100m走のスピード曲線にみられる疾走局面に関する因子分析的構造
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(2) . 平成１０年８月. 北海道教育大学紀要 （自然科学編） 第４９巻 第１号 １ ） ＶＯＬ４９ ｉ ＩＳｃ ｔｕｒａ ｆＥｄｕｃａｈｏｎ （Ｎａ ｉ ｉ ｉ ｅｎｃｅｓ ｄｏＵｎ ｔｙｏ ｌｏ ｆＨｏｋｋａ ｖｅｒｓ ‐ Ｊｏｕｒｎａ ，Ｎｏ. Ａｕｇｕｓｔ ｌ９９８. ｌｍｍ走のス ピー ド曲線にみられる 疾走局面に. 関する因子分析的構造. 杉 山喜 一＊‐渡辺 啓＊・永井 純＊＊・ 関岡康 雄＊＊ 北海道教育大学旭川校・筑波大学. ｉｎｔ Ｐｈａｓｅｓ ｉｃ副 Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆｓｐｒ Ｆａｃｔｏｒ Ａｎａｌｙｔ ｆｌｏｏ ｍ Ｄａｓｈ ｏｎ Ｓｐｅｅｄ Ｃｕｒｖｅ ｏ. ＊ ｒａｋｕ Ｗａｔａｎａｂｅ ＊＊Ｊｕｎ Ｎａｇａ ＊Ｋａｃｈｉｓｕ淳ｙａ ｉａｎｄ ＊＊Ｙａｓｕｏ ｓｅｋｉ ｏｋａ ｌｍａ ， ， Ｈｉ 中Ａｓａｈ ｉ ｆＥｄｕｃａロｏｎ ｉ ｄｏ Ｕｎ ｉ ｔｙｏ ｉ ｋａｗａ Ｃａｍｐｕｓ ｖｅｒ ｓ ，Ｈｏｋｋａ 中率ＵｍＶｅｒ ｆＴｓｕｋｕｂａ ｉ ｔ ｙ。 ｓ. Ａｂｓ桜ａ ｃｔ ｒ ｌ ｉ ｓ Ｕｕｓ立ａｔｅｓ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｖｅ ＳＰｅｅｄ ｃｕｒｖｅ ｏｆｌ ｏｃ ｔ ： ｙ 血 ｅａｃｈ ｓｅｃｄｏｎ をαｎ ｓｔａｌｔ ｔｏ 鏡山ｓｈ ａｎｄｉ ｏｏ ｍ ｄａｓｈｉ ｄ ｉ ｄ ｉｄ ｌ ｄ ｄ ｔ ｕｓｅｄ ｔｏ ａｎａｌｙｚｅ ｓｐｒｉｎｔ ｐｈａｓｅｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｓｔａｒｔ ， ｓｐｅｅ ａｃｃｅ ｅｒａ ｏｎ， ｒａｎｓ ｏｎ， ｍａｘ ｍｕｍ ｓｐｅｅ ， ｓｐｅｅ. ｉ ｌ ｓｌ才ｕｃｔｕ二 ｆｓｐｒ ｉ 〕 ロｔ ｐｈａｓｅｓ ｈ ａｃ ｔｏｒ ｒｅ ｏ ａ ｅｎｄｕｒａｎｃｅ ‐ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｄａｔａ ｓｈｏｗｎｉｎ ｓＰｅｅｄ ｃｕｒｖｅ，ｔ ｅ ｆ ， ａｎｄ ｓｏ ｏｎ. ｉ ｌ ｕ 〕 ご 立ｏｒｈｉｇｈ，ｈ ｌ ｔｕｄｅｎｔｓ をｏｍ ｊ ｉｐａｎｔｓｃｏｍｐｒ ｉ ｌ ｌ ｉｃ ｔｕｄｙ ｅｓ ｅａｎｄ ４５ｆｅｍａ ｓｅｄ８８ ｍａ ｇｈ ｓｓ ｓｃｕｓｓｅｄｉｎ ｔｈｉ ｗａｓ ｄｉ ．Ｐａ ｉ ｅ ｒｅｑ山ｒｅｄ ｆｌｏｏｍ ｗａｓｄ ｉ汎ｄｅｄｉｎｔｏｌｏｅｑｕａｌｓｅｃｔ ｏｎｓ ｉ口ｅｓ ｌ ｔｒ縦ｇｈｔｌａ に ｎｅ ｏ ｓｃｈｏｏ ｓａｎｄ ｕ唖ｖｅｒｓ ．Ｔｈｅ 編止ｎ ｒ ‐ Ｔｈｅｓ ‐ ｉｎｔ ｐｈａｓｅｓ ｌ勾引ｙ ｔｈｅ 燈ｃｔｏｒｓαＵｃロロｅ ｏｎ ｓｐｒ ｆｏｒｅａｃｈ ｓｅｃｔ ｉ ｅ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｏｎ ｗａｓ ｍｅａｓｔＵｒｅｄ ｂｙ ａ ｐｏｒｔａｂｌ ， ． Ｔｏ ｃ ｉ ｉｘ Ｗｉ ｔｈｌｏ ｖ２唖ａｂｌｅｓ ａｌ ｌｕ口ｏｎ ｗａｓ ｇｖｅｎ ｔｏ ｔｈｅ ｃｏ１ぼｅｌａｂｏｎ ｍａｔｒ ｏｎ ｗａｓ ｉ ｌｆａｃｔｏｒｓｏ １山中ａｘ ｒｏｔａｔ ｌｄ ｖａ ｐａ ｐｍｄｃ ：１） ｓｐｅｅｄ ａｃｃｅｌｅｒａｄｏｎ ｒｅｔｅｄ ｖｏ なｃｔｏｒｓｏｆｓｐ血ロｔｐｈａｓｅｓ ｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ 組・ｄｉｎｔｅ ｌ ｌ ） ａｐｐ五ｅｄ ． Ｔｈｅ お旦ｏＷｉｎｇｔｖ ａｎｄ ｅｎｄ，ｕｒａｎｃｅ. ｄ ｍｄ ２） ｓｔｚｕｒｔ ‐ Ｔｈｅ ｐｈａｓｅｓ ｏｆｓｐｅｅｄ ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｎ １ｐｒａｎｃｅ ａｒｅ ｍａ血. 族ｃｔｏｒｓ ｗｈｉｃｈ. ｄ ｄ ｄ ｄ ｄ 口 ，ａｎｄ ｌ ｉ 無ｃ ｌｕｄｅ ａ ｓｅｄ ｅｒａ口ｏｎ ｅｓ ｏｆ ｐｈａｓｅｓ ｏｎ ｓｐｅｅｄ ａｃｃｅ ， ｍａＸ江口ｕｍ ｓｐｅｅ ， ｓｐｅｅ ｅｎ ｕｒａｎｃｅ ａｎ ｒｅ ｕｃ ｏｎ. ｌｙ ｌ ｏ ｔ ｐｈａ ｆ ｌｎａｔｅ ｚ ｕ ｒ ｃｈ ｍａｋｅｓ ｕｐ ａｐｐｒｏＸｉ ｓｅｉ ｓ ａ ｓｕｂｆ ａｃｔｏｒ ｗｈｉ ・ ゴ ロａｌ ｌｃｅ ｏｖｅｒ ｌｏｏｍ． Ｔｈｅ ｓｔ ｅｃｔ ｓ ｐｅｄｏｒ ｗｈｉ ｃｈ ａｆ ｉ 〕 ｎｉ ｃｈ ｓｅｔ ｓｕｐ 紙 ｏｔｈｅｒ ％ ｏｆｔｈｅｔｏｔａｌｒａｃｅ ｓｔｈｅ ｐｈａｓｅ ｗｈｉ ｏｎ ｂｕｔｔｈｅｓｔａ ｓ ｍａｙ ｓｅｅｍ ｔｏ ｂｅ ａ ｓｍａｎ ｐｏｒｔ ‐Ｔｈｉ 〕 国ｙ ａｎ ｏｕｔ ＝ ｉ ｉｓｃｕｓｓ ｉｏｎｓ ｐｒｏ虎ｄｅ ｎｏｔ ｏ ｎｅ ｏｆｓｐ面ｑｔ ｐｈａｓｅｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｓｐｅｅｄ ｐｈａｓｅｓｏｆｔｈｅ ｒａｃｅ‐ Ｔｈｅｓｅ ｄ ，ｂｕｔ ｌ ｏｒｔｈｅｍ‐ ａｎｓｉｍｄ ｐｒｅｐ遜ｅｆ ａ ｓｏ ａ 卸ｄｄｅ滝ｌｅ おｒｃｏａｃｈｅｓｔｏｅｓｔａｂ丘ｓｈｒａｃｅｐｌ. は じめ に ス ピー ド曲 線 （図１参 照） は， ス タ ー トか ら ゴー ルま で の 各 計測 区 間の 速 度変 化 を グラ フ化 したも の で， ｌ １９６３ １９６３ 運 動 学 的解 明を 目 的と して， 疾 走局 面構 造 の把 握や個 人 の疾 走 能力 の 分析 （Ｇｕｎｄ ａｃｈ ； ，伊 ， 猪飼 他；. 藤； ） などに利用されている． ９８５ １ ると， 例えばスタート， 特にス ピー ド曲線にみられる 速度変化を手がかりにｌｏｏｍ走の疾走局面に着目す‐ 加 速期， 最 大速 度維 持期， 減 速期， フィ ニ ッ シ ュ と い っ た 様々 な局 面 に分 け られる． このよう な各疾 走局面. （７９）.
(3) . ８０. 杉山. 喜一 他. 構 造 の 明確化 によ り， 各疾 走局 面 に応 じた ス プリ ン ト能力 の 分析 が容易 になり レース プ ラ ンや トレーニ ン ，. グ法に関する手がかりが得られる． ただこれら疾走局面はそれに先行する疾走局面によって連鎖的に影響を及ぼしあっていることから， それ ぞれの関係を明確化できれば， いくつかの疾走局面をひとまとまりとしたマクロ的区分も可能となる． おそ らくスタートがよければ加速にも好影響を与え， 優れた加速能力によって最大走速度の向上・維持が期待で き， また最大走速度が維持されればス ピー ドの減速区間を短縮することができる訳で， これら各局面どうし の 関係 づ けを どのよう に位置 づ ける かがここ での 主要 テ ーマ と なる．. そこで今回の報告は、ｌｏｏｍ走における各１ｏｍ区間の所要時間等を計測した上で、各区間ごとの影響度につい て統計的に処理し， その疾走局面構造について検討する．. ″. ・グ ／ ／. ・. ／〆 １．ＳＳ １．８８. ６３３. ｛ １ 階【髭 ８ 三豊轍 ２ ． ３， １５. 汀 Ｌと. ？‘８６. ３ ４．２９ １‐１４ ８．爾 ）. ｔ ‘. ５．４２ １．１２ ８．Ｓｇ. ５ ６，嫌. １，８６ ９，４４. ６ ７．６３ Ｌ１５ ８‐？Ｉ. ７ ８，１ ）６ ａ３ １‘ｌ ９．？５. ８ ９ １題 ９，８８ １１．８９ １２．１４ Ｌ２３ １．２２ Ｌ８４ ８．ＩＳ. ３．２２. ９．６１. 図１． ｌｏｏｍ疾 走 にお けるス ピ ー ド曲線 （杉 山 ら； １９９３ ）. 方. 法. 被験者はＨ大学教育学部に所属する学生１００名， 旭川市内のＡ高校のスポーツ課に所属する生徒２７名， 釧 路市内のＴ中学の生徒６名， 計１３３名 （男子８８名， 女子４５名） である． これら被験者に対するｌｏｏｍ走の計測 は， 主として体育授業やク ラ ブ活動時を利用 して実施されたため風向・風速の公式計測は実施していない が、計測時の気象条件は、天候が晴れもしくは曇り、体感ではほぼ無風状態であった． 測 定装置 は携 帯型 の パ ソ コ ンで、各１ｏｍ 区 間毎 の通過ラ ッ プを測 定する た めの プロ グラム は、杉 山 ら （ ） １９９３. の作成したス ピード曲線作図プログラムが使用された． 計測方法として、図２のような計測地点の通過マーク （例えば縦長の三角コーン等） にランナーがさしかかっ た時点 でキーを操作して計時する方法や， 計測地点 に観察者を配置してその地点を通過する際の観察者の合図 （例えば手を下ろす等） にしたがって計時する方 法 を用 いた． 得 ら れたす べ ての 計測 デー タ は、表計算 ソフ トＥＸＣＥＬ （Ｍｉ ｆ ｔ社 製） 用 のフ ァイ ルにい っ たん 変換 した ｃｒｏｓｏ 後 に、そ のア ドイ ンソ フ トであるＥＸＣＥＬ多 変 量解 析Ｖｅｒ ．３ ．０ （株式 会社 エス ミ 社 製） を用 い て統 計 的 に処 理 した．. （８０）.
(4) . . ８１. ｌｏｏｍ 走 のス ピー ド曲 線. ９０ｍ. ８０皿. ７０癒. ６⑩臓. 辱◎蹴. ４◎蹴. ３０ｍ. ２０繊. ＩＱ醍. 醐 獅建装置. ◎ 通過マーク. 灘塵地点 図２ ． 本計測のための設定. 結. 果. １．ｌｏｏｍ疾 走 の因子 的局 面構 造 ｌｏｏｍ 走 のス ピー ド曲 線 は， １ｏｍ 毎 の距離 で１０区 間に 区切 られて いる こと か ら、各 区 間 ごと の 関係 を 明 らか. にするために、それぞれの所要時間を変数とする相関分析を行った． 次の表１ ‐ は， 各区間の所要時間ごとの 相関行列を示している． １ｏｍ ２０ｍ 区 間な ら びにｏ １ｏｍ区 間と１ｏｍ‐ いず れの相 関係 数もｏ ５以 上 の有 意 な相 関 関係 が認め られた ほか、ｏ ‐ ‐ ．. ７以上の高い値を示す結果となった． そこで１０区 区間と９０ ｌ ｏｏｍ区間の相関係数を除くいずれの相関係数も０ ‐ ． 間による変数に対してできる だけ小数個の潜在因子で説明するために， これら相関行列に対し， 主因子法を 用いて因子的構造についての解釈を加えた． １▲. 皿. ｍ. ８塾 ５ 綿 ６ ３ ４ ０総 ５－ ．７・ ・７．７．７．７・ ．. １ ｏｏ ． ７ ‐６ ８３ ． ８ ‐２ ８４ ． ８ ．３. １ ｏｏ ． ７９ ‐ ８６ ‐ ８６ ． ８９ ． ８６ ．. ｏｏ １ ‐ ９ ．０ ９１ ． ８ ．９. ７９ ． ８０ ．. ８５ ‐. ９０ ． ８ ．７. ７６ ‐. ７８ ．. ８１ ．. １ ｏｏ ‐ ９０ ． ９０ ‐ ８８ ‐ ９２ ． ８１ ．. １ ｏｏ ‐ ９ ‐１ ９３ ‐ ８ ．９ ８６ ．. １ ｏｏ ‐ ９１ ． ９２ ． ８９ ‐. １ ｏｏ ． ８ ‐６ ８７ ．. １ ｏｏ ‐ ８３ ‐. １ ｏｏ ‐. 表１． 各区間の所要時間ごとの相関行列. １４ １２ ３７ ４０ ま ず主成 分 分析 に基 づ く 固有 値 は， 大きい 順 にＡ，＝８ ． ‐ ‐ ， 』 ＝０ ‐ ， ス３＝０ ， ん ＝０ ，．”．． が得 ら れ. た． 固有値を１以上とすれば因子数は１つであるが， 第２因子もそれ以降の因子と比べると比較的大きい． ま （８ １）.
(5) . ８２. 杉山. 喜一 他. た第２因子において０ １ｏｍ区間の因子負荷量が比較的大きい値を示している． そこで因子数を複数に定めた上 ‐ で、それぞれのモデルケースについてバリマックス回転を加えて直交解を求めた結果、２因子モデルの場合が 最も単純構造化された． そこで疾走局面にみられる因子的構造について， 今回は２因子モデルを中心に検討 をすすめる． まず表２はバリマックス回転後の各因子負荷量と固有値及び寄与率を示している． 第１因子 は， １ｏｍ 以 降の各 区 間 にお いて０ ８前 後 の 高 い 因子負 荷 量 を示 して いる． つ ま り加 速 しは じめ て か ．. ら， 最大速度疾走期さらにはスピードの減速期を含めた疾走速度に寄与する局面の因子であることから， ス ピー ドの加速・維持局面に関する因子と解釈することができる． 次に第２因子は， スタート直後の最初の １ｏｍ 区 間にお い ての み０ ９と い っ た高 い因子負 荷 量 を示 して いる． この こと か らス ター ト局 面 に 関する 因子 と ． 解 釈さ れた． ま たこ れら２つ の因 子 の寄与 率 はそ れ ぞ れ０ ２５と なり， こ れ ら２つ の 因子 をあ わせ れ ば、全 ６７ ． ． ，０ 分散量 の９２％ を説明 している．. 以上の結果から， ｌｏｏｍの疾走局面における因子構造として、最終的にはスピードの向上．維持局面に関す る因子とスタート局面に関する因子が抽出され， ２因子モデルによる説明が可能となった． これによりスタ ー ト以 降の加 速 か ら ト ッ プス ピー ド， ト ッ プス ピー ドの維 持， 減 速 と い っ た 一 連 の 流 れ を１つ の 主要 局 面 と して と らえ， む しろス ター トはそ の補助 局 面と して， ｌｏｏｍ疾 走 の独 立因子 と してと らえ ておく 必 要 がある．. さて分析結果にみられる全体的な寄与率なども考慮にいれれば、スタート技術も重要であるが， むしろ加 速能力 を高め疾 走ス ピー ドの 向上 ・維持 さ せる こと の技術 が， ス プリ ンター の パ フォ ーマ ンス を決 定する よ り 重要な ポイ ン トである こと が理解 できる．. 第１因子. 第１因子. 共通性. ０ ４０１０ ． ０ ８２８５ ．. ０ ９１９１ ． ０ ２７６９ ‐. ０ ８０ ． ０ ８４ ．. ３０‐４０. ０ ７６３７ ． ０ ８１２３ ．. ０ ４７３４ ． ０ ４５５７ ‐. ０ ８９ ． ０ ９１ ．. ４０‐５０ ５０‐６０. ０ ８００４ ． ０ ８４９５ ．. ０ ５１８０ ‐ ０ ４５２６ ．. ０ ９２ ． ０ ９３ ‐. ６０‐７０. ０ ８７３４ ． ０ ８３５４ ．. ０ ４１３８ ‐ ４４５６ ０ ．. ０ ９１ ‐ ０ ９３ ．. ０ ８４９３ ． ０ ７９７８ ‐. ４００４ ０ ． ０ ３９２０ ．. ０ ９２ ．. ２７ ６ ． ０ ６７ ‐. ２ ５１ ．. ０‐ １０ １０－２０ ２０‐３０. ７０‐８０ ８０‐９０. 霜 辱. 値一 撃一. 固一 寄. ９０‐ １００. ｈ“. ０ ８８ ‐. ０ ２５ ．. 表２ ． バ リ マ ッ クス 回転 後 の各 因子負 荷量. ２ ．ス ピー ドの加 速・維 持 に 関する 因子 ス ピー ドの加 速 にお いて は主 と してス ター ト後 の低 速段 階か らの急 峻な加 速局 面 （こ こ で は便 宜 的 にリ フ. ト加速と呼ぶ） と疾走速度も高速段階にはいる３０ｍ付近からトッ プスピードに達するまでの加速局面 （ピッ ク ア ッ プ加 速） の、主 と して２つ の加 速局 面 に 分 ける こと が できる． 特 にリ フ ト加 速 ではス ター トの低い 姿勢. から上体を真っ直ぐ起こす技術が重要とされ、またピックアッ プ加速では、ス ピードにのった大きなストライ ドの獲得が重要となる． 通常 ピックアッ プ加速をいかに後半にまで維持できるかが、ス ピードをより高い水 準に導いていくポイントとなるが， このことは結果的にスピードの減速期を相対的に短縮させることとも密 （８２）.
(6) . ８３. ｏ ｏｍ走のスピード曲線 ｌ. 接 に 関係 して いる． した が っ て加 速 が生 じて か らス ピー ドの量 的. 質的変化がみられる疾走局面を１つのユ. ニ ッ トと して と らえる こと は， ある 意 味で合理 的である とい える． ３ ．ス ター トに関する 因子 ス タ ー トに 関する 因 子 は、ス タ ー トの 合 図 に従 っ て で きる 限り 素 早く 反応 する た めの 運動系 の 能力 が 関与. し、ここではその反応速度が重要な意味をもっている． 反応速度に関していえば、実際に疾走速度に与える反 応 速 度の影響 度 は３ ３％程度 であり、必ず しも 大き いと はい えな い． ‐ ス タ ー ト局面 の技術 につ いて は， 出発動 作 と低 い 姿勢 か らの走 り 出 しの動作 と深 く 関わ っ て いる． ス タ ー １９９３） 、今 回のｌｏｏｍ疾 走 でも ｉｎｓｏｎ ト動 作 が 関与 して いる 部 分 は、レース 全 体 で は１０％ ～１５％ 程 度 で （Ｈｏｓｋ ； １０％） の距離 で計測 さ れている． した が っ て レース 全体 でみる と１ｏｏｍ疾 走 の パ フォ ーマ ンス を 決定 づ １ｏｍ （. ける主要因とはならないが、少なく ともそれ以降のス ピードの加速・維持局面につなげるための準備局面と して重 要な意 味を持 っ ている と いえよう．. ４ ．因子構造からみた疾走能力の分析 図３ ． はフ ァイ ル に保存 さ れた 各走 者 の 計測 デ ータ の 中か ら１２秒 台， １３秒 台， １４秒 台の走 者の データ を選 択 して， そ れぞ れス プ ラ イ ン関数 で補 間 した グラ フ を重 ねて 表示 したも の である． こ れ による と１２秒 台の走 者 、台 １４秒 台 のラ ンナ ー と比 べ 最初 のス タ ー ト局 面 です で に差 がみ られる ま たス ピー ドの加 速 ・ は， １３秒 、 ． ， 維 持局 面 に着 目 してみる と、１２秒 台のラ ンナ ー は加 速 能力 にも優 れてお り、３０ｍ地点 ま での加 速局 面 にお い て す でにス ピー ド面 で圧倒 的 に優 位 に た っ ている． そ の結 果と してハイ ス ピ ー ドか らの加 速 も継 続 的 に行 わ れ て お り， ト ッ プス ピー ドも 他 の 走 者 と比 べ 高 い 値 を 示 して いる． １１秒 台あ る い は１０秒 台 のラ ンナ ー に なる 、台 １４秒 台 の走 者 と、こ れ らの傾 向 は特 に顕 著 にな であ ろう． さ らにラス ト２０ｍ 区 間の 終盤 局 面 で は， １３秒 ，. は疾走速度の低下が見られるのに対して， １２秒台の走者では疾走速度の上昇が認められる． ス ピード曲線による疾走局面構造を把握することは， 各走者の疾走能力の解明ばかりでなく、レースプラ ンやその強化練習について検討するための基礎的資料を提供する．. ．. ・. . べ ． ・ ， ・ ． ４ ‘ ′ ｔ ・ 亀 鼻 １ ．” ・ ′ ． 」 ん ” ． － ： ； ｉ － ” ・一 ． ｌ ′. － ｉ － ！ … …. － ．ゞ ． 、 ． ］！ ふ 」 ，．、 も ”〉＝－ ， －・ ‐ ′ ＝ ▼〆 “” －ム ▼＝ ′” －－ 三 … ー ・. …. ； ：. ＳＦ幌諸 Ｃｕｎ〆◎ ｏｆ 繋鴎 ≧無 Ｓｐｒｉｎｔ. 図３ ． 各走者（上から１２秒台、１３秒台、１４秒台）のス ピー ド曲線にみられる疾走局面の比較 （８３）.
(7) . 杉山 喜一 他. ８４. おわり に. ． 活動の中身に応じた用器具の準備が必要であるが 関岡 （ ） が指摘してい １９９０ 効果的指導を考える上で， ， るように， これらは既成の用器具ばかりでなく， 指導者や学習者の工夫に基づく用器具を準備するといった 努力も必要となっ てくる． われわれは短距離走の学習指導の中で、まずはパ ソコ ンを利用してス ピー ド曲線 を作図し、各疾走区間タイムの計測することで、ｌｏｏｍ走といったスプリント種目の疾走記録を客観的に把握 することを可能にした． そしてこれらス ピード曲線で得られた１０区間のデータを多変量的にとらえ、その因 子 構 造 を明 らか に した． その 結 果ｌｏｏｍ走 の疾 走 局 面構造 と して、 １ ）ス ター トとい ）ス ピ ー ドの加 速・維 持、 ２ っ た２因子 モ デ ル に注目 した． ス ピ ー ド曲 線 にみ られる 変 動 グラ フ か らｌｏｏｍ の疾 走 局 面構 造 を説 明す る 場 合、従 来の よう にス タ ー ト、加 速、トッ プス ピー ドの維持 な ら びに減 速、フィ ニ ッ シ ュ と い っ た局 面 による多 因子 的モ デ ル に基 づ く解 釈 がよ. いのか、あるいは本研究のような２因子モデルによるマクロ的な解釈がよいのかは今後さまざまな論議を呼ぶ こ とであろう． いず れにせ よ加 速か らフィ ニ ッ シ ュ する ま での いわ ばス ピ ー ドの加 速・ 維 持局 面 につ い て は レース 全体 を 占 める１つ の 主 要局 面 である こ と か ら、ス ピ ー ドの加 速 ・ 維 持 を 主 体 と した技 能 レ ベ ル の 向 上 は、レース 結 果. に決定的な影響を及ぼすといえる． おそらくスタート局面はレース結果に対してそれほ ど大きな影響を及ぼ さ な いも の の、ス ピー ドの加 速・ 維持 局 面 の 準 備 局 面 と して 重 要 である 点 を じ ゅ う ぶ ん に 理解 しておく 必 要 がある．. さて本研究では、各疾走区間における強い相関関係が得られた結果， ２要因モデルに基づくマクロ的な解釈 が可能となったが、今後はこのようなモデルをふまえた記録の推計方式などについても検討してみる必要が ま た こ れ らと あ わせ て、短 距 離 走 の レース プラ ンや ト レー ニ ン グ内容 と の 関 連 的立 場 か ら検 討を す す ある．◆ めてい きな が らコーチ ングに役立 て てい きた い．. 参考文献 ３０３ ３０５ ｉ ） 歩幅， 歩数か らみたｌｏｏｍ疾走速 度の研 究，０ｌ Ｇｔｍｄ ｌ １９６３ ａ２０ ‐ ａｃｈ ｙｍｐ ‐ ， ，Ｈ‐ （ Ｈｏｓｋ ｉｎｓｏｎ Ｆ ｌ ｌ Ｒ ｉ ９ ３ １ １ ３ １ ４ Ｌ （ ９ ９ ３ ） Ｓ ｌ ｉ ｏ Ｔ ｋ ＆ ｉ ｄＱ １ 細 ｔ ｔｓ ｔ 貧 ｗ Ｊ ｅ ｅ ｅ ｖ ｅ － ‐ ａ ｒ ａ ｃ ｕ ｒ ｙ ｐ ‐ ， ，１９９３ ，． ． ，. ２ ） 疾走能力の分析，体育学研究７ ３ １ 猪飼道夫・芝山秀太郎・石井喜八（ ９ ６ ３ １ － ‐ ‐ ，１ ９ １ ７ ） 小学校６年生における走運動の分析，静岡大学教育学部研究報告自然科学系編２ 伊藤 宏 （ １ ９ ８ ５ ‐ ． ，９ ２ １８ 関岡康雄 （１９９０） 陸上競技 の方法，道和 書 院：東京，ｐｐ ‐ ‐ ． 杉山喜一．永井. ） 体育の測 定・評価に関する パ ソコ ンの活用 （その１） ‐短距離走にみ られるス ピ ー ド 純・ 関岡康雄 （ １９９３. ３５ 曲線の作図に関する一試み－，陸上競技研究 １３号，３０ ‐ ．. （８ ４）.
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