Garminのウォッチに表示されるVO2maxや予測タイム、どれくらい信頼していますか？ 実は学術研究8本が明らかにしているのは、手首装着型の光学心拍計には、特にサブ3を目指すようなシリアスランナーが知っておくべき大きな精度問題があるということです。この記事では研究データをもとに、手首心拍計の限界と、それがVO2max・予測タイムに与える影響、そして心拍トレーニングを正しく行うためのデバイス選びについて解説します。
その予測タイム、速すぎない？ ― Garminの数値に感じる違和感
Garminユーザーなら、こんな経験はありませんか？
ポイント練習の翌日にジョグをしたら、VO2maxが2ポイントも下がった。逆に、追い風に乗って調子よく走っただけの日に、VO2maxが突然上がった。トレーニングステータスが「アンプロダクティブ」と表示されて、なんだかモチベーションが下がった。
そして、もうひとつ。Garminが提示する予測タイム、速すぎると感じたことはありませんか？
GarminはVO2maxをもとに、5km・10km・ハーフ・フルマラソンの予測タイムを表示してくれます。しかし、この予測タイムが自分の実力と大幅にかけ離れていることが少なくありません。特に実力よりも速すぎるタイムが表示されるケースが多いように感じます。
あきら私自身、Garminの予測タイムを見て「本当にこのタイムで走れるのか？」と首を傾げた経験が何度もあります。そしてもし、この楽観的すぎる予測を信じてレースで最初から突っ込んだら．．．結果は明白です。後半に大失速して、目標タイムはおろか自己ベストにも届かない悲惨なレースになるでしょう。
では、なぜ予測タイムが速すぎるのか？ その原因を考えると、ひとつの仮説に行き着きます。
手首の光学心拍計が、トレーニング中の心拍数を実際よりも低く計測している。 その結果、Garminのアルゴリズムは「このランナーは、このペースをこんなに低い心拍で走れるのか。とてつもない心肺機能の持ち主だ」と誤認する。VO2maxが過大に推定され、それに基づく予測タイムも実力以上に速くなるというわけです。
つまり問題の根本は、VO2maxや予測タイムのアルゴリズムそのものではなく、その入力となる心拍データの正確性にあるのではないか。
情報科学の世界には「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」という有名な原則があります。どんなに優れたアルゴリズムでも、入力データが不正確なら、出力される結果も信頼できません。Garminの予測タイムが「当たらない」のは、アルゴリズムのせいではなく、手首心拍計から入力される「ゴミデータ」のせいかもしれないのです。
では、手首の心拍データは本当に不正確なのか？ 学術研究はこの疑問に明確な答えを出しています。
光学心拍計（PPG）の仕組み ― なぜ手首では精度が落ちるのか
Garminをはじめとするランニングウォッチの心拍計には、PPG（フォトプレチスモグラフィ）という光学技術が使われています。仕組みはこうです。ウォッチ裏面のLED（主に緑色）が皮膚に光を照射し、血管内の血流量の変化による反射光の変動を検出することで脈拍を推定します。
一方、従来のチェストストラップ（Polar H10など）は、心臓の電気信号を直接検出する仕組みです。心電図（ECG）と原理的に同じで、心臓が拍動するたびに発生する電気信号をそのまま捉えます。
この違いが重要です。チェストストラップは「直接計測」、手首の光学心拍計は「間接推定」なのです。
そして、手首でのPPG計測には構造的な3つの弱点があります。
弱点①：モーションアーティファクト
最大の問題は動作ノイズです。ランニング中の腕振りは周期的な動きであり、PPGセンサーがこの動きを心拍信号と誤認することがあります。この現象は「シグナルクロスオーバー」と呼ばれています（Bent et al., 2020）。たとえば、ピッチ180spmで走っていると、腕の振りは1秒間に約3回。これが心拍180bpmの信号と重なると、デバイスは腕の動きと心臓の拍動を区別できなくなります。
弱点②：手首の信号が弱い
PPGの信号品質は測定部位によって大きく異なります。Charlton et al.（2025）の1,000名超のデータを用いた研究では、PPG信号の品質はセンサーが心臓の高さにあるときに最も高く、腕を下げるほど低下することが確認されています。手首は指先や上腕と比べて血管が細く、皮膚からの反射光も弱いため、信号のS/N比（信号対雑音比）が低くなりがちです。
弱点③：接触圧・装着位置の影響
ウォッチの締め具合やわずかな位置のズレが精度に直結します。同じCharlton et al.の研究で、姿勢の変化だけでSNR（信号対雑音比）が10.5dBから15.5dBまで変動することが報告されています。バンドが緩ければセンサーが浮いて光が漏れ、逆にきつすぎると血流を阻害してしまいます。
PPGの仕組みを一言で チェストストラップ＝心臓の電気信号を直接計測（心電図と同じ原理） 手首のPPG＝LEDの反射光から脈拍を間接推定（動作・装着状態の影響を受けやすい）
研究データが示す「不都合な真実」― 高強度で精度が崩壊する
ここからが本題です。実際の学術研究は、手首型光学心拍計の精度についてどのような結果を示しているのでしょうか。特に、サブ3ランナーが日常的に行うインターバル走やテンポ走のような高強度域での結果に注目してみましょう。
研究①：Pasadyn et al.（2019）― 高速ランニングで精度が急落
Cleveland Clinicの研究チーム（Pasadyn SR, Soudan M, Gillinov M, et al.）は、50名のアスリートにApple Watch III、Fitbit Iconic、Garmin Vivosmart HR、TomTom Spark 3を装着させ、3リードECGとPolar H7チェストストラップを基準に、トレッドミルで時速4〜9マイル（約6.4〜14.5km/h）の6段階で精度を検証しました。
結果はこうです。
Pasadyn et al.（2019）の主要結果
- 安静時：全デバイスがLin一致係数（CCC）≧0.85で正確
- 時速8マイル（約12.9km/h）以上：CCC≧0.70を達成できた手首型デバイスがゼロ（チェストストラップのPolar H7はCCC 0.98を維持）
- 全体の精度ランキング：Polar H7チェストストラップ（CCC 0.98）＞ Apple Watch III（0.96）＞ Fitbit・Garmin・TomTom（0.89）
ここで注目したいのは、時速8マイル（約12.9km/h）＝キロ4:40ペース、時速9マイル（約14.5km/h）＝キロ4:08ペースという点です。サブ3を狙うランナーのレースペースは約4:15/km、テンポ走やインターバルならさらに速いペースです。つまり、私たちが最も心拍データを正確に知りたい場面で、手首型デバイスの精度が最も低下するのです。
あきらサブ3ペースでCCC 0.70を下回るということは、「だいたい合っている」とすら言えないレベルです。正直ショックでした。
研究②：Gillinov S et al.（2017）― 運動の種類で精度が激変
同じくCleveland Clinicのグループによるもう一つの重要な研究です。50名の健康成人にScosche Rhythm+（前腕型）、Apple Watch、Fitbit Blaze、Garmin Forerunner 235、TomTom Spark Cardioを装着し、トレッドミル・自転車・エリプティカルの3種目で精度を比較しました。
この研究でわかったのは、同じデバイスでも運動の種類によって精度が大きく変わるということです。トレッドミルでは比較的良好だったデバイスも、腕の動きが複雑なエリプティカルでは精度が急落しました。
論文の結論はこうです。「正確な心拍測定が不可欠な場合は、電極式チェストモニターを使用すべき」。
研究③：Schweizer & Gilgen-Ammann（2025）― 装着位置で精度が劇的に変わる
2025年3月にJMIR Cardioに掲載されたこの最新研究は、非常に示唆に富んでいます。16名の被験者に対し、Polar Verity Sense（上腕・前腕装着）とPolar Vantage V2（手首装着）の2台を同時に装着し、安静からHIITまで9種類の活動でPolar H10 ECGチェストストラップと比較しました。
Schweizer & Gilgen-Ammann（2025）の主要結果
- 手首装着（Vantage V2）：MAPE 6.82%、バイアス+2.56bpm、活動種類によって精度が大きく変動
- 上腕装着（Verity Sense）：過去に検証された多数の手首型デバイス（Garmin各種、Apple Watch、Fitbit、Samsung等）を上回る精度
- 上腕装着のVerity Senseは2022〜2024年の自身の過去研究よりもさらに改善
これは重要な知見です。同じPPG（光学式）技術でも、手首から上腕に移すだけで精度が劇的に改善するのです。手首のPPGが本質的に「使えない」のではなく、手首という装着位置が精度を落としているとも言えます。
研究④：Hung et al.（2025）― 運動強度が上がるほど誤差が拡大
2025年にPLOS ONEに掲載されたこの研究では、Fitbit Charge 5とPolar H10を、運動強度別（心拍予備能の40%未満・40〜60%・60%超）かつ肌色別（Fitzpatrickスケール）に比較しました。
結果は明確で、心拍予備能（HRR）の60%を超える高強度域で精度低下が顕著でした。サブ3ランナーのテンポ走やインターバルは、まさにこのHRR 60%超の領域に該当します。
研究⑤：Fuller et al.（2020）― 158研究の大規模レビュー
JMIR mHealth and uHealthに掲載されたシステマティックレビューでは、158件の研究をもとに9ブランドの信頼性と妥当性を包括的に評価しました。十分な心拍妥当性データがあったのはApple Watch、Garmin、FitBitの3ブランドのみで、これらは±3%以内の誤差と評価されました。
ただし、注意が必要なのは、含まれた研究の多くが実験室環境での低〜中強度条件だったということです。実際のランニング、特にインターバルやテンポ走のような高強度・動的な条件での検証は限定的でした。
研究結果の読み方に注意 「±3%以内で許容範囲」というのは、あくまで軽〜中強度での話です。高強度域では複数の研究が150bpm超で誤差が急拡大すると報告しています。安静時の精度と運動時の精度はまったく別物だと考えてください。
Garbage In, Garbage Out ― 不正確な心拍データがもたらす連鎖的な問題
ここからは、心拍データの不正確さがGarminやCorosの各種指標にどう波及するかを考えてみます。
これは研究が直接検証した内容ではなく、上記の精度データから論理的に導かれる帰結です。 ただし、冒頭で触れた「予測タイムが速すぎる」問題の原因を考えると、この連鎖は非常に説得力があります。
VO2maxの推定値が過大になる → 予測タイムが速すぎる
GarminのVO2max推定は、ペース（GPS）と心拍数の関係から酸素摂取量を推算するアルゴリズムに基づいています。ここで、研究が示したとおり手首の心拍計が実際より低い値を表示したらどうなるか。
たとえば、キロ4:15でテンポ走をしているとき、実際の心拍が165bpmなのにウォッチが155bpmと表示したとします。アルゴリズムは「このペースをたった155bpmで走れている＝心肺機能が非常に高い」と判断し、VO2maxを実際より高く推定します。その結果、フルマラソンの予測タイムも実力以上に速く算出されてしまうのです。
あきらGarminの予測タイムを見て「自分はこんなに速く走れるはず」と信じてレースに臨み、前半から突っ込んで後半に大失速。これ、心当たりのある方も多いのではないでしょうか。原因はあなたの実力不足ではなく、入力データの不正確さかもしれません。
トレーニングステータスが信頼できなくなる
トレーニング効果やトレーニングステータスは、心拍ゾーンにどれだけ滞在したかをもとに分類されます。ゾーン3（閾値走）のつもりがデバイス上ではゾーン2に分類されれば、「トレーニング負荷が足りていない」と判定されてしまうかもしれません。
心拍ゾーントレーニングそのものが破綻する
心拍ゾーンベースのトレーニング——たとえばLT1以下でのイージーラン、LT2付近でのテンポ走——は、正確な心拍データが前提です。MAPE 6.82%ということは、心拍160bpmのとき約±11bpmのブレがありえるということ。ゾーン2とゾーン3の境界をまたいでしまう十分な誤差です。
あきらつまりこういうことです。テンポ走で「心拍165bpmをキープ」と思って走っていても、実際は154bpmか176bpmかもしれない。これではゾーントレーニングの意味がありません。
具体的なシナリオ
テンポ走で実際の心拍が165bpmだったとします。しかしGarminが155bpmと表示した場合、こんな連鎖が起きます。
- 心拍ゾーン判定が1段階ズレる（ゾーン4 → ゾーン3）
- トレーニング効果が「テンポ」ではなく「ベース」に分類される
- Garminが「もっと強度を上げるべき」と提案する
- VO2max推定値が過大に蓄積される
- 予測タイムが実力よりも速く表示される
- その予測タイムを信じてレースで突っ込み、後半に大失速する
これが「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」の具体的な姿です。たった10bpmの計測誤差が、レースの結果まで狂わせうるのです。
じゃあ何を使えばいい？ ― 精度で選ぶ心拍計3つの選択肢
問題がわかったところで、解決策を考えましょう。心拍トレーニングをきちんと行いたいランナーには、精度の観点から3つの選択肢があります。
| 項目 | Polar H10 （チェストストラップ） | Polar Verity Sense （アームバンド） | Apple Watch Ultra 3 （手首型） |
|---|---|---|---|
| 計測方式 | 電極式（ECG同等） | 光学式（PPG） | 光学式（PPG） |
| 研究での精度 | CCC 0.98（Pasadyn et al., 2019） | 手首型を大幅に上回る（Schweizer et al., 2025） | CCC 0.96・手首型で最高（Pasadyn et al., 2019） |
| メリット | 圧倒的な精度、HRV解析も信頼性◎、ANT+/BLE両対応でGarmin/Corosと互換 | 装着が楽、胸の圧迫感なし、水泳にも対応 | 手首型で最高精度、バッテリー最大42時間、スポーツウォッチ最高精度のGPS |
| デメリット | 装着感がある、冬場の肌トラブル、女性はスポーツブラと干渉する場合も | 別途購入が必要（約1万円前後）、腕にデバイスが2つになる | 価格が高い（約13万円）、大型で重い（61.4g） |
| おすすめの人 | ポイント練習の心拍データを正確に取りたい人 | チェストストラップが苦手だけど精度は妥協したくない人 | 手首型で最高の心拍精度とランニング機能を1台で完結させたい人 |
| 詳細・価格 | Amazon | Amazon | Amazon |
どれを選ぶべきか？
学術研究の結論はシンプルです。「正確さが必要な場面では、電極式のチェストストラップを使え」（Gillinov et al., 2017）。Polar H10はその代表格で、研究で繰り返しゴールドスタンダードとして使用されています。
チェストストラップの装着感が苦手な方には、アームバンド型のPolar Verity Senseが次善策です。手首と同じPPG技術でも、上腕に装着するだけで精度が劇的に向上することがSchweizer & Gilgen-Ammann（2025）の研究で実証されています。
Apple Watch Ultra 3は、どうしても手首型1台で完結させたい方向け。Pasadyn et al.（2019）で手首型デバイスの中で唯一CCC 0.96を達成し、Garmin（0.89）との差は歴然でした。Ultra 3ではバッテリーが最大42時間（GPS+心拍で20時間）に伸び、「スポーツウォッチで最も正確なGPS」をAppleが公称するなど、ランニングウォッチとしての弱点は大幅に改善されています。ランニングパワーやトレーニング負荷の計測にも対応しました。ただし、GarminユーザーがApple Watchに乗り換える場合、Connect IQアプリやGarminエコシステムとの互換性がない点は注意が必要です。
あきら私の使い分けとしては、ポイント練習ではPolar Verity Senseを使い、イージーランではGarminの手首心拍計のまま、という運用です
リスト型心拍計でも精度を上げる5つのコツ
すぐにデバイスを買い替えるのが難しい方もいるでしょう。手持ちのGarminやCorosでも、以下の工夫で精度をある程度改善できます。
Charlton et al.（2025）の研究でも、センサーと皮膚の密着度が信号品質に直結することが確認されています。走り出す前にバンドを1ノッチきつくしてみてください。ただし、きつすぎると血流を阻害するので、指1本入るくらいが目安です。
尺骨茎状突起（手首の出っ張った骨）の上ではセンサーが浮きやすくなります。そこから指1〜2本分ほど肘側にずらして装着しましょう。
数値だけに頼らず、自分の体感を常にチェックポイントにしましょう。「テンポ走なのに楽に感じる」ならデバイスの心拍が低すぎる可能性がありますし、逆に「イージーランなのにキツい」なら心拍が高すぎるかもしれません。RPEとデバイスの数値にズレを感じたら、RPEを信じる方が安全です。
インターバルの1本目で突然心拍が200bpmを超えた、あるいはイージーランなのに100bpmから動かない——こうしたデータは明らかにエラーです。Garmin Connectでアクティビティを振り返るとき、異常値を含んだデータで一喜一憂しないようにしましょう。
週2回のポイント練習（インターバルやテンポ走）だけでもチェストストラップやアームバンドを使うと、トレーニングの質が変わります。イージーランは手首の心拍計で十分です。メリハリをつけた使い分けが現実的でしょう。
まとめ ― データの質がトレーニングの質を決める
この記事の要点を整理します。
手首型光学心拍計の精度には明確な限界がある。 複数の学術研究が、高強度域（概ね150bpm超、サブ3ペース以上）で精度が大幅に低下することを一貫して示しています。安静時や軽いジョグなら概ね問題ありませんが、インターバルやテンポ走では信頼性が大きく下がります。
心拍データが不正確なら、それに基づく指標も不正確になる。 GarminやCorosのVO2max、トレーニング効果、トレーニングステータスなどは、すべて心拍データが土台です。Garbage In, Garbage Outの原則は、ここでも例外ではありません。
正確な心拍データを得たいなら、チェストストラップまたはアームバンド型を。 手首型にこだわるならApple Watchが研究データ上最も信頼できます。
サブ3を目指すランナーにとって、1秒、1%の改善を積み重ねる「マージナルゲイン」は馴染みのある概念だと思います。スーパーシューズ、カフェイン摂取、ドラフティング戦略——これまで記事で取り上げてきたテーマはすべて、小さな改善の積み重ねです。
トレーニングデータの「質」を上げることも、立派なマージナルゲインの一つです。正確な心拍データがあれば、トレーニングの強度管理が正しくなり、回復と負荷のバランスも改善し、結果としてレース当日のパフォーマンスにつながります。
次のポイント練習から、ぜひデータの「質」にも目を向けてみてください。
参考文献
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- Pasadyn SR, Soudan M, Gillinov M, et al. Accuracy of commercially available heart rate monitors in athletes: a prospective study. Cardiovascular Diagnosis and Therapy. 2019;9(4):379-385. PMID: 31555543
- Gillinov S, Etiwy M, Wang R, et al. Variable Accuracy of Wearable Heart Rate Monitors during Aerobic Exercise. Medicine & Science in Sports & Exercise. 2017;49(8):1697-1703. PMID: 28709155
- Schweizer T, Gilgen-Ammann R. Wrist-Worn and Arm-Worn Wearables for Monitoring Heart Rate During Sedentary and Light-to-Vigorous Physical Activities: Device Validation Study. JMIR Cardio. 2025. doi:10.2196/67110
- Hung S, et al. Validity of heart rate measurements in wrist-based monitors across skin tones during exercise. PLOS ONE. 2025. doi:10.1371/journal.pone.0318724
- Fuller D, et al. Reliability and Validity of Commercially Available Wearable Devices for Measuring Steps, Energy Expenditure, and Heart Rate: Systematic Review. JMIR mHealth and uHealth. 2020;8(9):e18694. PMID: 32897239
- Charlton PH, et al. Determinants of photoplethysmography signal quality at the wrist. PLOS Digital Health. 2025. doi:10.1371/journal.pdig.0000585
- Fine J, et al. Sources of Inaccuracy in Photoplethysmography for Continuous Cardiovascular Monitoring. Biosensors. 2021. PMC: 8073123
- Bent B, Goldstein BA, Kibbe WA, Dunn JP. Investigating sources of inaccuracy in wearable optical heart rate sensors. NPJ Digital Medicine. 2020;3:18.
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