サイクリストのためのデータ駆動型栄養

サイクリングレースは、ライダーのスタミナと強さを試す厳しい競技だよ。そんなチーム、チーム・ジャンボ・ビスマは、サイクリストがレース中に必要なエネルギーを確保することを目指してる。コーチたちはレース全体で各ライダーがどれだけエネルギーを使うかを予測しなきゃいけないんだけど、これがめっちゃ難しいし時間もかかるんだ。

従来は、コーチたちは経験やレースの理解を元にエネルギーの必要量を予測してたけど、この方法はミスが多くてチームのパフォーマンスに悪影響を及ぼすこともあった。そこで、新しいアプローチが導入されて、回帰モデルを使ってデータに基づいた正確な予測をするようになったんだ。

この新しい方法では、コーチたちはレースの各ステージでライダーが必要とするカロリーの迅速な見積もりを得られる。レースのスピードや出力、体重、天候などの要素を分析して、モデルが手動計算なしでカロリーの必要量を生成するから、栄養士たちはデータに基づいて各ライダーにぴったりの食事を用意できるようになった。レース当日に必要なものを確実に手に入れられるってわけだ。

データ駆動のこの方法でカロリーの必要量を予測する精度が向上しても、コーチたちはまだ予測を微調整してることがある。特定のレースに関する自分の経験に基づいてモデルの出力を調整することもある。この習慣は、正確な結果を一つだけ提供するのではなく、予測の不確実性に応じた複数の結果、いわゆる予測区間を提供することの重要性を示している。

この新しい方法では、モデルがレース中にライダーが使うエネルギーの見積もりを生成するプロセスが導入された。コーチたちはその予測区間を使って判断し、不確実性に応じて調整するんだ。このフレームワークでコーチたちがどれだけ自信を持てるかを教えてくれる有効な区間が提供される。

エネルギーの準備には以前は長いプロセスがかかって、時には3週間もかかることがあった。2022年にツール・ド・フランスを制覇したチーム・ジャンボ・ビスマは、各サイクリストがレース中に必要なエネルギーを持っていることを確実にする必要があった。この新しいアプローチは時間を節約し、精度を向上させて、チームが計算ではなくパフォーマンスにもっと集中できるようにしてる。

この新しいシステムは、さまざまなレースやトレーニングセッションから集めたデータを使って構築されていて、走行時間、心拍数、速度、距離、消費カロリーなどの情報が含まれてる。データ収集は現代的なデバイスのおかげで正確な詳細を追跡できるから、モデルが正確で関連性のあるデータを使えるようになってる。

予測に考慮される重要な要素は、レースの種類（一日イベントか、複数ステージか）、各ステージの特性、レース中の天候条件、そして各ライダーに関する詳細（体重やチーム内の役割など）だよ。

予測を改善するために、方法は特定のレースステージがどれくらい急勾配かを計算して、ライダーのエネルギー使用に大きな影響を与える。チームはまた、風速や降雨量などの天候条件も考慮して、レース中にサイクリストがどれだけ頑張るかに影響するんだ。

予測に使われるモデルは、複数の決定木を組み合わせたランダムフォレストアプローチを採用していて、より正確な予測を実現してる。スピードや出力などのクリティカルな要素を予測することで、ライダーが各ステージで消費するエネルギーを見積もれるってわけ。

コーチたちは、レース日が近づくにつれてこれらの予測のデイリーアップデートを受け取って、情報を常に把握できるようにしてる。方法はまた、レース直前の天候の変化も考慮して、最新の予報に基づいて予測を調整するんだ。

予測区間を使うことで、コーチたちは予測の自信レベルを簡単に確認できる。単一の数字だけを出すのではなく、潜在的な結果を理解して戦略を調整できるから、特にレースが急に変わる条件があるときに役立つ。

この新しい予測方法は、既存のアプローチと比較されて、結果が新しいシステムの方が優れてることが示されてる。エネルギーの必要量の予測は今や信頼性が高く、前の方法に比べてエラーが目立って減少したんだ。

コーチによる手動の予測と新しいモデルの予測を比較した数字は、精度の著しい向上を示してる。モデルの見積もりは、レース中に見られる実際のエネルギー使用に一般的にすごく近いんだ。

まとめると、チーム・ジャンボ・ビスマのためにエネルギーの必要量を予測するデータ駆動のモデルが導入されたことで、コーチや栄養士がレースの準備をする方法が変わった。これらの方法は時間を節約するだけでなく、ライダーが最高のパフォーマンスを発揮するために必要な栄養を受け取ることを確実にしてる。今後も改善が進む中、予測技術の洗練にコミットしてるチーム・ジャンボ・ビスマは、プロサイクリングの世界で競争力を維持できる位置にいる。次のステップは、この方法を他のチームにも拡大して、このアプローチの利点を一つのサイクリストグループの枠を超えて広げることだよ。