「自分の走りはピッチ走法？ストライド走法？」この疑問を、Garmin ConnectのデータをAIにコピペするだけで30秒で解決する方法

推奨方法：一括エクスポート

1. Garmin Connect Web版にログイン
2. 右上の設定（歯車アイコン）→「アカウント情報」
3. 「データの出力」→「データのエクスポートをリクエスト」
4. メールで届いたZipファイル内の「Activities.csv」を開く
5. 直近1-3年分のデータをコピー（Ctrl+A → Ctrl+C）

データ準備のコツ：

• 3km未満のランは除外してOK
• 明らかな異常値（ペース20分/km超など）は事前削除を推奨
• 最低50回、理想は100回以上のランデータがあると精度が向上

推奨： まずは無料版で試して、満足できない場合のみ有料版を検討

【簡易版】まずは気軽に試したい方向け

このGarmin ConnectのCSVデータ（日本語カラム）から、私の走りがピッチ走法寄りかストライド走法寄りかを判定してください。

【分析してほしいこと】
1. 速度とピッチ・歩幅の相関比較で走法判定
2. 私の走りの良い点を3つ
3. 改善点と具体的な練習提案を3つ
4. 次のレースに向けた1行アドバイス

データの前処理（3km未満除外、異常値スキップ）はお任せします。
ペース帯別の違いがあれば一言で教えてください。

[ここにCSVデータを貼り付け]

【詳細版】本格的に分析したい方向け

あなたはランニングデータのアナリストです。目的は、直近36か月のGarmin Connectログから「ピッチ走法寄りか／ストライド走法寄りか」を数値で判定し、走りの傾向（良い点・改善点）を要約することです。以下に従ってください。

## 入力データ
- Garmin ConnectのCSV（日本語カラム）。欠損や名称揺れは推定可。
- 主に使う列：日付, 距離, タイム/移動時間/経過時間, 平均ペース, 平均ピッチ, 平均歩幅（なければ推定）, 平均上下動比/平均上下動, 平均接地時間, 最高/最低気温, アクティビティタイプ

## 前処理
1) 直近36か月のみ対象（Max(日付)から遡る）
2) 距離<3km除外
3) 移動時間と経過時間の乖離>10%は除外（信号待ち等）
4) レースは別枠参考（判定は普段走を重視）

## 解析
A) 指標計算：ペース（秒/km）、速度（m/分）。歩幅が無い場合は 歩幅=速度/ピッチ で推定（速度=1000/ペース秒）。
B) ペース帯を四分位で4分割（E/M/T/I相当）して各帯域を集計。
C) 相関：r(速度,ピッチ)、r(速度,歩幅) を全体＋各帯域で算出。
D) 判定ロジック：
   - r(速度,歩幅) − r(速度,ピッチ) > 0.10 かつ 帯域の多数決で歩幅優勢 → ストライド寄り
   - 逆ならピッチ寄り
   - 差が±0.10以内 → ハイブリッド
E) 安定性：ピッチ/歩幅の変動係数（CV）、上下動比・接地時間の中央値と分布
F) 季節差：夏(6–9月)と冬(12–2月)でピッチ/歩幅/心拍の差を要約

## 出力（日本語）
1) 判定：走法タイプ＋確信度（%）／一行根拠
2) 主要数値（箇条書き）
   - ピッチ中央値[IQR]、歩幅中央値[IQR]、上下動比中央値、接地時間中央値
   - 相関（全体）：r(速度,ピッチ), r(速度,歩幅)
   - ペース帯別で優勢だった側の要約
   - 季節差の要点
3) 良い点（3–5項目、データ根拠つき）
4) 改善点（3–5項目、具体策つき）
5) 記事に貼れる要約（200–300字）

制約：長大CSVで重い場合は36か月からランダムサンプルn≥300で実施（サンプリング明記）

[ここにCSVデータを貼り付け]

プロンプトはコピペで使えますよ。