ランニングを改善するデータ分析

ランニングを改善するデータ分析

様々な分野で活用されているデータサイエンスの技術ですが、趣味や生活にも活用する事で、更に自分のライフスタイルを充実させることができます。
その一例として、今回は私の趣味のランニングデータの分析事例をご紹介します。

私は週末に16~20km走っている市民ランナーで、時々、仲間と駅伝に参加したり、ハーフマラソンやフルマラソンに参加しています。
ご存じの方も多いと思いますが、最近販売されているランニング用ウオッチには、GPS機能が搭載され、走行距離をはじめペース計測、ラップ計測、速度計測、移動軌跡を記録する事ができます。
更には、専用のアプリを使って、ペース分析や消費カロリーを把握し、データ分析をする事で、自分のコンディションを確認し、目標へ向けた改善を進められるのです。

私もGPS機能を搭載したランニング用ウオッチを愛用していますが、これまでは余り自分のデータをじっくり見る事はありませんでした。
しかし、先日参加した丹沢湖ハーフマラソンで、自分の思ったような走りができず、何が要因だったのか把握するため、専用アプリを使って走行データを眺めてみました。
すると、自分の走り方にある癖がある事に気づいたのです。

丹沢湖ハーフマラソンのコースは、最大標高差30mのアップダウンがあるコースです。下図のグラフに示されるように、私の平均ペースと標高は相関が取れていて、のぼりではペースが落ち下りではペースが上がる傾向がとても激しい事がわかったのです。

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つまり、上り坂のコースは苦手、また下り坂では逆にペースを上げすぎ、足に負担をかける走りをしていたのです。

3月には横浜マラソンに参加する予定ですが、ここで気づいた悪い癖を改善したり、苦手な上り坂のランを克服するためのトレーニングを積んで、自己記録更新を狙いたいと思います!