ランニングデータの可視化は簡単だが、理解→改善するのが難しい。

画像は、私個人のランニングデータです。
ランニングデータの可視化は簡単であり、Garminを装着するだけです。
しかし、取得したランニングデータを理解して、どのように改善に繋げるのかが難しいです。

例えば「上下動比」を例にします。
表は、平均ピッチを、188～189歩、200～201歩の2つに固定して、ペースを変動させたデータです。1本のみ、186歩になってしまいました（が、これが比較の際に役立ちました）。
尚、データ計測時にたまにデータが”上下に飛ぶ”ことがあるため、1000Mなど長めの距離でその誤差を吸収しやすくしたいのですが、トレーニングの都合で400Mで実施しました。

私のランニングデータのため、10本全てほぼ技術的な差はありません。
しかし、「上下動比」は変動しています。この変動の要素は（１）スピード（２）ピッチです。
スピードが上がるほどに、上下動比は下がる。ピッチが上がるほどに、上下動比が下がる。

『上下動比は低い方が良い』と言われていますが、それは違います。
それを達成するには（１）スピード（２）ピッチをそれぞれ上げれば済むのです。「もっとスピードを出して、足をもっと回転させろ！」と同義なのです。

上下動比というその数値だけを求めてもランニング効率が上がることにはなりません。
ランニング効率向上とは、『同じスピード、同じピッチで上下動比を低くすること』です。そのために、腕振りや上体の傾き、その他、ランニング効率向上のための技術を磨く必要があります。

その技術を身につけていくのがマラソン完走クラブでの取り組みです。

※ひとつ前の記事の「？部分」は傾向を整理中です。計測母数を増やし、正確にお伝えしたいと思います。

◆今回の計測機器◆
　計測機器を持たずとも、技術を身につければランニング効率は向上しますのでご安心ください。