※こちらの記事は2026年9月にアップした記事を都度、編集・追記しています。
こんにちは！アラフォーランナー葱坊主です！
2018年9月から本格的にランニングを始めてから、2026年で丸8年。
最初は1km走るだけで息が上がっていた普通の市民ランナーでしたが、現在はフルマラソンでサブ3、さらにサブエガ（2時間50分切り）まで走力を伸ばし、ウルトラマラソンやトレランとアクティビティの幅は年々広がっています。
そんな中で、最近あらためて感じることがあります。
「自分は1年前と比べて、どのくらい走力が上がったのだろう？」
もちろん、マラソンのタイムを比較すればある程度は分かります。
しかし、普段のトレーニングについてはどうでしょうか？
そこで今回は、ランニングウォッチCOROSに蓄積されているランニングデータをChatGPTに分析してもらい、
「1年前の自分と現在の自分で、走力にどのような変化が起きているのか？」
を比較してみました。
しかも今回比較するのは、約1年前と同じコースかつ「EVO SL」で走った12km前後のランニング。
ペース、心拍、パワー、ケイデンス、ストライドなどを比較しながら、AIに分析してもらいます。
さらに記事後半では、まだCOROSとChatGPTを連携していない方に向けて、COROS×ChatGPTで自分のランニングデータをAIに分析してもらう方法も一緒に紹介しています！
▼目次①1年前と現在のランニングデータを比較②数字だけを見ると、かなり大きな変化③4:30/kmの意味が変わった④ChatGPTにCOROSデータを分析してもらう⑤AI分析（1） 同じような心拍でより速く走れるようになった⑥AI分析（2） ランニングパワーも向上⑦AI分析（3） ケイデンスとストライドにも変化⑧AI分析（4） COROSのトレーニングフォーカスにも変化⑨1年間でなぜ走力が変化したのか？⑩ただし、今回の比較には注意点もある⑪COROS×ChatGPTなら過去のランニングデータも分析できる⑫COROS PACE ProユーザーがChatGPTと連携する方法⑬ChatGPTにどんな質問をすればいい？⑭COROS×AIを使ってみて分かったこと⑮まとめ｜COROSに蓄積されたデータは「過去の自分との比較」に使える
①1年前と現在のランニングデータを比較
今回比較するのは、2025年と2026年の9月に行った12km前後のランニング（レースペース走）です。
そして、比較する上で偶然でしたが、大きなポイントがひとつ。
どちらもアディダスの【EVO SL】を履いて走っています。
もちろん、気温や湿度、風、体調、前日の疲労など、すべての条件が同じだったわけではありません。
そのため、厳密な実験ではありません。
それでも、
- 同一ランナー
- ほぼ同じ時期
- ほぼ同じ時間帯
- ほぼ同じ距離
- 同じシューズ
- COROSに記録された実走データ
という条件で比較できるのは、個人的にはかなり面白いと思いました。
2025年と2026年の比較
| 項目 | 2025年 | 2026年 |
|---|---|---|
| 距離 | 約12km | 約12km |
| 時間帯 | 早朝 （5:10スタート） | 早朝 （4:55スタート） |
| 天候 | 曇り 23℃ 湿度88％ 風速2m | 曇り 20℃ 湿度80％ 風速3m |
| シューズ | EVO SL | EVO SL |
| 平均ペース | 4:35/km前後 | 4:09/km前後 |
| 平均心拍 | 約151bpm | 約149bpm |
| ランニングパワー | 約243W | 約265W |
| ケイデンス | 約161spm | 約168spm |
| ストライド | 約1.36m | 約1.43m |
| COROSトレーニングフォーカス | VO2 Max | Threshold （閾値） |
数字を並べてみると、思っていた以上に大きな変化がありましたね！
②数字だけを見ると、かなり大きな変化
まず一番目につくのが平均ペースです。
4:35/km前後 → 4:09/km前後
約1年間で、同じような距離を走ったときのペースが大きく向上しています。
しかも、平均心拍は、
約151bpm → 約149bpm
と、むしろ2026年のほうが低くなっています。
もちろん、気象条件などが違うため、これだけで「心肺能力がこれだけ向上した」と断定することはできません。
それでも、
１年前より速いペースを、同程度以下の心拍数で走れている
という変化は、かなり興味深いところでしたね！
③4:30/kmの意味が変わった
今回、数字以上に面白かったのがこちらでしょうか。
約1年前の自分にとって、4:30/km前後はある程度「頑張って維持するペース」、強度的には中強度の割合で、寝起きすぐのランとしては少しずつ身体が温まってきてからのペースになります。
ところが現在は、4:30/kmが以前ほど特別なペースではなくなっています。
今回のランニングでは、
4:30/kmを目標として走っているというより、途中で自然に通過していく感覚
がありました。
これは、単純なランニングタイム以上に、自分自身が感じた変化です。
1年前と現在のデータを並べてみることで、
「そういえば、まだ残暑が残る蒸し暑い朝の9月末時点で4:30/kmってまあまあのハイペースだよな」
と、改めて気づくことができました。
ちなみに余談ですが、上記のグラフで一気下降している箇所が2か所ありますが、偶然にもどちらも信号で引っかかった箇所で同じ信号で引っかかっていましたね。
④ChatGPTにCOROSデータを分析してもらう
そこで今回、この2つのランニングデータをChatGPTに入力して分析してもらいました。
今回AIに見てもらったのは、主に以下のデータです。
- 距離
- 平均ペース
- 各kmのラップ
- 平均心拍
- 最大心拍
- ランニングパワー
- ケイデンス（※1分間あたりの足の接地回数（歩数・ピッチ））
- ストライド
- Training Load（※トレーニング負荷）
- トレーニングフォーカス（※各ワークアウト終了時に、心拍数やペースなどのデータに基づいて「その練習がどの能力（身体のどの部分・エネルギー系）の向上に最も寄与したか」を6段階で分類・評価する機能）
- VO2 Max
- Running Fitness
- 閾値ペース
ChatGPTには、単純に「どちらが速いですか？」と聞くのではなく、
「1年前と現在のランニングデータを比較し、ペース、心拍、ランニングパワー、ケイデンス、ストライド、ペース維持能力などから、1年間でどのような走力変化が見られるか分析してください。ただし、気温・湿度・風・疲労などの条件差があるため、因果関係は断定せず、データから読み取れることと推測を分けてください」
と質問しました。
すると、単純に「速くなっています」という薄っぺらい回答ではなく、複数の指標を組み合わせた分析ができました。
⑤AI分析（1） 同じような心拍で、より速く走れるようになった
今回もっとも分かりやすい変化です。
平均ペース
4:35/km前後
↓
4:09/km前後
一方で、
平均心拍
約151bpm
↓
約149bpm
となっています。
もちろん、心拍数は気温や湿度、体調、疲労などにも大きく左右されます。
したがって、この数字だけを見て「心肺能力が○％向上した」と断定することはできませんが、
「以前より速いペースで走っているのに、平均心拍は同程度」
という組み合わせは、1年間のトレーニングによる走力変化を考えるうえでとても興味深いデータです。
数々のフル＆ハーフマラソンレース以外にもウルトラマラソン、トレランなど様々な要因も合わさっての心肺能力の向上だと実感していますが、こうして比較するとより実感具合が増しますね！
特に市民ランナーとしては、
「速く走れるようになった」
も当然嬉しい感覚ですが、もう少し一歩踏み込んで
「同じような負荷感で、より速く走れるようになった」
という変化のほうが重要なのではないかと思います！
⑥AI分析（2） ランニングパワーも243W→265Wへ
COROSのランニングパワーにも変化がありました。
約243W → 約265W
単純計算では約9％の上昇です。
ただし、ここも注意が必要です。
ランニングパワーは、数値が上がったからといって、そのまま「走力が9％向上した」と解釈できるものではありません。
ペースや心拍、フォーム、環境などと合わせて見る必要があります。
今回の場合は、
ペースが向上
＋
心拍は同程度
＋
パワーも向上
という複数のデータをセットで見ることで、
「以前より高い速度域で走る能力が身についてきた」
可能性を考える材料になります。
⑦AI分析（3） ケイデンスとストライドにも変化
さらに面白かったのが、ケイデンスとストライドです。
ケイデンス
約161spm → 約168spm
ストライド
約1.36m → 約1.43m
つまり、ペースアップの理由が、
「とにかく足の回転だけを速くした」
というわけではありません。
ケイデンス、ストライドの両方に変化が見られました。
もちろん、これだけで「ランニングエコノミーが向上した」と断定することはできません。
しかし、
「1年間のトレーニングによって、以前より速いペースを走るための動作そのものが変化している可能性」
を見る材料にはなります。
こうした数字は、普段のランニング中にはなかなか意識というかそこまで細かい数字を常に気にするタイプではないですが、改めて数字で見るとペースアップによりケイデンス、ストライドにも変化が生じているものと考えています。
だからこそ、COROSに蓄積されたデータをAIにまとめて見てもらう面白さがありますね！
⑧AI分析（4） COROSのトレーニングフォーカスにも変化
もうひとつ興味深かったのが、COROSのトレーニングフォーカスです。
2025年は、
VO2 Max（心肺の限界に近い高強度インターバル等による最大能力の向上）
だったのに対して、2026年は、
Threshold＝閾値（スレッショルド：乳酸作業閾値（LT）の向上、きついペースを長く維持する能力）
という分類になっていました。
つまり、COROS上では同じような距離を走ったとしても、トレーニングの刺激として異なる性質が記録されていたことになります。
ただし、ここも注意したいところ。
COROSのトレーニングフォーカスは、あくまでCOROSのアルゴリズムによる評価です。
「Thresholdになった＝閾値能力がこれだけ向上した」と直接結論づけるものではありません。
そのため、一つの指標だけを見るのではなく、
ペース・心拍・パワー・ケイデンス・ストライドなどと合わせて見る
ことが重要だと感じました。
⑨1年間でなぜ走力が変化したのか？
では、なぜ1年間でここまで変化したのでしょうか。
これは、ひとつのトレーニングだけが原因ではないと思っています。
この1年間を振り返ると、
- 継続的な月間走行距離
- フルマラソンの継続
- サブ3達成
- サブ2時間50分切り
- トレイルランニング
- 100kmウルトラマラソン
- ロング走
- ペース走
- 閾値付近のトレーニング
- 8年間のランニング継続
など、さまざまな経験を積み重ねてきました。
特にフルマラソンだけではなく、トレイルやウルトラマラソンにも取り組んできたことで、
「長時間動き続ける能力」
も以前よりさらに身についてきたと実感しています！
もちろん、今回のデータだけで「これが走力向上の原因」と断定することはできません。
それでも、
8年間の継続によって積み重なったトレーニングが、こうした日常のランニングデータにも少しずつ表れてきたのではないか
と考えています。
⑩ただし、今回の比較には注意点もある
ここはあえて、正直に書いておきたいところです。
今回の比較は、科学的な実験や再現性のあるものではありません。
1年前と現在では、
- 気温
- 湿度
- 風
- 睡眠
- 前日のトレーニング
- 疲労度
- 体調
などが異なります。
また、約12kmのランニングとフルマラソンでは、求められる能力も大きく異なります。
したがって、
「1年間で確実に26秒/km速くなった」
と断定するのではなく、今回分かったのは複数のトレーニングを継続してきたことで、
「同じランナーが、ほぼ同じ時期・同じシューズ・近い距離を走った実走データを比較すると、1年前とは明らかに違う数字が出て、変化を楽しめる」
ということです。
個人的には、年齢に抗いつつ「過去の自分との比較」こそランニングや他のアクティビティを楽しむ原動力にもなりますし、市民ランナーにとってCOROSのようなランニングウォッチを長く使ってデータ分析できる時代になったのも大きなメリットのひとつだと思っています。
⑪COROS×ChatGPTなら、過去のランニングデータをAIに分析できる
ここからは、今回の記事を読んで、
「自分もCOROSのデータをChatGPTに分析してもらいたい！」
という方に向けた話です。
COROSでは、ChatGPTなどのAIサービスとCOROSアカウントを連携し、自分のトレーニングデータをAIから分析できる機能が提供されています。
COROS公式の案内では、活動記録だけでなく、ラップ・セグメント、トレーニングメモ、FITファイル、睡眠、HRV、ストレス、VO2max、Running Fitness、レース予測、閾値ペースなど、さまざまなデータをAIから参照できます。
私もつい最近までやってきましたが、つまり、これまでのように、
COROSの画面をスクリーンショット
↓
ChatGPTにアップロード
↓
AIに分析してもらう
という方法だけでなく、
COROSとAIを連携して、自分の蓄積データについて直接質問する
という使い方ができるようになっています！
⑫COROS PACE ProユーザーがChatGPTと連携する方法
私は現在、COROS PACE Proを使用しています。
まだCOROSとChatGPTを連携していない方は、COROS公式の手順を確認しながら設定してみてください。
基本的な流れは、
STEP 1
ChatGPTを開く
↓
STEP 2
ChatGPTの設定から、利用可能なApps／連携機能を確認する
↓
STEP 3
COROS公式のAI連携機能を追加する
↓
STEP 4
COROSアカウントで認証する
↓
STEP 5
ChatGPTから自分のCOROSデータについて質問する
この時、例えば【COROSトレーニング分析】という新チャンネルをつくり、画像や写真を添付する際の＋マークからCOROSを選択し、「@COROS 今日のトレーニング結果を分析してください」と指示を出すと分析がスタートします。
という流れです。
ただし、ChatGPT側の画面や利用できる機能は、プラン・地域・時期によって変更される可能性があります。
そのため、実際に設定するときは最新のCOROS公式ガイドを確認することをおすすめします。
⑬ChatGPTにどんな質問をすればいい？
連携しただけでは少しもったいありません。
AIはプロンプト次第で良くも悪くも分析結果が異なってきます。
例えば、こんな質問ができます。
質問例）初めて使うなら
「過去2週間のランニングを分析して、トレーニング量と強度の傾向を教えてください」
私が質問した結果の一部はこちら。
質問例）1年間を振り返るなら
「過去1年間のランニングデータから、ペース・心拍・VO2max・Running Fitnessの変化を分析してください」
私が質問した結果の一部はこちら。
質問例）マラソンに向けて
「次のフルマラソンに向けて、現在のトレーニング状況を分析してください」
私が質問した結果はこちら。ちなみに直近は10/25(日)の水戸黄門漫遊マラソンです。
質問例）疲労を確認するなら
「最近のトレーニング負荷、睡眠、HRVなどから、最近のコンディションの傾向を分析してください」
私が質問した結果の一部はこちら。
質問例）過去の自分と比較するなら
「昨年の同時期と今年の同時期で、ランニングパフォーマンスにどのような変化があるか比較してください」
この最後の質問が、今回の記事のテーマそのものですね！
もしデータがあれば、コンディション、シューズ、コース、走った時間帯など詳細も入れるとより具体的な分析結果が返ってくることでしょう。
⑭COROS×AIを使ってみて分かったこと
今回、実際に1年前と現在のランニングデータを比較してみて感じたのは、
AIは「自分の代わりに走力を判断してくれるもの」ではなく、「自分のデータを深掘りするためのツール」
だということです。
COROSだけでも、
- ペース
- 心拍
- パワー
- ケイデンス
- ストライド
- Training Load
- VO2max
- Running Fitness
など、たくさんのデータを見ることができます。
しかし、データが増えてくると、
「結局、何が変わったんだ？」
となることがあります。
タイムや走っている感覚の変化は分かっても数字やデータで見えてくるものもあります。
そこでAIに、
「去年と比べて何が変わった？」
と聞いてみる。
すると、自分では見落としていた複数のデータの変化を、一つのストーリーとして整理することができます。
もちろん、AIの分析をそのまま鵜呑みにするのではなく、
実際の数値を確認しながら、自分自身で判断・改善・修正していくことが一番大切です！
⑭まとめ｜COROSに蓄積されたデータは「過去の自分との比較」に使える
今回、約1年前と現在のランニングデータを比較してみました。
同じEVO SLを履いて走った12km前後のランニングでは、
4:35/km前後
↓
4:09/km前後
と、平均ペースに大きな変化がありました。
さらに、
平均心拍：約151 → 約149bpm
ランニングパワー：約243 → 約265W
ケイデンス：約161 → 約168spm
ストライド：約1.36 → 約1.43m
と、複数のデータにも変化が見られました。
もちろん、気象条件や体調などが異なるため、この数字だけで「1年間でこれだけ走力が向上した」と断定することはできません。
それでも、
1年前の自分と今の自分を同じCOROSデータで比較する
ことで、普段のトレーニングではなかなか気づきにくい変化を客観的に確認することができました。
そして、そこにChatGPTを組み合わせることで、
「数字を見る」から「数字の意味を考える」
ところまで一歩踏み込めます！
しかも無料です。課金すれば更に詳細なデータが得られることでしょう。
2026-27シーズンもいよいよ本格的なマラソンシーズンがスタートします！
私もこれから水戸、つくば、そして来年以降もフルマラソンに向けたトレーニングが続いていきます！
今後もCOROSに蓄積されていくデータを活用しながら、
「去年の自分より、今年の自分はどこまで走れるのか？」
をAIと一緒に検証していきたいと思います。
COROSを使っているランナーの皆さんも、ぜひ一度、過去の自分のデータをAIに分析させてみてはいかがでしょうか。
もしかすると、自分では気づいていなかった「成長」が、COROSの数字の中に残っているかもしれません！
今回も最後までご覧いただき、ありがとうございました！
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