データをトレーニング管理に活かす



デバイスの進歩は素晴らしく様々なデータを管理することが出来るようになってきました。

日々の生活でかかるストレスは活動量計で、トレーニング・ストレスはパワーメーターで計測することが出来ます。

これらを組み合わせトレーニングの精度を高めることが出来ます。

 

1.活動量計で見る日々のストレス

上のグラフはガーミンの活動量計で測ったデータです。

左は睡眠

中央はボディ・バッテリー

右はストレスです。

ちなみにガーミンの活動量のデータトレーニング・ピークスに同期することが出来ます。

 

2.パワーメーターで見る日々のトレーニングストレス

上のグラフは過去28日間のPMC(パフォーマンス・マネージメント・チャート)です。

CTL 過去42日間のTSSの平均※ フィットネス・レベルを表す

ATL 過去7日間のTSSの平均※ 疲労度を表す

TSB CTL-ATL その日の調子を表す

出張中はトレーニングを行っていないため、CTLATLともに徐々に下がっていきます。

一方TSBは上がっています。これは本来は疲労が抜けて調子が良いことを表しています。

過去42日間積み重ねたフィットネス(CTLの高さ)に対し、過去7日間の疲労は少ない(ATLが低い)からです。通常ならパワー高くトレーニング/レースに臨める状態です。

しかし実際は、1.の活動量計が表すとおり出張の移動やストレスで体調はあまり良くありません。

※CTL, ATLは単なる平均ではなく指数関数を使って、一日前を一番重く、42(or7)日前を一番軽く見る計算方法を使っています。

トレーニングの影響は1日前が一番大きく、過去になるほど少ないからです。

 

3.活動量計とパワーメーターを組み合わせる

パワートレーニングの基本として「2つ以上の指標を組み合わせて考える」というのがあります。

例えばトレーニングをTSSのみで判断するのではなく、時間・エネルギー量も併せて見ることでトレーニング評価の精度は上がります。

ここに活動量計のデータが加わったことでトレーニング管理の精度は上がったと言えるでしょう。

 

4.可視化のメリット

こうしてデータを可視化することで、「今日はちょっと注意したほうが良いな」というのが数値化出来ます。

私の場合で言うと、睡眠スコアが75以下、ボディバッテリーが70以下になると黄色信号、パワーに関してはTSBが-20を切ると疲れていると感じます。

目安を作ることによって「今日は1時間早く寝よう」「フォームローラーとストレッチを充実させよう」などの具体的な対策を実行するようになります。

 

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中田尚志