プロフィール｜AkiRun 

あきら｜50代サブエガランナー（PB 2:46:27）

「走りを科学でアップデートする」 ―― AkiRun 運営者

はじめまして、あきらです

こんにちは！AkiRunにお越しいただきありがとうございます。

私は50代のサブエガ（2時間50分切り）市民ランナーです。2025年に早期退職し、現在はランニング関連の活動をライフワークにしています。

ランニング歴はのべ約10年（中断していた時期もあります）。その間、頸髄損傷や骨盤骨折など3度の大怪我を乗り越えてきました。マラソンのベストタイムは 2:46:27（2020年）。ただ、ここに至るまでの道のりは、決して順風満帆ではありませんでした。

3度の大怪我からの復帰ストーリーはこちら👇️

「根性論」からの脱却

年齢を重ねるにつれ、若い頃のように「とにかく走り込めば速くなる」という方法が通用しなくなりました。練習量を増やしても記録は伸びず、ケガのリスクばかりが増えていく――多くの市民ランナーが経験する壁に、私もぶつかりました。

転機になったのは、自転車競技の経験でした。自転車レースでは空気抵抗がタイムを左右するのは常識。データで機材や戦略を改善し、わずかな差を積み上げていく世界です。この感覚をランニングに持ち込んだのが、マージナル・ゲインというアプローチでした。

ゼッケンやウェアの空気抵抗を減らす。ドラフティング（集団走）を活用した走り方を身につける。カフェイン摂取のタイミングを最適化する。スーパーシューズの反発力を最大限に活かす。

ひとつひとつは小さな改善でも、積み重ねれば大きな差になる。この「微細な改善の積み重ね」というアプローチに切り替えてから、50代になっても自己ベストを更新できるようになりました。

AkiRunで伝えたいこと

当ブログでは、エビデンスに基づく最新のランニング科学を、市民ランナーの視点で噛み砕いて発信しています。

コンセプトは「科学でランニングをアップデート」。

世界中で発表されるスポーツ科学の論文を読み解き、「明日の練習から使える知識」として届けることが、このブログの役割です。

具体的には、こんなテーマを扱っています。

• ランニング科学：ドラフティング効果、カフェイン戦略、気温とパフォーマンスの関係など、論文ベースの知識を実践に落とし込む記事
• AI × ランニング：ChatGPTやAIツールをランニングに活用する方法の紹介
• シューズ・ギア：科学的な視点を交えた、実走に基づくレビュー
• レース参戦記：戦略立案から振り返りまで、データと科学で分析するレースレポート

AkiRunのオリジナルツール

ブログ発のAIツールも開発・公開しています。

🏃 マラソントレーニング・プランナー（MTP）

あなたの走力・目標・生活スタイルに合わせて、12週間のマラソントレーニングプランを自動生成するAIコーチです。ダニエルズのVDOT理論をベースに、科学的な練習メニューを提案します。

📊 マラソンペース計算ツール（MPC）

主要マラソンコースの高低差・気象条件を反映した、物理シミュレーションベースの最適ペース・タイム計算ツールです。

👟 マラソンシューズ＆ギア完全ガイド

私が実際に使っているシューズやギアを、科学的な視点と実走レビューを交えてまとめています。

ランニング実績

項目	内容
フルマラソンPB	2:46:27（2020年）
年間出走レース	フルマラソン 最大5回
月間走行距離	約400〜500km
おすすめ大会	おもてなし：愛媛、グルメ：金沢、青森、記録：防府、東京

「賢く、科学的に速くなりたい」あなたへ

加齢で伸び悩んでいる方。記録更新のために何を変えればいいかわからない方。根性論ではなく、科学の力でもう一段速くなりたい方。

そんなあなたの挑戦を、理論と実践の両面からサポートします。一緒にランニングをアップデートしていきましょう。

連絡先

• X（旧Twitter）：@akirun_run
• お問い合わせフォーム：こちら