スマートウォッチの数字は、正直です。
この1週間の記録を見返すと、
私の心拍数は、上がり続けていました。
運動時間はいつも通りの約60分。
それなのに、無酸素運動の領域に
30分以上も滞在している日が続いていたのです。
夏の暑さのせいもあったと思います。
でもそれ以上に、数字が伸びていくのを見て、
もう少し、あと少しと、
知らないうちに追いかけていた気がします。
そこで今朝、小さな実験をしてみました。
心拍数の上限を150 bpmと決めて、
それを超えないように階段の登り降りをする。
ただ、それだけの実験です。
結果から言うと、
しばらくぶりに “あの感覚” が戻ってきました。
3日分のデータが教えてくれたこと



まず、直近3回の記録を並べてみます。
数字が、いちばん雄弁でした。
- 21日:運動時間59分・総消費695 kcal
- 有酸素領域10分/無酸素領域32分/さらに上の最大領域13分超
- 23日:運動時間59分・総消費681 kcal
- 有酸素領域9分/無酸素領域24分/最大領域22分超
- 25日:運動時間58分・総消費623 kcal
- 有酸素領域27分/無酸素領域25分/最大領域ほぼゼロ
21日と23日は、
無酸素と最大領域を合わせて45分前後も高強度に滞在していました。
約60分の運動時間の、実に4分の3です。
それが今日は、有酸素領域が27分へと約3倍に増え、
最大領域はほぼ消えました。
それでいて、総消費カロリーの差はわずか1割程度。
負荷を大きく落としたわけではなく、
強度の “分布” が整っただけだったのです。
「上限を決める」という小さな実験

運動は、追い込むほど効果がある。
息が上がらなければ、やった気がしない。
私の中にも、そういう感覚が
どこかに残っていたのだと思います。
だから今朝は、頑張りを増やすのではなく、
心拍数の上限を先に決めました。
よく使われる推定式(220−年齢)で見れば、
40代後半の最大心拍数はおよそ170 bpm。
150 bpmでも、その9割近い強度です。
決してぬるい運動ではありません。
心拍数の領域ごとの考え方は、
こちらの記事に詳しくまとめています。
関連記事:心拍数はどこまで上げるべき? 理想ゾーンを実データで

しばらくぶりの動的フロー

今朝(25日)の外気温は、25度台。
真夏にしては、涼しい朝でした。
そのおかげか、心拍数のコントロールは
思っていたよりずっと楽でした。
動的フローというのは、私の言葉で言えば、
身体は動き続けているのに、
頭の中だけが静かになっていく、あの状態のことです。
がむしゃらに登っている日には、まず訪れません。
しばらくぶりに「動的フロー」を、
しっかりと感じられた朝でした。
思い返せば、追い込んでいた日々は、
数字は稼げても、あの静けさとは無縁でした。
この感覚については、
これまでも何度か書いてきました。
関連記事:動的フローだった:10年続けて見えた心身の整い方
関連記事:真冬の階段で訪れた静かな没入


50代へ持っていくための負荷調整

階段の登り降り習慣は、11年続いてきました。
そして私は、これを50代にも
そのまま持っていきたいと思っています。
毎日のように続ける習慣にとって、
回復もまた、設計のうちです。
だから、これからの方針はこう決めました。
- ふだんは150 bpmを上限に、静かに登り降りする。
- 高い負荷をかけるのは、体調のいい日に週1回まで。
- 暑い日は、ペースではなく心拍数を基準にして、
負荷を下げてでも上限を守る。
これから真夏日が増えれば、
同じ動きでも心拍数は自然に上がります。
もうひとつ、目安にしているのが起床時の心拍数です。
いつもより明らかに高い朝は、
身体がまだ回復しきっていない合図と受け取って、
上限をさらに5〜10 bpmほど下げるつもりです。
関連記事:梅雨前から始める暑熱順化|階段の登り降りで夏に強い身体を静かに整える方法

11年続いた習慣を、この先も壊さないための、
静かな設計変更です。
まとめ:上限が、続く力になる

頑張りを増やした日より、
上限を決めた日のほうが、
運動の中身は整い、心は静かでした。
手放したのは、カロリーにして1割ほど。
戻ってきたのは、動的フローと、
明日も登りたいと思える余裕でした。
明日の朝も、150 bpmを超えない範囲で、
一段ずつ積み上げていきます。
この「上げない」決まりが、
思わぬ場所で意味を持っていたかもしれない話も書きました。
尿酸 7.3 から 5.5 までの14年。

日々の小さな記録は、noteのマガジンにも静かに綴っています。
おことわり
本記事は情報提供を目的としており、特定の効果・効能を保証するものではありません。
健康に関するご判断は、必ず医師・専門家にご相談ください。
本記事で使用した画像はNapkin AIを利用しています。

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