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ベンチプレスをしていると、
「80kgを10回できたら、MAXはこのくらい」
「90kgを5回できたから、推定1RMはこのくらい」
といったRM換算を使うことがあります。
重量と回数から現在の筋力を推定できるため、非常に便利です。
ただ、実際のトレーニング記録を見ていると、一つ疑問が出てきます。
例えば、
80kg×10回を1セットやって限界だった人
と、
80kg×10回を5セット完遂できた人
です。
どちらも、
「80kgを10回できた」
という点では同じです。
一般的なRM換算では、この2人を基本的に同じ重量・回数として扱います。
しかし、
5セット完遂できたという情報まで完全に無視してよいのでしょうか？
そこで今回は、僕がベンチプレスの指導・メニュー作成で蓄積してきた5,387件のトレーニング記録を使い、
同じ重量・同じ回数でも、完遂できるセット数と筋力水準には関係があるのか？
を検証しました。
また、現在当サイトのRM換算計算機で使用している、
というRM換算式を基準に、セット数の補正係数を改めて算出しています。
まずは、難しい計算を抜きにして結果から見ていきましょう。
この記事で解説しているRM換算とセット数の関係を数値化したものはベンチプレスRM換算計算機に実装しています。
- ベンチプレスのRM換算はセット数で変わる？
- 1セットと5セットでは推定1RMがどれくらい変わる？
- 今回算出したセット数補正係数
- 現在のRM換算計算機では「回数÷31」とセット数補正を組み合わせている
- そもそも重量と回数だけのRM換算には限界がある
- 今回使用した5,387件のベンチプレストレーニング記録
- 5,387件から限界付近の642件を抽出
- 高確率と中確率は同じ重みでは扱わなかった
- 成功と失敗の境界をどう数値化した？
- 通常のRM換算値からの「ズレ」をratioとして計算
- 同じ人の大量データで偏らないよう230解析単位に集約
- 1セットあたり約1.03％をどう算出した？
- 1.03％にはどれくらい誤差がある？
- RPE10高確率だけでも約1％だった
- 5回・8回・10回でセット数の影響は変わる？
- 今回の分析だけではRM換算の予測精度が上がったとまでは言えない
- 今回の分析の限界
- 結論｜セット数はRM換算の追加情報になる可能性がある
- 参考文献
ベンチプレスのRM換算はセット数で変わる？
今回の実データを分析した結果、
同じ重量・同じ回数でも、より多くのセットを完遂できる記録ほど、通常のRM換算値に対して高い筋力水準を示す傾向
が確認されました。
現在使用している「回数÷31」のRM換算式を基準にすると、
1セット追加あたり約+1.03％
という関係です。
正確な推定値は、
でした。
1セットと5セットでは推定1RMがどれくらい変わる？
分かりやすく、
重量と回数だけから計算した基本の推定1RMが100kg
だったとします。
今回の補正係数を適用すると、以下のようになります。
| 完遂セット数 | 補正後の推定1RM |
|---|---|
| 1セット | 100.0kg |
| 2セット | 約101.0kg |
| 3セット | 約102.1kg |
| 4セット | 約103.1kg |
| 5セット | 約104.1kg |
つまり、
同じ重量・同じ回数を5セット完遂できた場合、1セットだけの場合より約4.1％高く補正される
というモデルです。
例えば基本RM換算が100kgなら、
となります。
計算機では、
約104.1kg
と表示します。
今回算出したセット数補正係数
今回の解析結果から、セット数補正係数は次の式で計算します。
1〜10セットへ展開すると以下になります。
| セット数 | 補正係数 |
|---|---|
| 1 | 1.000000000000 |
| 2 | 1.010309148999 |
| 3 | 1.020618297998 |
| 4 | 1.030927446996 |
| 5 | 1.041236595995 |
| 6 | 1.051545744994 |
| 7 | 1.061854893993 |
| 8 | 1.072164042992 |
| 9 | 1.082473191991 |
| 10 | 1.092782340989 |
重要なのは、
1セット、2セット、3セット……をそれぞれ別々に分析して10個の係数を作ったわけではない
という点です。
実データから、
という関係を推定し、それを各セット数へ展開しています。
現在のRM換算計算機では「回数÷31」とセット数補正を組み合わせている
現在の当サイトのRM換算計算機では、まず重量と回数から、
を計算します。
その後、
というセット数補正係数を掛けます。
したがって、現在の計算式は、
です。
例えば、
80kg×10回×5セット
なら、まず基本RMを、
で算出し、その値に5セットの係数、
を掛けます。
ここまでが、実際に計算機を使う上で知っておけばよい内容です。
ここから先は、
なぜ1セットあたり約1.03％という数字になったのか？
5,387件のデータからどのように補正係数を作ったのか？
を詳しく説明します。
そもそも重量と回数だけのRM換算には限界がある
まず押さえておきたいのは、
RM換算で表示される数字は実際に測定したMAXではない
ということです。
あくまで、
重量と反復回数から推定した1RM
です。
例えば、ある重量を10回できたという記録から、
「1回だけならこのくらいの重量を挙げられるだろう」
と推定しています。
非常に便利ですが、
同じ重量を同じ回数できる人が、全員まったく同じ1RMを持っているわけではありません。
Nuzzoらは、269研究、7,289人、952件の限界反復テストを対象としたメタ回帰分析を行い、%1RMと限界反復回数の関係を調べています。[1]
その結果、同じ%1RMでも実際にできる反復回数には個人差があることが確認されています。[1]
また、負荷が軽くなり、反復回数が増えるほど個人差も大きくなる傾向が確認されています。[1]
つまり、
「○kgを○回できた＝1RMは必ず○kg」
というほど単純ではありません。
より正確には、
RM換算は便利な推定方法だが、重量と回数だけでは個人差を完全には捉えられない
と考えるのが適切です。
そこで今回、何セット維持できたかという追加情報に注目しました。
今回使用した5,387件のベンチプレストレーニング記録
今回使用したのは、僕がベンチプレスのメニュー作成・指導で蓄積してきた、
- 「絶対100kg達成コース」
- 「絶対120kgコース」
- 「練習報告フォーム」
の記録です。
元データは以下の通りです。
| データソース | 対象 | 練習記録数 |
|---|---|---|
| 絶対100kg達成コース | 有効な16名分 | 1,206件 |
| 絶対120kgコース | 有効な39名分 | 3,629件 |
| 練習報告フォーム | 有効な13名分 | 552件 |
| 合計 | 延べ68名分 | 5,387件 |
今回の分析では、
5,387件の実際のベンチプレス練習記録
を出発点としています。
ただし、
5,387件すべてをそのまま回帰分析へ投入したわけではありません。
その理由は、トレーニング強度がバラバラだからです。
5,387件から限界付近の642件を抽出
例えば、
80kg×10回×5セット
という記録があったとします。
これだけを見ると、
「80kg×10回を5セットできる能力がある」
ことは分かります。
しかし、本人にかなり余裕があり、
RPE7程度で終わっていたのであれば、
80kg×10回×5セットがその人の限界能力
とはいえません。
もっと重い重量でも5セットできた可能性があります。
そこで今回は、
限界付近だった可能性が高い記録
を中心に抽出しました。
RPE10高確率
高確率と判断する材料として、
- 同一練習内で後半セットのレップ数が低下した
- 同じレップ・セット数で重量を上げ、次の重量で失敗した
- コメントから限界・失敗・潰れなどが確認できた
- 限界付近のAMRAPと判断できた
といった情報を利用しました。
RPE10中確率
一方、次回練習で重量やレップ数を下げているなど、
限界付近だった可能性は高いものの、高確率群ほど明確ではない記録
を中確率としました。
逆に、
- フォーム変更
- 明らかな特殊コンディション
- 筋力以外の理由による失敗の可能性が高い記録
などは除外しています。
最終的には、
RPE10高確率：158件
RPE10中確率：484件
合計、
をコア解析に使用しました。
高確率と中確率は同じ重みでは扱わなかった
642件すべてを、「確実に限界だった」と扱ったわけではありません。
解析上は、
RPE10高確率＝重み1.0
RPE10中確率＝重み0.5
としました。
つまり、中確率群も情報としては利用しますが、高確率群の半分の重みにしています。
この処理によって、
「限界だったかどうか分からないデータ」が結果へ強く影響しすぎないようにしました。
成功と失敗の境界をどう数値化した？
今回の分析では、成功した重量だけを利用したわけではありません。
例えば、
95kg×5回×5セット成功
した後、
97.5kg×5回×5セット失敗
したとします。
このとき、その人の5回×5セット能力は、
にあると考えられます。
95kgだけを採用すると能力を低く見積もる可能性があります。
一方、97.5kgを採用すると、実際には完遂していない重量を能力として扱うことになります。
そこで今回は、
成功重量と失敗重量の中点
を使用しました。
この例なら、
です。
トップシングルも成功・失敗の境界を利用
筋力水準の基準となるトップシングルについても同様です。
例えば、
150kg成功
した後、
152.5kg失敗
だった場合、
その時点の1RM能力を、
とします。
つまり、
成功した重量と失敗した重量の間に本当の限界が存在する
という情報を利用しました。
ただし、本当の限界が必ず区間の中央にあるとは限りません。
中点を利用しているのは、
成功重量だけ、または失敗重量だけを採用することによる偏りを抑えるための近似
です。
通常のRM換算値からの「ズレ」をratioとして計算
各データについて、まず、
を計算します。
次に、
その時点の筋力水準として推定したtarget1RMを使い、
を計算しました。
例えば、
基本RM換算値が100kg、
target1RMが104kgなら、
です。
この場合、
重量と回数だけから算出したRM換算値より、筋力水準が約4％高い
ということになります。
今回分析したのは、
セット数が増えると、このratioがどのように変化するのか
です。
同じ人の大量データで偏らないよう230解析単位に集約
もう一つ重要なのが、
一人のデータ数が多いほど、その人の特徴が結果へ強く反映される
という問題です。
例えば、
Aさんの記録が100件、
Bさんの記録が10件
なら、
全110件をそのまま分析すると、Aさんの特徴が強く反映されます。
そこで今回は、
ごとにデータをまとめました。
同一人物・同一レップ数・同一セット数に複数記録がある場合は、高確率1.0・中確率0.5という重みを考慮した代表値へ集約しています。
最終的に、
となりました。
今回の再解析で対象となった人物は、
56人
です。
内訳は、
| レップ数 | 解析単位 |
|---|---|
| 5回 | 63 |
| 8回 | 86 |
| 10回 | 81 |
| 合計 | 230 |
です。
1セットあたり約1.03％をどう算出した？
ここから、実際の補正係数を算出します。
230解析単位について、
以下の重み付き回帰モデルを使用しました。
少し分かりにくいので簡単に説明すると、
まず5回を基準として、
- 8回セットであることによる違い
- 10回セットであることによる違い
を考慮します。
その上で、
セット数が1セット増えるとratioがどれくらい変わるのか
を計算しました。
各解析単位の重みは、
です。
限界付近である確度が高い解析単位ほど、分析へ強く反映されます。
その結果、
セット数の係数は、
となりました。
百分率にすると、
です。
したがって、
1セット追加あたり約+1.03％
という結果になりました。
1.03％にはどれくらい誤差がある？
1.0309％という数字を見ると、
非常に正確な数値のように見えるかもしれません。
しかし、当然ながら推定値には幅があります。
今回のモデルでは、
- 推定値：0.010309148998830
- 標準誤差：0.001929950431059
- 95％信頼区間：0.006526515662006〜0.014091782335654
でした。
百分率にすると、
です。
そのため、
「1セット多くできれば必ず1.030914899883％高くなる」
という意味ではありません。
1.03％は、
今回のデータから得られた中心となる推定値
です。
RPE10高確率だけでも約1％だった
ここで、
「RPE10中確率を大量に含めたから約1％になったのでは？」
という疑問もあります。
そこで、
RPE10高確率158件だけ
でも同じ分析を行いました。
その結果、
百分率では、
でした。
全データでは、
+1.0309％
高確率だけでは、
+0.9257％
です。
抽出条件をより厳しくしても、
1セット追加あたり約1％
という結果は大きく変わりませんでした。
5回・8回・10回でセット数の影響は変わる？
次に、
レップ数によってセット数との関係が変わるのか
も確認しました。
結果は以下です。
| レップ数 | 1セット追加あたりの推定値 |
|---|---|
| 5回 | +0.979956％ |
| 8回 | +1.009242％ |
| 10回 | +1.116298％ |
10回では、5回や8回よりやや大きい値になりました。
高回数になるほど筋持久力の個人差が反映されやすい可能性があります。
Nuzzoらの分析でも、相対負荷が低くなり反復回数が増えるほど、反復可能回数の個人差が大きくなる傾向が確認されています。[1]
ただし、
今回の結果だけを見て、
5回ならこの係数、10回なら別の係数
と分けるほどの根拠があるとは判断していません。
そのため現在の計算機では、
レップ数に関係なく共通の+1.030914899883％
を使用しています。
今回の分析だけではRM換算の予測精度が上がったとまでは言えない
ここは今回の結果を解釈する上で非常に重要です。
今回確認したのは、
セット数と通常RM換算値からのズレとの関係
です。
一方、
- 重量＋回数モデル
- 重量＋回数＋セット数モデル
を別のデータに適用し、
実測1RMに対する予測誤差がどちらの方が小さいか
まで比較したわけではありません。
そのため、
セット数を追加すればRM換算の予測精度が必ず向上する
とまでは言えません。
今回示せるのは、
重量と回数だけでなく、何セット維持できたかにも筋力を推定する追加情報が含まれている可能性があり、今回のデータでは1セット追加あたり約1.03％の関係が推定された
というところまでです。
今後、セット補正によって本当にRM換算精度が向上するかを検証するには、
別の実測1RMデータを使って、
重量＋回数モデル
と、
重量＋回数＋セット数モデル
の予測誤差を比較する必要があります。
今回の分析の限界
今回の分析には、いくつか重要な限界があります。
RPE10を直接測定していない
今回は、
- セット内のレップ低下
- 次回の重量・レップ変化
- 成功と失敗の境界
- 挙がり評価
- コメント
などから、
RPE10に近かった可能性
を推定しています。
実験室でRPEやRIRを直接測定したものではありません。
RIRを利用したRPE評価そのものにも誤差があるため[2]、
RPE10高確率＝確実にRPE10
という意味ではありません。
成功・失敗の境界には中点を使用している
例えば、
95kg成功、
97.5kg失敗なら、
96.25kgを代表値としました。
しかし、実際の限界が必ず96.25kgにあるわけではありません。
中点は、
成功重量だけを採用することによる過小評価と、失敗重量を採用することによる過大評価を避けるための近似
です。
セット間休憩を完全には統一していない
先行研究でも、
セット間休憩によって複数セットのパフォーマンスが変化することが確認されています。[4][5]
同じ、
80kg×10回×5セット
でも、
2分休憩と10分休憩では意味が違う可能性があります。
今回のデータでは、この条件を完全には統一できていません。
筋持久力には個人差がある
同じ%1RMでも、できる反復回数には個人差があります。[1]
複数セットを維持するのが得意な人もいれば、
低回数・高重量の方が得意な人もいます。
したがって、
+1.0309％がすべての人に同じように当てはまる
とはいえません。
9〜10セットは外挿の要素が強い
今回算出した、
9セット：
1.082473191991
10セット：
1.092782340989
も、数式としては同じ方法で算出されています。
ただし、
9〜10セットについては利用できる限界付近の直接データが少ない
ため、
低〜中セット数で確認された関係を延長した外挿という側面があります。
高セット数になるほど、解釈には注意が必要です。
実験室研究ではない
今回使用したのは、
統一された環境で行った介入試験ではありません。
実際のベンチプレス指導で蓄積したトレーニング記録
です。
休憩時間、フォーム、体調、睡眠、疲労などを完全には統一できません。
そのため、
今回の結果は、
実験室研究によって確定した法則
ではなく、
実際のベンチプレス練習データから確認された関係
として捉える必要があります。
結論｜セット数はRM換算の追加情報になる可能性がある
一般的なRM換算では、
重量と回数
から1RMを推定します。
しかし実際のトレーニングでは、
同じ重量・同じ回数を何セット維持できたのか
という追加情報があります。
今回、
5,387件のベンチプレス練習記録
を出発点として、
限界付近と判断した、
642件
を抽出。
さらに、
でまとめた、
230解析単位
を使って分析しました。
現在のRM換算式、
を基準として再解析した結果、
という関係が推定されました。
RPE10高確率だけに限定しても、
+0.925665376608％／セット
でした。
この結果から、現在のセット数補正係数を、
としています。
例えば、基本RM換算が100kgなら、
1セット：
100.0kg
3セット：
約102.1kg
5セット：
約104.1kg
となります。
ただし、
セット数を増やせば筋力が1％ずつ伸びる
という意味ではありません。
あくまで、
同じ重量・同じ回数をより多くのセットで維持できるという情報にも、現在の筋力水準を推定する材料が含まれている可能性がある
ということです。
また、
セット数を追加することで実測1RMの予測精度が本当に高くなるかについては、今後別データによる検証が必要です。
今回確認されたセット補正を反映したRM換算計算機はこちらです。
ベンチプレスRM換算計算機｜重量・回数・セット数から推定1RMを計算
基本となる「回数÷31」のRM換算式をどのように算出したのかについてはこちらで詳しく解説しています。
一般的な重量と回数からRMを一覧で確認したい方はこちらも利用できます。
参考文献
[1] Nuzzo JL, Pinto MD, Nosaka K, Steele J. Maximal Number of Repetitions at Percentages of the One Repetition Maximum: A Meta-Regression and Moderator Analysis of Sex, Age, Training Status, and Exercise. Sports Medicine. 2024;54(2):303-321. doi:10.1007/s40279-023-01937-7.
[2] Zourdos MC, Klemp A, Dolan C, Quiles JM, Schau KA, Jo E, Helms E, Esgro B, Duncan S, Garcia Merino S, Blanco R. Novel Resistance Training-Specific Rating of Perceived Exertion Scale Measuring Repetitions in Reserve. Journal of Strength and Conditioning Research. 2016;30(1):267-275. doi:10.1519/JSC.0000000000001049.
[3] Mangine GT, Serafini PR, Stratton MT, Olmos AA, VanDusseldorp TA, Feito Y. Effect of the Repetitions-In-Reserve Resistance Training Strategy on Bench Press Performance, Perceived Effort, and Recovery in Trained Men. Journal of Strength and Conditioning Research. 2022;36(1):1-9. doi:10.1519/JSC.0000000000004158.
[4] Willardson JM, Burkett LN. The Effect of Rest Interval Length on Bench Press Performance With Heavy vs. Light Loads. Journal of Strength and Conditioning Research. 2006;20(2):396-399. doi:10.1519/R-17735.1.
[5] Ratamess NA, Falvo MJ, Mangine GT, Hoffman JR, Faigenbaum AD, Kang J. The Effect of Rest Interval Length on Metabolic Responses to the Bench Press Exercise. European Journal of Applied Physiology. 2007;100(1):1-17. doi:10.1007/s00421-007-0394-y.