レース予測
10 kmを40分で走ったなら、ハーフマラソンの目安は約1:28:15です。実際の記録ひとつから、1977年のRiegelの式で別の距離のゴールタイムを予測します。ブラウザで無料で使えます。
- 無料
- ブラウザで動作
- 登録不要
- データは端末の外に出ません
無料で実行
計算例
- 既知の距離
- 10
- 既知のタイム
- 2,400
- 目標距離
- 21.0975
- 予測タイム
- 5,295.36739456
- 予測タイム (書式付き)
- 1:28:15
- 距離比
- 2.10975
- 指数
- 1.06
レース予測は、持久系競技者が記録のあと必ず立てる計画の問いに答えます。この距離をこのタイムで走ったなら、別の距離では何が妥当か。Pete Riegel の 1977 年べき乗モデルは、その換算の定番の近道です。既知の距離、既知のフィニッシュタイム、目標距離を取り、新しいゴールタイムを T2 が T1 に D2 対 D1 の比を一点零六乗した値として見積もります。距離はキロメートル、マイル、メートルのいずれでもよく、両方が同じ単位を共有すれば足ります。時間は秒の持続時間です。
Riegel のレース予測が既知の記録をどうスケールするか
Riegel のレース予測は、完走済みの一本を、線形のペースコピーではなく公開されたべき乗則で別距離の推定フィニッシュに変換します。既知距離 D1、秒単位の既知フィニッシュ T1、目標距離 D2 を渡します。距離はキロメートル、マイル、メートル、その他の長さ単位でよく、両方が同じ単位なら足ります。
モデルが要るのは無次元の比 D2÷D1 だけだからです。予測フィニッシュは T2 が T1 にその比を持久指数一点零六で累乗した値です。一より少し大きい指数こそ、この道具の存在理由です。
平均ペースは距離が延びても一定ではありません。十キロのペースをフルにそのまま写すと時計はほぼ必ず過小になり、フルのペースを五キロにそのまま写すと短いレースの遅さはほぼ必ず過大になります。1977 年の Riegel 恒等式は、距離が伸びると予測ペースを遅らせ、縮むと速めます。
心拍ファイルも VO2max 推定も数週間の日誌も要りません。算術は除算、累乗、乗算の三つです。結果にネットワーク呼び出しも乱数シードも暦の Date もありません。
出力は計画用の見積もりとして枠付けしてください。起伏、天候、補給、体調変化は、閉じた形の予測から実時計を大きくずらすことがあります。
レース予測が競技の現場で役立つところ
クラブの指導者と自己指導の走者は、冬の十キロ、春のハーフ目標、レース週のブリーフィングが書き留めた時計で食い違わないよう、再現可能なレース予測を必要とします。ペースグループ向けの予測フィニッシュ帯を示す大会アプリは、再学習で変わるブラックボックスの機械学習推定ではなく、選手が手計算で再計算できる文書化された式を求めます。
ペーシングダッシュボード用の合成レースデータを用意するデータ技術者は、ネットワークやモデルドリフトなしに既知距離とタイムから決定的なフィニッシュラベルを必要とします。検証失敗は残高を消費しません。分キロ換算、年齢補正、複数レースのカスタム指数当てはめが後から必要なら、このレース予測ページを過負荷にせず別の検索意図として扱ってください。
活用例
次のレースの目標タイム
直近の五キロや十キロの結果を、練習ブロックとレース週のブリーフィングに書けるハーフやフルの計画タイムへ変換します。
ペース帯と大会アプリ
選手が手計算で再計算できる文書化された Riegel 恒等式から、ペースグループ向けの予測フィニッシュ帯を示します。ブラックボックス推定ではありません。
よくある質問
レース予測はゴールタイムをどう見積もりますか?
既知の距離、秒単位の既知フィニッシュ、同じ長さ単位の目標距離を送ってください。予測器は古典的な Riegel べき乗則 T2 = T1 × (D2/D1)^1.06 を、秒と時計文字列で返します。
距離やタイムが零または負だとどうなりますか?
実レースに非正の距離やフィニッシュはあり得ないため、それらの値は拒否され、課金されません。
長いレースから短いレースを予測できますか?
できます。 目標が既知レースより短いと距離比は一未満になり、式は絶対タイムが速く平均ペースもやや速いと予測します。指数はどちら向きでも 1.06 のままです。
距離とタイムはどの単位で入力しますか?
2つの距離が同じ単位であれば、キロメートルでもマイルでもメートルでもかまいません。タイムは秒で入力し、たとえば40分の10 kmなら2400秒です。
10 kmのペースをそのままハーフマラソンに当てはめてはいけないのはなぜですか?
距離が長くなるほど平均ペースは落ちるからです。Riegelの式は距離の比を1.06乗するため、10 kmを40分なら21.0975 kmは約1:28:15となり、同じペースで計算するより少し遅くなります。
関連ツール
開発者向け — APIアクセス
このページの機能はすべてAPIからも利用できます。自社システムに組み込みたいチーム向けのセクションです。それ以外の方は上のツールをそのままお使いください。
エンドポイント
Bearerトークンで認証し、POST1回でタスクをキューに登録します。結果はWebhookまたは署名付きリンクで受け取れます。
お使いのスタックから呼び出す
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/sports/race-predictor \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"known_distance":10,"known_time":2400,"target_distance":21.0975}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/sports/race-predictor", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"known_distance": 10,
"known_time": 2400,
"target_distance": 21.0975
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/sports/race-predictor",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"known_distance": 10,
"known_time": 2400,
"target_distance": 21.0975
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/sports/race-predictor", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"known_distance":10,"known_time":2400,"target_distance":21.0975}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"known_distance":10,"known_time":2400,"target_distance":21.0975}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/sports/race-predictor", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)リクエスト例
{
"known_distance": 10,
"known_time": 2400,
"target_distance": 21.0975
}レスポンス例
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "sports.race_predictor",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}非同期APIです。task_idは即時に返ります。ポーリングは1秒あたり1リクエストまでです。
料金
単価はすべて公開しています。トークン換算や独自クレジットはありません。失敗したタスクは課金されません。
エラー
| HTTP | コード | 意味 |
|---|---|---|
401 | unauthorized | APIキーが無効か、指定されていません。Authorizationヘッダーを確認してください。 |
402 | insufficient_balance | 残高が不足しています。チャージ後に再度お試しください。 |
404 | unknown_type | 指定されたタスクタイプは存在しません。タイプ名を確認してください。 |
429 | rate_limited | リクエストが多すぎます。しばらく待ってから再度お試しください。 |
技術的な注記
本レース予測はその恒等式を、ネットワークもモデルトークンも暦の時計も使わずに適用するため、練習表、レース週のページ、API クライアントは同じ数値を受け取ります。非正の距離やタイムは invalid_input で失敗し、課金されません。成功した呼び出しは $0.002 です。
Riegel のレース予測が既知の記録をどうスケールするか
零、負、欠落、非有限は実レースを表せないので、フィニッシュを捏造せず invalid_input で失敗します。
入力契約、単位、予測タイムの応答
呼び出す前に時と分を総秒へ換算してください。四十キロ分の十キロは二千四百秒、三時間のフルは一万八百秒です。古典的な確認は、二千四百秒の十キロを 21.0975 キロのハーフへ投影する例と、千二百秒の五キロを十キロへ投影する例で、どちらも解答キーに適した安定した正の予測タイムになります。書式付き文字列より裸の数を選んでください。パーセント記号、桁区切り、40:00 のような時計文字列は入力として解析しません。有限の正数が三つ必須の JSON 本体を POST で送ってください。known_distance はすでに完走したレースの長さです。別名 distance1、d1、known_d を受け付けます。known_time はそのフィニッシュを秒で表したものです。time1、t1、known_time_seconds、seconds を受け付けます。target_distance は予測したい長さで、known_distance と同じ単位です。distance2、d2、target_d を受け付けます。各欄は JSON 数値でも数値文字列でも構いません。欠落欄、空文字、非数値、NaN、Infinity、零、負は欄名付きの invalid_input で失敗し、課金されません。成功時、本体は整理済み秒数の predicted_time、H:MM:SS または M:SS の predicted_time_formatted、整理済み known_distance・known_time・target_distance、D2 対 D1 の distance_ratio、固定指数一点零六、答えの横に印刷できる公式文字列を返します。成功した1件の料金は一律 $0.002 です。
レース予測が競技の現場で役立つところ
スポーツ科学の教室は今も VDOT 表や臨界速度モデルの隣で Riegel スケーリングを教え、手計算と API 出力の一致が漸近コストより重要です。実装は純粋な tier A の parse なので、成功した呼び出しは毎回、公開された基本料金 $0.002 で、モデルトークンも外向きネットワークもありません。
連携の活用例
指導用表とスポーツ API
既知の Riegel 対を表計算や回帰試験に固定し、日誌、ウィジェット、バックエンドが予測時計で食い違わないようにします。
技術的な質問
距離と時間にはどの単位を使えばよいですか。
長さ単位は何でもよく、known_distance と target_distance がそれを共有すれば足ります。known_time は総秒である必要があります(例:40 分の 10K なら 2400)。40:00 のような時計文字列は入力として解析しません。
レース予測の料金はいくらですか。
ブラウザの道具は無料です。API 要求は成功1回あたり $0.002 の前払い KIT 残高を使い、不正な入力は課金されません。