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どれだけ重量を足すか、いつ足すか

目標回数をすべてのワークセットでフォームを保ったまま完了できたら重量を足します。跳躍幅は実際に用意できる最小のもので、それはたいていトレーニーが思うよりずっと小さいものです。

作成 Jobri Fitness · 公開日 2026年9月5日

更新日 2026年9月8日

短い答え

目標回数を、いつものフォームと可動域で、1、2回の余力を残してすべてのワークセットで完了できたら重量を足します。実際に用意できる最小の量を足してください。

多くの人にとってそれは、バーベル種目で2.5キロ(片側1.25キロ)、小さな種目では次のダンベル、マイクロプレートがあればそれ以下です。重い種目では5キロの跳躍も妥当になりえます。作業重量と成績に対して相対的に判断してください。

負荷は伸ばせる複数の変数の一つです。このページはそれを詳しく扱い、漸進性過負荷の完全ガイドが残りとその組み合わせを扱います。本当の目標が筋力なら最初に動かすのは負荷で、筋肥大と筋力がサイズを狙うときに何が変わるかを説明します。

いつ重量を足すか

きっかけは、その日の感覚ではなく記録から読み取れるものであるべきです。

うまく機能するきっかけは二つあり、必要な証拠の量が違います。

  • レップレンジ型。 すべてのワークセットでレップレンジの上限に達する。これはダブルプログレッションのルールで、最も一般的な方法です。
  • 目標超過型。 2回連続のセッションで目標回数を1、2回上回る。2009年のACSMポジションステートメントはこのきっかけを使い、2〜10パーセントの負荷増と組み合わせていました(ACSM、2009年)。この文書は2026年に、増加幅を規定しないレビューの総括で更新されました(Currier ほか、Medicine & Science in Sports & Exercise、2026年)。したがって2〜10パーセントという数字は現行の推奨ではなく、息の長い目安として扱ってください。

ここで用いる全セット型のダブルプログレッションでは、指定したワークセットをすべて確認します。これはACSMの声明が定めた追加条件ではなく、私たちの実務ルールです。1セット目が12回で3セット目が8回なら、まだ増量に値しません。

機能しないきっかけが一つ。1週間経ったから重量を足す、というものです。カレンダーはあなたが何を挙げたか知りません。

どれだけ足すか

用意できる最小の増加幅から始め、それが1、2セッションで難しくなくなった場合にだけ大きくしてください。

割合で言えば、2009年のACSM文書の2〜10パーセントという幅は妥当な帯です。それがキロで何を意味するかは種目次第です。

種目典型的な作業重量2〜10パーセント実務的な跳躍幅
バックスクワット100キロ2〜10キロ2.5〜5キロ
ベンチプレス70キロ1.4〜7キロ2.5キロ
バーベルロウ60キロ1.2〜6キロ2.5キロ
ダンベルサイドレイズ片手10キロ0.2〜1キロ次のダンベル、多くは2キロで20パーセント

最後の行が問題の事例で、よくあることです。小さな種目では利用できる最小の増加幅が妥当な帯をはるかに超えます。下半身の種目は上半身より大きな絶対値の跳躍に耐え、多関節種目は単関節種目より耐えます。単純に作業重量が大きいからです。

Liftのプレート計算機は目標重量に対して片側に載せるプレートを示し、手持ちでは正確に作れない目標を知らせるので、用意できない増加を計画せずに済みます。漸進性過負荷計算機は選んだ増加幅を以降の週に適用し、どこに着地するかを見せます。

なぜ最小の跳躍が普通は勝つのか

負荷を増やすと回数を失います。大きく跳べば失う回数も増え、元の位置に戻るまでのセッションも増え、その間の総仕事量は減ります。

信号の問題もあります。10キロ足して種目が崩れたら、10キロが多すぎたことは分かりますが、2.5キロや5キロなら機能したかは分かりません。小さな増加は実験を読み取り可能に保ちます。

大きな跳躍を支持する唯一の論拠は、小さいものが明らかに足りないときです。2.5キロを足したのに次のセッションでまたレップレンジの上限に達した。それは、思ったより余地があったと種目が教えているということです。大きく跳んで較正し直してください。

最小のプレートでも大きすぎるとき

ダンベルやマシンの種目では普通の状態で、実行可能な答えが四つあります。

  1. マイクロプレートを買う。 0.5キロ2枚で合計1キロ、1.25キロ2枚で2.5キロの増加になります。ジムにすでにあるか確認してください。
  2. 代わりに回数を伸ばす。 現在の重量で1回足すのは、どのプレートより小さな一歩です。レンジ上限が全セットで楽になるまで回数を伸ばし、より強い位置からその厄介な跳躍をしてください。これが重量を足さない漸進性過負荷で、機能します。トレーニング経験のある成人43名の8週間試験は、回数漸進と負荷漸進が同様の適応をもたらしたと報告しています(Plotkin ほか、PeerJ、2022年)。
  3. 1セットずつ重量を移す。 1セット目を新しいダンベルにし、残りはそのまま。次のセッションで2セット目を移す。重いセットはやはり20パーセント大きな負荷ですが、一度にその跳躍をするセットが減ります。
  4. 代わりにセットを足す。 週のボリュームを増やすこと自体が漸進の一形態で、増加幅の問題を完全に回避します。週に何セットかをご覧ください。

自重トレーニングはこの問題の極端な形で、次の一歩はプレートではなくバリエーションまるごとです。自重・カリステニクスでの漸進性過負荷がその段差を小さくする方法を扱っています。

具体例

70キロで6〜10回のレンジ、3セットのベンチプレスをするトレーニー。

セッション1セット目2セット目3セット目判断
170 x 1070 x 970 x 8全セットが上限ではない。据え置き。
270 x 1070 x 1070 x 93セット目がまだ足りない。据え置き。
370 x 1070 x 1070 x 10全セットが上限。増量。
472.5 x 872.5 x 872.5 x 7回数が戻った。また伸ばす。

70キロから72.5キロは3.6パーセントで、ACSMの帯の下限近く、片側に1.25キロのプレート1枚が必要です。増量後に7〜8回に着地するのは良い結果です。4回に落ちていたなら、そのトレーニーの実際の位置に対して跳躍が大きすぎたということです。

増量が定着しないとき

重量を足してから3、4セッション、種目がレップレンジを下回ったままなら、それは十分に強くなれなかったからではありません。増加幅が大きすぎるか、疲労、回復、フォームの変化が成績に影響しているのかもしれません。

前の重量に戻し、レンジ上限まで組み直し、より小さな増加幅を取ってください。小さな増加幅がないなら、重量を据え置いて回数かセットを足します。目標を外し続けると、意図したトレーニング量を守るのが難しくなります。まだバーが毎回上がっていた段階なら、リニアプログレッションがその時期のリセット規則を扱っています。

複数の種目が同時に止まったなら、問題はたいてい増加幅ではありません。なぜ種目が伸びなくなったのかをご覧ください。

記録を取る

これらはすべて、前回セットごとに何をしたかを知っていることに依存します。手作業でやるなら、ワークセットごとに重量と回数を書き、バーを組む前に確認してください。

Liftはこれから行うセットに前回の重量と回数を表示し、レップレンジ型のきっかけを代行できます。種目にレンジを設定し自動漸進をオンにすれば、過去のセット、レップレンジ、選んだ重量の増加幅から目標を組み立てます。自動漸進は2週間の無料トライアルが付いたLift Premiumの機能です。Liftアプリが漸進性過負荷をどう扱うか

安全上の注意。負荷を上げること自体は危険ではありませんが、動き方が変わるほど大きな跳躍は割に合いません。突然の痛みや強い痛みが出たらセットを中止し、痛みが続く、悪化する、動き方が変わる場合は負荷か可動域を下げ、資格のある医療者の評価を受けてください。この記事は一般的な教育であり、個別の医学的助言や指導ではありません。

出典

  1. American College of Sports Medicine position stand. Progression models in resistance training for healthy adults: Medicine & Science in Sports & Exercise (American College of Sports Medicine)
  2. American College of Sports Medicine Position Stand. Resistance Training Prescription for Muscle Function, Hypertrophy, and Physical Performance in Healthy Adults: An Overview of Reviews: Medicine & Science in Sports & Exercise (American College of Sports Medicine)
  3. Progressive overload without progressing load? The effects of load or repetition progression on muscular adaptations: PeerJ

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