
※MYoACTのアプリ内で確認すれば、ビューワーは3D表示ですのでグリグリ全方向から確認できます。
今回実際に使用したCSVファイルはこちらです。
非研究者でもできるトレーニングフォームの動作解析方法
今回おこなった手順はとても簡単で、たったの2ステップです。
- MYoACTでトレーニングフォームの動画を解析にかける
- CSVファイルで分析結果をダウンロードし、Chat GPTに読ませる
MYoACTでトレーニングフォームの動画を解析にかける
まずはMYoaCTにて、それぞれの動画を解析にかけます。
※登録がまだの方は、何回か無料クレジットで解析できますのでご登録ください。
以下のステップで解析できます。
- 分析動画の情報を入力（人物の身長と体重、分析タイトル、メモ）
- 動画をアップロード
- 動画を10秒にトリミング（UI上でできます）
- 動画内の分析対象者を選択
- ボタンを押せば分析スタート
ここの手順はとても簡単ですので、具体的にはサービス内のチュートリアルなどでご確認ください。
CSVで分析結果をダウンロードし、Chat GPTに読ませる
MYoACTのUI上でも結果は確認できるのですが、やはりちゃんとした解釈をおこなうには、時系列データの詳細を確認することが必要です。しかし研究者でもない限り、ここがとても大変です。Chat GPTに頼りましょう。
MYoACTでは時系列データをCSVほか様々な形式でダウンロードできます。
今回は良い例と悪い例のCSVファイルを同時にアップロードして、下記のプロンプトで指示しました。
リバースクランチの良い例と悪い例の時系列データをアップします。レップの区切りはつけていないので、データの中から1レップを抽出して解析してください。時間がかかってもいいので、深い解析をお願いします。
だいたい5分くらいで結果が返ってきます。
リバースクランチの良いフォームと悪いフォームの違い
今回の分析から得られた知見をもとに、リバースクランチの良いフォームと悪いフォームの違いについて解説します。
主に以下の項目について比較しています。
- 股関節屈曲（左・右）
- 膝屈曲（左・右）
- 骨盤後傾
- 腰椎伸展（≒腰の丸まり/反り）
- 胸椎伸展（胸の丸まり）
- 頚部伸展（首の動き）
- 股関節屈曲モーメント（左・右）
- 腰椎伸展モーメント
※本項目内に掲載している数値と解説内容については、Chat GPTの回答結果の内容を変えない程度に編集し、そのまま掲載しています。
脚の使い方（股関節・膝）の違い
良い例では膝は90°前後で安定し、股関節の動きも20°前後と控えめです。一方悪い例では、股関節も膝も大きく動いており「脚を振り上げるレッグレイズ寄り」のフォームになっていました。
具体的な数値の違いは以下のとおりです。
| 項目 | 良い例 | 悪い例 |
| 左股関節屈曲 | 約75〜97°（レンジ 約22°） | 約36〜83°（レンジ 約48°） |
| 右股関節屈曲 | 約74〜94°（レンジ 約20°） | 約30〜77°（レンジ 約47°） |
| 左膝屈曲 | 約89〜97°（レンジ 約7°） | 約75〜125°（レンジ 約50°） |
| 右膝屈曲 | 約79〜83°（レンジ 約4°） | 約65〜110°（レンジ 約45°） |
良い例は 「膝角度をほぼ固定したまま骨盤を引き寄せる」 のに対し、悪い例は 「膝を大きく曲げ伸ばしして脚を振っている」 状態になっていました。
また悪い例は、股関節の振り幅が良い例のほぼ2倍。つまり「脚を大きく振り上げている」動きになっていました。
骨盤・腰椎・胸椎の分担の違い
良い例では、股関節のピークと胸椎の丸まりのピークがほぼ同期し、骨盤の後傾もその前後でなめらかに連動しています。
悪い例では脚と骨盤が先に大きく動き、胸椎・腰椎のピークは少し遅れて出ます。「脚を先に振り上げ、あとから腰・背中がついてくる」 時系列になっていました。
| 項目 | 良い例 | 悪い例 |
| 骨盤後傾（骨盤の回転） | レンジ 約22° | レンジ 約85° |
| 腰椎伸展（腰の丸め/反り） | レンジ 約7.7° | レンジ 約15.7° |
| 胸椎伸展（胸の丸め） | レンジ 約26.4° | レンジ 約14.9° |
首・上半身の使い方の違い
悪い例は首の角度変化が良い例の約3倍。特に中盤〜終盤で大きく反ったり戻ったりする動きが見られます。「頭を持ち上げたり反ったりして勢いをつける」 要素が強く、頚椎へのストレスも増えやすいパターンです。
良い例は頭〜首が比較的安定しており、肋骨と骨盤の距離を縮める動きがメインになっています。
肩周り（肩屈曲など）は両者とも徐々に位置が変わる程度で、今回の「良い/悪い」を分ける決定的要因にはなっていませんでした。
| 項目 | 良い例 | 悪い例 |
| 頚部伸展（首） | レンジ 約17° | レンジ 約45° |
モーメント（負荷のかかり方）の違い
悪い例では、股関節屈曲モーメント・腰椎伸展モーメントともに 良い例の約2倍の振れ幅がありました。
「脚を遠くまで振り出してから戻す」「脚の重さを腰で受ける」動きになっているため、腰椎・股関節周りの負担がかなり大きいことが示唆されます。
| 項目 | 良い例 | 悪い例 |
| 股関節屈曲モーメント | レンジ 約10 | レンジ 約23 |
| 腰椎伸展モーメント | レンジ 約29 | レンジ 約56 |
動作解析結果からわかるリバースクランチで気を付けるポイント
今回分析した結果をまとめると、良いフォームでトレーニングするために気を付けるポイントは、以下の4つに集約されます。
- 膝角度は90°前後に固定する
- 胸と骨盤を近づける。腰だけで丸めない
- 脚を振り上げない
- 首で勢いをつけない
もちろん上記の注意点はよく言われていることですが、分析結果をもとにすると、以下のような定量的な解釈が可能になります。
膝角度は90°前後に固定する
膝を曲げ伸ばしするのではなく、曲げた膝の位置をそのまま骨盤に近づけることが重要です。
良い例では膝屈曲角度のレンジが 4〜7°程度 に収まっています。
悪い例では 45〜50° 動いており、「脚を振る」動きになっています。
胸と骨盤を近づける。腰だけで丸めない
みぞおちと恥骨の距離を縮めるイメージで、腰だけを丸めるのではなく、胸も一緒に丸めることが重要です。
良い例では胸椎レンジが26°、腰椎レンジが7.7°であることに対し、悪い例では胸椎レンジが15°、腰椎レンジが15.7°でした。
良いフォームでは、胸と骨盤が一緒に近づきますが、悪いフォームでは腰椎が過剰に動いて胸の動きが足りません。
脚を振り上げない
ポイントは、足を遠くに持っていかないことです。太ももは体幹の真上〜やや手前くらいに収まる範囲に留めます。
良い例では股関節屈曲レンジが約20°、モーメントレンジが10〜18だったのに対し、悪い例では股関節屈曲レンジが約47°、モーメントレンジが23〜43でした。
首で勢いをつけない
顎を軽く引き、視線は天井〜膝の中間くらいに固定することが重要です。「頭から起き上がる」のではなく、「みぞおちから丸まり始める」感覚を重視します。
頚部角度レンジは、良い例だと約17°、悪い例だと約45°でした。
まとめ
本来であればレップごとに区切った綺麗なデータを元に比較するのがセオリーですが、Chat GPTにレップの区切りまで頼ってしまえば、そこのコストが削減できるのも便利でした。
もちろん実際の動作と分析結果が合っているか確認・理解する知識は必要ですが、動作の分析自体はとても簡単におこなえます。
正しいフォームがわかる方、あるいはフォームが間違っていることはわかる方で、良いフォームに向けた具体的な言語化が必要な場合などに、とても有用な使い方です。
トレーニング指導の現場や、自分たちのフォームを自分たちでフィードバックするようなチームでは、無限の活用法があるように感じます。
MYoACTを利用して、トレーニングフォームのフィードバックを得てみてはいかがでしょうか。