【データ活用なんて簡単でR】エピソード3:一人でできる超簡単データ活用入門編

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どうもみなさんこんにちは。【データ活用なんて簡単でR】のシリーズも今回で3回目を迎え少しシリーズ感が醸し出されてきました!(1回目2回目

これまでのあらすじをざっくり振り返ると体重を測って記録するだけでもすでにデータ活用であり、データ活用なんて絶対にしたくないと考えている方でもすでにデータ活用をしているのでデータ活用なんていうのは難しいことではないし、なんならもうやっている、というお話や、その体重と呼ばれる地球の重力を数値化したデータから何がわかるのか、自分の過去とデータと比較したり、標準体重という不特定他者のデータと比較することで見えてくることもある、BMIなどの数値を使うことで身長や年齢層が異なっていても標準体重と比較してどのくらいの乖離があるのかというのを客観的に判断することが可能である、というお話などをしました。

かくいう私も前回までに何を書いたのかを今改めて読み返しながらさて続きをどうしたものかと考えているところなのですが、前回のむすびの部分で「また別のデータを掛け合わせて考える方法を深掘りしていきたい」と書いた一文が客観的なデータとして残ってしまっているので、今回はまた別のデータを掛け合わせて考える方法について書いていきたいと思います。

FACT:体重が増減には必ず原因がある

これまでのエピソードを忠実に実践している方であれば、もうすっかり体重を記録する、という行為は習慣化されていて、スマホのアプリをちょちょっと開けばなんなら一ヶ月前の自分の体重と今日の自分の体重がどのくらい違うのか、あるいは違わないのかを調べることができるかと思います。しかし、この一ヶ月で体重が増えたり減ったりしているという場合、どうしてそのような現象が起きているのでしょうか?実は体重が増減する現象には必ずそれを引き起こしている原因があります。

これまでは何気なく、お、ちょっと増えた、あ、ちょっと減った、え、変わってない、と思って眺めていたかも知れませんが、今回はもう少し深堀りし、体重が増えたり減ったりするという現象がなぜ起こるのか、について考えつつ、収集したデータをたたき台として、その数値を目標値に近づけるためにどのような行動変異を目指すべきなのか、その仮説を立てるためにはどのような考え方が必要なのか、ということについてお話していきたいと思います。

体重が増えたり減ったりする場合、これは単なる偶然であり外的要因は一切関係ない、という仮説を取ることも確かにできるのですが、人の肉体というものは人の脳みそや言動や気持ちの揺らぎなどと違い、至って構造的にはアナログで素直で正直で純粋な単純な要素の複合体として存在しているものですから、身体にインプットされるものと身体からアウトプットするものの総量に依存して変化します。

つまり、アウトプット量よりもインプット量が多かった場合、多かったインプット量に応じて体重は増加します。逆に、インプット量よりもアウトプット量が多かった場合、多かったアウトプット量に応じて体重は減少するはずです。もっというなら、良質なインプットが多かった場合には、身体のコンディションは前よりよくなるはずですし、質の悪いインプットが多かった場合には身体を構成している物質の質もそれに伴って低下していると考えられます。我々のハードウェアである身体というものは至って正直で素敵ですね!それと比べると気持ちや感情、マインドや魂などと呼ばれるソフトウェア的な部分というものはなんてややこしいんでしょうか!

FACT:インプット量とは「食事」、アウトプット量とは「エネルギー消費量」である

さて、話がちょっと脱線しかけているのでもとに戻しますが、それではこのインプット量とアウトプット量というのは具体的にはどういうことなのでしょうか?

車や電車、飛行機あるいは自転車などは移動を目的とした乗り物ですが、これらの移動装置が実際に移動するためには何らかのエネルギーを必要としています。実際には移動装置に限らずパソコンやエアコン、洗濯機やスマートフォンなども稼働するためにはエネルギーを必要とします。家電製品の場合、エネルギーとして「電気」が用いられています。人間のエネルギー源は直接的には電気ではないですが、実はこれらの装置と根本的な構造はあまり変わらりません。ただ、我々の場合はコンセントを抜いておいても消滅してしまうことはない家電製品と違って生命を維持するにもある程度のエネルギーをコンスタントに必要としています。この生命を維持するのに必要不可欠なエネルギー量を基礎代謝量(BMR)と呼ぶのですが、この基礎代謝量などのエネルギー量を表すために使われるのが、ダイエットの話には必ず登場する「カロリー」という単位になります。

一般的な成人男性が必要とするカロリー量は1日あたりおよそ2500キロカロリーだと言われています。この2500キロカロリーがどのくらいのエネルギーかというと、人間が1km移動する時に体重1kgあたり1kcalを消費するそうなので、体重60kgの人が1km走る、あるいは歩いた場合には60kcalほど消費する計算になります。自分に必要なカロリー量がどのくらいなのかを知りたいかたは日本医師会のホームページで簡単に調べられますので、ぜひ調べてみてください。

インプット量とはつまりあなたの身体を形成する原材料であり、エネルギーを生み出してくれる「食事」です。そしてアウトプット量とは生命維持に必要となる基礎代謝量に日々の移動や運動に必要なエネルギー量を足した「エネルギー消費量」です。

これを簡略化していくと、「食事量」と「運動量」が体重の増減の鍵を握っている、ということが見えてきます。体重というデータをベースにして、他の要素を掛け合わせていくとこのように体重の変化を司っている要素が絞り込まれていくというのがわかるかと思います。ここまでわかれば「食事量」と「運動量」についてより深く考えていくことで体重の増減をコントロールできるのではないか、という仮説にたどり着くことができます。これこそがデータ活用において必要不可欠な考え方の一つだと言えるのではないでしょうか。

先ほど、話が脱線しかけている、と申してしまいましたが、本来であれば汽車や電車、ジェットコースターあるいはトロッコなど、線路の上を走るように設計されている移動装置が脱線した場合、脱線した瞬間からそれはもうすでに立派な交通事故であり、線路から外れた状態でそれ以上の距離を移動装置が進んでいくことは通常ありませんが、なぜか話というものは脱線すると延々と長くなる傾向がある、というのはちょっと言語的にどこかしら矛盾しているように感じる今日この頃です。以上、脱線についての余談でした。

FACT:データや記録は嘘を付かない

体重をうまくコントロールしていくためには「食事量」と「運動量」が深く関連している、というところまでこれで辿り着けたわけですが、それではこれらの要素をどうしていくことで目的を達成することができるのでしょうか?

一般的に考えると体重が増加していくことを防ぎたい場合、かつ体重を減らしたい場合、インプットを減らし、アウトプットを増やすと良さそうです。つまり、「食事量を減らす」かつ「運動量を増やす」ことで理想をより現実に近づけることができると考えられます。恐ろしいことにこれは今まで数多く眺めてきたこの世の中に幾千と存在するであろうダイエット本の大抵の場合は最初の部分に必ず、そしてたいていの場合は大きなフォントあるいは太字で書いてあることです。そして、反対に体重を増やしたい場合であれば、「食事量を増やす」「運動量を減らす」というやり方が考えられます。

しかしながら、正直なところ、原因はうすうす分かっているけれど、それを実践するいい方法がないから困ってしまっているし、体重も増加を続けていく一方だ、という方も多いのではないでしょうか。そして、体重が増加を続けていくことがさらなるストレスを生み出してしまい、ストレスを解消するためにさらに食事量が増えてしまい、おやつなどの間食が増えてしまうがために食事の質も低下している、という悪夢のスパイラルに陥ってしまった経験があるかたもいらっしゃるかも知れません。

そこで、これらの「食事量を減らす」かつ「運動量を増やす」ための習慣を身につけるためにさらなるデータ活用を行っていくことをここで私は提案したいと思います。その方法とは、ずばり食事と運動の記録をデータとして残していく、というものです。体重と同様に、数値化して一目で状況がわかるようにして記録しておくだけで、人はそれらについてより強く意識するようになります。なぜならばデータや記録というものは決して嘘を付かないからです。真実はデータや記録など過去のものにあります。客観的なデータや記録が間違っていることは通常ありませんが、そこから先の部分、つまり解釈の部分やそれに対する感じ方の部分というのは間違える可能性をふんだんに有しているわけなので、データ活用に関してそこの部分が非常に重要である、ということをここでは強調しておきたいと思います。

そして、データや記録を残すことにより、ただ食べるのを我慢する、辛い運動を頑張る、という終わりのない迷路を延々と歩かされているような暗澹たる気持ちになるのではなく、「食べることについて意識的になる」かつ「運動を習慣化し、むしろ運動をしたいと思えるような意識を生み出す」というところまで気持ちを変革させることが大切です。そしてそれをデータを使ってやっていこう、というのが次回からのこの連載のテーマになってきます。

運動や食事の記録の取り方というのも実は超絶簡単なので、コツさえ掴んでしまえばいくらでも実践できるかと思いますので、次回もぜひお楽しみに!間違って3回目から読んでしまったという方はぜひ初回から読んでみてください

(データのじかん編集部 田川)

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