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ラグビーにおけるコンディショニングを「見える化」する 管理ソフト活用の検討
Rugby conditioning consider using management software to “visualize”
古 田 仁 志 Hitoshi FURUTA
１．は じ め に
ラグビーは高いレベルでのパワー、スピード、
持久力といった多くの体力要素からなるコリジョ ン・スポーツである。コリジョン・スポーツとは 激しい衝突が意図的に繰り返される競技のことを 指す。その中でもラグビーはスプリント、減速、
方向転換、低強度のランニングや休息がある。こ のような競技に限らず、あらゆるスポーツにおい て、ストレングス（フィジカル・体力強化）とコ ンディショニング（体調）がパフォーマンスに大 きく影響してくると考えられる。つまり筋力、筋 量の増加による体重、パワー、スピードの増加を 目的としたストレングストレーニングを効率よく 計画的に行う必要がある。その為にはオーバート レーニングによる傷害やディトレーニングによる パフォーマンスの低下の原因となる疲労の蓄積を 防ぐ必要があり、コンディショニングを整えた質 の高いプログラムされた練習が重要である。
本研究では、練習や試合の疲労度をモニターし 分析することで、シーズン中の練習強度をコント ロールする指標が抽出可能か検討することを目的 とした。
Ⅱ．調査システム
選手の体調・コンディションを可視化し、チー ムが状態を把握するアプリケーションであるONE TAP SPORTSを用いて調査を行った。
ONE TAP SPORTS（コンディショニング管理 システム、以下ONE TAP）とは、
選手の体調、トレーニング記録、怪我の履歴な ど、全て一括して管理・把握できるツールである。
選手一人ひとりが自身のスマートホンやタブレッ トで、その日の体調やトレーニング負荷を簡単に 入力しコーチ・トレーナー陣は選手全員の体調管 理を詳細にチェック出来るアプリケーションであ る。また、選手を怪我から守るために傷害報告書 を作成し、自動的に行えるツールである。受傷履 歴から怪我の傾向分析ができ、怪我のしにくい練 習メニューや練習強度をコントロールできると考 え採用した。
Ⅲ．方 法
１．対 象
分析の対象は、K大学ラグビー部に所属する学 生 30 名（レギュラー15 名、 非レギュラー15 名）
国士舘大学体育学部（Faculty of Physical Education, Kokushikan University）
THE ANNUAL REPORTS OF HEALTH, PHYSICAL EDUCATION AND SPORT SCIENCE
VOL.38, 121-124, 2019
報告書（体育研究所プロジェクト研究）
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古田とした。
ポジション別に分類すると、FWDは 16名（レ ギュラー8名、非レギュラー8名）とし BKSは 14 名（レギュラー7名、非レギュラー7名）とした。
表 1は、被験者の年齢と身体的特徴を示したもの である。
２．調査期間および調査内容 2-1 調査期間
分析の調査期間は2019年10月23日から2019年 12月9日までの48日間の1シーズンとした。
2-2 調査方法
同期間中における練習や試合が行われた翌日の 起床後に学生が練習や試合によってどの程度疲労 が蓄積されているかをONE TAPへ主観的な疲労 度を入力させた。入力する項目は、疲労度、体の 痛みの 2項目である。また、疲労度や痛みの数値 は 0〜20（疲労がない、楽）21〜40（少し疲労が
ある）41〜60（疲労がある）61〜80（かなり疲れ ている）81〜100（非常に疲れている）この目安 を使用し、対象となる学生には「昨日の練習や試 合の疲労度をONE TAP へ入力するように」と、
練習時にコーチが口頭で指導した。分析対象者を 4グループに分類した。FWDのレギュラー群をL FWD、非レギュラー群をNL FWD、BKSのレギ ュラー群を L BKS、非レギュラー群を NL BKS とした。上記の 2 項の中で 81〜100（非常に疲れ ている）を入力している学生の割合を集計した。
また、この値が入力されたらアラートがコーチに 通達されるようになっている。
Ⅳ．結 果
表2はFatigue（疲労度）とPain in the body（体 の痛み）別にみたONE TAPへの入力人数と入力 率をレギュラー群、非レギュラー群、各グループ
表２ ポジション別の入力回数と入力率 表１ 被験者の年齢及び身体的特徴
ラグビーにおけるコンディショニングを「見える化」する管理ソフト活用の検討
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で比較して示したものである。Fatigueの入力回 数・ 入力率はレギュラー群が 347 回・48.1%、 非 レギュラー群は 300 回・41.6% とどちらも低い入 力人数・ 入力率であった。 また、Pain in the body の入力回数・ 入力率はレギュラー群が 338 回・46.9％、 非レギュラー群は 302 回・41.9% と この項目も低い入力人数・入力率であった。
表3はFatigueとPain in the body別にみたア ラートの発生件数と発生率を、レギュラー群、非 レギュラー群、各グループで比較して示したもの である。Fatigueのアラート発生件数・発生率は レギュラー群が6回1.7％、非レギュラー群は15回 5％であった。また、Pain in the bodyのアラー ト発生件数・発生率はレギュラー群が 15回 4.4%、
非レギュラー群は 10 回 3.3% であった。どちらの 項目もアラートの発生件数が少なくONE TAPの 調査による練習の変更を行う判断には至らない結 果となった。
表4は試合時と練習時のFatigueとPain in the body別にみた ONE TAPへの入力回数と入力率 をレギュラー群、非レギュラー群、各グループで 比較して示したものである。総合的な数値は表 2 と変化は無い。その中でFatigueの入力回数・入 力率はレギュラー群が試合時 15 回 25％、練習時 332回50％であり、非レギュラー群が試合時10回 22.2％、 練習時 290 回 42.9％であった。Pain in the body の入力人数・入力率はレギュラー群が 試合時 15 回 25％、練習時 287 回 43.4％であった。
非レギュラー群が試合時 11回 24.4％、練習時 291 回 43.1％であった。どちらの項目も試合時より練 習時の方が入力率は高い結果となった。
表5は試合時と練習時のFatigueとPain in the body 別にみたアラートの発生件数と発生率を、
レギュラー群、非レギュラー群、各グループで比 較して示したものである。総合的な数値は表 3と 変化は無い。その中でFatigueのアラート発生件
表４ 試合時と練習時のポジション別の入力回数と入力率 表３ ポジション別の入力回数と入力率
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古田数・発生率はレギュラー群が試合時1回6.6％、練 習時 5回 1.5％であり、非レギュラー群が試合時 0 回 0％、練習時 15 回 5.2％であった。Pain in the body の入力人数・発生率はレギュラー群が試合 時 1 回 6.6％、練習時 14 回 4.3％であった。非レギ ュラー群が試合時0回0％、練習時10回3.4％であ った。どちらの項目も試合時より練習時の方かア ラートの発生件数が高い結果となった。
Ⅴ．考 察
本研究では、練習や試合での学生の疲労度をモ ニターし分析することで、シーズン中の練習強度 をコントロールする指標を抽出することを目的と した。
結果にあるように、レギュラー群、非レギュラ ー群についても入力率が非常に低く、正確なコン ディションや練習強度について判断するには信頼 性の欠ける数字であった。しかしながら、学生が 自分のスマートフォンから短時間で入力できる手 軽さを考慮すると管理ソフト活用の価値と可能性 は非常に大きいと考える。
今後の課題として、学生の内面にある「意識と 心がけ」に働きかけ、学生が自分の意思で資質向 上に努める姿勢を育めるような指導をすることが
できれば、学生の行動を変化させることができる 可能性が充分にあると考えられる。
具体的なプランとして、 学生に再度「競技水 準」を上げるためにはコンディショニングマネジ メントが重要であり、そのために「意識と心がけ」
の改善にも粘り強く取り組む事で、行動の質（ア プリケーションの入力回数など）を向上させなけ ればならない。さらには、GPSと連携した練習や 試合の疲労度をモニターする。内容としては、練 習メニューの走行距離、スピード、コンタクト強 度、時間による疲労度をデータに取ることによっ て、試合に近い高強度練習を行うタイミングを判 断し、競技力向上と傷害予防に繋がると推察され る。
引用・参考文献
