第6回神戸マラソンから4日が経ちました。今週一杯はJogで身体を回復させることに専念します。
来週から心新たにラントレーニングに臨みます。
標記の件、Training Peaksから転載します。原文のリンクはこちら。
「何とかとハサミは使いよう」ではありませんが、活用方法も考えていきます。本稿では、ランニングに於ける乳酸閾値（に相当する心拍数）の測定方法が参考になるかと思います。
ランニング中にピッチ／心拍数／ペースを記録する意義
Monday, November 21, 2016 / by Carrie McCusker on Training Peaks
GPSウォッチ等は、ランニング中に時間／距離を記録するのに便利な道具である。その使い方で覚えるべきは、スタート／ストップボタンを押すこと、及び測定データを保存する方法くらいである。なのに、大半の人は測定データを活用しているとは言い難い。そこで本稿では、GPSウォッチで測定出来る代表的な3種類のデータを、自己新記録の更新／トレーニング負荷の適正化／ランニングフォーム及び効率の向上という視点から活用する方法を紹介する。
（１）ピッチ（歩数／分）
大半のGPSウォッチは、ピッチ測定機能を有している。ピッチが表すのは、ランナーが脚を前に出すスピードである。様々な考えが言われているが、ランニングの効率という観点からは180歩／分近辺が最適であると一般的に考えられている。GPSウォッチによるピッチの測定方法は、
・本体で腕の振りを測定する
・フットポッドで測定する
・心拍計（胸にベルトで装着する）で身体の上下動を測定する
等である。ランニング後に、ピッチが状況（坂道を登り降りする／スピードを上げる／時間の経過に伴い疲労度が増す）に応じてどう変化したかが確認できる。具体的には、ピッチが165歩／分を下回れば、ランニング効率が低下したと考えていい。ピッチを増やすには、（30秒ダッシュ→30秒ペースダウン）というインターバル走が有効である。また長期的な観点からは、ピッチを指標にランニングフォームを改善するのが望ましい。これは同時に、故障の予防にも繋がる。
（２）心拍数
最近では手首で心拍数を測定可能なGPSウォッチも発売されているが、データの精度という点からは、従来型のチェストストラップで測定する方式より劣る。ただ、いずれの方法によってでも、心拍数を測定することは有益である。また、乳酸閾値（＝産生される乳酸＞代謝される乳酸となる点）に相当する心拍数を知ることは重要である。なお、乳酸閾値に相当する心拍数の測定は30分間タイムトライアルのデータを基にするのが簡単かつ適切である（訳者注：適度にウォームアップした後、30分間全力走を行い、その内の後半20分間の平均心拍数を乳酸閾値に相当する心拍数とする）。心拍数を測定し、そのデータを主観的知覚疲労度（RPE）と結びつければ、RPEを客観的／科学的に説明出来ることになるし、レース／トレーニングで起こったこともきちんと説明出来るようになる。例えば、レースで心拍数のデータを測定していれば、レース結果に対する原因（例：気温が高かった／ペースが速過ぎた→序盤で心拍数が高かった→レース後半でバテた）をレース後に推測出来る。逆に、ロング走の場合、心拍数の上限を設定することで無駄な疲労を避けることも可能となる。ペース（km／分）を指標として走ることが苦手なランナーは、心拍数を指標として走るのが良いだろう。ただ、心拍数は路面状態／風／気温／疲労度等に左右されることに留意する必要はある。
（３）ペースとオートラップ
ランニング中のペースを測定する方法は様々である。筆者の見る限り、大半のランナーはGPSウォッチを初期設定のまま使っている。その場合、表示されるのはランニング全体の平均ペースもしくは現時点のペース（＝スピードをペース換算したもの）である。ここで少し考え方を変えてみよう。例えば、インターバル走の場合、ラップ毎の平均ペースと現時点のペースを表示するようにすれば便利である。それにより、トレーニングで要求される正確なペースが確認出来る。また、ロング走の際には、ランニング全体の平均ペースが分かるのが望ましい。自動でラップ毎のペースを確認出来るようにするのも便利である（RPEや心拍数を指標に走るランナーにとっては余り有用ではないだろうが）。また、インターバル走の際には、自動でラップ毎のペースを表示／取得する機能はOFFにしておくべきである。というのも、インターバル走の際には手動でラップボタンを押してデータを取得する方が便利／有益だからである。リアルタイムでのペース測定は、GPS衛星からのデータ取得のミス等で不正確な場合も有り得る点に留意する必要がある。
以上3種のデータを測定／評価することにより、トレーニングは大きく変化し、それはランナーとしての成長を後押しするであろう。それらのデータを個々に／統合して評価することで、ペース／ランニング効率／ランニングフォーム等が改善され、ひいてはトレーニング／レースをより賢く実践出来るようになる。
来週から心新たにラントレーニングに臨みます。
標記の件、Training Peaksから転載します。原文のリンクはこちら。
「何とかとハサミは使いよう」ではありませんが、活用方法も考えていきます。本稿では、ランニングに於ける乳酸閾値（に相当する心拍数）の測定方法が参考になるかと思います。
ランニング中にピッチ／心拍数／ペースを記録する意義
Monday, November 21, 2016 / by Carrie McCusker on Training Peaks
GPSウォッチ等は、ランニング中に時間／距離を記録するのに便利な道具である。その使い方で覚えるべきは、スタート／ストップボタンを押すこと、及び測定データを保存する方法くらいである。なのに、大半の人は測定データを活用しているとは言い難い。そこで本稿では、GPSウォッチで測定出来る代表的な3種類のデータを、自己新記録の更新／トレーニング負荷の適正化／ランニングフォーム及び効率の向上という視点から活用する方法を紹介する。
（１）ピッチ（歩数／分）
大半のGPSウォッチは、ピッチ測定機能を有している。ピッチが表すのは、ランナーが脚を前に出すスピードである。様々な考えが言われているが、ランニングの効率という観点からは180歩／分近辺が最適であると一般的に考えられている。GPSウォッチによるピッチの測定方法は、
・本体で腕の振りを測定する
・フットポッドで測定する
・心拍計（胸にベルトで装着する）で身体の上下動を測定する
等である。ランニング後に、ピッチが状況（坂道を登り降りする／スピードを上げる／時間の経過に伴い疲労度が増す）に応じてどう変化したかが確認できる。具体的には、ピッチが165歩／分を下回れば、ランニング効率が低下したと考えていい。ピッチを増やすには、（30秒ダッシュ→30秒ペースダウン）というインターバル走が有効である。また長期的な観点からは、ピッチを指標にランニングフォームを改善するのが望ましい。これは同時に、故障の予防にも繋がる。
（２）心拍数
最近では手首で心拍数を測定可能なGPSウォッチも発売されているが、データの精度という点からは、従来型のチェストストラップで測定する方式より劣る。ただ、いずれの方法によってでも、心拍数を測定することは有益である。また、乳酸閾値（＝産生される乳酸＞代謝される乳酸となる点）に相当する心拍数を知ることは重要である。なお、乳酸閾値に相当する心拍数の測定は30分間タイムトライアルのデータを基にするのが簡単かつ適切である（訳者注：適度にウォームアップした後、30分間全力走を行い、その内の後半20分間の平均心拍数を乳酸閾値に相当する心拍数とする）。心拍数を測定し、そのデータを主観的知覚疲労度（RPE）と結びつければ、RPEを客観的／科学的に説明出来ることになるし、レース／トレーニングで起こったこともきちんと説明出来るようになる。例えば、レースで心拍数のデータを測定していれば、レース結果に対する原因（例：気温が高かった／ペースが速過ぎた→序盤で心拍数が高かった→レース後半でバテた）をレース後に推測出来る。逆に、ロング走の場合、心拍数の上限を設定することで無駄な疲労を避けることも可能となる。ペース（km／分）を指標として走ることが苦手なランナーは、心拍数を指標として走るのが良いだろう。ただ、心拍数は路面状態／風／気温／疲労度等に左右されることに留意する必要はある。
（３）ペースとオートラップ
ランニング中のペースを測定する方法は様々である。筆者の見る限り、大半のランナーはGPSウォッチを初期設定のまま使っている。その場合、表示されるのはランニング全体の平均ペースもしくは現時点のペース（＝スピードをペース換算したもの）である。ここで少し考え方を変えてみよう。例えば、インターバル走の場合、ラップ毎の平均ペースと現時点のペースを表示するようにすれば便利である。それにより、トレーニングで要求される正確なペースが確認出来る。また、ロング走の際には、ランニング全体の平均ペースが分かるのが望ましい。自動でラップ毎のペースを確認出来るようにするのも便利である（RPEや心拍数を指標に走るランナーにとっては余り有用ではないだろうが）。また、インターバル走の際には、自動でラップ毎のペースを表示／取得する機能はOFFにしておくべきである。というのも、インターバル走の際には手動でラップボタンを押してデータを取得する方が便利／有益だからである。リアルタイムでのペース測定は、GPS衛星からのデータ取得のミス等で不正確な場合も有り得る点に留意する必要がある。
以上3種のデータを測定／評価することにより、トレーニングは大きく変化し、それはランナーとしての成長を後押しするであろう。それらのデータを個々に／統合して評価することで、ペース／ランニング効率／ランニングフォーム等が改善され、ひいてはトレーニング／レースをより賢く実践出来るようになる。
