この記事は【ランメトリックス完全ガイド】の中の1記事です。セットアップから活用・AI連携まで、全体を知りたい方はこちら。
らびぃ頑張って走っているのに、タイムが伸びない
のろりんRunmetrix（モーションセンサー）を買ったけど、点数を見て一喜一憂しているだけ
他にも、「マラソン大会の写真を見たら、自分のフォームが崩れていてショックだった…」という方もいらっしゃるかと思います。
ランスパもしそうなら、あなたの努力の方向性が少しズレているかもしれません。
前回の記事では「Garminで体力を管理する方法」をお伝えしましたが、今回は「走り方（フォーム）の改善」です。
Runmetrixのデータは専門用語が多く、正直言って「どう直せばいいの？」と途方に暮れがちです。
ランスパでも大丈夫。ここでもAIが最強のパートナーになります。
RunmetrixのデータをCSVで取り出し、AIに読み込ませれば、あなたのフォームの「悪い癖」を瞬時に見抜き、具体的な修正ドリルまで提案してくれます。
私が実践して効果を感じた、魔法のようなフォーム改善術を公開します。
らびぃ僕も試してみたい！
のろりん私も活用してみたい！
私の実体験として、「着地が破壊的にダメ」→「着地衝撃が改善」が実現できました。
ランスパRunmetrixのデータは宝の宝庫です。
誰でもできるデータ活用術を包み隠さずお伝えするので、最後までご覧ください。
※Runmetrixの使い方を確認したい方はこちらをどうぞ！
ポチップRunmetrixで「見える化」できること（Garminとの違い）
Runmetrixは、Garminではわからない「体の動きそのもの」を数値化します。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 骨盤の動き | しっかり腰が入っているか、腰が落ちていないか。 |
| 接地衝撃（負担） | 脚に無駄なダメージを与えていないか（怪我のリスク）。 |
| 左右差 | 片方の脚にばかり負担がかかっていないか。 |
| ストライドとピッチの関係 | 無理に歩幅を広げすぎていないか。 |
Garminが「車のスピードメーター」なら、Runmetrixは「運転技術の採点機」です。
ランスパ活用すれば百人力です
【図解なしでもわかる】RunmetrixデータをCSVで取り出す3ステップ
Runmetrixアプリだけでは「点数」を見るだけで終わりがちです。データをCSVで取り出すことで、時系列での細かい変化や、Garminデータとの相関関係が見えてきます。
IT初心者でもできる3つの基本ステップを紹介します。
ランスパ見た目以上に簡単だよ！
まずはデータを自分の手元に持ってくることから始めます。
A,Running Data Manager（Web版）にログイン
Runmetrixで計測したデータは、ASICSが提供するWebサービス「Running Data Manager」で管理・エクスポートできます。
B,「アクティビティ一覧」から、分析したいランニングデータを選択します。
左側のメニューからランニングの履歴が一覧表示されるページへ移動します。
C,詳細画面の右上（または下部）にある「CSVエクスポート」ボタンをクリックしてダウンロードします。
Runmetrixでエクスポートするデータは2つ。
- lap_form_data.csv
- lap_form_score.csv
それぞれクリックして、データをエクスポートしましょう。
らびぃ心拍データの「lap_heart_rate_data.csv」は関係ないの？
ランスパ※心拍データを記録するには、心拍計測機能付きのCASIO製ウォッチ（G-SHOCK等）との連携が必要です。
ExcelよりもGoogleスプレッドシートの方が、扱いや共有が簡単でおすすめです。
A,Googleスプレッドシートを開く
ブラウザで新しいシート（空白）を作成します。
B,「ファイル」→「インポート」→「アップロード」
まずシートに名前を付けましょう。
一番初めは「無題のスプレッドシート」となっています。
先ほどRunmetrixからダウンロードしたCSVファイルを選択します。
C.設定
- 区切り文字の種類：「カンマ」を選択してください。
- インポート動作：「現在のシートに追加する」…一番初めはこれがおすすめです。
- チェックを外す：「テキストを数値、日付、数式に変換する」のチェックは外しましょう
D,データが取り込み完了
インポートボタンを押すと、データの取り込みが完了します。
これでデータが完了しました。
のろりんそういえばデータを2つエクスポートしたけど、２つインポートする必要があるの？？？
ランスパRunmetrixのデータは「lap」「score」に分かれているから、2回インポートしましょう。
2つ目のデータは、インポート時に「新しいシートを挿入する」を選択すると、別々のシートに取り込まれます。
STEP2まででデータの取り込みは完了ですが、一度きりの分析では意味がありません。
A,「マスターデータ」を作る
毎回新しいシートを作るのではなく、「マスターデータ」というシートを一つ決め、そこに新しいデータを継ぎ足していきましょう。
先ほど作成したシートの名前を「マスタデータ」に変更します。
B,データを追加していく
追加は簡単です。
ランニングをしてデータができたら、STEP1同様にRunmetrixのデータをエクスポートします。
そして、STEP2と同様にインポートします。
ランスパインポート時は、「現在のシートに追加する」、を選択しましょう
追加すると、既存データに新データが取り込まれます。場合によっては、同じ日付のデータがダブルで表示されてしまうかもしれません。
らびぃ重複しちゃった…
ランスパ安心して！Googleスプレッドシートは賢いから、ボタン一つで重複を削除してくれるよ。
B-1, データ→データ クリーンアップ→重複を削除
B-2, 「データにヘッダー行が含まれている」にチェックを付けて削除
チェックを付けて、「重複を削除」をクリック。
これで完成です！
らびぃ簡単にできた！
データが増えれば増えるほど、あなたのランナーとしての「輪郭」がはっきりと見えてきます。
AIに「理想のフォーム」を教えてもらおう
ここからが本番です。CSVデータという「事実」をAIコーチ（ChatGPTやGeminiなど）に渡し、指導してもらいましょう。
ランスパ当記事執筆時ではGoogleの「Gemini」が圧倒的におすすめ（26年1月）
現状のフォーム診断
まずはAIに自分のデータの特徴を読み解いてもらいます。
スプレッドシートのデータをコピーして、プロンプト（指示文）と一緒にAIに入力してみてください。
【プロンプト例】
「これは私のRunmetrix（ランニングモーションセンサー）のCSVデータの一部です。この数値を分析して、私のランニングフォームの最大の課題を特定してください。 特に『骨盤の動き』と『接地衝撃』の関係性に着目して、初心者にもわかるように解説してください。」
※ランニングデータはCSVを添付するか、コピペして貼り付けてください。
AIは「骨盤の回旋が少なく、その分を脚力でカバーしようとしているため、接地衝撃が高くなっています」のように、数値の裏側にある「動きのエラー」を言語化してくれます。
らびぃAIへの添付方法がわからない…
AIへの添付がわからない方は、GoogleスプレッドシートをCSVにして、添付するのが一番簡単だよ。
らびぃできた！理解できたよ。
弱点克服のための「動き作り」
課題がわかったら、具体的なドリル（練習）を聞きます。
【プロンプト例】
「指摘された『骨盤の回旋不足』を解消するために、ランニング前にできる簡単な**ドリル（動き作り）**を3つ教えてください。自宅のリビングや、走り出す前の公園でサクッとできるものがいいです。」
これで、「その場スキップ」や「足の振り上げ」など、今のあなたに必要な準備運動がわかります。
データを活用するための3つの質問
AIに相談する際、以下の視点を持つとより効果的です。
質問① 「怪我のリスク」はどこにある？
- 「左右のデータ（右足・左足）に注目してください。バランスの悪さや、特定の部位への過度な負担は見られますか？将来的な故障を防ぐための対策はありますか？」
質問② 「後半の崩れ」はどう防ぐ？
- 「（1kmごとのラップデータを貼り付けて）前半と後半のデータを比較してください。疲労に伴ってどの数値が悪化していますか？（例：腰が落ちてストライドが狭くなっている等）また、それを防ぐ意識の持ち方を教えてください。」
質問③ 目標タイムに対する「質の不足」は？
- 「サブ4を目指しています。一般的なサブ4ランナーの基準値と比較して、私のデータで明らかに劣っている（改善の余地が大きい）項目はどれですか？」
のろりん何聞けばいいの？
ランスパAIは何でも回答してくれます。聞きたい事を聞いてみましょう。
※フォーム改善の前に、そもそも自分の走りがピッチ走法かストライド走法か知っていますか？GarminデータをAIにコピペするだけで30秒で判定できます。
※Runmetrixが「走り方」の分析なら、Garminデータは「体力・持久力」の分析です。15年分のデータをAIに読ませた結果はこちら。
よくある質問
Runmetrixの活用について、よくある疑問にお答えします。
まだの人はぜひ試してみよう
「綺麗なフォーム」は、トップランナーだけの特権ではありません。 RunmetrixとAIを使えば、あなたの専属フォームコーチが、怪我なく楽しく走り続けるための道筋を示してくれます。
まずはセンサーを腰につけて、いつものコースを走ってみてください。 そこには、あなたがまだ知らない「伸び代」が数字となって表れているはずです。
1年後、あなたのタイムは劇的に変わっているはずです。まずはPCを開いて、データを見ることから始めましょう！
ランスパ最後までご覧いただきありがとうございます
これからもAIを活用した記事は掲載していくので、引き続きよろしくお願いいたします。
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