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箱根駅伝5年間の総括:ハーフマラソン予測の真実(第97回〜第101回 / 2021-2025)データ分析

箱根駅伝5年間の総括:ハーフマラソン予測の真実

第97回〜第101回(2021-2025)完全データ分析

正月の風物詩・箱根駅伝。毎年、大会前には「ハーフマラソン平均タイム」による順位予測が行われます。しかし、この予測は本当に当たるのでしょうか?

本記事では、第97回〜第101回(2021-2025年)の5年間の完全データを分析し、予測精度の実態と、なぜ予測が外れるのかを徹底検証します。

データソース: 全データはこちらのGistから参照可能です

箱根駅伝5年間総括分析 図:5年間の予測精度推移、散布図、主要大学の軌跡


1. 衝撃の結論:予測精度は年度によって全く異なる

1-1. 年度別の予測精度(相関係数)

年度 大会 相関係数 (r) 判定 平均誤差 シード的中率
2023年 第99回 0.638 中程度の相関 3.30位 70% (7/10)
2024年 第100回 0.078 ほぼ無相関 4.18位 70% (7/10)
2025年 第101回 0.302 弱い相関 4.23位 70% (7/10)

驚くべき発見

  • 相関係数が 0.078〜0.6388倍も変動
  • 第100回(2024年)はほぼ無相関 → ハーフマラソンタイムでは全く予測できなかった
  • 第99回(2023年)は中程度の相関 → それなりに予測できた
  • 年度による変動が大きすぎて信頼できない

1-2. 唯一の安定指標:シード権的中率70%

奇妙な一貫性

  • 相関係数は0.1〜0.6と激変するのに
  • シード権(10位以内)の的中率は3年連続で70%
  • → 「おおよその実力は分かるが、細かい順位は予測不可能」

解釈

  • ハーフマラソンタイムは「強豪校」と「中堅校」の区別はできる
  • しかし、強豪校同士の順位、中堅校同士の順位は予測困難
  • つまり「大まかなランク分け」にしか使えない

2. 主要大学5年間の軌跡:データが語る真実

2-1. 青山学院大学:「ハーフ上位→優勝」の黄金パターン

年度 ハーフ順位 実際順位 結果
2023年 4位 2位 -2 準優勝
2024年 3位 1位 -2 優勝(大会新)
2025年 3位 1位 -2 優勝(連覇・大会新更新)

分析

  • ハーフマラソンで3-4位 → 実際は優勝争い
  • 常に予測を2位分上回る安定感
  • 山区間(5区・6区)で区間新記録を量産
  • 駅伝に特化した強さの象徴

なぜ予測を上回るのか?

  1. 山登り・山下りのスペシャリスト育成
  2. 区間配置の戦略的巧みさ
  3. 大舞台での高いメンタル強度
  4. チーム全体の選手層の厚さ

2-2. 駒澤大学:「ハーフ1位→TOP2」の鉄壁安定

年度 ハーフ順位 実際順位 結果
2023年 1位 1位 ±0 優勝(大学駅伝三冠)
2024年 1位 2位 +1 準優勝
2025年 1位 2位 +1 準優勝

分析

  • 3年連続ハーフマラソン1位 → 実際も1-2位
  • 最も予測通りの結果
  • ハーフマラソンタイムが示す通りの「地力」
  • 2023年は史上初の大学駅伝三冠達成

駒澤の特徴

  • 個人のスピード・スタミナで圧倒
  • ハーフマラソンタイムが実力を正確に反映
  • 戦略よりも「純粋な速さ」で勝負

2-3. 城西大学:「ハーフ中位→大躍進」の奇跡

年度 ハーフ順位 実際順位 結果
2023年 12位 8位 -4 シード獲得
2024年 13位 3位 -10 史上最高3位!
2025年 14位 6位 -8 シード獲得

分析

  • 3年連続で予測を大きく上回る
  • 特に2024年はハーフ13位→実際3位という大躍進
  • 城西大学史上最高成績の総合3位
  • 「ハーフマラソンでは測れない駅伝力」の最高峰

城西大学の強さの秘密

  1. 山区間特化戦略
    • 5区(山登り)・6区(山下り)に最強選手を配置
    • 平地は中堅でも、山で大逆転
  2. 区間配置の妙
    • 各選手の特性を完璧に理解
    • 「適材適所」の極致
  3. チーム一丸の執念
    • 下克上のモチベーション
    • シード権死守の強い意志

教訓

  • ハーフマラソンタイムは「平地の速さ」
  • 箱根駅伝は「山」「戦略」「チーム力」
  • 城西大学は「駅伝≠マラソン」を体現

2-4. 早稲田大学:「伝統の駅伝力」

年度 ハーフ順位 実際順位 特徴
2023年 14位 9位 -5 シード獲得
2024年 6位 7位 +1 ほぼ予測通り
2025年 12位 4位 -8 大躍進

分析

  • 年度によって予測精度が異なる
  • 2025年は大躍進(ハーフ12位→4位)
  • 伝統校ならではの「駅伝のDNA」

3. なぜ予測が外れるのか:5つの理由

理由1:山区間の影響が絶大

5区(山登り)と6区(山下り)は特殊区間

  • 平地のハーフマラソンタイムでは測定不可能
  • 登り・下りの適性は全く別の能力
  • 城西大学、青山学院大学はここで大逆転

  • 青山学院・若林宏樹(2024年5区):区間新記録
  • 青山学院・野村昭夢(2025年6区):56分台突入(区間新)
  • → 山区間だけで数分のアドバンテージ

理由2:戦略・区間配置の巧拙

監督の采配が勝敗を分ける

  • どの選手をどの区間に配置するか
  • エースを2区に投入するか、山に残すか
  • 控え選手の実力差

  • 城西大学:山区間に最強選手を集中投入
  • 中央大学(2024年):区間配置ミス?(ハーフ4位→実際13位)

理由3:チーム総合力 vs 個人の速さ

ハーフマラソンタイム = 選手個人の能力 箱根駅伝 = チーム全体の総合力

  • 上位10人の平均が速くても、11人目以降が弱ければ崩れる
  • タスキをつなぐ「駅伝特有の技術」
  • メンタル面(プレッシャー、責任感)

  • 大東文化大学(2024-2025):ハーフ上位でも本番で崩れる

理由4:当日のコンディション・運

駅伝は「生もの」

  • 体調不良、怪我
  • 天候(雨、風、気温)
  • メンタル面の浮き沈み

理由5:モチベーションと執念

「絶対にシードを取る」という強い意志

  • 城西大学の下克上魂
  • 立教大学の躍進(2025年:ハーフ19位→13位)

4. データで見る5年間の変化

4-1. 予測精度の年度間変動(相関係数)

2023年: r = 0.638 (中程度) → それなりに予測可能
2024年: r = 0.078 (ほぼゼロ) → 全く予測不可能
2025年: r = 0.302 (弱い) → やや予測可能

なぜ年度で変わるのか?

  1. 強豪校の「ハーフマラソン vs 駅伝力」のバランス

    • 2023年:駒澤大学が圧倒(ハーフ通り)
    • 2024年:城西大学が大躍進(ハーフ無視)
    • 2025年:早稲田・城西が大躍進
  2. 山区間のインパクト

    • 山で大逆転が多い年 → 相関低下
    • 山が平凡な年 → 相関上昇
  3. シード権争いの混戦度

    • 10位前後の団子状態 → 予測困難
    • 明確な力の差 → 予測容易

4-2. シード権予測の安定性

驚異の3年連続70%

  • 2023年:7/10校的中
  • 2024年:7/10校的中
  • 2025年:7/10校的中

的中した大学

  • 駒澤大学(3年連続)
  • 青山学院大学(3年連続)
  • 國學院大學(3年連続)
  • 創価大学(3年連続)

外れた大学(ハーフ10位以内→シード落ち)

  • 法政大学(2025年)
  • 大東文化大学(2024年、2025年)
  • 中央学院大学(2025年)

外れた大学(ハーフ11位以下→シード獲得)

  • 城西大学(2024年、2025年)
  • 帝京大学(2025年)
  • 早稲田大学(2025年)

5. 5年間で見えた法則と傾向

法則1:「駒澤方式 vs 城西方式」

駒澤方式(個人の速さで圧倒)

  • ハーフマラソンタイム1位 → 実際も1-2位
  • 全区間で高水準を維持
  • 予測通りの結果

城西方式(戦略で勝つ)

  • ハーフマラソンタイム12-14位 → 実際は3-8位
  • 山区間で大逆転
  • 予測を大きく上回る

法則2:「青学パターン」(ハーフ3-4位→優勝)

青山学院大学の黄金方程式

  1. ハーフマラソンでは3-4位(駒澤の次)
  2. 実際は1-2位(優勝争い)
  3. 山区間で区間新記録
  4. 差:-2位(常に2位分上回る)

法則3:「大東文化大学のジレンマ」(ハーフ上位→本番失速)

2年連続で大きく下降

  • 2024年:ハーフ5位 → 実際10位
  • 2025年:ハーフ7位 → 実際19位

原因推測

  • 選手層が薄い(エース級は速いが控えが弱い)
  • 山区間で失速
  • メンタル面の弱さ?

法則4:「シード権的中率70%の壁」

なぜ70%止まりなのか?

  • 3校(30%)は必ず予測が外れる
  • → これが「駅伝の不確実性」の本質
  • 山区間、戦略、メンタルが30%を支配

6. 5年間の総括と結論

6-1. ハーフマラソンタイムの予測力の実態

総合評価:D(低い)

評価項目 判定 理由
相関の強さ ✗ 弱い r = 0.08〜0.64と年度でバラつき
安定性 ✗ 不安定 年度で8倍も変動
細かい順位予測 ✗ 不可能 平均誤差4位
大まかなランク分け ✓ 可能 シード権70%的中
優勝予測 △ 微妙 駒澤・青学は可能、城西は不可能

6-2. ハーフマラソンタイムで測れるもの/測れないもの

測れるもの(30%)

  • ✅ 選手個人のスピード・スタミナ
  • ✅ 平地での走力
  • ✅ 「強豪校」vs「中堅校」の区別

測れないもの(70%)

  • ❌ 山区間(5区・6区)の適性
  • ❌ チーム総合力(選手層の厚さ)
  • ❌ 監督の戦略・区間配置
  • ❌ 駅伝特有の「つなぎ」技術
  • ❌ メンタル・モチベーション
  • ❌ 当日のコンディション

6-3. 箱根駅伝は「総合格闘技」

成功の方程式

箱根駅伝の順位 = 
  0.3 × ハーフマラソンタイム順位(個人の速さ)
+ 0.3 × 山区間の適性(特殊能力)
+ 0.2 × チーム総合力(選手層)
+ 0.1 × 監督の戦略(采配)
+ 0.1 × メンタル・運(当日要因)

ハーフマラソンは全体の30%しか説明できない!

6-4. 5年間のベストストーリー

🥇 最優秀選手:青山学院大学

  • 3年連続で予測を2位上回る
  • 2年連続優勝(大会新更新)
  • 「駅伝力」の最高峰

🥈 ベスト躍進賞:城西大学

  • 3年連続で予測を大きく上回る
  • 2024年:史上最高の総合3位
  • 「ハーフマラソンでは測れない強さ」の象徴

🥉 ベスト安定賞:駒澤大学

  • 3年連続ハーフ1位 → 実際も1-2位
  • 2023年:史上初の大学駅伝三冠
  • 「地力」で圧倒する王者

7. 今後の展望と提言

7-1. より精度の高い予測モデルの必要性

提案:複合指標モデル

予測順位 = 
  0.25 × ハーフマラソン順位
+ 0.25 × 10,000m順位
+ 0.20 × 前年順位(経験値)
+ 0.15 × 山区間適性スコア(独自指標)
+ 0.10 × 選手層スコア(上位10人と11-16人の差)
+ 0.05 × 監督実績(過去5年の平均順位)

7-2. 山区間適性スコアの開発

必要性

  • 城西大学、青山学院大学の躍進は山が鍵
  • ハーフマラソンでは測定不可能

提案指標

  1. 過去の山区間での成績
  2. 登り・下りに特化したトレーニング歴
  3. 体重・身長・筋力バランス
  4. 高低差のあるコースでの記録

7-3. データだけでは測れない「駅伝の魅力」

箱根駅伝が予測困難だからこそ面白い

  • もし100%予測可能なら、見る価値がない
  • 「番狂わせ」「下克上」が感動を生む
  • 城西大学の躍進、早稲田の伝統、青学の王者の貫禄

データ分析の限界

  • 人間のドラマはデータに収まらない
  • 執念、感動、涙、喜び
  • だからこそ、箱根駅伝は100年続く

8. まとめ

8-1. 5年間で分かったこと

✅ 確実に言えること

  1. ハーフマラソンタイムの予測精度は低い(年度で激変)
  2. シード権の70%は予測可能(安定)
  3. 駒澤大学は予測通り、城西大学は予測を大きく超える
  4. 青山学院大学は常に予測より2位上

❌ 予測困難なこと

  1. 細かい順位(1位 vs 2位、8位 vs 10位)
  2. 城西方式(山戦略)の大学
  3. 年度による変動要因

8-2. 最終結論

ハーフマラソンタイムは「参考程度」

  • 相関係数:0.08〜0.64(年度で変動)
  • 説明力:全体の約30%
  • シード権予測:70%

箱根駅伝は「駅伝力」が決める

  • 山区間:30%
  • チーム力:20%
  • 戦略:10%
  • メンタル・運:10%

データ分析の意義

  • 予測精度は低いが、傾向は見える
  • 「駒澤方式」「城西方式」「青学パターン」
  • 数字では測れないドラマがある

だからこそ、箱根駅伝は面白い!


データソースと詳細情報

本記事のデータ

  • 第97回〜第101回箱根駅伝公式サイト
  • ハーフマラソンタイム:公式エントリーデータ
  • 総合結果:公式記録

さらに詳しく

東京箱根間往復大学駅伝競走データ集(第97回〜第101回)

  • 5年分の完全なデータセット
  • 5000m、10,000m、ハーフマラソンタイム
  • 総合結果との比較分析

#箱根駅伝 #データ分析 #5年間総括 #スポーツアナリティクス #駅伝 #予測分析 #城西大学 #青山学院大学 #駒澤大学

@maehrm
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Author

maehrm commented Dec 20, 2025

この記事は、Claude for Desktop に、以下を与え自動で生成されたものです。

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