こんにちは!まさとしです!
今日はこんな疑問にお答えします!
結論から言うと、
自分のレースのデータを自分で分析する癖をつけるようにしてください。
(※練習のデータでも可)
そのデータ分析の具体的な方法も、今回解説します。
なお、このデータ分析の方法は、
僕が全国優勝4回をした後、記録が低迷し、その壁をブレイクスルーさせた時に行った方法です。
具体的には1500M自由形のタイムが15分46秒→15分21秒(25秒UP)まで伸びました。
また、この考え方は、マラソンやトライアスロンにも応用可能な考え方だと思いますので
興味のある方はご覧ください。
それでは始めていきます。
タイムが伸び悩む人の特徴
タイムが伸び悩む人の特徴…。
泳ぎのフォームや、練習のやり方など、いくつか要素はありますが
今回の記事に関するところでいうと
タイム(記録)が伸び悩む人って目標設定がガバガバで
かつ、自分のタイムを分析していないことが多いです。
以下、具体例を出しながら解説していきます。
目標:100Mで2分を下回りたい
※今回はたとえとして、100M2分としていますが、
現役水泳選手の子達は「200Mで2分を下回りたい」とするなど、
うまく自分の競技レベルに合わせて聞いてみてください。
「100Mで2分を下回りたい」
こんな目標を立てた時、
目標シートという、
「○M〜○Mは何秒で泳いで、次の○M〜○Mは何秒で泳いで…」
という目標をたてると思います。(まだ立てていない人は立ててください)
で、
この時、僕は
「あなたがどんな目標の立て方するか」を知ってます。
これです⬇︎
目標(予想) | |
25M | 28.0 |
50M | 30.5 |
75M | 31.0 |
100M | 30.0 |
合計タイム | 1:59.5 |
だいたいの人が、こんな目標タイムを立てると思います。
最初の25Mは疲れていないし、28秒
次の25Mはちょと疲れてしまって、30.5秒
次の25Mはもっと疲れてしまって、31秒
最後の25Mはラストスパートをしてタイム上がるだろうから、30秒
これで合計タイムが1:59.5だ!!
2分を下回れるぞ!
で、実際のレースってどうなるか?というと
こんな感じになります⬇︎
実際 | |
25M | 26.23 |
50M | 29.63 |
75M | 31.03 |
100M | 32.98 |
合計タイム | 1:59.87 |
これはある選手の実際のレースのラップタイムです。
「目標は2分を下回ることだったし、これで目標達成!」
ってなると思いますか?
でも、これってどこかおかしいと思いませんか?
データ分析してみる
ここで、先ほどのタイムを並べてみてみましょう。
目標 | 実際 | |
25M | 28.0 | 26.23 |
50M | 30.5 | 29.63 |
75M | 31.0 | 31.03 |
100M | 30.0 | 32.98 |
合計 | 1:59.5 | 1:59.87 |
おかしい所
実際のレースでは最後のコンマの部分が「23」「63」という数字に対し
目標タイムの所は「0」「5」というキリのいい数字しかでていません。
そう、僕たちは
実際のレースや練習で
「0と5という数字しかでない」
という経験など、1度たりともないのに、
いつまでたってもこういう目標の立て方するんですよ。
つまり、この目標は、目標でもなんでもなくて
だた2分を下回るために適当に数字を当てはめた
実態(レース)に全く紐付いていない、ただの数字ということです。
ちなみに実際僕も大学2年生までこんなガバガバの目標設定してましたし、
「合計タイムがクリアできているからいいや」とレースの振り返りもしませんでした笑
そりゃあ伸び悩んで当然ですよね。
全くレースと関係ない数字を当てはめていただけなので笑
じゃあどうすればいいか?
結論からいうと、
目標(予想)とレース(実際)のタイムの差を認識し、分析していきましょう。
やり方は、こんな感じです⬇︎
25M
予想→28.0
実際→26.23
差→▲1.77
50M
予想→30.5
実際→29.63
差→▲0.87
75M
予想→31.0
実際→31.03
差→+0.03
100M
予想→30.0
実際→32.98
差→+2.98
このように、各ラップずつを切り出し、
予想と実際にどれくらいの差異があったのか?
自分で認識する必要があります。
このあたりのことは、この動画でも解説しています。
よろしければご覧ください。
余談
M(メートル)のところKM(キロメートル)にして考えてみると、
マラソンやトライアスロンにも応用可能なのではないかな?と思います。
データの蓄積=データの精度
こういったやり方でもいいので
毎回毎回、自分のレースの分析を繰り返していくと
☑️「どうやら○M〜○Mは自分って○秒くらい落ちる傾向があるなぁ」
☑️「あ!でも○M〜○Mって自分って○秒くらいあげられるんだ!」
☑️「○M〜○Mのところ辛かったけど、データみてみると意外とタイムキープできてるんだ!」
といった感じで、
自分という人間の特徴
が掴めるようになります。
特徴が掴めてくると、
より精度の高い目標(予想)を立てられるようになっていきます。
データの数は、データの精度に直結します。
たった1人からとったアンケートの結果より、
100人からとったアンケート結果の方が精度が高いのと一緒です。
そのため、地味ですがコツコツと分析することをオススメします。
なお、このあたりも動画で解説していますので
興味のある方はご覧ください。
まとめ
1:タイムが伸び悩む人の特徴
①目標設定が適当
②自分のレースの振り返りをしない
※僕がそうでした泣
2:データ分析の方法
目標(予想)とレース(実際)の差がどれくらいあったのか?を認識する
【例】
25M
予想→28.0
実際→26.23
差→▲1.77
3:データの数=データの精度
このように、
「どれくらい差があったか?」を繰り返していく(データを蓄積していく)
⬇︎
「自分という人間の特徴」がわかるようになってくる(データの精度=レースの傾向がわかる)
⬇︎
より精度の高い目標(予想)が立てられるようになっていく
⬇︎
伸び悩みをブレイクスルー
という感じです。
「めんどくさ…」
こんな気持ちになるのは重々わかっていますが
このように
当たり前のことを当たり前にやるだけで
ライバルとの差をつけられます。(みんなやりたがらないので)
この記事が
少しでも多くの方の「伸び悩み突破のヒント」になると嬉しいです。
このデータ分析術をもっと詳しく学んで
もっとライバルとの差を広げたり、もっと競技力を向上させたい方はこちらをどうぞ⬇︎
僕の現役時代の実際のレースのデータも公開しています⬇︎
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それではまた次の記事でお会いしましょう!