身長・体重・性別と年齢の区分を入力してください。除脂肪体重（LBM）をボーア式（主役）・ジェームズ式・ヒューム式でまとめて推定し、14歳以下はピーターズ式の推定を先頭に追加して、1本の数直線グラフで見比べられます。
身長はcm・体重はkgの半角数値で入力してください。結果は統計式による推定の目安であり、医学的な診断ではありません。
計算結果・グラフ
左の入力欄に身長・体重・性別・年齢の区分を入れて「計算する」を押すと、ここに結果とグラフが表示されます。
目次
このページでできること
- 身長（cm）と体重（kg）を入れるだけで、除脂肪体重（LBM＝体重から体脂肪の重さを除いた分）を3つの統計式（ボーア式・ジェームズ式・ヒューム式）でまとめて推定します
- 医療で最もよく使われるボーア式を主役に、式ごとの値の違いを1本の数直線グラフで見比べられます。14歳以下は子供向けのピーターズ式の推定を先頭に追加します
- 各式について、除脂肪体重（kg）・体重に占める割合（%）・推定体脂肪率（%）を表にまとめて表示します
- メジャーで測ったり体組成計に乗ったりする必要はありません（周囲径の実測から体脂肪率を推定したい場合は、関連ページの「体脂肪率計算機」をご利用ください）
- 式のやさしい解説・Excel/Googleスプレッドシート/Python用のコピペ数式・計算ドリル（演習問題）もこのページにまとまっています
3つの式はいずれも成人の統計データから作られた推定式で、筋肉量がとても多い方や極端な肥満の方などでは実態とのずれが大きくなります。結果は統計にもとづく目安であり、医学的な診断ではありません。持病のある方・妊娠中の方は、医師や管理栄養士に相談のうえで利用してください。
この計算は何の役に立つ？
薬の投与量を体格に合わせて決める（麻酔科など・この式の本場）
除脂肪体重の推定式は、もともと医療のために作られました。手術の麻酔で使う薬の一部（特に水に溶けやすく脂肪に行き渡りにくい薬）は、実際の体重ではなく除脂肪体重を基準に量を決める方が安全とされています。脂肪の組織には薬があまり行き渡らないため、肥満の方に体重比例で投与すると効きすぎるおそれがあるからです。
麻酔科の研究や投与量計算の資料でボーア式やピーターズ式が使われてきたのはこのためで、「除脂肪体重」が単なるトレーニング用語ではなく、薬の安全性を支える実務の道具でもあることは、この式の一番の存在意義です。
減量目標が現実的かどうかの「下限の目安」にする
除脂肪体重は「体重のうち脂肪ではない分」なので、目標体重を除脂肪体重の推定値より下に置くのは、体脂肪をゼロ以下にする計算になり現実的ではありません。体には生命維持に欠かせない必須脂肪もあるため、実際に減らせる下限はさらに上になります。例えば除脂肪体重の推定値が52kg前後の人が「とにかく50kg」を目指すのは、無理な計画のサインです。
この式の推定値は成人の平均的な体格を前提にした統計の目安なので、そのまま目標を決める数値ではなく、「これ以上は減らせない体重のおおよその見当」として、無理なダイエット計画に早めに気づくための参考にしてください。なお、減った体重の中身（脂肪か筋肉か）は身長と体重だけの式ではわからないため、減量の質を追いたい場合は体組成計や周囲径の実測（関連ページの「体脂肪率計算機」）を併用します。
たんぱく質の必要量をより体格に合わせて見積もる（スポーツ栄養）
筋トレやボディメイクの栄養計画では、たんぱく質の目標量を「体重1kgあたり◯g」ではなく「除脂肪体重1kgあたり◯g」で決める方法が使われることがあります。たんぱく質を実際に必要とするのは筋肉などの除脂肪の組織であり、体脂肪の多い・少ないに左右されずに見積もれるからです。
例えば除脂肪体重52kgの人が「除脂肪体重1kgあたり2g」を目標にするなら、1日およそ104gという計算になります（あくまで一例です。関連の目安は「たんぱく質摂取量計算機」のページにまとまっています）。
基礎代謝量の推定に使う（キャッチ・マカードル式）
1日に体が消費する最低限のエネルギー（基礎代謝量）を推定する式の一つ、キャッチ・マカードル式は「370 + 21.6 × 除脂肪体重（kg）」と、除脂肪体重だけから基礎代謝量を推定します。エネルギーを多く消費するのは筋肉などの除脂肪の組織なので、体脂肪率が平均から離れている人では、体重ベースの式より実態に近いとされます。
除脂肪体重を推定できると、この式を通じて1日の消費カロリーの見積もり（関連ページの「TDEE計算機」）にもつながります。
式と図
ボーア式（1984・医療で最もよく使われる）
図
数学表記
（一般的な数式）
\(L\)
\(=\)
\(0.407\)
\(\times\)
\(W\)
\(+\)
\(0.267\)
\(\times\)
\(H\)
\(-\)
\(19.2\)
\(L\)
\(=\)
\(0.252\)
\(\times\)
\(W\)
\(+\)
\(0.473\)
\(\times\)
\(H\)
\(-\)
\(48.3\)
日本語表記
（記号を日本語に置き換えた式）
⑥
除脂肪体重 \(L\)（kg）
\(=\)
①
男性の体重の係数 \(0.407\)
\(\times\)
②
体重 \(W\)（kg）
\(+\)
③
男性の身長の係数 \(0.267\)
\(\times\)
④
身長 \(H\)（cm）
\(-\)
⑤
男性の差し引く定数 \(19.2\)
⑧
除脂肪体重 \(L\)（kg）
\(=\)
⑦
女性の体重の係数 \(0.252\)
\(\times\)
体重 \(W\)（kg）
\(+\)
女性の身長の係数 \(0.473\)
\(\times\)
身長 \(H\)（cm）
\(-\)
女性の差し引く定数 \(48.3\)
式を日本語で読むと
①
男性の体重の係数 \(0.407\)
に
②
体重 \(W\)（kg）
を掛けたものと、
③
男性の身長の係数 \(0.267\)
に
④
身長 \(H\)（cm）
を掛けたものを足し、
⑤
男性の差し引く定数 \(19.2\)
を引くと
⑥
除脂肪体重 \(L\)（kg）
になる
⑦
女性の体重の係数 \(0.252\)
のように、女性用の3つの定数（0.252・0.473・48.3）に置き換えて同じ計算をすると
⑧
除脂肪体重 \(L\)（kg）
（女性の値）になる
簡単な例
身長170cm・体重65kgの男性の除脂肪体重を、ボーア式で求めると
除脂肪体重（kg）
\(=\)
体重の係数（0.407）
\(\times\)
体重（65kg）
\(+\)
身長の係数（0.267）
\(\times\)
身長（170cm）
\(-\)
差し引く定数（19.2）
\(0.407 \times 65 + 0.267 \times 170 - 19.2 = 26.455 + 45.39 - 19.2 \fallingdotseq 52.6\ \mathrm{kg}\)
考え方のポイント
ボーア式は1984年にボーア（Boer）が提案した式で、麻酔科の薬の投与量計算など、医療の現場で除脂肪体重を見積もるときに最もよく使われています。このページの主役の式です。
形は「体重に比例した分＋身長に比例した分−定数」というシンプルな一次式で、男女で3つの定数だけが違います。細かい定数は、多くの人の測定データを統計解析して得られた係数をそのまま使っているためです。
ジェームズ式（1976）
数学表記
（一般的な数式）
\(L\)
\(=\)
\(1.1\)
\(\times\)
\(W\)
\(-\)
\(128\)
\(\times\)
\(\left(\dfrac{W}{H}\right)\)
\(2\)
\(L\)
\(=\)
\(1.07\)
\(\times\)
\(W\)
\(-\)
\(148\)
\(\times\)
\(\left(\dfrac{W}{H}\right)\)
\(2\)
日本語表記
（記号を日本語に置き換えた式）
⑥
除脂肪体重 \(L\)（kg）
\(=\)
①
男性の体重の係数 \(1.1\)
\(\times\)
②
体重 \(W\)（kg）
\(-\)
③
男性の補正の係数 \(128\)
\(\times\)
④
体重 \(W\) ÷ 身長 \(H\)
⑤
2乗
⑧
除脂肪体重 \(L\)（kg）
\(=\)
⑦
女性の体重の係数 \(1.07\)
\(\times\)
体重 \(W\)（kg）
\(-\)
女性の補正の係数 \(148\)
\(\times\)
体重 \(W\) ÷ 身長 \(H\)
2乗
式を日本語で読むと
①
男性の体重の係数 \(1.1\)
に
②
体重 \(W\)（kg）
を掛けたものから、
③
男性の補正の係数 \(128\)
に
④
体重 \(W\) ÷ 身長 \(H\)
の
⑤
2乗
を掛けたものを引くと
⑥
除脂肪体重 \(L\)（kg）
になる
⑦
女性の体重の係数 \(1.07\)
のように、女性用の2つの係数（1.07・148）に置き換えて同じ計算をすると
⑧
除脂肪体重 \(L\)（kg）
（女性の値）になる
簡単な例
身長170cm・体重65kgの男性の除脂肪体重を、ジェームズ式で求めると
除脂肪体重（kg）
\(=\)
体重の係数（1.1）
\(\times\)
体重（65kg）
\(-\)
補正の係数（128）
\(\times\)
体重（65）÷ 身長（170）
2乗
\((65 \div 170)^{2} \fallingdotseq 0.382^{2} \fallingdotseq 0.146\)
\(1.1 \times 65 - 128 \times 0.146 \fallingdotseq 71.5 - 18.7 = 52.8\ \mathrm{kg}\)
考え方のポイント
ジェームズ式は1976年にまとめられた肥満研究の報告に由来する式です。「体重に比例した分」から、体重÷身長の2乗に比例した分を引き算します。
体重÷身長は「身長のわりに体重が重いほど大きくなる」値なので、体格ががっしりしている（＝脂肪が多めと見込まれる）人ほど引き算の補正が強く効く仕組みです。ただし極端な肥満では補正が効きすぎて実態と合わなくなることが知られており、推定値が0kg以下や体重以上になる体格では、この計算機は「適用範囲外」と表示します。
ヒューム式（1966）
数学表記
（一般的な数式）
\(L\)
\(=\)
\(0.32810\)
\(\times\)
\(W\)
\(+\)
\(0.33929\)
\(\times\)
\(H\)
\(-\)
\(29.5336\)
\(L\)
\(=\)
\(0.29569\)
\(\times\)
\(W\)
\(+\)
\(0.41813\)
\(\times\)
\(H\)
\(-\)
\(43.2933\)
日本語表記
（記号を日本語に置き換えた式）
⑥
除脂肪体重 \(L\)（kg）
\(=\)
①
男性の体重の係数 \(0.32810\)
\(\times\)
②
体重 \(W\)（kg）
\(+\)
③
男性の身長の係数 \(0.33929\)
\(\times\)
④
身長 \(H\)（cm）
\(-\)
⑤
男性の差し引く定数 \(29.5336\)
⑧
除脂肪体重 \(L\)（kg）
\(=\)
⑦
女性の体重の係数 \(0.29569\)
\(\times\)
体重 \(W\)（kg）
\(+\)
女性の身長の係数 \(0.41813\)
\(\times\)
身長 \(H\)（cm）
\(-\)
女性の差し引く定数 \(43.2933\)
式を日本語で読むと
①
男性の体重の係数 \(0.32810\)
に
②
体重 \(W\)（kg）
を掛けたものと、
③
男性の身長の係数 \(0.33929\)
に
④
身長 \(H\)（cm）
を掛けたものを足し、
⑤
男性の差し引く定数 \(29.5336\)
を引くと
⑥
除脂肪体重 \(L\)（kg）
になる
⑦
女性の体重の係数 \(0.29569\)
のように、女性用の3つの定数（0.29569・0.41813・43.2933）に置き換えて同じ計算をすると
⑧
除脂肪体重 \(L\)（kg）
（女性の値）になる
簡単な例
身長170cm・体重65kgの男性の除脂肪体重を、ヒューム式で求めると
除脂肪体重（kg）
\(=\)
体重の係数（0.32810）
\(\times\)
体重（65kg）
\(+\)
身長の係数（0.33929）
\(\times\)
身長（170cm）
\(-\)
差し引く定数（29.5336）
\(0.32810 \times 65 + 0.33929 \times 170 - 29.5336 \fallingdotseq 21.33 + 57.68 - 29.53 \fallingdotseq 49.5\ \mathrm{kg}\)
考え方のポイント
ヒューム式は1966年にヒューム（Hume）が提案した、3つの中で一番古い式です。形はボーア式と同じ「体重に比例した分＋身長に比例した分−定数」の一次式で、定数だけが違います。
もともとは、体内の水分量の測定値から求めた除脂肪体重を、身長と体重だけで手軽に見積もれるようにする研究から生まれました。除脂肪体重（筋肉や内臓など）は大部分が水分なので、水分量の研究と除脂肪体重の推定は深くつながっています。3つの式の値が少しずつ違うのは、作られた年代や元にしたデータが違うためで、どれか1つだけが正解というものではありません。
ピーターズ式（2011・14歳以下向け）
数学表記
（一般的な数式）
\(V\)
\(=\)
\(0.0215\)
\(\times\)
\(W\)
\(0.6469\)
\(\times\)
\(H\)
\(0.7236\)
\(L\)
\(=\)
\(3.8\)
\(\times\)
\(V\)
日本語表記
（記号を日本語に置き換えた式）
⑥
推定細胞外液量 \(V\)（L）
\(=\)
①
定数 \(0.0215\)
\(\times\)
②
体重 \(W\)（kg）
③
\(0.6469\) 乗
\(\times\)
④
身長 \(H\)（cm）
⑤
\(0.7236\) 乗
⑧
除脂肪体重 \(L\)（kg）
\(=\)
⑦
定数 \(3.8\)
\(\times\)
推定細胞外液量 \(V\)（L）
式を日本語で読むと
①
定数 \(0.0215\)
に
②
体重 \(W\)（kg）
の
③
\(0.6469\) 乗
と、
④
身長 \(H\)（cm）
の
⑤
\(0.7236\) 乗
を掛けると
⑥
推定細胞外液量 \(V\)（L）
になる
⑦
求めた推定細胞外液量に
定数 \(3.8\)
を掛けると
⑧
除脂肪体重 \(L\)（kg）
になる
簡単な例
身長150cm・体重40kgの男の子（14歳以下）の除脂肪体重を、ピーターズ式で求めると
推定細胞外液量（L）
\(=\)
定数（0.0215）
\(\times\)
体重（40kg）
0.6469乗
\(\times\)
身長（150cm）
0.7236乗
除脂肪体重（kg）
\(=\)
定数（3.8）
\(\times\)
推定細胞外液量（8.78L）
\(V = 0.0215 \times 40^{0.6469} \times 150^{0.7236} \fallingdotseq 0.0215 \times 10.87 \times 37.55 \fallingdotseq 8.78\)
\(L = 3.8 \times 8.78 \fallingdotseq 33.4\ \mathrm{kg}\)
考え方のポイント
ピーターズ式は2011年にピーターズ（Peters）らが、子供の薬の投与量計算などのために提案した式で、性別の区別なく使えます。ボーア式などの3式が成人の統計から作られているのに対し、この式は子供の測定データから作られているため、このページでは14歳以下の場合にこの式の推定を先頭に表示します。
まず身長と体重から体の細胞外液量（体の水分のうち細胞の外側にある分）を推定し、それを3.8倍して除脂肪体重に換算するという2段階の式です。\(0.6469\) 乗のような小数の累乗は手計算には向かないので、この計算機やExcel・電卓のべき乗キーで計算してください。
なお、成長期の体組成は個人差が大きく変化も速いため、子供の体格の評価はこの数値だけで判断せず、気になる場合は小児科医などの専門家に相談してください。
体重に占める割合と推定体脂肪率
図
数学表記
（一般的な数式）
\(R\)
\(=\)
\(L\)
\(\div\)
\(W\)
\(\times\)
\(100\)
\(F\)
\(=\)
\(100\)
\(-\)
\(R\)
日本語表記
（記号を日本語に置き換えた式）
④
体重に占める割合 \(R\)（%）
\(=\)
①
除脂肪体重 \(L\)（kg）
\(\div\)
②
体重 \(W\)（kg）
\(\times\)
③
百分率にする \(100\)
⑦
推定体脂肪率 \(F\)（%）
\(=\)
⑤
全体の \(100\)%
\(-\)
⑥
体重に占める割合 \(R\)（%）
式を日本語で読むと
①
除脂肪体重 \(L\)（kg）
を
②
体重 \(W\)（kg）
で割り、
③
百分率にする \(100\)
を掛けると
④
体重に占める割合 \(R\)（%）
になる
⑤
全体の \(100\)%
から
⑥
体重に占める割合 \(R\)（%）
を引くと
⑦
推定体脂肪率 \(F\)（%）
になる
簡単な例
ボーア式の例（体重65kg・除脂肪体重52.6kg）の続きを計算すると
体重に占める割合（%）
\(=\)
除脂肪体重（52.6kg）
\(\div\)
体重（65kg）
\(\times\)
百分率にする100
推定体脂肪率（%）
\(=\)
全体の100%
\(-\)
体重に占める割合（81%）
\(52.6 \div 65 \times 100 \fallingdotseq 81\ (\%)\)
\(100 - 81 = 19\ (\%)\)
考え方のポイント
体重は「除脂肪体重＋体脂肪の重さ」に分けられるので、除脂肪体重が体重の81%なら、残りの19%が体脂肪、つまり推定体脂肪率です。この計算機では、割合を整数に四捨五入してから100から引いています。
ここで出てくる体脂肪率は、あくまで「統計式で推定した除脂肪体重」からの逆算です。体組成計の表示や、周囲径の実測から推定する方法（関連ページの「体脂肪率計算機」）とは求め方が違うため、数値が数%ずれるのは普通です。
除脂肪体重（LBM）は「体重から体脂肪の重さを除いた分」で、身長と体重だけから統計式で推定できます。基本はボーア式（医療で最もよく使われる主役）で、ジェームズ式・ヒューム式・14歳以下向けのピーターズ式とあわせて、1つの正解ではなく「目安の幅」としてとらえるのがコツです。
用語・記号の解説
記号
| \(L\) | エル | 求めたい除脂肪体重（kg）。英語の Lean body mass の頭文字です（関連ページの「体脂肪率計算機」でも同じ記号を使っています）。 |
| \(W\) | ダブリュー | 体重（kg）。英語の weight の頭文字です。 |
| \(H\) | エイチ | 身長（cm）。英語の height の頭文字です。このページの式はどれもcm単位のまま使います（mに直さない点に注意）。 |
| \(\left(\dfrac{W}{H}\right)^{2}\) | エイチ分のダブリューの2乗 ダブリュー割るエイチの2乗 | 体重を身長で割った値を2回掛け合わせたもの。ジェームズ式で使う、身長のわりに体重が重いほど大きくなる量です。 |
| \(W^{0.6469}\) | ダブリューの0.6469乗 | 体重の0.6469乗。指数（右上の小さい数）が小数の累乗で、手計算には向かないため電卓のべき乗キーやExcelの「^」で計算します。ピーターズ式で使います。 |
| \(V\) | ブイ | 推定細胞外液量（L・リットル）。ピーターズ式の途中で出てくる量で、論文では eECV と書かれます。英語の volume（体積）の頭文字です。 |
| \(R\) | アール | 除脂肪体重が体重に占める割合（%）。英語の ratio（割合）の頭文字です。 |
| \(F\) | エフ | 推定体脂肪率（%）。100% から割合 \(R\) を引いた残りです。英語の fat の頭文字です。 |
用語
| 除脂肪体重 | じょしぼうたいじゅう | 体重から体脂肪の重さを除いた分。筋肉・骨・水分・血液・内臓など、脂肪以外のすべての重さの合計です。英語の Lean Body Mass の訳語で、LBMと略されます。通常は体重の60〜90%を占め、男性の方が割合が高い傾向があります。 |
| LBM | エル・ビー・エム | Lean Body Mass（除脂肪体重）の略称。トレーニングや栄養の記事では、除脂肪体重のことをこの略称で呼ぶことが多いです。 |
| 体脂肪率 | たいしぼうりつ | 体重に占める体脂肪の重さの割合（%）。このページでは統計式で推定した除脂肪体重からの逆算で求めます。メジャーで測った周囲径から推定したい場合は、関連ページの「体脂肪率計算機」をご利用ください。 |
| 推定式 （統計式） |
すいていしき（とうけいしき） | 多くの人の測定データを統計的に分析して作られた、およその値を見積もるための式。個人ごとの正確な測定の代わりに、身長・体重のような測りやすい値から目安を出せるのが利点で、そのぶん個人差によるずれ（誤差）を必ず含みます。 |
| ボーア式 | ぼーあしき | 1984年にボーア（Boer）が提案した除脂肪体重の推定式。麻酔科の薬の投与量計算など医療の現場で最もよく使われており、このページの主役の式です。 |
| ピーターズ式 | ぴーたーずしき | 2011年にピーターズ（Peters）らが、子供の薬の投与量計算などのために提案した除脂肪体重の推定式。細胞外液量の推定値（eECV）を3.8倍する2段階の式で、性別の区別なく使えます。 |
| 細胞外液量 | さいぼうがいえきりょう | 体の水分のうち、細胞の外側（血液の液体成分や細胞のすき間）にある分の体積。ピーターズ式は、まずこれを身長と体重から推定し、除脂肪体重に換算します。 |
| 体組成計 | たいそせいけい | 体に微弱な電流を流して体脂肪率などを測る機器（家庭用の体重計に付いているものはインピーダンス式と呼ばれます）。このページの統計式とは測り方そのものが違うため、数値が数%ずれるのが普通です。 |
前提として理解しておくといいこと
このページの計算を「意味がわかって」使えるようになるために、前提として理解しておくといいことをまとめました。
| 割合・百分率（小学5年） |
|
| 小数の掛け算・割り算（小学5年） |
|
| 文字式への代入（中学1年） |
|
| 累乗・指数（中学1年〜） |
|
Excelで計算する方法
Excelファイルをダウンロード
式ごとにシートが分かれたExcelファイルです。貼り付け場所を気にせず、開いてすぐ使えます。
下の表を丸ごとコピーして、ExcelのA1セルに貼り付けるとそのまま使えます。
「ボーア式の除脂肪体重」を求める表
| 身長（cm） | 170 |
| 体重（kg） | 65 |
| 性別（男性=1・女性=2） | 1 |
| 除脂肪体重（kg） | =IF(B3=1,0.407*B2+0.267*B1-19.2,0.252*B2+0.473*B1-48.3) |
「ジェームズ式の除脂肪体重」を求める表
| 身長（cm） | 170 |
| 体重（kg） | 65 |
| 性別（男性=1・女性=2） | 1 |
| 除脂肪体重（kg） | =IF(B3=1,1.1*B2-128*(B2/B1)^2,1.07*B2-148*(B2/B1)^2) |
「ヒューム式の除脂肪体重」を求める表
| 身長（cm） | 170 |
| 体重（kg） | 65 |
| 性別（男性=1・女性=2） | 1 |
| 除脂肪体重（kg） | =IF(B3=1,0.32810*B2+0.33929*B1-29.5336,0.29569*B2+0.41813*B1-43.2933) |
「ピーターズ式（14歳以下）の除脂肪体重」を求める表
| 身長（cm） | 150 |
| 体重（kg） | 40 |
| 推定細胞外液量 eECV（L） | =0.0215*B2^0.6469*B1^0.7236 |
| 除脂肪体重（kg） | =3.8*B3 |
「体重に占める割合と推定体脂肪率」を求める表
| 除脂肪体重（kg） | 52.6 |
| 体重（kg） | 65 |
| 体重に占める割合（%） | =ROUND(B1/B2*100,0) |
| 推定体脂肪率（%） | =100-B3 |
貼り付けると、上の行が入力欄になり、数式の行が自動計算の結果になります。
「IF(B3=1,○,△)」は性別が男性（1）なら○、女性（2）なら△の式を使うという意味、「^」はべき乗（何回掛ける）の記号、「ROUND(値,0)」は整数への四捨五入です。
例えば1つ目の表（身長170cm・体重65kg・男性）なら、除脂肪体重のセルに約52.6と表示されます。同じ入力で2つ目の表は約52.8、3つ目の表は約49.5になります。4つ目の表（身長150cm・体重40kg）は約33.4、5つ目の表は割合81%・推定体脂肪率19%です。身長・体重・性別を自分の数値に書き換えるだけで使えます。
「IF(B3=1,○,△)」は性別が男性（1）なら○、女性（2）なら△の式を使うという意味、「^」はべき乗（何回掛ける）の記号、「ROUND(値,0)」は整数への四捨五入です。
例えば1つ目の表（身長170cm・体重65kg・男性）なら、除脂肪体重のセルに約52.6と表示されます。同じ入力で2つ目の表は約52.8、3つ目の表は約49.5になります。4つ目の表（身長150cm・体重40kg）は約33.4、5つ目の表は割合81%・推定体脂肪率19%です。身長・体重・性別を自分の数値に書き換えるだけで使えます。
Googleスプレッドシートで計算する方法
Excelファイルをダウンロード
上のExcelファイルをダウンロードし、Googleドライブにアップロードして開くと、そのままスプレッドシートとして使えます。
下の表を丸ごとコピーして、GoogleスプレッドシートのA1セルに貼り付けるとそのまま使えます。
「ボーア式の除脂肪体重」を求める表
| 身長（cm） | 170 |
| 体重（kg） | 65 |
| 性別（男性=1・女性=2） | 1 |
| 除脂肪体重（kg） | =IF(B3=1,0.407*B2+0.267*B1-19.2,0.252*B2+0.473*B1-48.3) |
「ジェームズ式の除脂肪体重」を求める表
| 身長（cm） | 170 |
| 体重（kg） | 65 |
| 性別（男性=1・女性=2） | 1 |
| 除脂肪体重（kg） | =IF(B3=1,1.1*B2-128*(B2/B1)^2,1.07*B2-148*(B2/B1)^2) |
「ヒューム式の除脂肪体重」を求める表
| 身長（cm） | 170 |
| 体重（kg） | 65 |
| 性別（男性=1・女性=2） | 1 |
| 除脂肪体重（kg） | =IF(B3=1,0.32810*B2+0.33929*B1-29.5336,0.29569*B2+0.41813*B1-43.2933) |
「ピーターズ式（14歳以下）の除脂肪体重」を求める表
| 身長（cm） | 150 |
| 体重（kg） | 40 |
| 推定細胞外液量 eECV（L） | =0.0215*B2^0.6469*B1^0.7236 |
| 除脂肪体重（kg） | =3.8*B3 |
「体重に占める割合と推定体脂肪率」を求める表
| 除脂肪体重（kg） | 52.6 |
| 体重（kg） | 65 |
| 体重に占める割合（%） | =ROUND(B1/B2*100,0) |
| 推定体脂肪率（%） | =100-B3 |
Excelと同じ式がそのまま使えます。表を丸ごとコピーしてA1セルに貼り付け、身長・体重・性別を自分の数値に書き換えてください。
Pythonで計算する方法
from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP
def round_half_up(x):
# 日本の四捨五入（0.5は切り上げ）で整数に揃える（Python標準のroundは0.5を偶数に丸めるため）
return int(Decimal(str(x)).quantize(Decimal("1"), rounding=ROUND_HALF_UP))
height_cm = 170 # 身長（cm）
weight_kg = 65 # 体重（kg）
sex = "m" # 性別（"m"=男性・"f"=女性）
is_age_14_or_under = False # 14歳以下ならTrue（子供向けのピーターズ式も計算）
if sex == "m":
boer = 0.407 * weight_kg + 0.267 * height_cm - 19.2 # ボーア式（1984）
james = 1.1 * weight_kg - 128 * (weight_kg / height_cm) ** 2 # ジェームズ式（1976）
hume = 0.32810 * weight_kg + 0.33929 * height_cm - 29.5336 # ヒューム式（1966）
else:
boer = 0.252 * weight_kg + 0.473 * height_cm - 48.3
james = 1.07 * weight_kg - 148 * (weight_kg / height_cm) ** 2
hume = 0.29569 * weight_kg + 0.41813 * height_cm - 43.2933
for name, lbm in [("ボーア式", boer), ("ジェームズ式", james), ("ヒューム式", hume)]:
ratio = round_half_up(lbm / weight_kg * 100) # 体重に占める割合（%）
print(f"{name}: {lbm:.1f} kg（体重の{ratio}%・推定体脂肪率{100 - ratio}%）")
if is_age_14_or_under:
ecv = 0.0215 * weight_kg ** 0.6469 * height_cm ** 0.7236 # 推定細胞外液量 eECV（L）
peters = 3.8 * ecv # ピーターズ式（2011）
ratio = round_half_up(peters / weight_kg * 100)
print(f"ピーターズ式: {peters:.1f} kg（体重の{ratio}%・推定体脂肪率{100 - ratio}%）")
標準ライブラリだけで動きます。「**」がべき乗（累乗）の記号です。先頭の身長・体重・性別を書き換えて実行してください。14歳以下の場合は is_age_14_or_under を True にすると、ピーターズ式の結果も表示されます。
数式記述言語（LaTeX等）での書き方（コピペ可）
ボーア式（1984・医療で最もよく使われる）
Lm = 0.407W + 0.267H − 19.2, Lf = 0.252W + 0.473H − 48.3
L_{m} = 0.407W + 0.267H - 19.2, \quad L_{f} = 0.252W + 0.473H - 48.3
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<msub><mi>L</mi><mi>m</mi></msub>
<mo>=</mo>
<mn>0.407</mn><mi>W</mi>
<mo>+</mo>
<mn>0.267</mn><mi>H</mi>
<mo>−</mo>
<mn>19.2</mn>
<mo>,</mo>
<msub><mi>L</mi><mi>f</mi></msub>
<mo>=</mo>
<mn>0.252</mn><mi>W</mi>
<mo>+</mo>
<mn>0.473</mn><mi>H</mi>
<mo>−</mo>
<mn>48.3</mn>
</mrow>
</math>
L_m = 0.407W + 0.267H - 19.2, L_f = 0.252W + 0.473H - 48.3
{0.407*w + 0.267*h - 19.2, 0.252*w + 0.473*h - 48.3}
Lm := 0.407*w + 0.267*h - 19.2; Lf := 0.252*w + 0.473*h - 48.3;
L_m = 0.407*w + 0.267*h - 19.2; L_f = 0.252*w + 0.473*h - 48.3;
L_m = 0.407W + 0.267H − 19.2, L_f = 0.252W + 0.473H − 48.3
ジェームズ式（1976）
Lm = 1.1W − 128(W ÷ H)², Lf = 1.07W − 148(W ÷ H)²
L_{m} = 1.1W - 128\left(\dfrac{W}{H}\right)^{2}, \quad L_{f} = 1.07W - 148\left(\dfrac{W}{H}\right)^{2}
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<msub><mi>L</mi><mi>m</mi></msub>
<mo>=</mo>
<mn>1.1</mn><mi>W</mi>
<mo>−</mo>
<mn>128</mn>
<msup>
<mrow><mo>(</mo><mfrac><mi>W</mi><mi>H</mi></mfrac><mo>)</mo></mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>,</mo>
<msub><mi>L</mi><mi>f</mi></msub>
<mo>=</mo>
<mn>1.07</mn><mi>W</mi>
<mo>−</mo>
<mn>148</mn>
<msup>
<mrow><mo>(</mo><mfrac><mi>W</mi><mi>H</mi></mfrac><mo>)</mo></mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</math>
L_m = 1.1W - 128(W/H)^2, L_f = 1.07W - 148(W/H)^2
{1.1*w - 128*(w/h)^2, 1.07*w - 148*(w/h)^2}
Lm := 1.1*w - 128*(w/h)^2; Lf := 1.07*w - 148*(w/h)^2;
L_m = 1.1*w - 128*(w/h)^2; L_f = 1.07*w - 148*(w/h)^2;
L_m = 1.1W − 128(W/H)^2, L_f = 1.07W − 148(W/H)^2
ヒューム式（1966）
Lm = 0.32810W + 0.33929H − 29.5336, Lf = 0.29569W + 0.41813H − 43.2933
L_{m} = 0.32810W + 0.33929H - 29.5336, \quad L_{f} = 0.29569W + 0.41813H - 43.2933
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<msub><mi>L</mi><mi>m</mi></msub>
<mo>=</mo>
<mn>0.32810</mn><mi>W</mi>
<mo>+</mo>
<mn>0.33929</mn><mi>H</mi>
<mo>−</mo>
<mn>29.5336</mn>
<mo>,</mo>
<msub><mi>L</mi><mi>f</mi></msub>
<mo>=</mo>
<mn>0.29569</mn><mi>W</mi>
<mo>+</mo>
<mn>0.41813</mn><mi>H</mi>
<mo>−</mo>
<mn>43.2933</mn>
</mrow>
</math>
L_m = 0.32810W + 0.33929H - 29.5336, L_f = 0.29569W + 0.41813H - 43.2933
{0.32810*w + 0.33929*h - 29.5336, 0.29569*w + 0.41813*h - 43.2933}
Lm := 0.32810*w + 0.33929*h - 29.5336; Lf := 0.29569*w + 0.41813*h - 43.2933;
L_m = 0.32810*w + 0.33929*h - 29.5336; L_f = 0.29569*w + 0.41813*h - 43.2933;
L_m = 0.32810W + 0.33929H − 29.5336, L_f = 0.29569W + 0.41813H − 43.2933
ピーターズ式（2011・14歳以下向け）
V = 0.0215 \times W^{0.6469} \times H^{0.7236}, \quad L = 3.8 \times V
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>V</mi>
<mo>=</mo>
<mn>0.0215</mn>
<mo>×</mo>
<msup><mi>W</mi><mn>0.6469</mn></msup>
<mo>×</mo>
<msup><mi>H</mi><mn>0.7236</mn></msup>
<mo>,</mo>
<mi>L</mi>
<mo>=</mo>
<mn>3.8</mn>
<mo>×</mo>
<mi>V</mi>
</mrow>
</math>
V = 0.0215 xx W^(0.6469) xx H^(0.7236), L = 3.8 xx V
3.8*0.0215*w^0.6469*h^0.7236
v := 0.0215*w^0.6469*h^0.7236; L := 3.8*v;
v = 0.0215*w^0.6469*h^0.7236; L = 3.8*v;
V = 0.0215 W^0.6469 H^0.7236, L = 3.8 V
体重に占める割合と推定体脂肪率
R = L ÷ W × 100, F = 100 − R
R = \dfrac{L}{W} \times 100, \quad F = 100 - R
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>R</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac><mi>L</mi><mi>W</mi></mfrac>
<mo>×</mo>
<mn>100</mn>
<mo>,</mo>
<mi>F</mi>
<mo>=</mo>
<mn>100</mn>
<mo>−</mo>
<mi>R</mi>
</mrow>
</math>
R = L/W xx 100, F = 100 - R
{100*l/w, 100 - 100*l/w}
R := 100*l/w; F := 100 - R;
R = 100*l/w; F = 100 - R;
R = L/W × 100, F = 100 − R
ChatGPT に聞いて計算してもらう方法
あなたは健康指標の計算アシスタントです。次の計算を、必ずPythonコードを実際に実行して行い、実行結果の数値だけを根拠に回答してください（暗算や推測で答えないでください）。 身長170cm・体重65kgの成人男性について、除脂肪体重（LBM）を次の3つの式でそれぞれ求めてください（身長はcm・体重はkgのまま使います）。 1. ボーア式: 0.407 × 体重 + 0.267 × 身長 − 19.2 2. ジェームズ式: 1.1 × 体重 − 128 × (体重 ÷ 身長)の2乗 3. ヒューム式: 0.32810 × 体重 + 0.33929 × 身長 − 29.5336 さらに各式について、体重に占める割合（% = 除脂肪体重 ÷ 体重 × 100 を整数に四捨五入）と、推定体脂肪率（% = 100 − その割合）も求めてください。 計算に使った式と、実行結果の数値を示してください。なお、これは統計にもとづく目安であり医学的な診断ではない旨も添えてください。
計算ドリル（演習問題）
このページの式のうち、手で計算できる部分を、自分の手で計算できるようになるための演習問題です。
答えと解説は解答ページにあります。
使い方
-
1数値を入力計算したい数値を入力欄に入力します
-
2計算「計算する」ボタンを押します
-
3結果を確認計算結果がその場に表示されます。計算の考え方や式の解説も同じページで確認できます
DataChefの特徴
簡単・無料
無料で回数無制限の変換
専門知識不要、直感的で簡単な操作
専門知識不要、直感的で簡単な操作
会員登録不要
アクセス直後に利用可能
個人情報を登録することなく使用できます
個人情報を登録することなく使用できます
安全・安心
通信を高度に暗号化
「ダウンロード」押下でファイルを自動削除
「ダウンロード」押下でファイルを自動削除
高速
ストレスのない快適な表示速度・変換速度
透かしなし
ウォーターマークなし
クレジット表記不要
クレジット表記不要
商用利用可能
無料で商用利用可能
商用利用許諾の連絡も不要です
商用利用許諾の連絡も不要です
関連機能
体脂肪率計算機（メジャーで測って推定）
体組成計がなくても、メジャーで測った首周り・ウエストの実測値から体脂肪率を推定できます
理想体重計算機
身長から標準体重（BMI22）と医療由来の各式による理想体重を計算します
