ちょっと最近太りぎみなのでそろろそマジでダイエットでもしようかと思い立ったところ、世の中には種々様々なダイエット法が存在していて、一体どうすれば良いのか混乱する。
ただ基本的には、シンプルにこういう式で表すことができる。
摂取エネルギー >消費エネルギー →太る
摂取エネルギー <消費エネルギー →痩せる
摂取エネルギー = 消費エネルギー →維持
それで、変なダイエット法に当たるくらいなら、ちゃんとカロリー計算した方が良いなと思って、マクロにしてみた。
データを集める
厚労省の資料から
WHOとかの研究データをもとに書かれてるので信頼できる。
https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-10901000-Kenkoukyoku-Soumuka/0000083871.pdf
P54 3─2─3．目標とする BMI の範囲
ここには、統計データから最も死亡率の低いBMI値が掲載されている。
対象年齢ごとに目標BMIが異なるが、全年齢をカバーするのが21.5～24.93であることが分かった。
よって、その中間値 23.215を目標に定めることにした。
達成後も21.5~24.93からはみ出ないように23.215に向けて調整し続ければ良い。
P56・P57
ここにとても重要なことが書かれている。
なお、脂肪細胞 1 gが7 kcal を有すると仮定すれば、100 kcal/日のエネルギー摂取量の減少は14.3 g/日の体重減少、つまり、5.21 kg/年の体重減少が期待できるが、上記のようにそうはならない。これは、主として、体重の減少に伴ってエネルギー消費量も減少するためであると考えられる。体重の変化（減少）は徐々に起こるため、それに呼応してエネルギー消費量も徐々に減少する。そのため、時間経過に対する体重の減少率は徐々に緩徐になり、やがて、体重は減少しなくなる。
～中略～
つまり、体重変化の度に、必要エネルギー量は計算し直さないといけないのだ。
P65 4─2．基礎代謝基準値
ここには基礎代謝を求める計算式が書かれている。
年齢、性別、身長、体重を用いた下記の日本人の基礎代謝量の推定式 170）は、BMI が 30 kg/m2 程度までならば体重による系統誤差を生じないことが示されており 35）、BMI が 25～29.9 kg/m2 の肥満者では、この推定式で基礎代謝量の推定が可能である。
基礎代謝（kcal/日）＝〔0.0481×体重（kg）＋0.0234×身長（cm）－0.0138×年齢（歳）－定数（男性：
0.4235、女性：0.9708）〕×1000/4.186
P67～69
ここには活動レベルⅠ～Ⅲの定義と年齢を考慮した活動量がある。
ただ成人してからはそんなに変わらないので、Ⅰが1.5、Ⅱが1.75、Ⅲが2と覚えればよさげ。
私はデスクワーク中心なので、意識的に運動しない日は1.5、運動する日は1.75ということにした。
P70
最後に、推定エネルギー必要量（kcal/日）＝基礎代謝量（kcal/日）×身体活動レベルという計算式が出てくる。
これでPDFから取得する材料はおしまい。
その他の情報
ググってみると、脂肪1キロあたりのカロリーは7200kcalとのこと。
また、痩せるスピードとしては1月で1キロくらいがベストらしい。
つまり30日で7200kcalのマイナスなので、推定エネルギー必要量よりも1日あたり240kcal少ない食事量にすれば、1キロ/月ペースで痩せることができる。
コーディング
シートモジュール
まずシミュレーション結果を表示させるシートのオブジェクト名をSimulationSheetに変更する。
コードは次のとおり。
Private Cursor AsLongPrivateEnum Col 日付 =1想定体重 活動レベル 摂取カロリー目安 BMI EndEnumPrivateConst HEADER_ROW =1Sub Init()Me.Cells.Delete Cursor = HEADER_ROW +1Me.Cells(HEADER_ROW, Col.日付)="日付"Me.Cells(HEADER_ROW, Col.想定体重)="想定体重"Me.Cells(HEADER_ROW, Col.活動レベル)="活動レベル"Me.Cells(HEADER_ROW, Col.摂取カロリー目安)="摂取カロリー目安"Me.Cells(HEADER_ROW, Col.BMI)="BMI"EndSubSub WriteRecord(day, weight, activity_level, cal_intake, bmi_)Me.Cells(Cursor, Col.日付)=dayMe.Cells(Cursor, Col.想定体重)= weight Me.Cells(Cursor, Col.活動レベル)= activity_level Me.Cells(Cursor, Col.摂取カロリー目安)= cal_intake Me.Cells(Cursor, Col.BMI)= bmi_ Cursor = Cursor +1EndSub
標準モジュール
標準モジュールは次のとおり。
'パラメーター(自分のデータを入れる)Const初期体重 =85Const身長 =176.8Const運動頻度 =3'日に1回Const減量目標 =30'日ごとに1キロConst性別 ="男"Const開始日 =#10/12/2019# '固定係数(基本さわらない)Const体重係数 =0.0481Const身長係数 =0.0234Const年齢係数 =0.0138Const男性係数 =0.4235Const女性係数 =0.9708Const理想BMI =23.215Const脂肪1に対するCal =7200Sub Main()Dim体重 AsDouble: 体重 =初期体重 Dim経過日数 AsLong: 経過日数 =0 SimulationSheet.Init DoDim身体活動レベル AsDouble: 身体活動レベル _=IIf(経過日数 Mod運動頻度 =0,1.75,1.5)Dim体重維持エネルギー AsDouble: 体重維持エネルギー _=基礎代謝(体重,身長,#6/28/1984#,性別)*身体活動レベル Dim BMI AsDouble: BMI =体重 /(身長 /100) ^ 2 SimulationSheet.WriteRecord _day:=開始日 +経過日数, _ weight:=Round(体重,1), _ activity_level:=身体活動レベル, _ cal_intake:=Round(体重維持エネルギー -(脂肪1に対するCal /減量目標)), _ bmi_:=Round(BMI,1)体重 =体重 -(1/減量目標)経過日数 =経過日数 +1LoopWhile BMI >理想BMI EndSubFunction基礎代謝(体重 AsDouble,身長 AsDouble,生年月日 AsDate,性別 AsString)Dim年齢 AsDouble年齢 =CLng(Date-生年月日)/365Dim性別補正 AsDoubleSelectCase性別 Case"男"性別補正 =男性係数 Case"女"性別補正 =女性係数 EndSelect基礎代謝 =((体重 *体重係数)+(身長 *身長係数)-(年齢 *年齢係数)-性別補正)*1000/4.186EndFunction
使い方
標準モジュールのMainを実行するとシミュレーションシートにこんな感じで出力される。
活動レベルが1.75の日は運動するっていう意味。運動したらその分は食うというコードになってるので、このとおりに食べた場合、運動による消費カロリーが直接ダイエットスピードを速めることにはならない。ただ筋力が付くのでその分基礎代謝は上がるだろうけど。
摂取カロリー目安の減少を見るにはややこしいので、殆ど運動しない設定に変えてみる。
※パラメータの運動頻度を999とかにすると最初の1回だけ1.75であとは1.5になる。
Mainを実行すると次のように出た。最初の1回は活動レベル1.75になるので無視したとして、明日から月末にかけて摂取カロリー目安が11キロカロリー減少しているのがわかる。
つまりダイエット成功のためには、食う量を、固定で減らすんじゃなくて、減らし続けなければならないということがこのシミュレーションから分かる。
今後の応用
個人的な話で恐縮だけど、最近体重計に乗るだけでCSVに体重データを蓄積できるシステムを作った。
構成図としてはこんな感じで、できてるのはCSV書き込みのweght_watcher.pyまで。
今回調べた計算式を用いれば、図のcalorie_adviser.pyが作れるので、デイリーのカロリー計算に役立つかなと思っている。