「アルゴリズム思考術」を読んでトレイルランを考察する

山道にもロジックを持ち込んでみたら？
『アルゴリズム思考術／ブライアンクリスチャン&トムグリフィス著』を読んでいると、「これ、トレイルランに活かせるかも？」と考え始めるトレイルランナーも多いだろう。山道を駆けるのにアルゴリズムが必要かって？ いやいや、効率よく走破したいランナーにはピッタリだ。では、この本の中の「使えそうなロジック」を紹介しよう。

まず、出だしの「37%ルール」。これは、最初の37%をテストとして使い、その後最適な選択をするというものだ。トレイルの新しいコースで、このルールを活用してみよう。最初の37%は道のコンディションや起伏の激しさ、景色の良さを観察。ひたすら走るのではなく、道の選び方を確認しつつ「残り63%をどう走るか」を練る。これなら最初の出だしで体力を使い切ることもなく、賢く進める…はず？

次に、「探索と活用のバランス」。これは、未知のコースを探索するか、安定のルートで行くかの選択で役立つ。「よし、今回は冒険だ！」と思って山奥へ突っ込むのもいいが、後半で体力切れになったとき、そっと既知のルートに戻れる判断力も大事だ。アルゴリズム的に言えば、探索をしすぎて失敗するより、「適度に新しい道を試すが、最後は安定したルートに戻る」のが最適解。次のレースの時、未知のコースに初チャレンジするなら、この戦略を試してみよう。

そして、忘れてはいけない「そこそこでOK理論」。アルゴリズムの世界では、完璧を求めすぎるよりも「そこそこで効率的な解」を見つける方が重要とされる。これはトレイルランでもまさに当てはまる。完璧なペースや最短タイムばかり狙うと、本来の楽しさを見失ってしまうことも多い。むしろ、「今日はほどよく走り、自然を満喫する！」くらいの方が長く続けられるかもしれない。この理論でいけば、気楽な気持ちで「自分にとっての最適解」を見つけられるだろう。

結局のところ、アルゴリズム思考術は、ただの計算や合理性だけでなく、トレイルランの「楽しみ」を引き出すための手助けにもなるのだ。