2026年– date –

好きな練習は全部好き、嫌いな練習はない。その理由は、全ての練習において前回との比較ができ、データが取れるからだ。走ることは実験であり、実験結果が全て出てくるところに面白みを感じる。

この記事の結論 30km走翌日のトレーニングレディネス2という極限の疲労状態を確認。 重さを感じる脚をボメロ18のクッションで保護し、心拍数129bpmの低強度を維持。 痛みがないことを確認し、毛細血管の血流を促進する理想的なリカバリーを完遂した。 Cond...

週110kmを継続する中で、左足踵の腫れと内側広筋の張りという2つの怪我と向き合った実践記録。タクミセン11を履いて20km走行後に踵の痛みが発生し、ヒールカップの厚いシューズに変えることで改善。データと感覚を統合し、完走を目指しながら調整する方法を解説する。

この記事の結論 睡眠スコア55・レディネス2という絶望的なコンディション数値に反し、痛みからの解放がパフォーマンスを劇的に向上させた。後半20km以降で4:11/kmまでビルドアップできた事実は、数値よりも「感覚（クオリア）」の優位性を証明している。 C...

LTHR 179bpm、LT Pace 3:57/kmという具体的な数値で閾値走行を実践。週1回、8-10kmのLT走行により、MPでの持久力不足を補い、サブ3達成への道筋を描く。

週110kmは根性論ではない。平日90分という時間制約から逆算して導き出した数学的最適解である。時間制約のあるランナーが、自分のライフスタイルから最適なボリュームを計算する方法を解説する。

一人で走ることは「実験」であり、走行データは「実験結果」である。Garminでデータが取れることに気づいた瞬間から始まった、データ駆動型ランニングの実践方法と思考プロセスを解説する。

この記事の結論 「数値」を「言葉」に変える: GarminのCSVデータをアップするだけで、AIが練習の課題を具体的に言語化 プロの習慣を自動化: 挫折しがちな「練習日誌」の作成をAIが代行し、カレンダーへ蓄積。 110km/週を支える効率化: 練習後の分析・記録...

この記事の結論 骨盤を立てた腰高フォームへの意識変革により、ピッチ188spmという高効率な走りを実現したが、不慣れな身体操作が脛への局所的な負荷（張り）を誘発。14kmで切り上げた判断は賢明であり、今後は接地位置の微調整が必要である。 Condition：...

32歳、2025年1月3日からランニングを開始。1年間で17kg減量、VO2max 61達成、週110km走行を実現。サブ3を目指すまでに成長した軌跡と、ランニングが楽しいということに気づいた学びを記録する。