InBody(インボディ)の魅力に迫る！独自の特徴についてやさしく解説②

2022年10月25日

こんにちは。
前回の記事では、InBody(インインボディ)の技術力の高さと、データの精密さについて詳しく解説していきました。今回も引き続き、InBody(インボディ)の魅力に迫ります！

InBody(インボディ)測定で得られる分析結果が、いかに信ぴょう性の高いものなのかということを、多くの方に理解していただき、より幅広い場面で役立てていただければと思います。

InBody(インボディ)が統計補正をしない訳

『統計補正を行うか否か』これこそ、InBody(インボディ)と他の機器との最も大きな違いとも言えるでしょう。
統計補正とは何か、そしてなぜInBody(インボディ)は統計補正を一切しないのか(その必要がないのか)について、今回は掘り下げて解説していきます！

家庭やフィットネスジムなどにある一般的な体脂肪計を使用したことがある人は思い出してみて下さい。測定する時に年齢・性別などの項目を入力しませんでしたか？場合によっては、人種・病歴・運動習慣などまで考慮して体成分を計測することもあります。
統計補正とは、これら情報を利用して測定値に補正式を組み込み、修正を加えることを言います。他の体組成計の多くは、体の一部分に電流を流してインピーダンスを測定して、その結果をもとに全身の値を推定しています。限られたインピーダンス情報からできる限り正確な体成分を算出するために、統計補正を行っているのです。

一方、InBody(インボディ)は、複数の周波数を使った測定や体幹を含む部位別測定により、精密なデータ測定が可能になったため、年齢・性別などによる修正を一切行わず、ありのままの測定値を計測します。

『統計補正』の落とし穴

統計補正によって生じるデメリットとは？

ではここで、統計補正を行うことで生じるデメリットについて考えてみましょう。統計とは、『ある集団についてその特性を数量的に測って把握すること』を言います。この『ある集団』というのが非常に大きなポイントです。

他のほとんどの体組成計で用いる補正式は、健康で一般的な体型を持つ人の集団の統計データをもとにして作られていると考えられます。つまり、それに当てはまらない測定者に対して同じ補正式を用いて修正してしまうと、不確定な測定値が算出されてしまうのです。
また、同じ年齢・性別の方でも体成分には個人差があるので、統計データによる補正がかえって誤差として測定結果に影響を及ぼしてしまいます。

具体的に当てはまらない人の例を見てみましょう

筋トレをしているおじいちゃん、おばあちゃん

筋トレに励んで、若かりし頃の体型をキープしている高齢者の方がいるとします。
仮に昔と筋肉量が全く変わっていなかったとしても、実際の年齢を入れることで筋肉量は本来の値よりも少なく算出されてしまいます。
一般的に『年齢を重ねると筋肉が衰えて筋肉量が減少する』という統計データに基づいた補正式の影響を受けるためです。

鍛え上げられた女性アスリート

例えば、ボディービルダーの女性などを想像してみて下さい。体脂肪率がかなり低く、筋肉量がかなり多い女性アスリートもいらっしゃいますよね。しかし、性別に『女性』と入力するだけで体脂肪率＋〇％と実際よりも多く算出されます。
このように体づくりが重要なスポーツ選手などは、わずかな数値の変化にも敏感で、ありのままの正確なデータを必要としています。

ほっそりしたやせ型の男性

逆に、性別に『男性』と入力するだけで、筋肉量は＋〇％と加算されます。筋肉量がかなり少ないやせ型の男性が測定したとすると、実際よりも多い筋肉量が算出されてしまい、正しい情報が得られないこともあります。
リハビリ中の方や高齢者の方など、筋肉量のわずかな変化も正確に知りたい方にとっては、性別に影響を受けないありのままの数値を測定することが重要です。

大柄なスポーツ選手

運動習慣によって行われる補正についても見てみましょう。スポーツ選手並みの運動習慣があると入力 (アスリートモードなど) すると、一律に『低脂肪・筋肉質』と補正させます。
しかし、お相撲さんやウエイトリフティングの選手、重量級の柔道選手などはどうでしょう？筋肉量だけでなく体脂肪も含めて大柄な体作りをしているアスリートもいるのです。
逆に、マラソン選手のように身長のわりに極端に体脂肪が低い場合もありますよね。
このように、同じ身長・年齢・性別・アスリートという条件が揃っていたとしても、競技によっても脂肪や筋肉の付き方は異なります。

まとめ

いかがでしたか？
体型や健康状態が異なるすべての人に対して、同じ補正式に当てはめて統計補正をすることには落とし穴が潜んでいるとお分かりいただけたと思います。InBody(インボディ)は統計補正を使用せず、インピーダンス、身長、体重から算出した100%ありのままの数値を知ることができるのです。