11月に開催される技術書典19で久しぶりの新刊を出します。
タイトルは『ランニングプログラマー - ゼロから42.195km: メタボ・運動嫌いITエンジニアのマラソン挑戦記』です。
運動嫌いのITエンジニアだった私が、ソフトウェアを開発するようにランニング習慣を築いて、フルマラソン・ウルトラマラソン完走にまで至った体験談となっています。
体験の一部については以下の記事にありますが、ほとんど運動してこなかった、走るのが大嫌いだった私が、月間200〜300kmのランニングをするようになり、フルマラソン6回、ウルトラマラソン3回完走するようになりました。わずか2年の間に起きた出来事です。何が起こったのかについて本書では余すことなく書いていきます。
「プログラマー」とあるように、コードを書くための環境構築から始めていき、サボりや怪我などの「バグ」を一つずつ潰していきながらソフトウェア（=自身の身体）を作り上げていきます。そして、マラソン大会をリリースとなぞらえていくというストーリーとなっています。
ランニングという運動習慣を継続することで、身体やメンタル・仕事・人間関係にどのような変化があったのかについても触れます。運動することによって脳が良い方向に変わっていくことで、人生がより充実していき、日々にメリハリが生まれるようになりました。
後半はスケールアウト（サーバーの台数を増やして処理能力や可用性を高める）と題して、ウルトラマラソン（フルマラソンより長い距離を走る）にも挑戦した話も入れています。とてもチャレンジングですが、その挑戦に見合っただけの価値はあると思っています。また、最後の章ではスマートウォッチなどのガジェットとAIを活用した、ランニングAIコーチの作り方や運用についても触れています。
お気づきの方もいるかもしれませんが、本書は『ヘルシープログラマ』という本に影響されています。『ヘルシープログラマ』では、イテレーティブ（反復的）かつインクリメンタル（少しずつ積み上げる）な手法で不健康な生活をリファクタリングする重要性が説かれています。本書も同様に、ランニング習慣を「人生のプロジェクト」と捉えて、段階的に目標達成していく過程を書いています。ITエンジニアらしいアプローチでありながら、走ることを通じて得られた心身の変化や気づきを感情面について書いているつもりです。
特に読んでほしい人
本書は「ランニング」に関する内容なので多くの方に読んでいただければと思っています。
「プログラマー」とありますが、プログラマー以外の方でも読める内容になっています。
- 30台後半以上
- 最近つかれやすくなってきた人
- 運動したくてもできない、やらないがなにかやってみたいと思っている人
ただし、本書はランニングの技術（ランニングフォーム、トレーニング内容など）に関しては書いていません。私自身がそこまで速くもなければ技術があるわけではないので語れないからです。すでにバリバリ走られている方にとってはあまり刺さらないかもしれません。
章構成
8割ぐらいできあがっていますが、一部変更になる可能性があります。
ページ数は80ページ程度になる見込みです。
第1章「Hello World」̶最初の一歩 1.1 運動嫌いなITエンジニアがなぜ走ることになったのか 1.2 初ハーフマラソン挑戦 第2章 環境構築- 継続するための仕組み作り 2.1 走る時間帯を決める 2.2 朝ランのススメ 2.3 走り続けるための身体づくり 2.5 筆者の場合 2.4 ガジェット、アイテムの紹介 2.6 まとめ 第3章 デバッグ&トラブルシューティング - 挫折とケガを乗り越える 3.1 ランニングシューズの選び方、履き方 3.2 ストレッチに重きを置く 3.3 よくある怪我について 3.4 減量する 3.5 裸足で走る 3.6 まとめ 第4章 ファースト・リリース - フルマラソン完走への道 4.1 なぜ、マラソン大会に出るのか 4.2 マラソン大会に申し込む 4.3 月間走行距離100km を目指す 4.4 ロング走を取り入れる 4.5 ハーフマラソンで腕試し 4.6 大会に必要な道具 4.7 大会1 週間前 4.8 大会1～3 日前 4.9 大会当日 4.10 スタート！ 4.11 完走！ そして、次へ・・・ 第5章 運用と改善 - ランニングが人生をどう変えたか 5.1 身体と健康の変化 5.2 メンタルの変化 5.3 仕事・生活の変化 5.4 認識の変化 5.5 キーストーン・ハビット 5.6 まとめ 第6章 スケールアウト - ウルトラマラソンへの新たな挑戦 6.1 なぜ、ウルトラマラソンに挑戦するのか 6.2 お勧めの大会 6.3 完走するための練習 6.4 申し込みから本番当日まで 6.5 まとめ 第7章 ガジェット&AI活用 7.1 スマートウォッチ活用法 7.2 AIコーチング
