STRYDで出来ること
ウルトラからマラソンへ — Charlie Lawrenceの新たな挑戦
100kmアメリカ記録保持者であり、50マイル世界記録保持者でもあるCharlie Lawrenceが、次の目標としてボストンマラソンに挑みます。 ウルトラレースで培った圧倒的な持久力を、マラソンに必要なスピードと効率へどうつなげていくのか。その過程を追うのが、Strydの動画シリーズ「On the Laces with Stryd」です。
ウルトラからマラソンへ — Charlie Lawrenceの新たな挑戦
100kmアメリカ記録保持者であり、50マイル世界記録保持者でもあるCharlie Lawrenceが、次の目標としてボストンマラソンに挑みます。 ウルトラレースで培った圧倒的な持久力を、マラソンに必要なスピードと効率へどうつなげていくのか。その過程を追うのが、Strydの動画シリーズ「On the Laces with Stryd」です。
シカゴマラソンで自己ベスト更新 — Dakotah Popehnの粘りを支えたデータ
Dakotah Popehnは、シカゴマラソンで2:24:21の自己ベストを記録し、総合7位・アメリカ人2位でフィニッシュしました。 この結果の裏側には、前半から終盤までの冷静なペース管理、疲労への対応、そして怪我からの完全な回復を示すデータがありました。
シカゴマラソンで自己ベスト更新 — Dakotah Popehnの粘りを支えたデータ
Dakotah Popehnは、シカゴマラソンで2:24:21の自己ベストを記録し、総合7位・アメリカ人2位でフィニッシュしました。 この結果の裏側には、前半から終盤までの冷静なペース管理、疲労への対応、そして怪我からの完全な回復を示すデータがありました。
怪我からの復帰を、感覚ではなくデータで支える
50マイル世界記録保持者のCharlie Lawrenceは、次なる目標である100km世界記録に向けた挑戦をスタートしました。 その過程で重要になっているのが、Stryd DuoとStryd Footpathによるフォームの可視化です。
怪我からの復帰を、感覚ではなくデータで支える
50マイル世界記録保持者のCharlie Lawrenceは、次なる目標である100km世界記録に向けた挑戦をスタートしました。 その過程で重要になっているのが、Stryd DuoとStryd Footpathによるフォームの可視化です。
予測と実タイムの差、わずか3秒 — Kieran Tuntivateのデータに見るレース戦略
Cherry Blossom 10-Milerで3位に入ったKieran Tuntivateの走りは、ただ速かっただけではありません。事前の予測、レース中の実行、そしてレース後の検証まで、すべてがデータでつながったパフォーマンスでした。
予測と実タイムの差、わずか3秒 — Kieran Tuntivateのデータに見るレース戦略
Cherry Blossom 10-Milerで3位に入ったKieran Tuntivateの走りは、ただ速かっただけではありません。事前の予測、レース中の実行、そしてレース後の検証まで、すべてがデータでつながったパフォーマンスでした。
トップランナーが信頼するテクノロジーを、あなたの目標にも
世界のトップランナーたちは、レース本番でのペース管理、疲労の把握、フォーム改善にStryd DuoとStryd Footpathのデータを活用しています。 その価値は、プロだけのものではありません。日々のトレーニングやレース戦略に同じ考え方を取り入れることで、より安定した走りと再現性のあるパフォーマンスにつなげることができます。
トップランナーが信頼するテクノロジーを、あなたの目標にも
世界のトップランナーたちは、レース本番でのペース管理、疲労の把握、フォーム改善にStryd DuoとStryd Footpathのデータを活用しています。 その価値は、プロだけのものではありません。日々のトレーニングやレース戦略に同じ考え方を取り入れることで、より安定した走りと再現性のあるパフォーマンスにつなげることができます。
「今この瞬間」を正確に捉える — Stryd 5.0の進化
Stryd 5.0は、新しいセンサーとアルゴリズムの改良により、ランニング中の「ペーシング精度」と「反応の速さ」を大きく向上させました。 重要なのは、ただ正確なデータが取れることではなく、「今この瞬間の負荷」をリアルタイムで正しく把握できることです。
「今この瞬間」を正確に捉える — Stryd 5.0の進化
Stryd 5.0は、新しいセンサーとアルゴリズムの改良により、ランニング中の「ペーシング精度」と「反応の速さ」を大きく向上させました。 重要なのは、ただ正確なデータが取れることではなく、「今この瞬間の負荷」をリアルタイムで正しく把握できることです。
