O'Conner式1RM計算機
100 kgを5回挙げた場合、O'Conner式の1RMは112.5 kgです。重量とこなした回数を入力すると、プログラムや教科書が指定する一次式で、トレーニングのパーセント設定ができます。ブラウザで無料で使えます。
- 無料
- ブラウザで動作
- 登録不要
- データは端末の外に出ません
無料で実行
計算例
- 重み
- 100
- 反復回数
- 5
- 1RM (最大挙上重量)
- 112.5
- 精度
- 2
- 方程式
- weight * (1 + 0.025 * reps)
このO'Conner式ワンレップマックス計算機は、すでに完了した準最大のセットから、理論上クリーンに1回挙げられる最も重い負荷を推定します。挙げた重量と成功した反復回数を入力すると、エンジンは古典的なO'Connerの閉形式を適用します。すなわち1回最大挙上重量は、重量に1に0.025を回数で掛けた値を足したものを掛けた値です。処理は完全にオフラインかつ決定的で、同じ重量と回数は常に同じ丸め済み推定値を返し、ネットワーク呼び出しもサンプリングも日付依存の近道もありません。筋力プログラムの作成、トレーニング数学の指導、日誌の確認ではブラウザで無料でご利用いただけます。
O'Conner 1RM式の意味と応答に含まれる内容
ワンレップマックスは、ある種目において許容できるフォームで1回挙げられる最も重い負荷の推定値です。真の最大値の直接測定は疲労が大きく、序盤のブロックでは必ずしも適切ではないため、指導者は公表された予測式を用いて準最大セットから1RMを逆算することが多いです。
O'Connerの公式は、1回最大が重量に1プラス0.025に完了した反復回数を掛けたものを掛けた値となる線形モデルです。手計算できるほど単純でありながら、汎用の多公式パネルではなくO'Conner計算機を探すほど特化しています。準最大の線形モデルは低〜中程度の反復向けであり、高ボリュームのパンプ作業向けではないためです。
EpleyとBrzyckiの並列比較、1RM百分率表、最大値確定後の負荷処方などが必要な場合は専用ツールをご利用ください。
O'Conner 1RM推定がトレーニング・教育・ソフトウェアで役立つ場面
コーチと競技者はしばしば、重いシングルや試合の試技で詰める前に予測上限から負荷計画を始め、プログラムや教科書がその式を名指しするときはO'Conner式が一般的な線形の選択肢です。教員は係数を黙って変えたり小数を落としたりする不透明なアプリに頼らず、控えめなセットの解答キーを事前生成できます。
開発者は同じ契約をスクリプトから呼び、筋力トレーニングUIの決定的なテストベクトルを種まきし、百分率表の前にユーザー入力セットを正規化し、多モデル平均ではなくO'Conner 1RM式を要求するプログラミング課題の条件を満たします。競技や資格の練習では、部屋にバーベルを置かずに解答を確認できる高速オフラインの1RM推定源が必要になることがあります。
学習者が重量と回数を入力し、UIが教科書の単一式と明確な式ラベルを示す必要がある製品・教育ツールでも使えます。
活用例
筋力プログラムの負荷計画
完了した準最大セットからO'Conner式で1RMを推定し、毎週真の最大値を測らなくてもコーチと競技者が百分率を設定できるようにします。
宿題と筋力教育
O'Connerのワンレップマックス式を教える教科書、クイズ、実験室向けに再現可能な1RM解答を生成します。
よくある質問
計算機に必要な入力は何ですか?
任意のprecision(0–15、既定2)が小数桁を制御します。
EpleyやBrzyckiと同じですか?
いいえ。 本機能はO'Conner線形モデルのみを使います。Epley/Brzyckiの多公式比較は、別の1RMツールと専用SEOランディングにあります。
回数を12回までしか入力できないのはなぜですか?
O'Conner式は少なめから中程度の回数向けの一次式で、高回数のパンプ系トレーニングを想定していないためです。そのため1〜12の整数だけを受け付けます。
O'Conner式とはどのような式ですか?
重量に「1+0.025×回数」を掛ける式です。一次式なので、回数が1回増えるごとに重量の同じ割合が加わり、手計算でも確かめられます。
キログラムではなくポンドでも計算できますか?
はい。この式は単位に左右されないので、ポンドで入力すればポンドで、キログラムならキログラムで結果が出ます。重量は0より大きい値で入力してください。
関連ツール
開発者向け — APIアクセス
このページの機能はすべてAPIからも利用できます。自社システムに組み込みたいチーム向けのセクションです。それ以外の方は上のツールをそのままお使いください。
エンドポイント
Bearerトークンで認証し、POST1回でタスクをキューに登録します。結果はWebhookまたは署名付きリンクで受け取れます。
お使いのスタックから呼び出す
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/health/one-rep-max-oconner \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"weight":100,"reps":5}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/health/one-rep-max-oconner", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"weight": 100,
"reps": 5
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/health/one-rep-max-oconner",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"weight": 100,
"reps": 5
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/health/one-rep-max-oconner", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"weight":100,"reps":5}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"weight":100,"reps":5}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/health/one-rep-max-oconner", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)リクエスト例
{
"weight": 100,
"reps": 5
}レスポンス例
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "health.one_rep_max_oconner",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}非同期APIです。task_idは即時に返ります。ポーリングは1秒あたり1リクエストまでです。
料金
単価はすべて公開しています。トークン換算や独自クレジットはありません。失敗したタスクは課金されません。
エラー
| HTTP | コード | 意味 |
|---|---|---|
401 | unauthorized | APIキーが無効か、指定されていません。Authorizationヘッダーを確認してください。 |
402 | insufficient_balance | 残高が不足しています。チャージ後に再度お試しください。 |
404 | unknown_type | 指定されたタスクタイプは存在しません。タイプ名を確認してください。 |
429 | rate_limited | リクエストが多すぎます。しばらく待ってから再度お試しください。 |
技術的な注記
コーチングソフト、CIテスト、教育ツールで再現可能なO'Conner 1RMのフィクスチャが必要なときは、成功したリクエストごとに $0.002 のAPIをご利用ください。
O'Conner 1RM式の意味と応答に含まれる内容
本ページはバーの軌道を測ることもセットを撮影することもせず、ご提供の2つの数値にその閉形式を適用し、引用やソフトウェア連携に使える構造化フィールドを返します。成功した各リクエストでは検証済みのweightとreps、O'Conner積によるone_rep_max、methodにoconner、丸めの精度、モデルを明示するformulaとequationの文字列が得られます。ウェアラブル同期も乱数ノイズもなく、エンジンは有限の推定を作るかinvalid_inputで入力を拒否します。欠落したweightやreps、非有限値、非正の重量、1から12の整数範囲外の回数は拒否されます。本ページはO'Connerの重量と回数による推定のみを、ワークシート、単体テスト、明確な研究式を求めるAPI利用者向けの安定した数値出力で答えます。
重量と回数の読み取り方と再現性の保ち方
weightは1RM推定に反映したい質量単位(キログラムまたはポンド)で厳密に正の有限数である必要があります。数値文字列の先頭のプラスや科学記法は有限小数として解釈できる場合に許可され、埋め込み空白、16進接頭辞、非数値トークンは明確なメッセージで拒否され、悪いセルが誤ったトレーニング最大値になりません。推奨フィールドは挙げた負荷のweightと成功反復回数のrepsですが、weightにはload、w、mass、repsにはrepetitions、r、nの別名も受け付け、スプレッドシートやクエリ文字列、フォームが同じ契約を再利用できます。式は単位同次なので、ポンドを入れればone_rep_maxもポンドになります。repsは1から12までの整数である必要があり、小数の反復、0、負、12超はinvalid_inputとなり、意図した準最大帯の外で線形モデルが黙って適用されないようにします。同じ数学結果を自動パイプラインで必要とする場合は、本ページの無料ブラウザ実行と有料APIを組み合わせ、O'Conner回帰を自ら再実装せずにご利用ください。
O'Conner 1RM推定がトレーニング・教育・ソフトウェアで役立つ場面
本ページでは処理はすべてブラウザ内で完結し、API経由では成功した照会ごとに $0.002 がかかり、検証失敗は課金されず、応答後に何も保存しません。無料の対話的探索と同一の有料APIという分担はKITティアAカタログの他項目と一致し、教室デモから自動パイプラインへ数学結果を変えずに移行できます。無料で決定的なフィットネス補助の小さな実験室を組むときは他の健康・トレーニング系エンドポイントと組み合わせ、集団予測式は常に推定として扱い、医学的診断や監督下の筋力テストと正しいフォームの代替にはしないでください。
連携の活用例
アプリと自動テスト用フィクスチャ
スクリプトとCIから同じ決定的契約を呼び、既知の重量と回数でone_rep_maxを固定し、係数を再実装せずに済みます。
技術的な質問
O'Connerのワンレップマックス式とは何ですか?
1RM = weight × (1 + 0.025 × reps) です。挙げた負荷と成功した回数(1–12)を入力すると、APIはweightと同じ質量単位で丸めたone_rep_maxを返します。
重量が0、または回数が範囲外だとどうなりますか?
タスクはinvalid_inputで失敗します。非正のweightと1–12外のrepsは拒否され、課金されません。
O'Conner 1RM計算機の料金は?
ブラウザ版は無料です。APIは成功した呼び出しごとに前払いKIT残高から $0.002 です。無効入力は課金されません。