走りを数値で見るということ

スポーツする人はわりと「脳筋」、つまり脳みそまで筋肉のばかみたいに言われてきた人も多いかと思いますが、今回はランニングを例にとってスポーツも見方を変えれば学問になるし、頭でパフォーマンスを効率良くあげられるという話を書こうかと思います。

冒頭の通り、「スポーツマン=バカ」みたいな風潮がありました(今もある？)が、ID野球(ノムさん亡くなりましたね…)という言葉が出てから、近年ではスポーツは頭を使ってやるものだという考え方が出てきたかと思います。野球では特に場面の一つ一つが限られているため、シチュエーションを固定しやすく、またデータの観測もしやすいため、大変データの活用が進んでいるスポーツの一つとも言えると思います。出塁率重視の起用法などで革命を起こしたアスレチックスの話を題材にしたマネーボールも結構前にはやりましたよね。また、同様にバレーボールでもコート際で監督がタブレットを見ながら作戦を考える様子を目にする方も多いかと思います。

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一方でサッカーやラグビーは流れの中のスポーツ(混戦型球技なんて言ったりします)なので、一つ一つの場面を切り取るのは難しく、データの活用というのもなかなか進んでいない印象を受けます。近年ではGPSや心拍計なんかを使って走行距離、速度、トレーニング負荷なんかをデータとして取っていますが、戦術を考える上での分析はどうしても局面を切り取る必要があり、人の目に頼ることが多く、なかなかうまくいかないなと思います。(もっとも、これは私が学生の頃に研究していたときの話であって、現在はどうなっているのか存じ上げません)

もちろん、そう言ったデータばかりでなく、もっとマクロな、動作に着目した研究も数多くなされています。最近ではオリンピックうんぬんにかかわらず、テレビ番組なんかでもスポーツ選手の動きに注目した特集なんかが組まれている印象があります。ああいった研究はトップアスリートだけのもので僕ら市民ランナーには関係ない、なんて思っていませんか？
決してそんなことはありません。
そりゃ細かい動作分析、例えば大腿部の前方への振り出しの角速度がいくらで…とか、接地するときの重心の動きが…なんていうのをデータとして出すには高価な機材、そしてなによりそのデータをきちんと取り出し、意味付けできる人材が必要(これ、ほんと大事です)なのですが、もっと簡単なレベルでは私たち市民ランナーも走りをデータで考えることができます。

そもそも走速度って？
そもそも速く走るというのはどういうことなのでしょうか。これは単純化して考えると、
走速度(m/分)=ピッチ(歩/分)×ストライド(m/歩)
と言えます。ピッチというのは一定時間に何歩踏むか、そしてストライドというのは一歩でどれだけの距離を進めるか、ということです。つまり、例えば1分間で180歩踏む(ピッチ)人が、1歩当たり1.5m進む(ストライド)ことができるとすれば、1分で180歩×1.5m/歩=270m進むことができるわけです。また、感覚的に分かると思いますが、ピッチとストライドはトレードオフ、すなわち一方が上がれば一方が下がる傾向にあります。ストライドを大きくしようと大股で走るとピッチは小さくなりますし、ピッチを増やそうとするとどうしてもストライドは小さくなりますよね。

勘のいい人はお気づきかもしれませんが、この2つの指標を腕時計一つで測ることが出来るのです。ほんと便利な世の中になったもんだ…。それが以前の記事でご紹介したGarminの腕時計です。この腕時計をアプリと一緒に使うと、ストライドやピッチが丸わかりなのです。走る前に「今日はストライドを大きくしよう」とか、「ピッチを上げて走ろう」みたいな目標を立てて走って、その結果がきちんと数値として出るのは走る人からすると非常にモチベーションにもなりますし、「頭を使って効率よく速くなる」ことに繋がるものです。

Garminのアプリ(Garmin Sports)を入れていると、こんな感じでパッチやストライドを時系列で出すことができます。


オーバーレイだってできちゃいます

こういった指標を見ながら、「今日のランは前傾姿勢を意識したらストライドが改善されたな」とか、「重心を低くして走ったらピッチは大きくなったけどストライドは小さくなったな」とか、そんな風に具体的にフィードバックを得られることができます。このように、一歩先に進んで「頭の使ったランニング」を心がけると、トレーニングの試行錯誤も楽しいものとなりますし、これまでには分からなかった新しいランの一面、自分のランニングフォームの一面なんかを見つけることが出来るのではないでしょうか。
以前の記事の再掲になりますが、私が使っているのはこちらのモデルです。かなり前のモデルになってしまいましたが、相変わらず人気のようです。

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ただ、最近にはもっと素晴らしいモデルが出ているらしく、プラスアルファのデバイスを使えば左右のバランスや上下動なんかも測ってくれるらしいです。その話聞いてるだけでも欲しい…。使いこなせる気も全くしておりませんが…。

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ということで、皆さんもランニングの数値化、しよう！文中にも書いていますが、あくまでこれらの指標の意味が分かって初めてトレーニングに活かしたり、正しいフィードバックを得られることになるのですが、その勉強の過程も含めて楽しんでいきましょう。
本当はもっとこういうデータに強いデータサイエンティストを養成するべきなのではないかとも思うのですが、それはまた別のお話ということで。。。

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