生成AIで高めるランニング技術【第3回】 前回のレースを解析して戦略を立てる｜時空ラボ

これまで生成AI（Claude）にランニングの練習メニューを考えてもらったり（第1回）、走った結果を解析してもらったり（第2回）してきましたが、大事なことを忘れていました。

なぜ、昨年（2024年）参加した日本最西端与那国島一周マラソン大会（10km）のレース結果を分析していないのか。

このデータを解析すれば、本コースをどう攻略すればいいのか、戦略が立てられるに違いないのです。

◎前回のレースはどうだったのか?

第1回の記事では、昨年のレース結果について以下のように記しましたが、いろいろな課題が散見された走りではありました。

2025年も参加するにあたり、特に気になっているのがコースの起伏です。
特に上り坂が多く、これが失速の原因と考えていたわけですが、実際のところどうだったのでしょうか?

GPXデータを生成AIに解析してもらいました。

すると、「前回レースの詳細分析」「心拍数データから見える改善点」「疲労パターンの特定」「58分台達成の新戦略」「成功確率の大幅アップ」といった内容が怒涛のように吐き出されました。

◎データと実感の乖離に気付かされる

出力結果では、特に以下の3点が気になりました。

●コースはなぜか下り基調
コースは全体的に下り坂だったといいます。
私の感覚だとスタート直後に急な下り坂があり、その後はずっと上り基調で、かなりの距離を上っていた印象があったのですが、そうではなかったようですね。

たぶん細かいアップダウンで揺さぶられた上、コースの終盤に急な上り坂が待ち構えていたため、上り坂の苦しさが印象に残っていたんでしょう。
これならスタート時の下り坂は、少しスピードを上げてタイムを稼いでもいいかもしれません。

●心拍数は余裕あり
また、心拍数は平均144bpm（最大150bpm）でしたが、本来ならこの数値は「息が上がって苦しい」と感じるほどではなかったはずです。

ただ、昨年のレースは走って5kmくらいで、だいぶ息苦しくなっていました。
このデータと実感の乖離は何でしょう?

●ケイデンスがガタ落ち
そして、ケイデンス（ピッチ）です。
前半は190～192bpmとまあまあでしたが、後半は122～130bpm……すさまじい落ち込み方でした（数字を2倍しています）。
これで前に進むの……? というレベルですね。

うーん、いろいろと疑問がわいてきました。

◎心拍数に余裕があったとは……?

まず心拍数に余裕があったとは、私の感覚と全く合っていません。
まずここから生成AIに聞いてみました。

生成AIはこのギャップについて、風・気温・日差し・緊張感・脱水症状・エネルギー不足など、いろいろと要因を挙げてくれましたが、最もしっくりきた理由が「筋疲労の蓄積」です。
これはケイデンスの低下という現象と合致しそうですしね。

筋疲労があったことを踏まえ、さらに「苦しかった」という感覚について掘り下げてみます。
というのも心拍数には余裕があったはずなのです。

このようなやり取りを重ねていく中、心拍数は上がらずともランニング時のフォームの乱れが呼吸の苦しさにつながったという結論に到達しました。

なるほど……私としては、ようやくスタートラインに辿り着いた思いです。

◎レース戦略も吐き出された

さまざまな対話を進めている中で、今年のレース戦略も出力されました。
10kmを1時間以内に走るには、以下のペースを指針にしようというものです。

Claudeはこれが実現可能だといいます。
あとはそのための練習を重ねるだけですが、気になっているのがランニング時のフォームです。

先ほど、フォームの乱れが苦しさにつながった話がありましたが、そもそも私は正しいフォームをよく知りません。
自分なりに考えて取り組んだことはあったのですが、これについてはもう少し生成AIとの対話が必要になりそうです。

私はどのようなフォームを目指すといいのか、その前に足の痛みに対しどう向き合えばいいのか……、第4回で探っていこうと思います。

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。