半年前と今のランニングを比較してみた——感覚とデータとの意外なズレ

「感覚では走れていない気がする。でも本当にそうなのか。」

フォーム改善を続けてきた半年間、実際に何が変わったのかをデータで確かめたくなりました。

ChatGPTにガーミンのデータを渡して、2025年12月と2026年6月を比較分析してもらいました。
返ってきた結果は、自分の感覚とはかなりズレていました。

比較しようと思った理由

この前の記事までで「下腹を前に運ぶ」「左骨盤を水平に保つ」という仮説にたどり着き、故障がほぼ消えていました。

でも正直なところ、感覚だけでは「本当に良くなっているのか」がわかりませんでした。

夏になってペースが落ちている。
以前より遅い。
感覚だけで判断するともはや「退化している」ようにも見えました。

そこでAIに2025年12月と2026年6月のガーミンデータを渡して、客観的に比較してもらいました。

ガーミンコネクトを使ったデータの取得

今回の分析に使ったデータはガーミンコネクトのアクティビティ一覧から取得しました。

手順はシンプルです。

ガーミンコネクトWeb版でアクティビティ一覧を開き、各ランニングのデータをCSV形式でエクスポートします。

CSVには心拍・ペース・ピッチ・歩幅・上下動・接地時間・パワーといった秒単位のデータが含まれています。

ただし一点、工夫が必要でした。

より詳しいデータは「ファイルからエクスポート」からFITファイルというデータがダウンロードできます。

FITファイルはAIに直接アップロードできないため、CSVをもとに秒単位データと速度帯別比較表を別途作成し、それをAIに渡しました。

この一手間を加えることで「同じペース帯での比較」という精度の高い分析が可能になりました。

ガーミンを使っているランナーであれば同じ方法で自分のデータを分析できます。

比較の前提

まず前提を整理しておきます。

項目	2025年12月	2026年6月
平均気温	5〜10℃前後	24〜29℃前後
トレーニング方針	速く走る練習中心	EASY中心・心拍管理・フォーム習得
総距離	68.7km	76.2km
分析データ	Garmin FIT/CSV 4セッション	Garmin FIT/CSV 4セッション

気温差が約20℃あります。夏の方がペースが落ちるのは当然です。この前提を頭に入れた上で結果を見てください。

全体指標の比較

AIがまとめた全体の変化はこうでした。

指標	2025年12月	2026年6月	変化	評価
平均ペース	5:27/km	6:02/km	+35秒	心拍管理の結果
平均心拍	153bpm	140bpm	−13bpm	大きく改善
平均ピッチ	168spm	175spm	+7spm	明確に向上
平均歩幅	1.07m	0.95m	−0.12m	オーバーストライド改善
上下動	8.4cm	7.8cm	−0.6cm	効率向上
上下動比	8.6%	8.6%	±0%	良好な水準を維持
平均パワー	240W	227W	−13W	同ペースで約3%減
接地時間	247ms	251ms	+4ms	速度考慮で実質改善

取り組んでしたトレーニングの内容が違うためペースは遅くなっています。
全体平均の比較ではペースが違うため正確な判断ができません。
私だけだったら、比較方法すら思いつかないところが、AIはすぐに別の見方で比較をしてくれました。

同じペース帯で比較すると見えてきたもの

AIはキロ5:40〜6:15の同一ペース帯に絞って比較してくれました。

指標	2025年12月	2026年6月	変化	評価
平均ペース	5:50/km	6:00/km	+0:10	やや遅い
平均心拍	155bpm	143bpm	−12bpm	大きく改善
平均ピッチ	174spm	181spm	+7spm	改善
平均接地時間	249ms	247ms	−2ms	ほぼ横ばい
平均歩幅	1.00m	0.90m	−0.10m	オーバーストライド改善
上下動	8.5cm	7.8cm	−0.7cm	約8%減少
平均パワー	232W	225W	−7W	約3%減

同じペースで走ったとき、心拍が12拍下がっていました。

散布図でも明確でした。同一ペース帯（特にキロ5:30〜6:30）で心拍が約10〜15bpm低下していました。

感覚とデータのズレ

感覚では「夏になってペースが落ちている、走れていない」でした。

でもデータを見ると「同じペースで心拍が12拍下がっている」という事実がありました。

感覚だけで判断していたら「走れていない」という誤った結論になっていました。
データを見返して初めて「体は確実に変化していた」ことに気づきました。

これはこのブログを始める前には絶対に気づけなかったことです。ガーミンのデータをAIに渡して分析してもらう習慣がなければ見逃していました。

故障の変化

数値だけでなく、故障の状態も大きく変わりました。

症状	2025年12月	2026年6月	変化
右臀部の張り	4.3/10（2〜7）	1.5/10（0〜3）	大きく改善
左膝外側の痛み	2.5/10（0〜5）	0.3/10（0〜1）	ほぼ消失

フォームの仮説が正しい方向に向かっていたことが、症状の改善でも確認できました。

自分で気づいたこと

AIの分析を受けて、自分でも気づいたことがあります。

数値は単純に比較できない、ということです。

例えば接地時間は全体平均では12月より6月の方が長くなっています。
一見「悪化」に見えます。
でも接地時間はペースが遅いほど長くなる指標です。AIが秒単位データで速度を揃えて比較したところ、全速度帯で6〜9ms短縮していました。

これまでの私の場合は感覚も、単純な数値比較も、どちらも一面しか見えない。
AIを使い始めて、AIに分析させて、感覚を言語化してデータを組み合わせて初めて全体像が見えてきたような感じがしました。

AIの総合評価と今後の課題

AIはこう評価しました。

「この半年間で『速く走ること』から『効率よく長く走れる身体を作ること』へ大きくシフトした。持久的な土台づくりは順調。次は持久力のさらなる強化と巡航ペースの引き上げが課題。」

今後のロードマップはこうです。

・7〜9月：EASY中心・ロング20〜25km・フォーム意識の定着
・10〜11月：心拍150未満での巡航ペースを引き上げ・ロング25〜30km
・12月〜：体重管理・レースシミュレーション・当日の再現性を高める練習

そして、現在の最大課題は「フォームを維持したまま距離を伸ばすこと」です。
具体的には以下の3点が次の検証テーマになります。

・20km以上での右臀部の状態
・涼しくなってからの巡航ペース向上
・暑熱順化の継続と水分・電解質の最適化

まとめ

・2025年12月と2026年6月のデータをChatGPTに比較分析してもらった
・ペースは遅くなったが同じペース帯での心拍が12bpm下がっていた
・ピッチ・上下動・パワー効率がすべて改善していた
・右臀部・左膝外側の故障が大きく改善された
・感覚だけでは「退化」に見えたものがデータでは「進化」だった

今回は自分は半年前と比べて走れていないと感じていた感覚が、
AIのデータ分析してもらったら意外に進化していたことが分かった、そんな内容をお伝えしました。

このブログはAIの言うことをそのまま信じるのではなく、
AIが立てた仮説を自分のデータで検証して皆さんにお届けしたいと思っています。
また次の記事も見てください。