あなたは今、こんな不安を抱えていませんか？
・病院では歩けたのに、家に帰ったら歩けない
・歩くたびに不安定で代償が強くなる
・リハビリを頑張っているのに改善の実感がない
・ロボット歩行訓練を受けたのに日常生活につながらない
これらは努力不足ではありません。
むしろ、脳が歩行を“自分の動き”として理解できていない状態です。
そしてこの問題は、病院や通所だけでは解決しにくいことがあります。
なぜなら歩行は「その人が暮らす環境で学習される」ためです。
Totonoeは、人の姿勢・動作 × 環境適応 × 生活習慣・管理に精通した訪問リハ専門チームとして、あなたの生活環境の中で「本当に歩ける未来」を取り戻すサポートを行っています。
なぜ病院では歩けるのに、家では歩けないのか？
これは多くの方が抱える疑問ですが、理由はシンプルです。
歩行は「場所ごとに学習される」からです。
病院には、
・平らで硬い床
・広いスペース
・一定の明るさと見守り
・転倒しづらい環境
といった “歩きやすい条件” が揃っています。
しかし自宅は全く違います。
・段差
・狭い廊下
・家具の配置
・床の柔らかさ
・家特有の生活動線
・不安や恐怖心
これらが変われば、脳は再び「ここでの歩き方は？」と探り直す必要があり、歩行が不安定になるのは自然なことです。
あなたのせいではありません。
歩行回復の核心：脳は“外側から動かされた歩行”を学習できない
歩行改善には、脳が次の3つを経験する必要があります。
この3つが揃ったとき、脳の運動プログラム（Motor Learning）が書き換わります。
しかし、ロボット補助や多人数介助の歩行は、
・意図が弱い
・実際の動きが外部の力によって決まる
・結果としての感覚が自分の力と一致しない
という状態になりやすく、脳が「これは自分の歩行だ」と理解しにくくなります。
これは科学的にも確認されている“学習原理”です。
ロボット歩行や多人数介助は悪ではない。ただし限界はある
ロボットにも対人介助にもメリットがあります。
・転倒のリスクを下げられる
・姿勢保持が安定する
・「歩いている感じ」が得られる
・最新機器の使用で意欲が高まる（動機づけ効果）
特に、「やっている感じ」が得られることは、リハビリ意欲の向上にとって大きな価値があります。
しかし問題は──
ロボット環境で学習した歩行は、ロボット環境でしか発揮されない
という点です。
これは対人介助でも同じで、
“外側の力に適応した歩行” は、日常生活での再現性が低いことがあります。
代償動作は悪ではない。脳が「今の環境」に適応した結果
代償動作（ぶん回し・反張膝・肩の引き上げなど）は、
あなたが怠けているわけでも、間違っているわけでもありません。
脳が今の身体条件と環境の中で
“安全に歩くための最適解”
として選んだ動きなのです。
代償は責めるものではありません。
大切なのは「代償が生まれにくい条件を整えること」です。
ここは訪問リハだからこそ最も強い領域です。
歩行は「歩けば良くなる」わけではない：腰椎前弯の研究より
霊長類で行われた研究では、
二足で“歩いた猿”よりも、
二足で“立たせただけの猿”の方が、腰椎前弯が強く形成されたことが報告されています。
腰椎前弯は、人の直立二足歩行に欠かせない構造です。
この研究が示しているのは、
歩行の基盤は「脚を出すことそのもの」ではなく、
立位・姿勢・荷重といった“身体の土台”である
ということです。
つまり、
「歩けば歩くほど良くなる」は誤解です。
何を、どの環境で、どう学習するかが重要です。
Totonoeが訪問リハにこだわる理由：人は環境に適応して歩く
Totonoeは、通所ではなく“訪問”で活動しています。
理由はただ一つ。
人の脳は「生活環境」に適応して動作を学習するためです。
あなたの家こそ、あなたの歩行が最も変わる場所です。
訪問では、
・姿勢
・動作のクセ
・環境への適応
・生活習慣
・動作のタイミング
をすべて統合して評価し、改善できます。
これこそが「歩行改善」の本質です。
Totonoeのアプローチ：脳が混乱しない条件をつくる
Totonoeは、次のことを大切にしています。
この環境が整うと、脳はこう理解し始めます。
「これは私の動きだ。覚えよう。」
この瞬間から、歩行は変わり始めます。
結論：歩行をつくるのは外側の力ではなく“あなたの脳と生活環境”
ロボットにもメリットがあり、対人介助にも役割があります。
しかし歩行を“本当に”変えるのは、
外側から動かされた歩行ではなく、
あなた自身の脳が学習した歩行です。
そして脳は、あなたが暮らす環境でこそ本物の歩行を獲得します。
Totonoeは、
姿勢・動作・環境適応・生活習慣に精通した訪問リハ専門チームとして、
あなたが“本当に歩ける未来”を取り戻すサポートを続けています。
