計画と参加調整
練習プランの作成、改訂、公開、参加回答をひとつのワークフローに。プランは版として残り、誰がどの状態にいるかを会話の外に置けます。
Run. Log. Dialogue.
走りを記録し、対話で成長する。
走りには、タイムや距離だけでは残せないものがある。
その日の感覚、迷い、手応えを言葉にする。記録を通して自分の走りを知り、対話を通して新しい視点に出会う。一つひとつの気づきが、次の走りを変えていく。
Runlogueは、Run・Log・Dialogueから生まれました。走る人と支える人がともに成長する、中長距離・マラソンのためのAIトレーニングOSです。
- 01言葉のまま書いて、構造化して残す
- 02計画と実績を同じ物差しで照合する
- 03確定するのは、いつも人
Why Runlogue
記録は増えている。でも、
時計にはラップが残り、ノートには感覚が残る。それでも数週間後に「あのときと比べてどうだったか」を確かめようとすると、どこを見ればいいのか分からなくなる。振り返りが「きつかった」で終わっていきます。
チームではさらに分かれます。練習メニューは表計算、参加連絡はメッセージ、実績はデバイス、振り返りは口頭。情報が分かれるほど、指導者は集め直し、選手は同じことを何度も伝えることになります。
Runlogueがまとめるのは、データの置き場ではありません。「なぜこの練習を行い、どう実施し、次に何を変えるか」という判断そのものです。
Log to dialogue
記録から対話へ、
計画か実績のどちらから始めても、振り返りと対話を通り、次の計画へ戻る。個人で回しても、チームで回しても、Runlogueの中心にあるのはこの循環です。
- 01Plan
意図を先に置く
練習の目的と構造を先に決めます。チームでは参加予定と変更履歴も同じ場所に残ります。
- 02Actual
実績を確かめる
自由文やフォームから実施内容を記録し、計画と結びつけます。書いた言葉はそのまま残ります。
- 03Review
複数の視点で読み解く
AIの構造化案を人が確認し、過去の類似練習やフィード上の対話とつなぎます。
- 04Decision
次の一手を決める
実績、反応、強度の変化を同じ文脈で見て、次の計画へ戻します。
Draft, then confirm
入力から
Runlogueで練習を1本残すとき、実際に何が起きるか。製品の入力画面の流れを、3つの段階に分けて示します。
以下は製品の画面をもとにした説明用の例です。選手名と練習内容は架空のもので、このページ上で操作はできません。
Step 01入力
走った本人が、
言葉のまま書く 1000m × 5、設定3:40/km、レスト200m jog
ランナー 佐藤アオ の入力（架空の例） メモ4本目から呼吸がきつい。最後はフォームを保てた
フォームの項目を埋めるところから始めません。書ける形で書きます。
Step 02AI下書き
AIが構造化した
案を、 下書きとして 返す AI提案・未確定
- 種目
- インターバル
- 本数
- 1000m × 5
- 設定ペース
- 3:40/km
- レスト
- 200m jog
- 強度区分
- 高強度
人の確認待ち確定するまで実績には反映されません。
この時点では実績になっていません。確定するまで分析にも振り返りにも渡りません。
Step 03本人が確定
本人が直して、
確定する 確定済み
- 設定ペース
- 3:40/km
- レスト
- 200m jog（4本目以降 300m）本人が修正
- 強度区分
- 高強度
- 本人の記録
- 残した言葉はそのまま保持
確定した実績だけが、計画との照合、強度分布、チームの振り返りへ渡ります。
Product system
現場の仕事に沿って、
単独の分析画面を増やすのではなく、計画・入力・共有・分析の受け渡しを設計しています。現在のプロダクトで使える主要な4領域です。
実績を、入力しやすく
自由文、構造化フォーム、プランからの派生入力に対応。AIが下書きを整え、人が確認してから正式な実績として確定します。修正した箇所も履歴に残ります。
気づきを
練習投稿、返信、リアクション、確認事項を同じフィードへ。記録の背景にある判断と対話を、次の振り返りに渡します。
強度を、
VDOTと3強度モデルで、計画と実績を共通の尺度から確認。VDOTは入力条件に基づく推定値、3強度は分類と分布であり、いずれも結論ではなく判断の材料として扱います。
Trust by design
AIに任せる範囲を、
コンディションや練習の情報は、速さだけでなく信頼が必要です。RunlogueはAIの便利さと、人が判断する責任を分けて設計しています。
AIは提案し、
AIの出力をそのまま正解にしません。編集可能な下書きとして示し、指導者や選手の確認を通して確定します。AIを実行するたびに同意を確かめます。
権限と
組織ごとの権限、対象範囲、プロフィール公開範囲を分けます。本人だけの記録は、返信にも通知にも分析にもAIにも渡りません。操作は監査ログに残ります。
失敗しても、
AI処理は待機・再試行・失敗の状態を持ちます。処理に失敗しても、入力や確認可能な下書きを残します。
Two ways to start
個人でも、
自分、チームメンバー、コーチ、マネージャー、監督、AI。同じ記録をそれぞれの役割から読み解けることがRunlogueの狙いです。ひとりで始めても、チームで始めても、入口が違うだけで中身は同じ循環です。
For individual runners
書くほど、
書いた言葉が構造化された記録になり、過去の似た練習と並べて見られるようになります。似ているかどうかは正解ではなく、違いを見つけるための比較材料です。
- 言葉で書いた練習が、種目・本数・ペース・レストの形で残る
- 過去の類似練習を呼び出して、そのときと今の違いを確かめる
- レース結果からVDOTを推定し、E/M/T/I/Rのペース帯を出す
- 強度の分類と分布から、練習の偏りを自分で読む
For teams & coaching staff
報告を集める
計画の公開、参加の回答、実績の回収、振り返りを同じ場所に置きます。誰がどの状態にいるかを探しに行かず、判断の前に見える形にします。
- プランを版として公開し、参加の回答と変更履歴を同じ場所に残す
- 未入力・未回答を、人の記憶ではなく状態として追う
- 計画と実績の差を、評価ではなく次を考える材料として並べる
- 権限・対象範囲・公開範囲・監査ログを、担当者が交代しても引き継ぐ
Before you ask
いま答えられること、
検討のときに実際に聞かれる点を、確認できている範囲でそのまま書きます。決まっていないことは、決まっていないと書きます。
いまの記録を移行するのが大変では？
移行しません。自由記述をAIが構造化するので、過去のデータを揃えなくても「今日書いた練習」から始められます。既存の表計算や紙のノートを閉じる必要もありません。
選手のデータはどう守られますか？
組織ごとの権限、権限と対象範囲の組み合わせ、プロフィールの公開範囲を分けています。本人だけに見える設定にした記録は、返信・リアクション・通知・ダイジェスト・AIの処理経路のいずれにも入りません。操作は監査ログに残り、AIを実行するたびに同意を確かめます。
AIが練習を読み違えたら？
AIが作るのは編集可能な下書きまでです。本人が確認して修正し、確定して初めて実績になります。修正したかどうかも記録に残ります。AI処理が失敗した場合も、入力した内容と確認できる下書きは残ります。
料金はいくらですか？
決まっていません。いまは設計パートナーとして数チームと一緒に作っている段階で、支払っていただく価値のある形が確認できるまで価格を出しません。まず30分の運用診断で、Runlogueでつなぐ価値がある運用かを一緒に確かめます。
LINEやウォッチとの連携はありますか？
現時点ではありません。LINEからの入力は開発中で、時期はお約束できません。ウォッチやGPSサービスとの自動同期も実装していません。Runlogueは計測そのものを置き換えるものではなく、計測したあとの構造化と共有を担う想定です。
年度の途中でも試せますか？
試せます。パイロットはチームの年度サイクルの外でも成立します。本格的な採用の検討は年度の切り替えに合わせるチームが多いので、そこは分けて考えていただいて構いません。
Early access
Runlogueの
公開準備が整い次第、登録いただいたメールアドレスへお知らせします。
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