- 5km: 19分39秒
- Full: 3時間34分12秒
- VO2max: 61
- Occupation: consultant
1. コンセプト：データ駆動型でサブ3を突破する「実験場」
**RuncerLAB（ランサーラボ）へようこそ。 当サイトは、根性や気合といった抽象的なトレーニングではなく、「データに基づいた再現性のあるサブ3達成」**を目指すプロセスを全公開するオープンラボです。
「なぜその練習が必要なのか？」「42.195kmでエネルギーを使い切るための最適解は何か？」をエンジニアの視点でハックし、その知見をブログと開発中のアプリを通じて発信しています。
2. 運営者プロフィール
- 名前： AZ（RuncerLAB所長）
- 属性： 33歳 / ランナー
- 拠点： 神奈川県 湘南エリア
- 走歴： 月間走行距離 450km / 週110km固定のトレーニングプランを遂行中
- 開発： 自作アプリ『Runcer』を用いて、Garminデータからの自動分析・ブログ生成を実践
3. ランニング実績と身体データ（2026年2月現在）
客観的な数値をベースに、自身の限界をアップデートし続けています。
パーソナルベスト（Garmin記録）
| 種目 | 記録 | 達成日 |
| 1km | 3分28秒 | 2025/2/24 |
| 5km | 19分19秒 | 2025/02/19 |
| 10km | 39分25秒 | 2025/01/08 |
| ハーフマラソン | 1時間27分09秒 | 2025/1/16 |
| フルマラソン | 3時間34分12秒 | 2025/12/07 |
パフォーマンス指標
- VO2max（最大酸素摂取量）： 61
- 閾値（LTHR）： 179 bpm / 3:57/km
- 体組成： 体重 57.4kg / 体脂肪率 13.1%（身長 168cm）
4. 開発プロジェクト『Runcer』
エンジニアとして、ランニングログの分析を自動化するアプリ**『Runcer』**を開発しています。
- 開発背景： Garmin等のデバイスから得られる膨大なデータを「ただ眺める」のではなく、次の一手に繋がる「洞察」へ変換するため。
- 主な機能： CSVデータの解析、AIを用いたトレーニングレディネスの可視化、走行ログからのブログ記事自動生成。
- ビジョン： 「走る」と「創る」を融合させ、データに基づいた最短ルートでの能力向上を全ランナーへ提供すること。
5. 最後に
サブ3（フルマラソン3時間切り）は、多くの市民ランナーにとって大きな壁です。しかし、データを正しく読み解き、戦略的に挑めば、それは「可能性」から「確定した未来」へ変えられると信じています。
このブログでは、私が被験者となり、その突破口を証明していきます。