競技力向上のためには、弱すぎる強度のトレーニングではパフォーマンスは向上はせず、強度が
強すぎてしまうと故障やオーバートレーニングとなるリスクを増大させてしまいます。
近年様々な機器の開発により、個人のデータを収集し、分析することが可能となりました。
しかしながら、それらの多量のデータをどのように活用していくか難しさや疑問を感じていませんか？
今回、データ（EPOC:運動後過剰酸素消費量）に元ずく負荷を考えたトレーニング方法を実施して、個人（著者自身）のトレーニングを最適化させてみることを試みました。
使用した機器：Garmin745、ハートレートセンサー
EPOCとトレーニングステータスの変動に関して調査
トレーニングの強度の指標として、EPOCは広く用いられるようになった。今回はGarmin745、ハートレートセンサーを利用し、日々のトレーニングをモニタリングし、トレーニングステータスの変動を2022年4月～6月の3か月間モニタリングした。下記表は４月度分を示す。
記録から時系列的にEPOCを並べ、ステータスは向上（Productive,Peaking）、維持（Maintain,Recovery）,低下（Unproductive）の３つのカテゴリーに分類して、評価を実施した（下記図）。
EPOCとパフォーマンス改善の条件を見出す
・ポイント練習２回連続でEPOCが２００を超えた１１回の後の次のポイント練習までのステータス低下（マイナス）の可能性は１００％であった。 ・EPOCが２５０以上のトレーニングを実施した７回の後のステータスの上昇確率は５回 ７１．４％ であった。
結論
今後のトレーニング指針として下記を適用することが決定できた。
①ポイント練習は２回連続で２００を超えないように設定。 ②週に１回は２５０以上のポイント練習を実施する。
