多くのランニングアプリは、最後にひとつの数字を出します。VDOT、走力、フィットネススコア。数字がひとつなら分かりやすい。ただ問題は、同じスコアの二人が、同じ場所で失速するとは限らないことです。ひとりは 30km で壁にぶつかり、もうひとりはインターバルの最後の二本になってようやく落ち始める。私たちは数か月かけて、8,966 本のトレーニングと 400 人以上のランナーのデータを見てきました。そして決めました——走力は二つの軸に分けて見る、と。
同じスコアでも、弱点はまったく違うことがある
このズレは、私たちが勝手に推測したものではありません。古典的な三パラメータのモデル（最大酸素摂取量、乳酸閾値での分画利用率、ランニングエコノミー）を合わせても、マラソンの成績のばらつきのおよそ七割しか説明できません。残りの三割には、これまでちょうどよい名前がありませんでした。
2024 年、運動生理学者の Andrew Jones がこの部分を physiological resilience（生理学的レジリエンス）と名づけました。最大酸素摂取量も閾値も同じなのに、二時間走ったあとでも数値がほとんど変わらない人がいる一方で、とっくに崩れてしまう人もいる。走る力は「調子が最も良いときにどれだけ強いか」だけでなく、「それをどれだけ維持できるか」でも決まります。
VDOT が測っているのは前者です。レース結果から逆算して、異なるランナー同士を比べられる物差しを与えてくれる——それを捨てるつもりはありません。ただ後者は、時間が伸びて疲労が溜まってからでないと見えてきません。もともと VDOT が答えるべき問いではないのです。
私たちが知りたかったのは「VDOT をどうすればもっと正確に計算できるか」ではなく、「疲労したあとに何が起きるのか、それを日々のトレーニングデータから読み取れるのか」でした。
一つ目の軸：有酸素能力——どれだけ長く安定して走れるか
一定のペースで長く走ると、心拍数はたいてい少しずつ上がっていきます。これを cardiovascular drift（心血管ドリフト）と呼びます。熱負荷と脱水が積み重なり、一拍で送り出せる血液量が減るぶん、身体は心拍数を上げて補おうとするからです。
私たちのデータでは、ドリフトはランダムに現れるのではなく、少しずつ積み上がっていくものでした。同じ人でも、長く走るほどドリフトは大きくなる。103 人のランナーのうち、90 人が同じ方向を示しています。測り方は前後で五通り試しましたが、この信号を捉えられたのは一つだけでした。理由は複雑ではありません。ドリフトは絶対的な時間に沿って積み上がるのであって、「走った行程の何パーセント」に沿って積み上がるわけではないからです。参照ウィンドウを割合で切ると、たとえば「最後の 10%」のようにすると、かえって「どれだけ長く走ったか」という主要因を割り落としてしまいます。
ただし、ドリフトが小さいからといって能力が高いとは限りません。ゆっくり、短く走れば、ドリフトは自然と小さくなります。そこでこの軸では三つのことをまとめて見ます：実際に走った距離、同じ距離でのドリフトの出方、そしてその練習の相対的なペース水準です。距離は「取り除くべき交絡」ではありません。それ自体が能力の一部だからです。
これは私たちが意図して残した情報です：スコアはあなたのロング走の距離と強く相関しますが、それを「補正して消す」ことはしていません。マラソンにとって、30km を安定して走りきれるかどうかは、もともと能力であってデータの偏りではないからです。
二つ目の軸：スピード持久力——高強度でどれだけ速く落ちるか
スピード持久力（speed endurance）の研究は主にサッカーと中距離から来ていて、Jens Bangsbo の枠組みでは「生成」と「維持」の二つに分けられます。長距離で問題になるのは後者です。どれだけ速く走れるかだけでなく、高強度を繰り返したときに、どれだけ速く落ちるかを見る必要があります。
私たちは、理論としては美しいのに、手元のデータに載せると成立しない道を二つ試しました。この失敗も重要です。データの境界線を描いてくれたからです：
- 臨界速度＋D′ モデル：時間軸の上で、ほぼゼロに近い位置まで外挿する必要があります。一般のランナーが出せる記録点は三つほどしかなく、しかもすべて近いところに固まっています。外挿する幅がデータ自体の幅と同じくらいになる——それはもう推定ではなく、当てずっぽうです。
- 無酸素性スピード予備（ASR／SRR）：このモデルには本物の最大スプリント速度が要ります。ですが私たちの母集団では、10 秒間の最速ペースの中央値がキロ 3 分 36 秒でした。それはスプリントではありません。この人たちがスプリントしない以上、モデルには入力がないのです。
最終的に使えたのは自己参照でした。「その人がどれだけ速いか」をまず問わず、「同じ練習の中で、後半が前半よりどれだけ落ちたか」を見る。インターバル練習と一定ペース走から、互いにほぼ直交する四つの切り口を取りました：最も良い一本に対する後半の落ち幅、一本の中での減衰、ペースの安定度、そして一定ペース走の後半の落ち幅です。四つの切り口が見ているものはそれぞれ違い、合わせて初めてこの軸になります。
ただ自己参照にも死角があります。絶対的な速度が見えないことです。同じく 16 本の 400m で、心拍も落ち幅も同じなら、キロ 3 分ペースで走る人とキロ 5 分ペースで走る人に、四つの切り口はほぼ同じスコアを出してしまう。それは明らかに筋が通りません。だからこの軸はあえて VDOT の成分を一部残して、異なるランナー同士を比べられるようにしています。有酸素能力の軸も同じ原則で処理しています。
二つの軸を並べて見る
二つの軸を X 軸・Y 軸にとって散布図を描き、フルマラソンの完走タイムで色をつけました。両方の軸にスコアがあるランナーは 184 人、そのうち 92 人にフルマラソンの記録があります。
まず確かめるべきことは、とても基本的なものです。二つの軸は、じつは同じことを言っているのではないか？ もしそうなら、無理に二つに分ける意味はありません。
二軸のあいだの相関は +0.42で、共有される分散は二割に届きません。関係はたしかにあり、体力のある人はたいてい両方とも悪くない。それでも大部分は、それぞれ独立した情報です。
続いて、四つの象限それぞれのフルマラソン中央値を見ます：
| 象限 | 人数 | フル記録あり | フル中央値 |
|---|---|---|---|
| 右上 二軸とも強い | 61 | 41 | 3:12 |
| 右下 有酸素が強く、スピード持久力は弱め | 31 | 19 | 3:51 |
| 左上 スピード持久力が強く、有酸素は弱め | 31 | 9 | 3:46 |
| 左下 二軸とも弱い | 61 | 23 | 4:33 |
上位ランナーははっきりと右上に集まっています。両端の差は 81 分、リサンプリングで求めた区間は 59 分から 104 分で、偶然というわけではありません。これは単一の指標では並べられない差です。片方の軸だけを見ると、右上は左上（あるいは右下）と混ざってしまいます。
中央の二マスは事情が違い、同じようには結論できません。3:51 と 3:46 には高低があるように見えますが、左上でフルマラソンの記録があるのは 9 人だけです。計算し直すと、二マスの差はプラスマイナス三十分以上の幅に収まります。言い換えれば、いまの標本では「有酸素が強くスピード持久力が弱い」人と「スピード持久力が強く有酸素が弱い」人の、どちらが速いのかを見分けられません。これはデータが答えるべきことで、私たちが順番を選んで書き込んでよいことではありません。本当に答えるには、フルマラソンの記録を持つ人がもう少し増えるのを待つ必要があります。
最後に、母集団のなかのサブスリーランナー 15 人を見てみます：
サブスリーの 15 人は全員、有酸素能力が母集団の中央値より上にいて、例外は一人もいませんでした。彼らのスピード持久力のパーセンタイル中央値は 89、有酸素のパーセンタイル中央値は 84 です。
スコアが「おかしい」と感じたら、まず理由を調べる
スコアが極端に高い、あるいは極端に低いのを見ても、すぐに指標が外れていると決めつけないでください。本当に大事なのは、なぜそれが外れ値なのかを分かっているかどうかです。
あのサブスリー 15 人のうち、有酸素能力が最も低い二人は 55.0 点と 55.2 点で、ほかのサブスリーランナーの 63 点から 97 点よりはっきり低い数字でした。掘り下げると、理由はとても素直なものです：彼らの長めの練習は 18.7km と 16.2km しかありませんでした。この 15 人のスコアと、彼らの長めの練習を並べて見ると、両者の相関は +0.94 に達します——このスコアはほとんど、最近どれだけ長く走ったかを語っているわけです。
これは指標が外れているのではなく、彼らが最近長く走っていないということです。2:56 で走れる人なら 30km くらい当然走れるでしょう。ただ、そのシーズンのトレーニングにそういう練習がなかった以上、私たちにはそれを裏づけるデータがありません。スコアは「私たちが見たもの」だけを映すのであって、「本当はどれくらい強いはずか」を代わりに推測することはしません。
ですからシステムは、スコアだけを投げるわけにはいきません。どのスコアの隣にも、その数字がどこから来たのかを説明する一文を添えています：
「あなたの長めの練習は、およそ 18km です。このスコアは主に『どれだけ長く安定して走れるか』を見ています。もっと上げたいなら、ロング走を 23km あたりまで伸ばしてみましょう。」
この一文は決まったテンプレートではなく、あなた自身のデータからその場で計算して、あとどれだけ足りないのか、次に何を補えばよいのかをお伝えするものです。ただ、スコアが低い理由が単にデータ不足である場合は、言い方が変わります：
「記録がまだ足りません：いまカバーできているのは 8 週間、有酸素の練習は 7 回だけです。8 週間・12 回ほど（トレーニング周期の半分ほど）まで積み上がると、スコアは安定してきます。いまは実際より少し低めに出ることが多いです。」
この二つの文が言っているのはまったく別のことです。ひとつは「スコアは正確だが、あなたのトレーニング内容では高いスコアが出ない」。もうひとつは「データがまだ足りず、スコア自体がこれから動く」。混ぜて話せば、ユーザーはシステムがぼかしていると感じるだけです。
まだ算出できないときも、何が足りないのかははっきり伝える
私たちのデータでは、282 人のランナーが少なくとも片方の軸をまだ算出できていません。このとき、空欄のまま残すのも、信頼できない数字を無理に入れるのも、助けにはなりません。
そこで、あとどれだけ足りないのかを直接伝えるようにしました：そのうち 83 人は有酸素の練習をあと 1 回から 2 回積めば有酸素能力が算出でき、84 人はスピード練習をあと一回積めばスピード持久力が算出できます。
「スピード持久力はまだ算出できません：いまスピード練習が 2 回、ほかに 4 回はリズムが読み取れず集計に入っていません。同じ距離のセットをあと 2 回積むか、あるいは 2 回の一定ペース走（3–10km、後半は閾値心拍まで）を行うと算出できます。」
この問題は、私たちの創業者が自分で使っていて見つけたものです。私はたしかにインターバルを走ったのに、システムには「まだあなたのインターバル練習が見えていません」と表示されました。掘り下げてみると、練習自体は読み込まれていて、上流の判定ルールで弾かれていただけでした。最終的に直したのはそのメッセージだけではなく、ルール自体も一緒に変えました。緩めたことで使えるインターバル練習は四割三分増え、指標の再現性はほとんど変わらず（差はリサンプリングのノイズの範囲に収まりました）、レース結果との相関はむしろ少し良くなりました。
二つの問いは、分けて答える価値がある
この二つの軸は VDOT を置き換えるためのものではなく、VDOT がもともと答えていなかった部分を補うものです：あなたの限界がどこにあるかと、それをどれだけ維持できるかは、別のことです。
右上にいる人は、その両方ができます。右下にいる人は持久力は保てるのに、高強度になると落ちてしまう。左上にいる人は速く走れるけれど、長くは伸ばせない。自分がどのマスにいるかを知ることは、スコアをひとつ知るよりも役に立ちます。次の周期で何を補えばよいのかも、一緒にはっきりするからです。
この二つの軸はどちらも、普段のトレーニングデータから算出されます。改めてテストを受ける必要も、わざわざレースに出る必要もありません。