# レース予測器の仕組み

異なる距離間のパフォーマンスを予測する背後にある科学。

レース予測器は、1977年にPeter Riegelによって発表されたリーゲルの公式を使用しています。直近の10Kの結果からマラソンタイムを予測するように、既存のパフォーマンスに基づいて目標距離の完走タイムを推定します。

## 公式

**T2 = T1 × (D2 / D1)^1.06**

- **T1** — T1 — 既知のタイム
- **D1** — D1 — 既知の距離
- **T2** — T2 — 予測タイム
- **D2** — D2 — 目標の距離

指数 1.06 = 持久力疲労係数

## なぜ1.06なのか？

もしランニングが純粋に有酸素運動で疲労がないものであれば、タイムは距離に比例して線形に増加します（指数 = 1.0）。指数1.06は、距離が長くなるほど比例してより大きな努力が必要になるという現実を捉えています。つまり、距離が増えるにつれてペースは単なる線形ではなく、わずかにそれ以上に低下します。

10Kを42:00で走るランナーが、マラソンを正確に4倍のタイムで走ることはありません。エネルギー枯渇と累積的な疲労により、わずかに遅くなります。1.06という係数は、この現実を経験的にモデル化したものです。

## 例

10Kを45:00で走った場合、マラソンの予測タイムはどうなるでしょうか？

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T1 = 2700 seconds (45:00)
D1 = 10 km
D2 = 42.195 km
T2 = 2700 × (42.195 / 10)^1.06 ≈ 13,140 s ≈ 3:39:00
```

## ⚠️ 注意すべき制限事項

- 公式は、両方のレースが全力で、かつ同様の条件下で走られたことを前提としています。
- 地形、天候、標高差、トレーニングの特異性は考慮されません。
- 予測は、2つの距離が比較的近い場合（例：5K → 10K）に最も正確になります。5Kからマラソンへの推計には、より大きな不確実性が伴います。
- 初心者は予測を上回ることが多く、よくトレーニングされたアスリートはモデルに近い結果になる傾向があります。

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[キャメロンの公式について詳しくはこちら →](https://calcpace-ccab5cc04603.herokuapp.com/ja/guides/cameron-predictor.md)
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