人工知能(AI)が作ったフルマラソンのトレーニングプラン【自己ベスト続出】

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人工知能(AI)が作ったフルマラソンのトレーニングプラン【自己ベスト続出】

ちょっと大げさなタイトルですが、嘘ではありません。2018年からオンラインのトレーニングプランを利用していますが、過去4回出場したフルマラソンで自己ベストを更新し続けています。

僕が利用したトレーニングプラン

これまでにストラバ(Strava)ラントリックス(Runtrix)のトレーニングプランを利用しました。

いずれも目標のレースを登録すると、そこに向けて12週間のトレーニングプランを提案してくれます。その日の走行距離やペースなどの練習内容が毎日メールで届きます。

ストラバ

ストラバの方は、有料版サミット(SUMMIT)の「トレーニングパック」に登録すると利用できます。詳しい使い方は、こちらを参照してください。まだ完全に日本語化されていないので英語が苦手な方にはおすすめできません。

ストラバは「東京マラソン2018」と「長野マラソン2018」で二回利用し、二回とも自己ベストを更新しました。

ラントリックス

ラントリックスは、「ニューヨークシティマラソン」の公式トレーニングプランとして採用されています。こちらは英語のみ利用可能。フルマラソンの場合は、12週間のトレーニングプランの権利を都度購入する形になります。詳しい使い方は、こちらを参照してください。

ラントリックスは「ベルリンマラソン2018」で利用して自己ベストを更新。次の「東京マラソン2019」に向けて現在利用中で、「勝田全国マラソン2019」でも自己ベストを更新しました。

膨大なデータの蓄積

例えば、今日のトレーニングプランの内容が「4’30/kmのペースで10km走る」だとします。

ストラバの場合は、ストラバに記録したアクティビティを直に紐づけてくれます。ラントリックスの場合は、走行実績を手入力で記録しますが、ストラバと連携すればストラバのアクティビティを紐づけることも可能です。いずれも、ユーザとしては練習実績を手間なく記録できて助かります。

ストラバやラントリックス側には、こうしたユーザのデータがどんどん蓄積されていきます。

「4’30/kmのペースで10km走る」のプランに対し、練習は実際に行われたのか?行われたなら、実際のペースや走行距離はどうだったのか?などの情報をすべて把握しているわけです。

また、練習実績と目標レースの完走タイムを照合することで、トレーニングプランの精度を検証することもできます。

ビッグデータの活用

実際にラントリックスでは、ユーザと似たような走力、年齢、体型の練習実績とフルマラソンの完走タイムから、トレーニングプランをチューニングしています。まさに、ビッグデータを活用したプラン作りですね。

また、ラントリックスでは、自分の目標タイムと近いランナーを見つけ出し、その人たちと比べて自分がどの辺にいるのかをリアルタイムで表してくれます。

まとめ

今や人工知能(Artificial Intelligence)はマラソンの世界にも存在感を強めています。

将来的には、心拍数データなどのデータを取り込むことでトレーニングプランの精度がもっと上がりそうですね。

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