自転車競技におけるデータドリブンなアプローチ手法と実例

Sports Analyst Meetup #1
自転車競技におけるデータドリブンなアプローチ手法と実例

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1. 自転車競技におけるデータドリブンなアプローチ手法と実例 2019/2/24
2. 株式会社電通デジタル所属 マーケティングとデータをテクノロジーで楽しくする人 データアナリティクス/マーケティングテクノロジー部署のマネージメント 有益 伸一 @tetra_mono → Data/Marketing 自転車の実業団選手(JBCF) 日本アマチュアグランプリ個人タイムトライアル総合5位 JBCF 15'渡良瀬E3 5位 JBCF 16'渡良瀬 E2 3位 大磯クリテ15'最終戦エリート2位 17'筑波8耐総合1位
3. 2 距離 気温 速度 心拍 ケイデンス(回転数) 獲得標高 消費カロリー 出力 獲得疲労ストレス Intensity Factor Power/Weight ratio Normarized Power Etc…
4. 3 ピザカッター ではなく… 自転車のクランクに出力測定器具を内蔵したモノ 出力を受信する（Ant+でクラ ンクから送信）ヘッドユニッ ト。リアルタイムで出力等を 表示。
5. 4 クランクに歪計(ストレインゲージ)が内蔵されており、ペダリングでかかった力によって金属が歪んだり伸びたりすると電気信号を発し （強弱はかかった力と比例）トルク値として記録。 このトルク値にペダリングの角速度をかけ出力（パワー）として計算しているわ けです。 Power (W) = Torque (Nm) x Angular Velocity (rad/s) SRM社のストレインゲージ
6. 5 自転車競技を定量で分析しようと思うと難しいところ 例：同じ時速40km/hでも風向きや斜度で必要な推進力が全然違う 空気抵抗は速度の二乗で増えていく から30km/hと40km/hとではそのス ピード以上に必要な推進力に差が出 てしまう…
7. 6 40km/hで20分走るトレーニングメニュー 超向かい風の日 超追い風の日 同じ強度のメニューのはずが片や楽で、片やキツイ！ これでは狙ったトレーニングがし辛い！
8. 7 パワーメーターを使うと、空気抵抗や斜度、路面状況関係無く、 定量で出力を計測できる！ 265watt 320watt 180watt 120watt 270watt 200watt
9. 8 出力を正確に測れる事でできるデータドリブンなアプローチ
10. 9 1) Critical Power を計測する事で時間あたり能力の定量化 時間辺りCritical Power その人の戦闘力の様なモノ
11. 10 2) Functional Threshold Power（しきい値出力）の計測 理論上60分間出力し続けられる出力値 ・60分全力で走ってみる ・短時間で計測できるプロトコルを実施する 3) FTPを基準にしたTraining Stress Score（どの位疲労したか）の計算 TSS=(sec * NP * IF) / (FTP * 3600) *100 重要な生理的反応（グリコーゲン利用など）例えば、乳酸産生、ストレスホルモンレベル）は、運動強度に関連して、直線的ではなく曲線的である。という原則に基づいて
12. 11 4) FTPを基にした疲労モデリングを活用すると定量による疲労の計算ができ、オーバートレーニングを防げる TSB(オレンジ線) その日の疲労度：前日のCTL – 前日のATL ATL(ピンク線)・7日間の指数加重移動平均 短期的な疲労度：前日のATL × EXP(-1/7) + TSS × {1-EXP(-1/7)} CTL(青線)・42日間の指数加重移動平均 長期的なトレーニングの積み重ね度合い：CTL＝前日のCTL × EXP(-1/42) + TSS × {1-EXP(-1/42)}
13. 12 3) どんな練習をどんなスパンでどれだけ積み上げれば出力が伸びるかのPDCAが回せる データドリブンなアプローチにより、3ヶ月で競技能力16%向上
14. 13 自転車競技は科学的/データドリブンなアプローチが取りやすい！ アマチュアでも！
15. 14 Thank you!!