生成AIで高めるランニング技術【第7回】 本番レースを振り返る｜時空ラボ

2025年11月8日（土）、日本最西端与那国島一周マラソン大会（10km）の本番を迎えました。

その結果は……10kmを1時間以内で走るという目標に対し、残念ながら10秒届きませんでした。

予想以上にアップダウンがきつく、最後の1kmでばててしまったのです。

◎実際にどのようなレース運びだったのか

走っていて思ったのは、生成AI（Claude）が出してくれたレース戦略（第6回）とうまく噛み合わないな……というものでした。

なかなかピッチ195spmを維持することができません。
繰り返しのアップダウンで、うまくペースがつかめなかったのです。

5kmくらいから息が苦しくなり、とはいえ9kmまでは1時間を切るペースでなんとか走れていました。
ただ、ラスト1kmが大失速で（7分/kmペース）、暑さのため脱水症状を起こしてしまったようです。

意識が朦朧としたままゴールへ辿り着きました。
危険でした（実はゴール時の記憶もないのです）。

◎目標に手が届かなかった理由に迫る

では、生成AIはこのレースをどのように見るのでしょうか。
GPXデータ（第1回）を解析してみました。

上記のような出力内容が得られましたが、これでは私の所感とあまり変わりません。
気になる数値の一つとして、心拍数を深掘りしてみます。

レース中、心拍数にはまだ余裕があったようです。
Claudeは「もっと攻められた可能性」があるといいますが、実際のところ私にとってこれ以上速く走るのは無理でした。

◎予想を超えたアップダウンの謎

もう一つ、気になっていたことがありました。
それはコースの予想以上のアップダウンです。
第3回で前回のレースを解析したはずなのですが、どうも分析の精度が甘かったように思います。

尋ねたところ出てきたのが、以下のような図表です。
Claudeってば、いつの間にこういうものが作成できるようになっていたの……?

かなりの高低差が見て取れました。
また参考までに、1kmごとの標高の変化は以下の通りです。

うーん、高低差を見誤っていました。
これが戦略ミスを引き起こした要因のように思います。
Claudeが振り返ってくれていましたが、事前予想と実際のコースに乖離がありますね。

◎生成AI活用における反省点

「失敗したなあ」と思いました。

Claudeには、前回のレースを振り返ってもらう前に、まずコースを解析してもらわなければいけなかったのです。
第3回ではコースについて触れず、前回レースの解析を指示したため、コース分析の精度が甘くなってしまったのでしょう。

生成AIの使い方に問題があったというわけです。

もっともっと、しつこく対話を重ねるべきでしたね。

そうした反省もありましたが、この生成AIを使ったランニング上達に向けた試みは、なかなか面白いものでした。

やはり些細な疑問でも尋ね、何かしらの出力が得られるのは生成AIのいいところです。
あとは実際に走って試してみて、データと体感の乖離があれば問い直す……そんな試行錯誤を行うことで、ランニング技術も少しずつ上がっていくのではないでしょうか。

◎今後はどうしようか?

今回は1時間10秒と、目標には達しませんでしたが、10kmを以前よりも楽に走れるようになったことは、まぎれもない事実だったりします。

次の目標はまだ考えられないのですが、引き続きこの取り組みは地道に進めていこうと思います。

ただ、日本最西端与那国島一周マラソン大会（10km）は自己ベストを狙いにいく大会ではないみたいですね（笑）。
日本最西端の離島で走る楽しさ……これだけでも十分なのかな、と感じました。

ここまでお読みいただき、ありがとうございました。
生成AIを活用した自己分析の記事もあるので、よろしければ覗いてみてください。