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筋力増強トレーニングの効果的な方法

せっかく筋トレを始めたが、

「思うように筋力がUPしない」

という人も多いと思います。

筋トレを始めた頃はいいのですが、1年以上筋トレをしている人は、とにかくトレーニングをしても思うような効果が得られない時があります。

しかし、筋肉に関する知識と効果的な方法を理解することで、しっかりとした筋トレの効果を得ることができます。

この記事を読むことで、筋力増強に関する知識と、トレーニングの効果的な方法についてわかるようになるためぜひ最後まで読んでください。




筋肥大と筋力増強の違いとは?


筋力トレーニングの目的は大きく2つに分けられます。


筋肥大

  1. 筋肉を大きくする

  2. かっこいい体を作る

  3. 胸板や太い腕など見た目に表れる

  4. 例:ボディビルダー

 

筋力増強

  1. 筋力を強くする

  2. 今までよりも重い重量を持ち上げる、速く走る

  3. スポーツ等でパフォーマンスをUPする

  4. 例:アスリート)

 

上記のように筋トレの目的や効果は大きく2つに分類されます。

その為、トレーニングを行う前に目的を決めることが大切になります。

なぜなら、目的によってトレーニングの方法が変わってくるからです。

前回は、筋肥大のトレーニングについてご紹介しました。


重要な筋トレの方法筋肥大について

気になる方はぜひ記事をご覧ください

 

今回は、筋力増強のトレーニングについてご紹介していきたいと思います。

 

筋力増強のトレーニングとは


結論として筋力増強の効果は、高強度トレーニングが推奨されています。

これは、長年積み上げられたトレーニング現場の経験と研究機関の検証データをもとに導き出された数値です。

 

高強度トレーニングとは

具体的には1RMの80%以上の高強度トレーニングを推奨しています(例:1RMが100Kgの時は80Kgの重量でトレーニングを行う)


80%1RMという数値は、1RM最大筋力の80%にあたる負荷強度です。


RM(最大反復回数)でいうと8RMになります。


東京大学大学院、総合文化研究科教授の石井直方先生の著書では


「計測が簡単でありながら、1RM筋力の数値は運動・トレーニング分野の学術論文において、信頼できる筋力の評価基準として用いることができる」

引用:筋肉の機能・性質パーフェクト事典 2020年 石井 直方

と書かれています。


そのため、1RMをもとに高強度のトレーニングを設定することで筋力増強の効果が期待できると考えます。


そして、筋力増強の効果は「神経活動の適応」で高まります。

 

神経活動の適応とは


高強度トレーニングを繰り返すと、脳の中で神経活動の発火頻度が高まり、複数の運動単位を動員して強い力を発揮するように神経ネットワークを構築していきます。

そのネットワークが完成すれば、より高強度の重量も扱える神経と筋肉へと増強され、必要な引力が発揮できるようになります。

これが、神経活動の適応による筋力増強のメカニズムです。

 

2017年、ニューヨーク市立大学のシェーンフェルドらの研究は、高強度トレーニングが効果的であることを裏付けるエビデンスがあります。

 

ニューヨーク市立大学の研究



下記二つのグループで6週間のトレーニングによる筋力増強の効果について分析しました。


  • 1RM 80%以上の「高強度」グループ

  • 1RM 80%未満の「中〜低強度」グループ


その結果、高強度トレーニングのほうがより有意な筋力増強効果があることが示されました。


そして庵野の著書では、


「筋力を高めるためには、高強度の重量を用いたトレーニングが有効であり、これは神経活動の適応のメカニズムに一致する」


と書かれています。

出典:科学的に正しい筋トレ 最強の教科書 2019年 庵野 琢将

 

そのことから筋力増強のためには、1RMの80%以上の高強度トレーニングが推奨されています。

 

まとめ

 

筋力トレーニングの目的は大きく2つに分けられます。


目的別トレーニング方法 一覧表
出典:筋肉の機能・性質パーフェクト事典 2020年 石井 直方を参考に作成

そのふたつとは筋肥大と筋力増強です。

①筋肥大の効果は総負荷量「強度(重量)×回数×セット数」で決まります。



②筋力増強のためには、1RMの80%以上の高強度トレーニング一択となります。


上記の図を参考にトレーニングの強度と回数、セット数を組んで筋力をUPしていきましょう。

 

参考情報

科学的に正しい筋トレ 最強の教科書 2019年 庵野 琢将

筋肉の機能・性質パーフェクト事典 2020年 石井 直方

 

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