ファイルをアップロード
TCX、GPX、FIT をいくつでも。ウォッチや Strava から書き出したものが使えます。
基準値を入力
最大心拍数と最新のレースタイム。これがないと、ゾーンと予測はおおよその値になります。
警告を読む
センサーの変更や信頼できない心拍数は、ほかの結果の有効性を左右します。
記録を受け取る
注釈付きの完全なテキストファイル。ChatGPT、Gemini、Claude にそのまま渡せます。
なぜこのツールを使うのか
1 Hz で記録した 1 時間の TCX ファイルは約 1.7 MB で、その 90% 近くが XML タグです。トークンにすると約 533,000 です。コンテキストウィンドウに収まったとしても、何千行もの生の座標からトレーニング分析を求められるため、モデルはうまく推論できません。
ここで生成される記録は数万トークンで、モデルが理解できる形になっています。1 km ごとのスプリット、ラップ、ゾーンごとの時間、レップごとの結果、ベスト記録、予測です。元のファイルをそのまま渡すより分析の質が上がります。安くなるだけではありません。
ツールが自動で計算するもの
| 分析 | 答える問い |
|---|---|
| 心拍のソース | 胸ストラップか手首のセンサーか。ファイルにはほとんど記録されていません。ツールは信号、特にケイデンスへの固定（時計が足の運びを心拍と取り違える現象）から推定します。 |
| 心拍ドリフト | 運動の後半に効率が落ちていないか。5% を超えるなら基礎持久力が課題です。インターバル練習では数値に意味がないため、ツールはドリフトを算出しません。 |
| インターバルの達成度 | レップは安定しているか。ペースは落ちていないか。ペースを保ったまま心拍数が上がっていないか。それは脚が止まる前に現れる疲労のサインです。 |
| タイム予測 | 5km、10km、ハーフマラソン、フルマラソンを、幅と信頼度付きで予測します。レースの記録は練習の記録より重視され、その重みは時間とともに小さくなります。 |
| 機器の変更 | 複数のセッションにわたって、心拍センサーの変更を検出し、日付を示します。見逃すと、心拍数の比較がすべて気づかないうちに無効になります。 |
AI に生のファイルではなく構造化された記録が必要な理由：記事を読む。
1. 基準値
任意ですが、これらの値がないと、ゾーンはファイル内で観測された最大心拍数から推定されるため、おおよその値になります。
2. ファイル
ここにファイルをドロップ
TCX、GPX、FIT をいくつでも。必要ならシーズン丸ごとでも
FIT はウォッチのネイティブ形式です。プールの往復ごとの記録と、実際にペアリングされた心拍センサーの情報を含むのは FIT だけです。
3. 分析できる記録
現在のコンテキストウィンドウは 100,000 トークンを楽に扱えるため、初期設定では詳しさを優先しています。モデルの容量が小さい場合や、多くのセッションを読み込む場合は一段下げてください。
AI に聞くとよい質問
- 気温を考慮して私の心拍ドリフトを分析し、基礎持久力が制限要因かどうか教えてください。
- インターバルは予定どおりにこなせていますか？次のセッションで何を直すべきですか？
- センサーごとの期間を分けて比較し、何が変わったか教えてください。
- この負荷をもとに、来週のトレーニングを提案してください。
- 強度の配分は目標に合っていますか？
生成された記録を見る
4. 詳しく見たい場合の詳細
概要
| ファイル | 日付 | 距離 | 移動時間 | 経過時間 | ペース / 速度 | 平均心拍 | センサー | ドリフト | インターバル |
|---|
セッションごとの詳細
セッションを開くと、それぞれの判定の根拠となった信号を確認できます。特にセンサー判定の評価に役立ちます。どのセッションで胸ストラップを使ったかは、あなただけが知っています。
トレーニング負荷
有酸素能力の推移
同じペースでの心拍数の推移。コースにもその日の気分にも左右されない唯一のコンディション指標です。センサーごとに分けて扱います。
予測
よくある質問
なぜ TCX ファイルは Gemini や ChatGPT にとって大きすぎるのですか？
1 Hz で記録した 1 時間の TCX は約 1.7 MB で、その 90% 近くが XML タグです。トークンにすると約 533,000 です。コンテキストウィンドウに収まったとしても、何千行もの生の座標を前にモデルはうまく推論できません。
ファイルはサーバーに送信されますか？
いいえ。計算はすべてブラウザ内で行われ、ネットワークタブで確認できます。GPS の軌跡の最初と最後の数点には、自宅の住所がメートル単位で含まれます。ツールは初期設定でそこをトリミングします。
胸ストラップを着けていたかどうかを、ツールはどう判断するのですか？
最もわかりやすい目印はケイデンスへの固定です。光学センサーは足の回転を心拍と取り違え、たとえば 140 のところを 172 bpm と表示します。胸ストラップは電気信号を測るため、この誤りは起こりません。さらに、同じ値が続く平坦区間の長さ、拍ごとの細かさ、ペース変化への応答の遅れも手がかりにします。あくまで推定なので、信頼度には上限があり、その値も表示します。
一部のセッションでドリフトが算出されないのはなぜですか？
その場合は意味をなさないからです。ドリフトは、持続的な運動の前半と後半の効率を比べるものです。インターバル練習では、速度と心拍数の比がレップとレストの間で揺れ動くため、得られる数値は見せかけにすぎません。ツールは誤解を招く数字を出すより、測れないと伝えることを選びます。
表示される温度は気温ですか？
いいえ。センサーは手首にあり、体温で温められるため、通常 3〜8°C 高く表示されます。値は表示しますが、AI に送る記録も含め、必ずこの警告を添えます。
フルマラソンの予測はどのくらい信頼できますか？
低めです。これははっきり伝えておくべきことです。市民ランナー 2,303 人を対象とした研究では、Riegel の式はハーフマラソンまではよく合うものの、フルマラソンでは半数のランナーについて少なくとも 10 分速すぎる予測になりました。実際のレース結果に基づくモデルなら、誤差はおよそ半分になります。
対応しているファイル形式は？
TCX、GPX、FIT です。おすすめは FIT。Garmin、Coros、Wahoo、Suunto の多くのウォッチのネイティブ形式で、プールの往復を 1 本ずつ記録し、ペアリングされた機器の一覧も含む唯一の形式です。そのため、心拍ストラップを着けていたかどうかを推定ではなく確実に判断できます。Garmin Connect の TCX 書き出しでは、水泳セッションの往復がすべて 1 行にまとめられてしまいます。
表示されるペースが Garmin Connect と一致しません
これは計算方式の違いで、誤りではありません。ここでのペースは Strava と同じく移動時間で計算しており、信号待ちや一時停止は除外されます。Garmin Connect は合計時間で割るため、ペースが遅く表示されます。市街地での 16 km ランなら、差は 1 km あたり 15 秒に簡単に達します。違いがわかるよう 2 つの時間を並べて表示し、AI に送る記録にも使った方式を明記しています。そうしないと、モデルが比較できない数字同士を比べてしまうからです。
獲得標高も一致しません
FIT ファイルをアップロードした場合、ツールはウォッチの気圧高度計で測った獲得標高をそのまま使います。TCX や GPX にはこの情報がないため、GPS の高度から計算し直すことになり、通常 30〜50% 過小になります。実際の 16 km ランでは、計算値 61 m に対し実測値は 140 m でした。これも FIT をおすすめする理由の一つです。
検出されたスポーツが間違っているのはなぜですか？
ファイルに記録されたスポーツ名は不正確なことが多いため、ツールはそれを信用しません。ランニング区間を含む筋力トレーニングが「ランニング」、プールでのセッションが「その他」と記録されることがあります。そのため分類はデータの形に基づいて行います。各セッションにはレベルが割り当てられます。ランニングとサイクリングは完全な分析、水泳は専用の処理、それ以外はすべて負荷としてのみカウントします。筋力トレーニングは、ペースに意味がなくても回復に影響するからです。
計算の根拠
各指標は公表された研究に基づいています。どの研究か、そしてそれぞれが何を言っていないかを示します。
- 勾配補正ペース。Minetti AE, et al. Energy cost of walking and running at extreme uphill and downhill slopes. J Appl Physiol. 2002;93(3):1039–46. doi · PubMed。トレッドミルで得られた結果で、テクニカルな路面も、長い下りでの筋ダメージも考慮していません。
- 心拍センサー間の差。Gillinov S, et al. Med Sci Sports Exerc. 2017;49(8):1697–703. · Pasadyn SR, et al. Cardiovasc Diagn Ther. 2019;9(4):379–85. doi。これらの研究は光学センサーの誤差を測定したもので、ファイルだけからセンサーを見分ける方法は示していません。私たちの判定はそこから導いたもので、検証済みの手法ではありません。
- タイム予測。Riegel PS. Athletic records and human endurance. American Scientist. 1981;69(3):285–90。世界記録をもとに、平坦なロードで調整されたものです。
- 市民ランナー向けの補正。Vickers AJ, Vertosick EA. An empirical study of race times in recreational endurance runners. BMC Sports Sci Med Rehabil. 2016;8:26. doi。レースの記録を練習の記録より重視する直接の理由です。
- クリティカルスピード。Jones AM, et al. Critical power: implications for determination of V̇O₂max and exercise tolerance. Med Sci Sports Exerc. 2010;42(10):1876–90. doi。このモデルはクリティカルスピードを無限に維持できると仮定していますが、約 90 分を超えるとその仮定は成り立ちません。
- ノーマライズドパワー、TSS、Pa:Hr ドリフト。広く採用されているトレーニング手法（Coggan、Friel）ですが、査読付き論文ではありません。この違いは重要です。
これらの文献が保証しないこと 文献が裏付けるのは計算式であって、結論ではありません。故障したセンサーから正しく計算した数字は、やはり間違っています。痛みがある場合や、トレーニング計画を変える前には、このツールよりも、結果を渡す AI よりも、専門家の意見を優先してください。