Dave Cameronが開発したキャメロンの公式は、距離が長くなるにつれてランナーの平均スピードがどう落ちていくかを表す曲線から、レースタイムを予測します。 リーゲルの公式 とは異なり、キャメロンの曲線は短い距離では急で、長い距離ではなだらかになります。そのため、予測タイムがどれだけ遅くなるかは、2つのレースがこの曲線上のどこに位置するかによって決まります。
公式
T2 = T1 × (D2/D1) × [f(D1) / f(D2)]
f(d) = a − b·d + c / dk
公式の仕組み
キャメロンの関数 f(d) = a − b·d + c / dk（d はメートル単位の距離）は、ランナーがその距離で維持できる平均スピードを表します。この値は最初の数キロで急速に下がり、その後はゆっくりと下がっていきます。予測タイムは、既知のタイムを距離と2つのスピードの比で調整したものです：T2 = T1 × (D2/D1) × f(D1)/f(D2)。
5Kや10Kからマラソンを予測する場合、f(D1)/f(D2) はそれぞれ約1.16と1.11になるため、キャメロンはリーゲルの固定指数よりもペースを大きく落とします。その結果、予測されるマラソンタイムは数分遅くなります。隣り合う距離どうし（5K → 10K、10K → ハーフマラソン）では、2つの公式の差は数秒以内に収まります。
Calcpaceは、キャメロンが2001年に発表したメートル法版を使用しています。これは800mからマラソンまでのパフォーマンスに当てはめて作られたものです。その範囲を大きく超えると曲線は意味をなさなくなる（約445kmでゼロに達する）ため、Calcpaceでキャメロンの公式を使うのは100kmまでです。それより長い距離にはリーゲルの公式をご利用ください。
例
10Kを42:00で走った場合、マラソンの予測タイムはどうなるでしょうか？
f(10000) ≈ 13.7687
f(42195) ≈ 12.4001
T2 = 2520 × (42195/10000) × (13.7687 / 12.4001)
T2 ≈ 11,807 s ≈ 3:16:46
同じ入力でリーゲルは3:13:12と予測します。キャメロンのほうが数分慎重です。
計算にはインターネット接続が必要です。接続が戻ると、ボタンもまた使えるようになります。
キャメロン vs リーゲル — 使い分け
| 既知 → 目標 | キャメロン | リーゲル | 差 |
|---|---|---|---|
| 5K (20:00) → 10K | 41:39 | 41:41 | −0:02（ほぼ同じ） |
| 5K (20:00) → マラソン | 3:15:11 | 3:11:49 | +3:22（キャメロンの方が保守的） |
| 10K (42:00) → マラソン | 3:16:46 | 3:13:12 | +3:34（キャメロンの方が保守的） |
どちらの公式も地形、トレーニング履歴、当日のコンディションは考慮されていません。あくまで目安としてご利用ください。
両方の公式を並べて比較
過去のレース結果を入力して、リーゲルとキャメロンの予測を比較します。
計算にはインターネット接続が必要です。接続が戻ると、ボタンもまた使えるようになります。
Cameron式：いつ、どのように使うか
Dave Cameronが開発したCameron式は、距離に応じて平均スピードがどう落ちるかを表す曲線からレースタイムを予測します。この曲線は短いレースでは急で、長いレースではなだらかです。単一の固定指数を使うRiegelとは異なり、予測される減速の度合いは、2つの距離がこの曲線上のどこに位置するかによって変わります。Calcpaceでは、Cameronが2001年に発表したメートル法版（距離はメートル単位）を使用しています。
実際には、目標がマラソンの場合、Cameronは常にRiegelより保守的です。5K、10K、ハーフマラソンのいずれから予測しても、数分遅いタイムになります。隣接する距離間の予測では、両方の式はほぼ一致します。Calcpaceの予測ツールは両方を並行して計算するので、比較できます。
どちらの式も普遍的により正確というわけではありません—どちらも既知の制限を持つ経験的モデルです。2つの結果の範囲を目標タイムの信頼区間として扱うのが最善です。
仕組みについて
RiegelではなくCameronを使うべき状況はいつですか？
5Kや10Kなどの短いレースから長いレース、特にマラソンを予測するときに、慎重なセカンドオピニオンとしてCameronを使ってください。CameronはRiegelよりもペースを大きく落とすため、短いレースでは試されない持久力の分だけ余裕を残してくれます。隣接する距離間の予測（10Kからハーフマラソン）では、2つの式はほぼ同じ結果になります。
どちらの式がより正確ですか？
どちらも普遍的に優れているわけではありません。両方とも大規模なレースデータベースから導出され、距離-速度関係の異なる側面を捉えています。実際の精度は努力の質、コースプロファイル、トレーニングの特異性によって異なります。
ウルトラマラソンにこれらの予測を使用できますか？
いいえ—両方の式はマラソンまでのレースデータでキャリブレーションされており、CalcpaceがCameronを使うのは100kmまでです。ウルトラ距離（50K、100K、100マイル）では、補給、睡眠、地形、精神的な強靭さがパフォーマンスを大きく左右し、これらはどのペースベースの式でも捉えられません。ウルトラについては、コース別のデータベースやコーチの指導のほうがはるかに信頼できます。