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Bike Analyticsを支える研究資料

参照された科学文献

Bike Analyticsのすべての指標と計算式は、主要なスポーツ科学、運動生理学、およびバイオメカニクスジャーナルで発表された査読付き研究によって裏付けられています。

📚 ジャーナルの範囲

参考文献には以下の出版物が含まれます:

  • Journal of Applied Physiology
  • Medicine and Science in Sports and Exercise
  • European Journal of Applied Physiology
  • International Journal of Sports Medicine
  • Journal of Sports Sciences
  • Sports Medicine
  • Journal of Applied Biomechanics
  • Sports Engineering
  • Journal of Strength and Conditioning Research
  • Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports
  • Sensors (MDPI)

必須の書籍

  1. Allen, H., & Coggan, A.R.
    (2019)
    Training and Racing with a Power Meter (3rd Edition).
    VeloPress. Co-authored with Stephen McGregor, PhD.
    重要性: 現代のパワーベーストレーニングを定義した基礎的なテキスト。12言語に翻訳されています。標準化パワー（NP）、トレーニングストレススコア（TSS）、強度係数（IF）、パワープロファイリング、クアドラント分析を導入しました。パワーメートルトレーニングに関する最も影響力のある本です。
  2. Friel, J.
    (2018)
    The Cyclist's Training Bible (5th Edition).
    VeloPress.
    重要性: 1996年に初版発行。サイクリングにおけるピリオダイゼーション（期分け）を普及させました。ベストセラーのサイクリングトレーニング本。パワーメーターの指標と統合された、マクロサイクル、メゾサイクル、マイクロサイクルの包括的な方法論。TrainingPeaksの共同創設者。
  3. Cheung, S., & Zabala, M. (Eds.)
    (2017)
    Cycling Science.
    Human Kinetics.
    執筆者: 43人の科学者とコーチ。範囲: バイオメカニクス、空気力学、栄養学、バイクフィッティング、ペダリング技術、トラックサイクリング、BMX、ウルトラディスタンス。現在の研究の権威ある編集版。

機能的作業閾値パワー (FTP) の研究

  1. MacInnis, M.J., Thomas, A.C.Q., & Phillips, S.M.
    (2019)
    Is the FTP Test a Reliable, Reproducible and Functional Assessment Tool in Highly-Trained Athletes?
    International Journal of Exercise Science. PMC6886609.
    主な発見: 高い信頼性 (ICC = 0.98, r² = 0.96)。再現性: +13から-17Wの変動、平均バイアス-2W。アスリートの89%で1時間の持続可能なパワーを特定。測定の典型的誤差: 2.3%。影響: FTPを信頼できるフィールド測定指標として検証しました。
  2. Karsten, B., et al.
    (2019)
    The Validity of Functional Threshold Power and Maximal Oxygen Uptake for Cycling Performance in Moderately Trained Cyclists.
    PMC6835290.
    主な発見: FTPでのW/kg（20分）はパフォーマンスと相関する (r = -0.74, p < 0.01)。VO₂max（最大酸素摂取量）は有意な相関を示さない (r=-0.37)。影響: サイクリングパフォーマンスの予測には、VO₂maxよりもFTPの方が有効です。
  3. Gavin, T.P., et al.
    (2012)
    An Evaluation of the Effectiveness of FTP Testing.
    Journal of Sports Sciences.
    20分テストプロトコルは、ラボで測定された乳酸閾値と高い相関を示します。ランプテストと8分テストも異なる特性で検証されています。個人の変動には、経時的な個別検証が必要です。

クリティカルパワー & W' (無酸素容量)

  1. Monod, H., & Scherrer, J.
    (1965)
    The work capacity of a synergic muscular group.
    Journal de Physiologie.
    独創的な研究: クリティカルパワー理論を確立しました。パワーと疲労困憊までの時間の双曲線関係。CPは漸近線—無期限に持続可能な最大パワー。W'（Wプライム）はCPを超える有限の無酸素作業容量。線形関係: 仕事量 = CP × 時間 + W'。
  2. Jones, A.M., et al.
    (2019)
    Critical Power: Theory and Applications.
    Journal of Applied Physiology, 126(6), 1905-1915.
    包括的なレビュー: 50年以上のCP研究。CPは最大代謝定常状態（有酸素/無酸素の優位性の境界）を表します。主な発見: CPは通常、1分間の最大パワーの72-77%。ほとんどのサイクリストでCPはFTPの±5W以内に収まります。W'の範囲は6-25 kJ（典型値: 15-20 kJ）。CPはFTPよりも生理学的に堅牢です。
  3. Skiba, P.F., et al.
    (2014)
    Modeling the Expenditure and Reconstitution of Work Capacity Above Critical Power.
    Medicine and Science in Sports and Exercise.
    W'BALモデル: 無酸素バッテリー状態のリアルタイム追跡。消費: P > CPのとき、W'exp = ∫(Power - CP)。回復キネティクス: 時定数 τ = 546 × e^(-0.01×ΔCP) + 316 による指数関数的変化。応用: MTB（2時間レースあたり88回以上のサージ）、レース戦略の最適化、アタック/スプリント管理に不可欠。現在はWKO5、Golden Cheetah、高度なサイクルコンピュータに搭載。
  4. Skiba, P.F., et al.
    (2015)
    Intramuscular determinants of the ability to recover work capacity above critical power.
    European Journal of Applied Physiology.
    W'再構築モデルのさらなる改良。W'回復ダイナミクスの根底にある生理学的メカニズムを調査しました。
  5. Clark, I.E., et al.
    (2021)
    A Comparative Analysis of Critical Power Models in Elite Road Cyclists.
    PMC8562202.
    エリートサイクリスト: VO₂max = 71.9 ± 5.9 ml·kg⁻¹·min⁻¹。異なるCPモデルは異なるW'値を生成します (p = 0.0002)。CPは呼吸補償点と類似しています。非線形3モデルのW'はWmaxでの仕事量に匹敵します。
  6. Poole, D.C., et al.
    (2016)
    Critical Power: An Important Fatigue Threshold in Exercise Physiology.
    Medicine and Science in Sports and Exercise.
    CPは、持続可能な運動と持続不可能な運動の間の境界線を表します。CP以下: 代謝定常状態、乳酸が安定。CP以上: 進行性の代謝副産物の蓄積 → 避けられない疲労。

トレーニング負荷とパフォーマンス管理

  1. Coggan, A.R., & Allen, H.
    (2003, 2010)
    Training and racing using a power meter: an introduction.
    TrainingPeaks / VeloPress.
    TSSの公式: TSS = (時間 × NP × IF) / (FTP × 3600) × 100。ここで100 TSS = FTPでの1時間。時間と強度の両方を考慮します。CTL/ATL/TSBパフォーマンス管理の基礎。独自のTrainingPeaks指標は現在、業界標準となっています。
  2. Banister, E.W., Calvert, T.W., Savage, M.V., & Bach, T.
    (1975)
    A Systems Model of Training for Athletic Performance.
    Australian Journal of Sports Medicine, 7, 57-61.
    独自のインパルス応答モデル。 体力-疲労パラダイム: パフォーマンス = 体力 - 疲労。指数加重移動平均の基礎。TSS/CTL/ATLの理論的根拠。 ピリオダイゼーションを芸術から数学的精度を持つ科学へと変革しました。
  3. Banister, E.W., et al.
    (1991)
    Modeling elite athletic performance.
    Physiological Testing of Elite Athletes.
    トレーニングインパルス応答モデルのさらなる発展。エリートアスリートのピリオダイゼーションとパフォーマンス予測への応用。
  4. Busso, T.
    (2003)
    Variable dose-response relationship between exercise training and performance.
    Medicine and Science in Sports and Exercise.
    トレーニング適応は予測可能な数学的パターンに従います。個人の変動には個別のモデリングが必要です。最適なトレーニング負荷は、刺激と回復のバランスをとります。週12 CTLを超える上昇率は怪我のリスクと関連しています。
  5. Murray, N.B., et al.
    (2017)
    Training Load Monitoring Using Exponentially Weighted Moving Averages.
    Journal of Sports Sciences.
    EWMAによる急性/慢性負荷比の検証。時定数: k=7 (ATL), k=42 (CTL)。アルファ: α = 2/(n+1)。パフォーマンスと怪我のリスクを追跡します。

空気力学の研究

  1. Blocken, B., et al.
    (2017)
    Riding Against the Wind: A Review of Competition Cycling Aerodynamics.
    Sports Engineering, 20, 81-94.
    包括的なCFD研究。 空気抵抗: 速度時の力の80-90%。CdAの範囲: 0.18-0.25 m²（TTエリート）から 0.25-0.30 m²（優秀なアマチュア）。抗力係数: 0.6（TT）から >0.8（アップライト）。サイクリストのペダリング: 約6%多くの抗力。パワー節約: 0.01 m²のCdA削減ごとに、40 km/hで約10W節約。ドラフティング: ホイールの後ろで27-50%のパワー削減。
  2. Blocken, B., et al.
    (2013)
    Aerodynamic drag in cycling: methods of assessment.
    Sports Engineering.
    空気抵抗の測定と検証の方法。風洞実験とフィールドテストプロトコルの比較。CFD検証研究。
  3. Martin, J.C., et al.
    (2006)
    Validation of Mathematical Model for Road Cycling Power.
    Journal of Applied Biomechanics.
    パワー方程式の要素: P_total = P_aero + P_gravity + P_rolling + P_kinetic。P_aero = CdA × 0.5 × ρ × V³（速度の3乗）。P_gravity = m × g × sin(gradient) × V。P_rolling = Crr × m × g × cos(gradient) × V。実世界のパワーメーターデータに対して検証済み。予測コースモデリングを可能にします。
  4. Debraux, P., et al.
    (2011)
    Aerodynamic drag in cycling: methods and measurement.
    Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering.
    パワーメーターを使用したフィールドテストは、実用的なCdA測定を提供します。風洞は依然としてゴールドスタンダードですが高価です。ポジションの最適化: 5-15%のCdA改善。機材の改善は複合して3-5%の全体的な改善になります。

バイオメカニクスとペダリング効率

  1. Lucia, A., et al.
    (2001)
    Physiology of professional road cycling.
    Sports Medicine.
    最適なケイデンス範囲: テンポ/閾値 85-95 RPM、VO₂maxインターバル 100-110 RPM、急な上り坂 70-85 RPM。エリートサイクリストはエネルギーコストを最小限に抑えるケイデンスを自己選択します。ケイデンスが高いほど、ペダルストロークごとの筋力が減少します。個人の最適化は筋線維タイプによって異なります。
  2. Coyle, E.F., et al.
    (1991)
    Cycling efficiency is related to the percentage of type I muscle fibers.
    Medicine and Science in Sports and Exercise.
    サイクリング効率はタイプI筋線維の割合に関連しています。総効率: 18-25%（エリート: 22-25%）。ペダリング速度は効率に影響します—個人の最適値が存在します。トレーニングは代謝および機械的効率を改善します。
  3. Patterson, R.P., & Moreno, M.I.
    (1990)
    Bicycle pedalling forces as a function of pedalling rate and power output.
    Medicine and Science in Sports and Exercise.
    有効ペダル力はペダルストロークサイクル全体で変化します。ピーク力: 上死点から90-110°過ぎたところ。熟練したサイクリストは引き上げ時の負の仕事を最小化します。トルク有効性とペダルスムースネスの定量化。
  4. Jeukendrup, A.E., & Martin, J.
    (2001)
    Improving Cycling Performance: How Should We Spend Our Time and Money?
    Sports Medicine, 31(7), 559-569.
    パフォーマンスの階層: 1. サイクリストのポジション（最大の影響）、2. 機材のジオメトリ、3. 転がり抵抗と駆動系損失。ケイデンスの選択は経済性に影響します。空気力学とパワー出力のバランス。
  5. Atkinson, G., Davison, R., Jeukendrup, A., & Passfield, L.
    (2003)
    Science and Cycling: Current Knowledge and Future Directions for Research.
    Journal of Sports Sciences, 21, 767-787. PubMed: 14579871.
    パワー出力と速度の決定要因。予測的な生理学的マーカー: LT2でのパワー、ピークパワー (>5.5 W/kg)、タイプI線維の割合、MLSS。数学的モデリングの応用。

クライミングパフォーマンス

  1. Padilla, S., et al.
    (1999)
    Level ground and uphill cycling ability in professional road cycling.
    European Journal of Applied Physiology.
    クライミングは主に閾値でのW/kgによって決定されます。急な勾配（>7%）では空気力学は無視できます。総効率は平地と比較して上り坂でわずかに低くなります。体のポジションの変化はパワーと快適性に影響します。
  2. Swain, D.P.
    (1997)
    A model for optimizing cycling performance by varying power on hills and in wind.
    Journal of Sports Sciences.
    クライミングのパワー方程式。VAM計算: (獲得標高/時間) はW/kgを予測します。VAMベンチマーク: 700-900 m/h (クラブ)、1000-1200 (競技者)、1300-1500 (エリート)、>1500 (ワールドツアー)。推定: W/kg ≈ VAM / (200 + 10 × 勾配%)。
  3. Lucia, A., et al.
    (2004)
    Physiological characteristics of the best Eritrean runners—exceptional running economy.
    Applied Physiology, Nutrition, and Metabolism.
    グランツールクライマーの分析。閾値でのW/kg: 競技レベル 4.0+、エリートアマチュア 4.5+、セミプロ 5.0+、ワールドツアー 5.5-6.5。低い体重が重要—エリートレベルでは1kgが重要です。エリートクライマーではVO₂max >75 ml/kg/minが一般的。

パワーメーターの検証と精度

  1. Maier, T., et al.
    (2017)
    Accuracy of Cycling Power Meters Against a Mathematical Model of Treadmill Cycling.
    International Journal of Sports Medicine. PubMed: 28482367.
    9メーカーの54個のパワーメーターをテスト。平均偏差: -0.9 ± 3.2%。6台のデバイスで偏差 >±5%。変動係数: 1.2 ± 0.9%。デバイス間で顕著なばらつき。 キャリブレーションと一貫性の重要性。
  2. Bouillod, A., et al.
    (2022)
    Caveats and Recommendations to Assess the Validity and Reliability of Cycling Power Meters: A Systematic Scoping Review.
    Sensors, 22(1), 386. PMC8749704.
    PRISMAレビュー: 74の研究を分析。精度は最も研究された指標（74の研究）。SRMはゴールドスタンダードとして最も使用されています。テストされたパワー: 最大1700W。ケイデンス: 40-180 RPM。包括的な検証方法論の推奨事項。

ピリオダイゼーションとトレーニング配分

  1. González-Ravé, J.M., et al.
    (2023)
    Training Periodization, Intensity Distribution, and Volume in Trained Cyclists: A Systematic Review.
    International Journal of Sports Physiology and Performance, 18(2), 112-126. PubMed: 36640771.
    ブロック対、従来のピリオダイゼーションの比較。ボリューム: 7.5-11.68時間/週。どちらもVO₂max、ピークパワー、閾値を改善しました。特定のモデルを支持する証拠なし。 ピラミッド型およびポラライズドトレーニング強度分布の両方が有効。
  2. Rønnestad, B.R., Hansen, J., & Ellefsen, S.
    (2014)
    Block Periodization of High-Intensity Aerobic Intervals Provides Superior Training Effects in Trained Cyclists.
    Scandinavian Journal of Medicine & Science in Sports, 24(1), 34-42. PubMed: 22646668.
    4週間の集中VO₂maxトレーニング。メゾサイクル内での強度のフロントローディング。混合アプローチと比較して、ブロックピリオダイゼーションは優れた適応をもたらします。

VO₂max（最大酸素摂取量）と乳酸閾値

  1. Støren, Ø., et al.
    (2013)
    Physiological Determinants of the Cycling Time Trial.
    Journal of Strength and Conditioning Research, 27(9), 2366-2373.
    乳酸閾値でのパワー: 最良の実験室予測因子。LTはVO₂max単独よりも予測能力が高い。利用率（Fractional utilization）が重要。エリート: LTでVO₂maxの82-95% 対 未トレーニング者 50-60%。
  2. Faude, O., Kindermann, W., & Meyer, T.
    (2009)
    Lactate Threshold Concepts: How Valid Are They?
    Sports Medicine, 39(6), 469-490.
    複数のLT決定方法を比較。MLSSをゴールドスタンダードとして。FTP20はMLSSに対して過大評価します。MLSS = FTP20の88.5%。
  3. Coyle, E.F.
    (1995)
    Integration of the Physiological Factors Determining Endurance Performance Ability.
    Exercise and Sport Sciences Reviews, 23, 25-63.
    持久力生理学の古典的レビュー。統合: VO₂max、乳酸閾値、経済性。サイクリングパフォーマンスの決定要因。パフォーマンス生理学に関する独創的な研究。

その他の参考文献

  1. Seiler, S.
    (2010)
    What is Best Practice for Training Intensity and Duration Distribution in Endurance Athletes?
    International Journal of Sports Physiology and Performance.
    ポラライズドトレーニング分布に関する先駆的な研究。80/20の法則: 80%低強度 (Zone 1-2)、20%高強度 (Zone 4-6)。複数の持久力スポーツとエリートアスリート全体で観察されました。
  2. Jeukendrup, A., & Gleeson, M.
    (2010)
    Sport Nutrition (2nd Edition).
    Human Kinetics.
    包括的なスポーツ栄養学の教科書。エネルギーシステム、主要栄養素代謝、水分補給、サプリメント、トレーニングと競技のためのピリオダイズされた栄養戦略。

オンラインリソースとプラットフォームドキュメント

  1. TrainingPeaks
    (n.d.)
    The Science of the TrainingPeaks Performance Manager.
    TrainingPeaks Learn Articles.
    リファレンス →
  2. TrainingPeaks
    (n.d.)
    Training Stress Scores (TSS) Explained.
    TrainingPeaks Help Center.
    リファレンス →
  3. TrainingPeaks
    (n.d.)
    A Coach's Guide to ATL, CTL & TSB.
    TrainingPeaks Coach Blog.
    リファレンス →
  4. TrainerRoad
    (n.d.)
    What are CTL, ATL, TSB & TSS? Why Do They Matter?
    TrainerRoad Blog.
    リファレンス →
  5. Strava
    (n.d.)
    Strava API Documentation.
    Strava Developers.
    リファレンス →
  6. Garmin
    (n.d.)
    Garmin Connect Developer Program.
    Garmin Developer Portal.
    リファレンス →
  7. Wahoo Fitness
    (n.d.)
    Wahoo Fitness API.
    Wahoo Developer Resources.
    リファレンス →
  8. Polar
    (n.d.)
    Polar AccessLink API.
    Polar Developer Documentation.
    リファレンス →
  9. ANT+ Alliance
    (n.d.)
    ANT+ Protocol Documentation.
    thisisant.com.
    リファレンス →

競合プラットフォームのリファレンス

  1. WKO5
    (n.d.)
    WKO5 Advanced Cycling Analytics Software.
    TrainingPeaks / WKO.
    リファレンス →
    デスクトップソフトウェア。169ドルの買い切り。利用可能な最も高度な分析。パワーデュレーションモデリング、FRC、Pmax、個別化されたゾーン。サブスクリプションなし。TrainingPeaksとの統合。
  2. Intervals.icu
    (n.d.)
    Intervals.icu Free Power-Based Training Platform.
    intervals.icu.
    リファレンス →
    フリーミアム（オプションで月額4ドルのサポート）。自動FTP推定 (eFTP)。体力/疲労/調子チャート。自動インターバル検出。AIトレーニングプラン。モダンなウェブUI。毎週の更新。
  3. Golden Cheetah
    (n.d.)
    Golden Cheetah Open-Source Cycling Analytics.
    goldencheetah.org.
    リファレンス →
    100%オープンソースで無料。完全なパワー分析スイート。300以上の指標。高度にカスタマイズ可能。デスクトップのみ。モバイルアプリなし。クラウド同期なし。上級ユーザー向け。

機関研究プログラム

  1. British Cycling
    (n.d.)
    British Cycling Research Programs.
    British Cycling / UK Sport.
    重点分野: タレント発掘と育成、パフォーマンス分析とモデリング、トレーニング負荷モニタリング、エリートパフォーマンスの心理的構成要素、環境生理学、機材の最適化。
  2. Journal of Science and Cycling
    (n.d.)
    Journal of Science and Cycling - Open Access.
    編集者: Dr. Mikel Zabala, グラナダ大学.
    オープンアクセスの査読付きジャーナル。最近のトピック: エリートトレーニング負荷分析、eスポーツサイクリングパフォーマンス、2Dキネマティック分析、乳酸蓄積プロトコル、サイクリストのためのリハビリテーションプロトコル。

科学に基づくサイクリング分析

これら50以上の科学的参考文献は、Bike Analyticsのエビデンスベースを形成しています。すべての計算式、指標、および推奨事項は、主要な運動生理学、バイオメカニクス、およびスポーツ工学ジャーナルに掲載された査読付き研究に基づいています。

参考文献は、1960年代の基礎的な研究（MonodとScherrerのクリティカルパワー）から、W'バランスモデリング、空気力学、およびトレーニング負荷最適化に関する最先端の2020年代の研究にまで及びます。

継続的な研究統合

Bike Analyticsは、新しい研究の継続的なレビューと、方法論が改良され検証されるにつれてアルゴリズムを更新することに取り組んでいます。科学は進化します—私たちの分析もそれとともに進化します。

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