ORPHE TRACK の AI 音声フィードバック（AI音声FB）は、走行中の動作データから「再現性＝動きの安定性」をリアルタイムでコーチングしてくれる機能です。今回は、その中でもランナーが最もコントロールしやすい ピッチ に着目し、実際にどの程度改善できるのかを検証しました。使用した機能：再現性フィードバック再現性とは、走動作のブレ（分散）を指し、ピッチストライド足の高さプロネーション（内倒れ）これらの「動きの変動」を数値化し、どれだけ同じ動きを続けられているかをスコア化します。再現性スコアは4項目のブレ(分散)の合算値（＝ピッチのみではない）ここが今回の検証のポイントになります。実験内容以下の2パターンで走行し、AI音声FBにどのような違いが出るかを比較しました。①特に何も意識せず走った（Before）%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A56.25%25%200%200%200%3Bposition%3Arelative%3B%22%3E%3Ciframe%20src%3D%22https%3A%2F%2Fplayer.vimeo.com%2Fvideo%2F1145848718%3Fbadge%3D0%26amp%3Bautopause%3D0%26amp%3Bplayer_id%3D0%26amp%3Bapp_id%3D58479%22%20frameborder%3D%220%22%20allow%3D%22autoplay%3B%20fullscreen%3B%20picture-in-picture%3B%20clipboard-write%3B%20encrypted-media%3B%20web-share%22%20referrerpolicy%3D%22strict-origin-when-cross-origin%22%20style%3D%22position%3Aabsolute%3Btop%3A0%3Bleft%3A0%3Bwidth%3A100%25%3Bheight%3A100%25%3B%22%20title%3D%22IMG_1173.MOV%22%3E%3C%2Fiframe%3E%3C%2Fdiv%3E%3Cscript%20src%3D%22https%3A%2F%2Fplayer.vimeo.com%2Fapi%2Fplayer.js%22%3E%3C%2Fscript%3Eピッチが一定せずリズムが安定しない他項目もブレが発生しやすいそのときの AI音声FB%3Ciframe%20src%3D%22https%3A%2F%2Fplayer.vimeo.com%2Fvideo%2F1145848881%3Fbadge%3D0%26amp%3Bautopause%3D0%26amp%3Bplayer_id%3D0%26amp%3Bapp_id%3D58479%22%20width%3D%22330%22%20height%3D%22713%22%20frameborder%3D%220%22%20allow%3D%22autoplay%3B%20fullscreen%3B%20picture-in-picture%3B%20clipboard-write%3B%20encrypted-media%3B%20web-share%22%20referrerpolicy%3D%22strict-origin-when-cross-origin%22%20title%3D%22ScreenRecording_11-24-2025%2009-17-36_1.MOV%22%3E%3C%2Fiframe%3E生の音声FB（全文）1分0秒経過です。ピッチブレが小さくなりました。 今のいいリズムを維持しましょう。 参考です。さっきよりストライドは小さく、 足の高さも 小さく、 プロネーションはブレが大きくなっています。 全体の再現性は下がっています。読み解きポイントピッチだけ見るとその前よりは改善何も意識してなかったとはいえ、走りはじめて1分以上経過しているので、スタート直後よりは動作が安定していたものと思われるしかしストライド・足の高さ・プロネーションが悪化無意識をより意識したためと思われるそのため最終的には「再現性が下がった」と判定②ピッチを一定に保つことだけ意識して走った（After）%3Cdiv%20style%3D%22padding%3A75%25%200%200%200%3Bposition%3Arelative%3B%22%3E%3Ciframe%20src%3D%22https%3A%2F%2Fplayer.vimeo.com%2Fvideo%2F1145849542%3Fbadge%3D0%26amp%3Bautopause%3D0%26amp%3Bplayer_id%3D0%26amp%3Bapp_id%3D58479%22%20frameborder%3D%220%22%20allow%3D%22autoplay%3B%20fullscreen%3B%20picture-in-picture%3B%20clipboard-write%3B%20encrypted-media%3B%20web-share%22%20referrerpolicy%3D%22strict-origin-when-cross-origin%22%20style%3D%22position%3Aabsolute%3Btop%3A0%3Bleft%3A0%3Bwidth%3A100%25%3Bheight%3A100%25%3B%22%20title%3D%22IMG_1174.MOV%22%3E%3C%2Fiframe%3E%3C%2Fdiv%3E%3Cscript%20src%3D%22https%3A%2F%2Fplayer.vimeo.com%2Fapi%2Fplayer.js%22%3E%3C%2Fscript%3E足の回転リズムに集中他のフォームはあえて気にしないそのときの AI音声FB%3Ciframe%20src%3D%22https%3A%2F%2Fplayer.vimeo.com%2Fvideo%2F1145849613%3Fbadge%3D0%26amp%3Bautopause%3D0%26amp%3Bplayer_id%3D0%26amp%3Bapp_id%3D58479%22%20width%3D%22330%22%20height%3D%22713%22%20frameborder%3D%220%22%20allow%3D%22autoplay%3B%20fullscreen%3B%20picture-in-picture%3B%20clipboard-write%3B%20encrypted-media%3B%20web-share%22%20referrerpolicy%3D%22strict-origin-when-cross-origin%22%20title%3D%22ScreenRecording_11-24-2025%2009-17-36_1%20(1).MOV%22%3E%3C%2Fiframe%3E生の音声FB（全文）2分10秒経過です。ピッチブレが小さくなりました。いいリズムを維持しましょう。参考です。さっきよりストライドはブレが小さく、足の高さもブレが小さく、プロネーションはブレが大きくなっています。全体の再現性は上がっています。読み解きポイントピッチ安定を意識しただけで他項目も安定結果として全体の再現性が改善動作の「質」が統合的に上がったことがわかるなぜ“ピッチ”が改善指標として適しているのかAI音声FBで扱う4項目の中で、ランナーが走行中に能動的に調整できるのは ピッチ 。項目調整可能性理由ピッチ高い回転リズムを変えるだけで調整可能ストライド中接地位置や反発の影響が大きい足の高さ中無理に上げるとフォームが崩れやすいプロネーション低シューズ依存が強く意識で変えにくいそのため、リアルタイムFBはピッチのブレ (分散) に主軸を置く設計となっています。※ただし、最終評価（再現性スコア）は4項目の合算のため、ピッチだけを改善しても必ずしもスコアが上がるわけではありません。実験で得られた知見ピッチを整えるだけで他項目の安定にも波及するAI音声FBの30秒〜1分単位のフィードバックで改善サイクルが回しやすい心肺負荷をかけずに“技術練習”ができるリハビリや疲労時でも実施可能想定場面/ユーザーORPHE TRACK の再現性フィードバックは以下の用途と相性が良いです。短距離選手（動作の再現性が記録に直結）中長距離ランナー（ランニングエコノミー向上）リハビリ中で心肺負荷を上げられない方＜補足：ランニングパフォーマンスを決める3要素＞要素内容改善期間ORPHE TRACK との関係ランニングエコノミー（技術）ピッチ・接地・姿勢など動きの安定性即日〜短期間ORPHE TRACK が分散（ぶれ）を可視化し、音声で改善を促す部分有酸素能力（VO2max）心肺持久力数週間〜数ヶ月対応外（自走的な練習で向上）筋力・筋持久力下肢筋力、筋出力数週間〜数ヶ月対応外（補強・走り込みで向上）💡「ランニングエコノミー（技術）」が最も改善しやすい理由動作のブレ（分散）は、ランナー自身が意識すればすぐに変わるピッチなど“走りながら調整可能な要素”が大半正確性が上がるだけで、ストライドや足高さなどにも自然な好影響が波及疲労時・リハビリ時でも、心肺を追い込まずに練習可能特にアスリートは、「強度を上げられない日でも技術練習ができる」という点がORPHE TRACKを使った技術練習のメリットとなります機能に関する補足AI音声FBは現時点では設定したFB長さによる前のセッションと次のセッションの比較のみとなります例) 音声FB時間を30秒に設定した場合、30-60秒間と60-90秒間を比較したときの状況がAI音声でFBされるメリット：その場で改善が意識できるデメリット：音声は記録されない & 全体など複数期間の比較はできないため、振り返りが現状機能では難しい再現性スコアは4項目すべてのブレ (分散) の合算ピッチ改善 → 他項目悪化 → スコア低下 となる場合もある動作分析としての“構造的な評価軸”を提供する意図によるもの■ 興味のある方へORPHE TRACK 製品ページhttps://orphe.io/trackOPPHE CORE（足元センサー）https://orphe.io/coreシューズ比較・イベント活用・チーム導入などのご相談はサポート窓口へお気軽にお問い合わせください。👉 サポート窓口：https://form.run/@orphesupport/