2年9ヶ月分のGarminデータをAIに投げて出てきた予想タイムは、1時間45分30秒（±3分）。
実際に走った結果は、1時間43分06秒でした。
差は2分24秒、誤差2.3%。正直、ここまで当たるとは思っていませんでした。
ただし、自己ベストの1時間39分46秒には3分20秒届いていません。「予想は上回ったのに、自己ベストは出なかった」という中途半端な結果です。
この記事では、AIのタイム予想がどこまで使えるのかを実走データで検証します。当たった部分と、まったく当てにならなかった部分の両方を正直に書きます。
ランスパ大会そのものの感想じゃなく、データの答え合わせの記事です
AIに出させた予想タイムは「1時間45分30秒（±3分）」
食わせたのは2023年1月〜2025年9月、2年9ヶ月分のGarminランニングデータです。距離、ペース、心拍、レース履歴をそのまま貼り付けました。
AIが根拠にしたのは次の3つでした。
- 過去のハーフのレース傾向
- 直近6ヶ月の平均ペース
- 10月開催という気候の優位性
予想タイム：1時間45分30秒（±3分）。
前年の1時間45分06秒とほぼ同じ数字で、正直「無難すぎる予想だな」というのが第一印象でした。
のろりん予想は当たったの？
実走結果は1時間43分06秒。誤差2.3%で予想は当たった
2025年10月21日に実際に参加してきました。
公式記録：1時間43分06秒。
予想との差はマイナス2分24秒、誤差2.3%です。AIが提示した±3分のレンジにきっちり収まりました。
らびぃちゃんと誤差の範囲内だ
2年分を並べると「成長」は見えるが「壁」も見える
| 記録 | 前年差 | |
|---|---|---|
| 2024年 | 1:45:06 | ー |
| 2025年 | 1:43:06 | −2:00 |
| 自己ベスト（2025年2月） | 1:39:46 | ー |
1年で2分の短縮。悪くはありません。ただ自己ベストとは3分20秒差で、春に出せた記録を秋に再現できていないのが実態です。AIが「無難な予想」を出したのは、私の直近データがそもそも横ばいだったからでした。
Garminは1時間41分。公式との2分差の正体
ここが一番の発見でした。
Garminの計測では1時間41分台、公式記録は1時間43分06秒。2分近いズレがあります。
原因はGPSの距離計測です。ビル街で軌跡が内側に寄り、21.0975kmより短く記録される。つまり手元の時計は実際より速いタイムを表示します。
問題はここから。
AIに食わせた過去データも、同じズレを含んだGarminの記録だということです。学習元が実際より速い数字なら、予想も速く出るはず。
にもかかわらず予想は実際より遅く出た。逆に言えば、そのバイアスを差し引くとAIの素の予想はもっと保守的だったことになります。
予想より2分24秒速かった理由
思い当たるのは2つです。
ひとつは、レース本番の集団効果。
15,000人規模で前後に人がいる状態は、練習の単独走とは別物でした。AIが参照した平均ペースは、ほぼ全部ひとりで走ったデータです。
もうひとつは、フルマラソンに向けた8〜9月の走り込みが、AIの参照期間の後半にしか反映されていなかったこと。
直近6ヶ月平均で均されて、上がり調子が薄まっていました。
それでも自己ベストに届かなかった2つの理由
気温23度。AIの想定は「10月＝涼しい」だった
AIは「10月は気候が優位」と判断しましたが、当日は最高23度。前年より2〜3度高い数字です。
ハーフで3度の差がどれくらい効くのか、AIに暑熱ペース換算をさせると数十秒/kmオーダーのロスが出ます。21kmなら1分以上。「10月だから涼しい」という前提を月単位で持たせた時点で、この予想には穴があったわけです。
夏はLSD中心で、スピード練習が抜けていた
自己ベストを出した2月前は、冬場でインターバルを継続していました。
対して夏はペースを落としたジョグ中心。距離は積めてもスピード持久力は落ちます。データ上の走行距離は変わらなくても、中身が違いました。
AI予想の「当たること」と「当たらないこと」
当たるのは、平常運転で走った場合のレースタイムです。誤差2.3%は実用レベルで、目標設定やペース配分の基準としては十分使えます。
当たらないのは、当日の気温、体調、レース展開。AIは過去データしか見ていないので、未来の変数は原理的に読めません。
次にやるなら、月単位ではなく予報気温を直接変数に入れて再予想させるべきでした。プロンプトの書き方は下記にまとめています。
自分でやるなら3ステップ
- Garmin Connectから直近2〜3年のアクティビティをCSVで書き出す
- AIに貼り付け、目標レースの距離・開催月・当日の予報気温を伝える
- 出てきた予想を「レンジ」で受け取る（1点で信じない）
所要10分程度です。プログラミングは要りません。
らびぃ僕もやってみる！
まとめ：AIは占いではなく「答え合わせの道具」
AIのタイム予想は、誤差2.3%で当たりました。
ただ本当に価値があったのは、当たったことではなく外れた2分24秒の理由を説明できたことです。集団効果、気温、練習の中身。数字がなければ全部「なんとなく」で終わっていました。
来年も同じことをやります。今度は気温を変数に入れて、自己ベスト更新を狙います。
最後まで読んでいただきありがとうございました。では。
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