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体重計の体内年齢に対する疑問を実際に検証してみた

最近の体重計(体組成計)には体重、体脂肪率の他に「体内年齢」や「体年齢」などという項目が表示されます。

これはどういう数値なのか疑問に思っていました。

年齢を偽って登録するとどういう数値になるのか試してみました。

この記事は体重体組成計に同じ人物が別の年齢を登録するとどうなるかの検証報告です。

※特定の製品のレビューではありませんので、誤解のないようにお願いいたします。

 

体重体組成計のしくみ

一般的な体重体組成計は「生体インピーダンス法」の原理を利用しています。

 

生体インピーダンス法(せいたいインピーダンスほう)あるいは生体電気インピーダンス法(英: Bioelectrical impedance analysis, BIA)とは、体内に微弱な電流を流し、その電気的インピーダンスを利用して水分量や体脂肪、筋肉量を間接的に求める方法である。主に家庭用の安価な体脂肪計から、フィットネスクラブや医療施設等の業務用の体組成計がこの原理を利用している。

- Wikipedia「生体インピーダンス法」

脂肪は電流が流れにくく、血液や筋肉は電流が流れやすいことから脂肪や筋肉量を算出するということですね。

 

体重体組成計メーカーの年齢に対する見解

検証の前に例として有名メーカーの年齢表示に関する説明文を掲載しておきます。

あくまでも一般的な体重体組成計のしくみとして掲載しております。

検証対象、検証データと直接関係はありません。

 

【タニタ】
体内年齢は、体組成と基礎代謝量の年齢傾向から、どの年齢に近いかを表しています。
厚生労働省策定「日本人の食事摂取基準」の「基礎代謝基準値(体重あたりの基礎代謝量)」に基づき、タニタ独自の研究から導き出した年齢傾向から算出しています。

体組成計の測定項目の見かたについて | タニタ
体組成計の測定項目の見かたについて | タニタ www.tanita.co.jp
体組成計の測定項目の見かたについて | タニタ

【オムロン】
体年齢は、基礎代謝をもとに算出した体の年齢で、オムロン独自の指標です。
基礎代謝は体重、体脂肪率、骨格筋率などを総合して算出しているので、体年齢は自分の体を総合判定する目安になります(オムロン体重体組成計では、17才以下の方の体年齢は表示されません)。
測定した体組成データをもとに総合判定しているため、身長と体重が同じでも、体年齢は違ってきます。

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検証方法

検証は一般的な家庭用体重体組成計を用いて行った。

 

対象となる体重体組成計2機種に対して、

各機種対応用のアプリを2つの別のスマホ端末にそれぞれインストールし、

それぞれのアプリ上で

被験者1(筆者の実年齢57才:1963年生まれ)と

被験者2の年齢を20才(2000年生まれ)

に設定した。

実際には同じ人物(筆者)が被験者1および被験者2として別の端末を使って同じ体重体組成計に乗って測定した。

  

ユーザー 端末 メーカーA
体重体組成計
メーカーB
体重体組成計
被験者1(57才)スマホ1アプリAアプリB
被験者2(20才)スマホ2アプリAアプリB

 

検証結果

メーカーA体重体組成計の測定結果

測定項目被験者1(57才)被験者2(20才)
体重(kg)63.5563.55
体脂肪率(%)20.416.3
骨格筋 (%)51.454.0
皮下脂肪率(%)18.814.8
内臓脂肪44
BMI21.021.0
基礎代謝(Kcal)14621518
体内年齢5318

メーカーB体重体組成計の測定結果

測定項目被験者1(57才)被験者2(20才)
体重(kg)62.962.8
体脂肪率(%)16.39.4
骨格筋 (%)33.739.0
皮下脂肪率(%)11.37.1
内臓脂肪64
BMI20.920.9
基礎代謝(Kcal)15131557
体内年齢4118

比較と考察

【結論】

  • いずれの値も設定している年齢によってだいぶ異なる。年齢に基づく統計データによりかなり加工された値が表示されていることがわかる。
  • 人体の組成による絶対的な値としては使用できない。個人の相対的な値として使用するべきである。
  • 年齢は被験者1は40代・50代に対して被験者2は18才
  • 体脂肪率は被験者1は被験者2より4%以上高い値を示した
  • 骨格筋率は2~5%程度、被験者2が高い値を示した
  • 皮下脂肪率は被験者2が4%程度低い値を示した
  • 基礎代謝は被験者2が40~50程度高い値を示した

まとめ

  • 体重体組成計で表示されている「体内年齢」などの年齢は統計データに基づく目安であり、個人の物理的体組成の絶対値ではない。
  • 体重体組成計、年齢によって全く異なる結果となるため、他人の測定結果と比較できない。個人の時系列の相対的な値として使用をすべきである。

他人のデータと比較して一喜一憂せずに、過去の自分との比較として使用すべきということですね。

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