筋トレだけより「筋トレ＋有酸素」のほうが筋肉を守れる？を調べたメタ分析の話
「ダイエット中に筋肉を落としたくないなら、とにかく筋トレ！」ってのは、かなり定番のアドバイスのひとつ。その正しさは疑いようがなく、カロリー制限をするとどうしても筋肉が減っちゃいますからね。なので、ダイエット中こそ筋肉に刺激を送り続けなければいけないわけです。
ところが、新しいメタ分析(R)では、「筋トレだけより、筋トレ＋有酸素運動のほうが、減量中の筋肉を守れるんじゃない？」みたいな結果が出てまして、ちょっと面白かったです。
これは肥満の人を対象にしたRCTをまとめたもので、
- 食事制限のみ
- 筋トレ
- 有酸素運動
- 筋トレ＋有酸素運動
って4つのパターンで、減量中の除脂肪量（≒筋肉）がどう変わるかを比較したもの。要するに、「ダイエット中にどの運動をすると、いちばん筋肉を守れるの？」を調べたメタ分析であります。
で、分析の結果がどうだったかと言いますと、
- 食事制限だけだと、筋肉量は約1.9kg減る
- 運動を加えると、この減少を約46％抑えられた
- 筋トレは、食事制限のみより約0.8kg多く筋肉を維持
- 有酸素運動は、約0.5kg多く筋肉を維持
- 筋トレ＋有酸素運動は、約1.2kg多く筋肉を維持
って感じだったそうです。ネットワークメタ分析でも、１位：筋トレ＋有酸素 →２位： 筋トレ →３位： 有酸素の順になってまして、数字だけ見れば、「筋トレに有酸素も足したほうがよくない？」って結果になっております。
ってことで、この結果を見ると、「じゃあ筋肉を守りたければ有酸素も絶対やったほうがいいんだ！」と思いたくなるとこですが、ここで話が終わらないのが今回の研究の面白いところであります。というのも、この結果にはかなり大きな注意点がありまして、
- まず、運動の種類による差そのものは、統計的には有意ではない。なので、「筋トレ＋有酸素が筋トレ単独より確実に優れている」とまでは言えない。
- しかも、今回のメタ分析に入っていた研究は、筋トレの内容がかなりバラバラ。ある研究ではしっかりした筋トレをやっていたかもしれないし、別の研究では「これ、筋肥大目的としてはちょっと軽くない？」みたいなプログラムだった可能性もある。
- 対象者も主に運動習慣の少ない肥満の人なので、日頃からしっかりトレーニングしている人に、そのまま結果を当てはめられるわけでもない。
みたいなとこがあるんですよ。ここらへんは割と大きな問題で、「筋トレ＋有酸素のほうが数値が良かった」って結果を一般化するのは危険でしょうな。そもそも、今回の分析では、筋トレの効果が「除脂肪量を約0.8kg守る」という程度だったんですが、ちゃんとデザインした筋トレプログラムなら実際の効果はもっと大きいはずなんで。
じゃあ、私だったら、ここからどんな教訓を得るのかと言いますと、
- 「減量中だから有酸素運動を避けなければならない」と考える必要はなさそうだなー
ぐらいの感じですかね。筋トレ界隈では、昔から、
- 有酸素をすると筋肉が落ちる
- ランニングすると筋肥大が邪魔される
みたいによく言われるんですけど、今回のデータを見る限り、少なくとも減量中の一般的な人であれば、適度な有酸素運動を加えたせいで筋肉が減る感じはないんで（むしろ、条件によってはプラスに働く可能性がある）。
ということで、今回のデータを実践に使うのであれば、以下のようになるでしょう。
- 減量中に筋肉を守りたければ、まず優先すべきは「ちゃんとした筋トレ＋十分なタンパク質」ってとこは変わらない
- そのうえで、ウォーキング、ランニング、サイクリングなどの有酸素運動を追加するのは普通にあり。ただし、「筋肉を守るためには有酸素運動まで必須！」と考える必要もない。
まぁ、しっかりした筋トレと十分なタンパク質を基本にしとけば、有酸素運動を追加するのは問題ないんで、そこは好みでやっていただければと。
あと、今回の研究で個人的に重要だなーと思うのは、あらためて「メタ分析の弱点がわかるよなー」ってとこですね。これは『「メタ分析が出てるなら、もうほぼ確でしょ！」とか言っちゃう問題』でも書いたことなんだけど、メタ分析ってのは、質の低い研究を大量に集めちゃったら、おのずと結論も信頼できないものになるんで。
今回の研究も同じで、12本の筋トレ研究がそれぞれ違うプログラムを使い、14本の筋トレ＋有酸素研究もそれぞれ違う内容をやっていたものを、まとめて平均しているだけなので、
- 「最適な筋トレ」
- 「最適な有酸素運動」
を表しているわけじゃないんですよね。対象者が自分と似ているかとか、トレーニング内容が自分のやっているものと似ているかとかを見ずに、メタ分析の平均値だけを頼りにしちゃうと危険なことになるよなー、と。その意味でも、なかなか良い教材になりそうな研究でありました。
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