FFMI計算機：体重・身長・体脂肪から除脂肪量指数

処理は純粋な算術で、ネットワークも乱数シードもなく、コーチングアプリ、スポーツ科学ノートブック、前払いAPIクライアントは常に同一のJSONを得ます。体脂肪が百パーセントを超える場合は除脂肪量が負になり得ないため invalid_input として拒否されます。

除脂肪量指数が測るものと必要な入力

体格指数は総体重を身長の二乗で割るため、脂肪と除脂肪組織を一つの数字に混ぜます。除脂肪量指数は同じ幾何を除脂肪組織だけに適用します。まず測定済みの体脂肪率で脂肪量を体重から引き、残った除脂肪量をメートル単位の身長の二乗で割ります。結果は ffmi として平方メートルあたりキログラムで報告され、筋力スポーツ、フィジーク指導、身長調整済みの除脂肪スコアを求める研究で広く使われます。weight はキログラムの正の有限数で送り、alias の weight_kg、body_weight、mass_kg が使えます。height はメートルの正の有限数で送り、height_m と stature_m が使え、センチメートルなら height_cm を送るとエンジンが百で割ります。body_fat はゼロから百まで（両端含む）の百分率で送り、body_fat_percent、bf、fat_percent、bodyfat が使えます。エンジンは体重に「一マイナス体脂肪／百」を掛けて fat_free_mass_kg を求め、補数として fat_mass_kg を報告し、除脂肪量を身長の二乗で割って ffmi を計算します。体脂肪が百パーセントを超えるとリクエストは invalid_input で失敗し、課金されません。欠落フィールド、非有限数、非正の体重や身長、安全な成人範囲外の身長も検証に失敗します。アルゴリズムはネットワーク、モデル、時計、乱数生成器に触れないため、同一入力は常に同一の JSON になります。

応答フィールドの読み方とよくある落とし穴

正規化 FFMI は一般的な「六点一×（一点八マイナス身長）」の補正を適用し、基準身長より低い／高いアスリートを一つの帯で比較できます。体脂肪率はすでに信頼できる測定—DEXA、水中体重、良質な BIA、皮脂厚プロトコル—から来る必要があります。この計算機は周囲径、写真、服のサイズから体組成を推定しません。極端に大きな体重や公開されたアイソレート安全窓外の身長も拒否されます。成功時の応答は weight_kg、height_m、body_fat_percent をエコーし、続いて fat_free_mass_kg、fat_mass_kg、ffmi、normalized_ffmi を返します。unit フィールドは常に kg/m² で、UI が固定文字列なしで指数をラベル付けできます。formula は FFMI が除脂肪量を身長の二乗で割ったものであることを再掲し、method は常に fat_free_mass_index なので下流コードが形を嗅ぎ分けずに分岐できます。生の科学指標が欲しければ ffmi、コーチング文献が身長調整値を引用するなら normalized_ffmi を使ってください。百を超える百分率はあり得ず、体脂肪が百パーセントを超える旨の明確な invalid_input メッセージになります。このエンドポイントを BMI、BMR、総一日エネルギー消費と混同しないでください。それらは別の問いに答え、FFMI を受け取った後の別機能や製品層にあります。

APIの使い方、料金、コーチング業務、実用上の限界

必須の weight、height、body_fat（またはその alias）を含む JSON ボディを送ってください。フィットネス SaaS、チーム成績プラットフォーム、遠隔医療の受付フォーム、研究ノートブックが KIT 残高のもとで安定契約を必要とするときは前払い API を使い、成功一件あたり $0.002 です。公開式に合うキログラム体重とメートル身長を優先し、UI がポンドやセンチを集める場合は呼び出し前に換算するか height_cm を使います。SDK を出荷する著者は ffmi と normalized_ffmi をダッシュボードに直接写し、CSV 列を除脂肪量と除脂肪量指数として出力できます—コーチが紙の上で FFMI を適用するとき手書きするのと同じ数字です。