FatigueMonitor
マラソン中の疲労を、リアルタイムで可視化
心血管系・神経筋系・スタミナ、3つの指標でペース戦略をサポート
FatigueMonitorとは#
マラソンのペース最適化には、3つの疲労指標を監視することが重要だと考えています：
- 心血管系疲労（CV） - 心拍数と速度の比率から算出
- 神経筋系疲労（NM） - 歩幅の変化から算出
- スタミナ - Garmin独自のアルゴリズムによる残存エネルギー推定
FatigueMonitorは、Garmin Connect IQ データフィールドアプリです。CVとNMの2つの疲労指標をリアルタイムで表示します。Garminのスタミナ表示と組み合わせて使用することで、多角的にペース戦略を判断できます。
使い方#
1. インストール#
Connect IQストアから「FatigueMonitor」をダウンロードします。
2. 設定#
Garmin Connect Mobile → Connect IQストア → マイデータフィールド → FatigueMonitor → 設定
- レース距離: フルマラソン / ハーフマラソン / 10km
- 単位: km / マイル
3. データフィールドに追加#
時計またはGarmin Connect Mobileで、ランニングアクティビティのデータフィールドにFatigueMonitorを追加し、アクティビティを開始します。
3つのフェーズ#
レース序盤は興奮や混雑でデータが不安定なため、正確な疲労度計算には安定したベースラインが必要です。FatigueMonitorは3つのフェーズで自動的にキャリブレーションを行います。
ウォームアップ中
データ収集をスキップ
基準値計測中
基準値を自動計測
疲労度監視中
疲労度をリアルタイム監視
※ フェーズ距離はSmyth et al. (2022) のフルマラソン82,303名の研究を参考に設定
疲労指標の見方#
本アプリが表示する疲労指標は、心拍数やペースなどのデータから算出した参考値です。実際の疲労度は、体調、気温、コースの起伏、睡眠状況など多くの要因に影響されます。普段のトレーニングで有効性をご確認の上、レースでご使用ください。
🦵 NM（NeuroMuscular：神経筋系疲労）
歩幅の変化から計算。筋疲労による「フォームの崩れ」を早期に検出します。CVより早く変化するため、早期警告システムとして機能します。
詳細な計算方法 →💡 100 = フルマラソン完走時の典型的な疲労度（CV: デカップリング20%、NM: 歩幅-10%相当）
※ CV閾値: Smyth et al. (2022)、NM閾値: Lin et al. (2025)、Miyazaki et al. (2025)、Prigent et al. (2022) を参考に設定
本アプリが表示する疲労指標は、心拍数やペースなどのデータから算出した参考値です。実際の疲労度は、体調、気温、コースの起伏、睡眠状況など多くの要因に影響されます。普段のトレーニングで有効性をご確認の上、レースでご使用ください。
ご注意ください：
- 指標はペース判断の参考としてご利用ください
- 体調に異変を感じた場合は、指標に関わらず無理をしないでください
- 普段のトレーニングで指標の有効性をご確認の上、レースでご使用ください
- 本アプリの使用による結果について、FMPは責任を負いかねます
データ項目#
| 項目 | 説明 | 単位 | 計算方法 |
|---|---|---|---|
| ❤️ | 現在の心拍数 | bpm | - |
| ETA | 予想フィニッシュタイム | mm:ss or h:mm | 5km未満: 平均ペース、5km以降: 直近1kmスプリット、1時間未満: mm:ss、1時間以上: h:mm |
| PACE | 現在のペース | /km | 3秒移動平均 |
| DIST | 走行距離 | km | - |
| CAD | ケイデンス | spm | - |
| POWER | ランニングパワー | W | 3秒平均 |
| CV | 心血管系疲労（CardioVascular） | - | 上記参照 |
| NM | 神経筋系疲労（NeuroMuscular） | - | 上記参照 |
対応デバイス#
- Forerunner: 935 / 955 / 965 / 970 / 165 / 265
- Fenix: 7 / 7 Pro / 8 シリーズ
- Epix: Gen 2 / Pro シリーズ
- Venu: 2 / 2 Plus / 3 シリーズ
参考文献#
Smyth, B., et al. (2022) Pacing profiles and tactics of 82,303 participants in the London marathon. British Journal of Sports Medicine
Miyazaki, T., et al. (2025) Early marathon running metrics from inertial measurement units predict significant pace reduction. Frontiers in Sports and Active Living
Prigent, G., et al. (2022) Concurrent Evolution of Biomechanical and Physiological Parameters With Running-Induced Acute Fatigue. Frontiers in Physiology
Lin, Y., et al. (2025) Sports Injury Prevention Based on Wearable Sensors. Molecular & Cellular Biomechanics
Chan-Roper, M., et al. (2012) Kinematic changes during a marathon for fast and slow runners. Journal of Sports Science & Medicine