MGC取得者のSFI・SMI（仮）

まだ(仮)の段階とはいえ、男子マラソンで数字遊び。見にくかったら申し訳ありません。以下の図は2019年4月14日現在のデータを使用。ペースメーカー有りor無しは考慮せず全て含めています。

↑MGC取得者を対象とした、リオ五輪以降のマラソン戦績を平均化した図。中間点前後を比較した下落率の小さい順に並べている。平均でサブ10は大迫傑、服部勇馬、設楽悠太の3人。川内優輝は全てではなく一部主要大会の成績を平均化。

↑1枚目(上)に対応した選手のスプリット増減を指数化したもの。大迫傑は40キロまで高いレベルを維持。川内優輝と木滑良は35キロ以降で高い数値を記録。

split fluctuate index　以下、SFI（仮）
split maintain index　以下、SMI（仮）とする。

2枚目(下)は5キロごとのスプリットの上げ下げを前地点と比較。算出された数値に100を掛け平均化したものを表示している。
※なお、40㎞-GOALは5㎞ペースに換算したものを表示。


ここでは独自にスプリットの増減をSFIとし、SMIは独自に計算式を作り、算出している。説明下手につき粗雑な文章を失礼します。

SFI=(0~5㎞ split)/(5~10㎞ split)*100
(5~10㎞ split)/(10~15㎞ split)*100
※(35~40㎞ split)/{(40~42.195㎞ split)/2.195*5}*100

SMI={(5~30㎞ SFI/5)+(35㎞~GOAL SFI/3)}/100/(30~40㎞TIME)/総合記録

例：1㎞3:00ペースのまま42.195㎞を走り抜けた場合
(15:00-15:00-15:00-15:00-15:00-15:00-15:00-15:00-06:35)
1km3:00を守ったまま走ると5㎞15:00＆10㎞30:00。42.195㎞までペースを守り切ると総合記録は2:06:35となる。
5㎞毎のsplitは常に15:00で固定なのでSFIは常に100となる。よって、
{(100+100+100+100+100)÷5}
+{(100+100+100)÷3}/100/(30:00)/(2:06:35)
≓646.1

僕なりに、後半のsplitが良ければ良いほどSMIは跳ね上がるように計算式を作ってみた。ちなみに、E.キプチョゲが世界記録を樹立した2018年ベルリンマラソンのsplitとSMIは以下の通り。

(14:24-14:37-14:37-14:18-14:28-14:21-14:27-14:20-06:07)

{(98.5+100.0+102.2+98.8+100.8)÷5}
+{(99.8+100.8+102.9)÷3}/100/(28:47)/(2:01:39)
≓698.2

大迫傑が日本記録を叩きだした2018年シカゴマラソンのSMIは以下の通り。

(14:53-15:19-14:55-14:45-15:27-14:27-14:31-14:42-06:51)

{(97.2+102.7+101.1+95.5+106.9)÷5}
+{(99.5+98.8+94.2)÷3}/100/(29:13)/(2:05:50)
≓650.6

大体600を超えればサブテンかつ日本人1位クラス、650超えで世界水準といったところ。数字遊びの一環なので参考程度に見て頂ければ。

話を切り替えて。

今日の23時からボストンマラソン。日本からは井上大仁、川内優輝、園田隼の3人が出場予定。井上大仁(PB2:06:54)より記録が良く自己ベスト2時間4~6分台の選手が12人も出場するハイレベルな大会。ペースメーカーのいない試合で3人がどうかき乱すか、どのような記録を残すか。この記事をほんの、ほんの僅かに参考にしてもらえたら最高に嬉しいですm(__)m