長距離ランナーのコンディション管理に新風【後編】立教大の新プロジェクトでは選手ごとのオーダーメイドによるコンディション管理とパフォーマンス向上を目指す

立教大の長距離ブロックで、データ活用の新プロジェクトがスタートした。2024年４月に就任した指揮官とスポーツウエルネス学部がタッグを組み、コンディション管理に新風を起こす。その後編をリポートする。現在はデータを蓄積している段階だというが、今後のデータ活用のビジョンも見えてきている。

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選手ごとのアナリストの育成へ

練習内容のデータ蓄積も進めている。これも髙林祐介監督着任時に感じた課題からだ。

「私が監督になったとき、２大会連続で箱根に出ていましたが、すべての選手が練習日誌を付けているわけではなく、チームとして実績が蓄積されていませんでした。それでは１年前にどんな練習をしていたかを確認できませんし、個人としてもチームとしても成長が積み上がりません。選手が上を目指すための道しるべをつくる上でも、データは重要です。私がいた駒澤大では過去の練習データがすべて残されていて、現役時代、箱根を４連覇したときの選手の練習実績を見ることができ、それを目標にしました。また、過去の選手のデータが見られるだけでなく、現時点での箱根を走ったメンバーの練習内容と自分の取り組みを比較することで、どんな練習が足りていないかも把握できると考えています」

すでにマッキャーン将人（３年）は前回の箱根駅伝メンバーの月間走行距離の平均を出し、ほかの選手が比較できるグラフを作成し、監督と選手の個人面談時のツールとして活用をしている。

データを収集し、分析、可視化、そして監督や選手へフィードバック。その取り組みはまだ緒に就いたばかりだ。25年シーズンはそれを加速させるため、データのクオリティを上げると同時に、マッキャーンらスタッフ陣のスキル向上などを課題に挙げている。

特にデータの精度を上げ、説得力のある分析を行い、選手の行動変容へとつなげる動きはこのプロジェクトの根幹をなす部分だ。そこを突き詰めていきたいと小林哲郎准教授は話す。

「最終的にはAIによってどの要因で故障が誘発されるかを選手ごとに分析し、未然に防ぐ形を目指しています。ただそれにあたっては集めるデータの精度を高めていく必要があります。今は選手の主観部分はフォームを入力していますが、選手自身が定量的に自分の調子を判断できず、毎日、同じような回答が返ってきてしまいます。それではAIも学習できません。練習内容や気象条件、毎日の行動など、コンディションに関わる要件を細分化し、その精度を高めていきたいです」

マッキャーンは競技者としての視点を活かし、データアナリストとしてスキルを高め、トレーニングデータの細分化を進めていくつもりだ。

「例えばジョグも走行距離だけでなく、ペースごとにグラフ化すれば、質の部分も見ることができます。そして集めたデータをどう活用していくかはまだ課題が多いです。そこは選手とコミュニケーションを取りながら、どんな情報を求めているかを確認しながら、進めていきます」

最終的にはマッキャーンだけでなく、マネージャー陣もスキルを高め、選手ごとにかかりつけ医のように担当のアナリストとしてデータをフィードバックする形を目指す。

「そして立教大の学内にはメディカル＆コンディショニング・センターという医療機関からリハビリまですべて対応できる施設があります。そこに日頃の治療で外部のトレーナーに施術していただいた際の所感なども共有できればと考えています。まだデータドリブンで進める施策は始めたばかりですが、関わるスタッフや選手たちがその知見を高め、パフォーマンス向上につなげていくために先を見ながら、進んでいくつもりです」（髙林監督）

23年の55年ぶりの箱根駅伝出場に端を発し、髙林監督の就任後には全日本大学駅伝の初出場とシード権獲得、さらには馬場が日本学生ハーフマラソンでワールドユニバーシティゲームズ出場を決め、チームとしても個人としても存在感を高めている。


今年の箱根駅伝で２区区間７位の馬場。ハーフのワールドユニバーシティゲームズ代表に選出され、データ活用の指標となる存在

今後のさらなる飛躍のためのキーワードは「データドリブン」。それによるコンディショニングやトレーニング管理手法の開発次第でチームの成績は変わってくるだろう。そしてその取り組みは陸上長距離界のコンディショニングへも大きな一石を投じることになりそうだ。