目指せ！データマネジメントで球速UP！？：（第１回）目標は年内に球速130km/h
2023-06-20
このブログは若手社員のキタバが、自分自身をデータマネジメントすることで、年内に球速130km/hの球が投げられるようになるのかを検証してみるコーナーです。ごくごく普通の社会人が、スポーツをデータマネジメントすることで成果を得ることはできるのでしょうか！？
はじめに
はじめまして！ 若手社員のキタバと申します。
若手というのも、この4月で入社3年目ですので、一人の社会人としてまだまだ未熟といった方が良いでしょう。
日々、目の前の業務をこなすことに精一杯です。
という訳で、私がブログで諸先輩方のようにデータマネジメントについて何かを語ったりするには畏れ多い。
……というのが本音です。
この会社で活躍し、何かを語れるようになるには、まだまだ勉強しないといけないことや、経験が必要なことが山のようにあります。
では、いっそのこと、私自身のデータをマネジメントしたりできないか？
私自身のデータをマネジメントして、何かしらの成果に繋げることができないか。
それは一応、広義のデータマネジメント(?)にならないか？？
これなら今の私でも出来るのではないか？？？
こんな事をグルグルと考えているうちに、この意味不明なタイトルを思いついたというのが、このブログを書き始める経緯です。
前置きはこれくらいにして、個人的「2023年一大プロジェクト」について述べていきたいと思います。
目標は年内に球速130km/h
球速と言われてピンと来なかった方、申し訳ありません。野球のお話になります。
あれです。「大谷翔平が160km/hを叩き出す」とか、そういう話です。
私は趣味レベルではありますが、草野球でピッチャーをやっています。
毎週日曜日に、バリバリ投げています。
現在の私の球速は、Max123.4 km/hが良いところ。
大谷翔平のスローカーブ（めっちゃ緩い速度で曲がる変化球）くらいになるのですかね。
ダルビッシュは利き手ではない左投げで127 km/hくらい出るらしいです。
プロ選手と比べちゃいけませんでしたね、はい。
何故、球速を上げたいのかというと、端的に相手にヒットを打たれるのが悔しいからです。
ただそれだけなのですが、投手歴が浅く、打たれ慣れていないこともあって、打たれるとどうしようもないぐらい悔しくなるのです。。
球速というのは、野球で用いられるデータの一つです。
これをデータマネジメント出来れば良いのですが、全力で投げた結果が123.4 km/hというデータは、あくまで「成果」であり、マネジメントの対象にはなりません。
今回は、球速を上げる（＝成果を出す）ことを目的とし、そのために必要な、私自身にまつわるデータをマネジメントしていきます。
ずばり、目標は年内130 km/h。
実はこのプロジェクト、すでに今年1月から開始していますので、残り7ヵ月くらいで5～6km/hほど球速をアップさせることになります。
球速UPについて、ChatGPTに聞いてみた
では、どのように球速を上げていくのか？
これに関しては、最近話題のChatGPTが分かりやすく回答してくれましたので、そちらをご紹介します。
球速UPに向け、いろいろと情報収集をしていますが、こんなに綺麗にまとめられていたものは見かけなかったので、結構驚きでした。
1. 筋力をつける
2. スピード（瞬発力）トレーニングを行う
3. 栄養バランスを整える
4. 投球フォームを改善する
5. 練習量を増やす
（本当は1~5に解説の文章まで付いていたのですが、ちょっと長すぎたので項目だけにしました）
- 上記の1~5は身体面・技術面の2つに分けられると思っています。
- 1~3が身体面で、4~5が技術面ですね。
- このうち、技術的な部分については、ピッチャーとして速い球を投げるために必要な体の使い方になるので、データで測るのが難しく、また専門的な話になりますので、この場では触れません。
- となると、今回の対象となるデータは身体のデータ、これになります。
- それぞれの項目を言い換えると、
- 1．筋力をつけるは「筋力」
- 2．スピードトレーニングを行うは「瞬発力」
- 3．栄養バランスを整えるは「体組成」になります。
一般的に、ピッチャーは身長があった方が有利と言われているのですが、私はあまり身長が高くなく、投手向きではありません。なので、筋力・瞬発力でカバーする必要があるのです。
瞬発力については、数値に表すのは難しいということと、実は結構自信がありますので、今回のブログでは残りの筋力・体組成に絞り、これらのデータを良い数値にマネジメントしていくことで、速い球を投げる（＝成果を出す）ための身体を作っていきたいと思います。
筋力データをマネジメント
対象となるデータが決まったので、後はどのくらいの数値を目指すのか。どうマネジメント（管理）していくか。というお話になります。
まずは、筋力データの管理から。
最近は、球速と筋力の関係性も、いろいろと研究が進んでいるようで、このくらいの球速を投げるにはこれくらいの筋力が必要だ、という指標があります。
そちらに基づき、130 km/hを投げるために必要な「BIG3」の目標を出してみました。
BIG3というのは、これさえやれば全身を鍛えられる！ という魔法のようなトレーニング方法。
ベンチプレス・スクワット・デッドリフトの３つのことです。
BIG3のうち、スクワットとデッドリフトは目標に向けて重量と回数を順調に上げていけそうな感覚があるのですが、ベンチプレスだけは中々難しいように感じています。
筋トレはとにかく継続が大事なので、無理せず着実に重量・回数を伸ばしていくことにします。
体組成データをマネジメント
続いて、筋力UPに欠かせない食事・栄養管理とそれに伴う体組成データを管理します。
※除脂肪体重の計算方法： 体重－(体重×体脂肪率)
体組成といっても、体重から始まりBMIや骨密度など、さまざまなデータがあるのですが、今回は体重と体脂肪率、そして除脂肪体重。この3つをいかに良いデータにできるかにこだわってみます。
こちらも早速、目標を決めてみましたが、一般的なダイエットと比べて体脂肪率が若干高めに見えます。
これは、体脂肪率を落としすぎると体力も落ちてしまうので、スポーツ向きの体にするために12~14%くらいの幅で収めることにします。
体重については、プロジェクトを始めた1月から約8kgの増量に成功しています。
ただ、食事量、特に炭水化物の量を増やしたこともあり、体脂肪率も順調に増加してしまっています。
現在、1日の摂取カロリーが3,000kcalを超えていますので、体重が目標に近づいてきたら、体重は維持しつつ、体脂肪率は低下するように調整していきます。
おわりに
広義のデータマネジメント(?)ということで、自分自身のデータと向き合う、管理するという取り組みをやってみる訳ですが、筋トレやダイエットをする方からすると、当たり前の話なのかもしれません。
ただ、今回は球速を上げることが目的です。
凄まじい身体能力を持っていれば、筋トレや体組成データの管理は必要ありませんが、私のようなごくごく普通の社会人が限られた時間の中で達成しようとした場合、やみくもにやっても意味がない。と考えた結果、数値やデータと向き合う必要が出てきたという訳です。
こう考えると、何かを達成しようとか、結果を出そうとした時には、数値・データと向き合う必要があるということかもしれません。
これも一つの経験です。今回の取り組みの中で、仕事に活かせる部分があれば、どんどん取り入れていこうと思います。
という訳で、若手社員の個人的な挑戦は始まったばかりですが、挑戦開始から、あっという間に5ヵ月が経ち。。
残り7ヵ月で何ができるのか。怪我に気をつけながら、1日1日を大切に積み重ねていきたいと思います！
今後も経過報告という形で、随時更新していくつもりです。
お楽しみに！！