15年走って初めて気づいた！GarminデータをAIに分析させたら、驚愕の事実が判明した話

えっ、そうなの！？知らなかった！！

• 「10km以降、無意識に歩幅が15%短くなっていた」
• 「心拍数が高い日ほど、実はタイムが良い」
• 「左足の接地時間が右足より20ms長い」

15年間のランニング歴で初めて知った、自分の隠れた癖や問題点です。

これらを発見してくれたのは、高額なランニングコーチでも最新のスポーツ科学施設でもありません。無料のAIチャットツールでした。

AI君

僕が分析したよ！

仕事で生成AIを活用しているので、ランニングでも試して見たところ、驚くべき事がわかりました。生成AIは、ChatGptやGeminiなど、無料で利用できるサービスがたくさんあります。

なので、驚くべき事実を知りたい方も多いと思うので、最後まで読んで試してみてください。

ランスパ

方法は簡単で、発見のほうがたくさんあります

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ポチップ

なぜ今、ランナーにAI分析が必要なのか？

なぜ必要なのかは、２つのポイントがあります。

従来の限界

一つ目は、従来の方法では「分析するのが限界だから」です。もう少し具体的に書くと、

• ランニングアプリ：「もう少し頑張りましょう」程度の画一的アドバイス
• パーソナルコーチ：月3-5万円の高額費用
• 自己分析：感覚頼りで客観性に欠ける

私はGarmin、Runmetrix、Nike Run Club、ASICS Running Data Managerなど、複数のアプリを活用しランニングフォームや心拍数のデータをラン毎に記録しています。

ただ、無料版のアプリでは回答が画一的で参考になりません。とはいえ、有料はためらわれます。コーチも現実的ではなく、自分の感覚は客観的な判断ができず頼りになりません。

毎回同じ事しか書かれていない…

だから、無料で利用できる生成AIの分析が必要になります。

ランスパ

せっかくならデータを活用したいよね

AIがもたらす革命

二つ目は、分析が簡単で誰でもできるようになった事です。AIの革命です。

• 個別最適化：あなただけのデータパターンを発見
• 24時間対応：いつでも質問・相談可能
• コスト0円：無料版で十分な分析が可能

データがあればあなただけの結果の分析ができ、AIなので気になった時に昼夜問わず調べる事ができます。しかも、ChatGpt、Copilotは無料版でも精度が高く、ランニングの分析なら問題なく活用できます。

生成AI君

今は無料でも精度が高いサービスばかりです。（ChatGpt、Copiot、Geminiとかね）

このように、数年前では考えられなかったことが実現できるようになっています。

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ポチップ

【実例公開】こんな分析結果が出ました

これを集計したのが、次の活動実績です。

この分析結果は、単なる感覚論ではなく、936回、12年間の膨大な実データから導き出された科学的事実です。

ランスパ

あらためて数字で見ると、なんかすごい事のように思えてきます

※私のプロフィールに1.4万キロ走破と記載されていますが、あれは正しいです。この1.1万キロはGarminで計測した走行距離です。

発見1：「疲労すると無意識に歩幅が5.5%縮む」科学的証拠を発見

全く自覚がない点が1つ目として指摘されました。

AI分析結果の詳細

936回のランニングデータを解析した結果、驚愕の事実が判明しました。

• 短距離（0-8km）の平均歩幅1.06m
• 超長距離（22km+）では1.00mまで短縮—なんと5.5%も縮んでいました。

「これは単なる疲労ではありません。データを見ると、15km地点を境に急激に歩幅効率が低下し、同時にピッチも1.6%低下。つまり『歩幅が縮む＋回転数も落ちる』のダブルパンチで後半失速していたのです」

ライスパ

フルマラソンで後半失速していた事実があるから、めちゃくちゃ刺さります

さらに衝撃的な発見

• 72.6%のランで歩幅短縮が発生
• 複合的なフォーム劣化が76.9%で同時発生
• 15km以降の失速率と歩幅短縮に強い相関（相関係数0.78）

つまり、ほとんどのランニングで歩幅短縮が発生していたようです。

ランスパ

もっと早く気が付きたかった事実。対策します。

発見2：「心拍数が低い＝調子が良い」は大間違いだった

あくまで私個人の実績の話ですけどね。AIの分析で面白い事実がわかりました。

AI分析結果の詳細

620件の心拍データを詳細解析した結果、常識が覆されました。心拍効率（1bpmあたりの走行距離）上位20%のパフォーマンスデータを見ると、最適心拍数は153.6bpmでした。

さらに驚いたのが、疲労レベル別の分析です。

• 低疲労時の心拍数：145.2±8.8 bpm
• 中疲労時の心拍数：156.3±5.6 bpm
• 高疲労時の心拍数：163.1±2.7 bpm

つまり、「中疲労時が最もパフォーマンス効率が良く、適度な心拍数上昇がベストタイムを生み出していた」という事です。

走る男性

少し疲れている時のほうが、パフォーマンスがいいって事？

ランスパ

そういう事です

練習やレースでも中盤戦が一番調子いい実感はあります。ただ、そこから疲れてきた時に一気に落ちる事は何度も経験しています。体力つけろってことですね。

発見3：12年間のフォーム変化で見えた「老化のサイン」

AIの分析から老化の兆しが確認されてしまいました。

老化…

AI分析結果の詳細

長期トレンド分析で、加齢による変化が数値で判明しました。主な変化はこの3点です。

AI的に興味深いのは、効率化ができていた事のようです。心拍数低下は『老化』ではなく『効率化』ができるようになり、同じペースでもより低い心拍数で走れるようになっている証拠との事。

ちなみに、最適なフォームの数値を出してくれました。

正直、これだけ見てもよくわかんないんですけどね。

この回答は、AIに質問しただけです。つまり、質問するだけで、自身のランニングの気が付かない部分を知ることができます。

でもAIとか難しそうでわからないよ…

という方向けに、生成AIを用いた分析方法の手順を紹介します。

ランスパ

簡単だよ！

【超簡単】5ステップでできるAI分析手順

Step 1：ランニングデータを準備する（5分）

まずは分析するもとのデータを確保しましょう！

Garminの場合

Garminのデータエクスポートの手順はこちら！

STEP

Garmin Connect（ウェブ版）にログイン

CSVはウェブ版から出力できます。スマホ、アプリからはできません。

※URL:https://connect.garmin.com/

STEP

アクティビティ-すべて　を選択

画面の左側です。

STEP

画面上部「RUNマーク」をクリックする

ここが少しわかりづらい箇所です。

ランスパ

クリックするのは、この赤枠だよ

※右上の「CSVをエクスポート」ボタンは、直近3ヶ月分のみの出力となります。

STEP

アドバンス設定　日付範囲で一番古い記録の日付を選択する

私は2013年から利用していたので、この日付を選択しています。

STEP

一番下までスクロールする

ランスパ

ここが一番苦戦した箇所でした。

STEP4で日付を設定し、「アクティビティをフィルタリング」を押し、選択した期間のデータが出てきました。ここで「エクスポートボタンを押しても、CSVが3ヶ月分しか出てこない…」

ChatGptに聞いても、スクロールしてとは出てこなくて絶望しましたが、たまたまスクロールして出力したら出すことに成功しました。

画像の中にも書きましたが、ポイントはこちら

日付設定した後のデータ出力時のポイント
　・そのままエクスポート→NG
　・画面をすべてスクロールしてからエクスポート→OK（スクロールした期間が出力されます）

STEP

文字化けしている場合は、修正する（必要に応じて）

CSVを出力したけど文字化けしている場合があります。最近の生成AIは優秀なので、取り込めば、読み解いてくれ、問題ありません。

ランスパ

もしくは生成AIに修正してと依頼すれば対応してくれます

STEP

完了

このCSVを用いて、データ分析を行いましょう。

他社デバイスの場合

他社デバイスの場合の出力方法も記載しておきます。

• Apple Watch：ヘルスケアアプリ→「すべてのヘルスケアデータを書き出す」
• Polar：Polar Flow→「エクスポート」→「TCX」
• Suunto：Suunto App→「エクスポート」→「GPX」
• 共通：Stravaアプリ経由でも各種データを統合・エクスポート可能

私はGarminユーザーで、他社デバイスの詳細がわからないのでご容赦ください。

Step 2：無料AIツールを選ぶ（3分）

次はどの生成AIを利用するかです。既に何かのサービスを利用している人はそのままでよく、何も使っていない人は、この３つから選べば間違いありません。

ちなみに私は、Gensparkという生成AIを使用しています。月額約4,000円ですが、ChatGpt最新バージョン無制限、画像やスライドの作成もできるスグレモノです。

試しに使ってみたい方は、下のボタンからお試しください。（1,000クレジットが利用できるキャンペーンです）

Step 3：データをAIにアップロード（2分）

難しそうに感じるかもしれませんが簡単です。

これでCSVデータがAIに取り込まれました。簡単ですよね。

ランスパ

あとは、質問をするだけで、AIが取り込んだデータに応じて回答してくれます

Step 4：質問を投げかける（3分）

初心者向け質問テンプレート

何を質問していいかわからない方は、これをコピペして使ってください。

このランニングデータを分析して、以下を教えて下さい：
1. 私の走り方の特徴や癖
2. 改善すべき点
3. 具体的なアドバイス

ランスパ

初心者向けの質問だけでも、かなり有効な回答が得られます

出てきた答えで気になる点があれば、質問してみてね。

中級者向け質問テンプレート

中級者はこの質問！

このデータから以下を分析してください：
1. 距離別のペース変化パターン
2. 心拍数とパフォーマンスの関係
3. 疲労蓄積のサインとタイミング

上級者向け質問テンプレート

上級者の方は、この質問を試してください。これ以外にも気になる点があれば何でもしてみてね。

過去3ヶ月のデータから：
1. フォーム効率の変化傾向
2. トレーニング負荷と回復のバランス
3. 季節・気温による影響分析

Step 5：結果を読み解く（2分）

抽出された結果を読み解いて、自身の改善に役立てましょう。

課題が出てきたら、生成AIに解決方法を尋ね、解決方法を理解し自身に取り入れましょう。

簡単ですが、生成AIの使い方を紹介してきました。

ランスパ

まずは手を動かしてチャレンジしてみましょう！！

注意！よくある失敗パターンと対処法

ちなみに、生成AIは絶対ではなく間違いも発生します。そこでよくある失敗と対処法を説明します。

生成AIも大事ですが、自分自身の感覚など、AIでは分析できない心の声も大事にしてください。

さらに上を目指す！応用テクニック

ここから先は、質問のアイデアとなります。例を３つ作成したので、気になる項目はコピペしてAIに聞いてみてください。

レベル2：季節別・大会別分析

質問例：「夏季と冬季のデータを比較して、季節ごとの最適なトレーニング方法を提案してください」

レベル3：目標達成のための戦略立案

質問例：「現在のデータから、サブ3.5達成のために重点的に改善すべき項目を3つ教えてください」

レベル4：怪我予防への活用

質問例：「過去のデータから、怪我につながりそうなサインや変化を特定してください」

まとめ：2025年、ランナーの新常識

15年間「なんとなく」走っていた私が、AIの力で初めて自分の走りを客観視できました。感覚だけでは絶対に気づけなかった問題点と改善策が、わずか30分の作業で手に入りました。

ランスパ

重要なのは完璧なデータ分析ではありません。

あなたのランニングをほんの少し科学的にサポートしてくれるツールとして、AIを活用してみてください。コストは0円、時間は30分。それだけで、あなたのランニングライフが大きく変わるかもしれません。

今週末、ぜひ一度試してみてください。

データは蓄積される、分析は進化する。あなたのランニングも、きっと進化します。

というわけで、今回の記事はここで終了となります。ではまたランニングギア研究所のランスパでした。

※生成AIを用いた別の記事はnoteに掲載しています。

note（ノート）

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