レースタイム予測計算機

レースタイム予測計算機は、1つの最近のレース結果から、ランニングのあらゆる一般的な距離（5K、10K、10マイル、ハーフマラソン、フルマラソン）のフィニッシュタイムを推定します。レースパフォーマンスの予測に最も広く使用されている手法であるリーゲルの持久力公式を採用しており、予測された各タイムとペースをアニメーション付きのレースレーンチャートで表示するため、一目で比較することができます。

レースタイム予測計算機の仕組み

すでに走ったレース（例：10Kを50:00）を1つ入力すると、同様のコンディションと適切なトレーニングのもとでレースを行った場合に、他の距離をどれくらいの速さで走れるかを予測します。これは、タイムと距離の間の十分に研究されたべき乗則の関係に従い、パフォーマンスが距離に応じて予測可能にスケーリングするという前提に基づいています。

リーゲルの公式

1981年、エンジニアでありマラソンランナーでもあったピート・リーゲル（Pete Riegel）は、持久力パフォーマンスを予測するためのシンプルで不変のモデルを発表しました。これは、既知のタイムと距離を、新しい距離での予測タイムに関連付けるものです。

ここで \( T_1 \) と \( D_1 \) は既知のフィニッシュタイムと距離、 \( T_2 \) と \( D_2 \) は予測タイムと目標距離であり、指数 1.06 は疲労係数です。指数が1より大きいため、この公式は距離が伸びるにつれて平均ペースがわずかに遅くなることを正確に予測します。これは実際のランナーに起こることそのものです。

疲労係数とは？

疲労係数（指数）は、長距離においてどれだけ減速することが予想されるかをコントロールします。標準値の 1.06 は、十分にトレーニングされたほとんどのランナーに適していますが、微調整することも可能です。

• 低い（1.04前後）: 長距離でもペースをしっかり維持できる、強い持久力を持つランナー向け。
• 標準（1.06）: リーゲルのオリジナルの値であり、ほとんどの人にとって優れたデフォルト値。
• 高い（1.08前後）: スピード重視のランナーや、長距離トレーニングが不足しており、長いレースでペースが落ちやすいランナー向け。

50:00の10Kからの予測タイムの例

5Kの4:49からフルマラソンの5:28まで、1キロメートルあたりのペースが着実に上がっていることに注目してください。これは疲労係数に組み込まれた予測される減速を反映しています。

予測の正確性はどのくらいですか？

リーゲルの公式は、既知のレースに近い距離、特に5Kからハーフマラソンの間では驚くほど信頼性があります。距離の開きが大きくなるほど正確性は低下します。なぜなら、長いレースは短距離レースでは測れない持久力、補給、ペース配分に大きく依存するためです。5Kから予測されるフルマラソンは、専用のマラソントレーニングを行って初めて到達できる「限界値」として捉えるのが最善です。最も信頼できるマラソンの推定には、最近のハーフマラソンを入力として使用してください。

最適な予測のためのヒント

この電卓の使い方

1. 既知のレースを入力する: 最近のレースの距離を選択（またはカスタム距離を入力）し、フィニッシュタイムを時間、分、秒で入力します。
2. オプションを調整する: 必要に応じて疲労係数を微調整し、ペースを分/kmにするか分/マイルにするかを選択します。
3. 予測をクリックする: ツールが即座に各目標距離にリーゲルの公式を適用します。
4. 予測を確認する: 予測されたフィニッシュタイムとペースを、アニメーション付きのレースレーンチャート、詳細な表、ステップバイステップの内訳で比較・確認します。

よくある質問

レースタイム予測計算機はどのように機能しますか？

リーゲルの持久力公式を使用しています。予測タイムは、既知のタイムに2つの距離の比を疲労指数（T₂ = T₁ × (D₂ / D₁)^1.06）で累乗したものを掛けたものになります。1つの最近のレース結果から、他のすべての一般的な距離のフィニッシュタイムを推定します。

レースタイムの予測はどのくらい正確ですか？

予測は、目標距離が既知のレースに近く、その距離に見合った適切なトレーニングを行っている場合に最も正確になります。公式は同様のコンディションと十分な持久力を前提としているため、5Kから予測されたフルマラソンは、マラソン特有 of 持久力を身につけていない限り、楽観的なものになります。

What is the Riegel fatigue factor?

疲労係数はリーゲルの公式における指数であり、通常は1.06です。これは距離が伸びるにつれてランナーがどれだけ減速するかを反映しています。高い値（例：1.08）は長距離でのより大きな減速を予測し、低い値（例：1.04）はペースをより維持できることを予測します。

5Kからフルマラソンのタイムを予測することはできますか？

はい、可能ですが、距離のジャンプが大きくなるほど、推定の信頼性は低くなります。5Kから予測されるフルマラソンは、全距離にわたって努力を維持できる持久力があることを前提としています。最も信頼できるマラソンの推定には、最近のハーフマラソンや長いテンポランを既知のレースとして使用してください。

入力として使用するのに最適なレースは何ですか？

ここ数週間以内の、平坦なコースで、全力で均等なペースで走った結果を使用してください。通常、5K、10K、またはハーフマラソンが適しています。既知の距離が予測したい距離に近いほど、結果は正確になります。

予測ツールは起伏、暑さ、またはトレーニングを考慮していますか？

いいえ。入力されたレースのみに基づいて、平坦なコース、同一のコンディションでの推定値を算出します。坂道、暑さ、湿度、標高、疲労、およびトレーニングレベルはすべて実際のフィニッシュタイムに影響するため、予測値は保証ではなく目標として捉えてください。

追加リソース

• Peter Riegel - Wikipedia
• Running - Wikipedia