USA CyclingのProject 4:05はレース戦術を調整し、オリンピック団体追い抜きで金メダルを獲得した。

米国女子団体追い抜きは2023年世界選手権で6位に入り、表彰台までわずか0.159秒差だった。自転車競技の強豪国よりも資金が少ない米国は、単に資金を積んで好成績を買うことはできなかった。

USA Cyclingはオペレーションズ・リサーチ、機械学習、リアルタイム分析に活路を見いだした。Project 4:05は選手選考、レース戦略、空力効率を最適化し、競技を単なる努力量の試練ではなく、制御可能な意思決定のシステムとしてモデル化した。

モデルは金メダルを狙う目標タイムを4分05秒と予測し、その時間をどこで生み出せるかを具体的に示した。どの選手を起用するか、各選手がいつ先頭交代で引くか、低出力の選手を回復させながらどうローテーションするか、空力上の利得を得るためにどう位置取りを組むか、である。ある選手について空力抵抗を9.2%削減したことは、推測ではなくモデル化された改善の一例である。

パリ2024でチームは4分04秒302を記録し、目標を上回って金メダルを獲得した。この同じ分析主導の手法により、USA Cyclingはオペレーションズ・リサーチの2025年フランツ・エデルマン賞を受賞した。

単なる努力量だけでなく、制御可能なあらゆる僅差を最適化すること。

秒単位を削り出すには、ただ練習量を増やすのではなく、制御可能な余裕を見つける必要がある。

直感では見えない損失の回復可能な箇所を、モデルは見つけ出す。

選手選考とローテーションのタイミングは、低コストで効果の大きい手段である。

空力上の利得は積み重なり、正確に測定できる。

競合より資金を使えないときは、最適化で競合を上回ろう。競技をシステムとしてモデル化し、制御可能な最大の利得を狙うのだ。

Project 4:05はオリンピック金メダルを生み出し、USA Cyclingに2025年INFORMSフランツ・エデルマン賞をもたらした。これはオペレーションズ・リサーチをトップスポーツに応用した著名な事例となり、規律ある分析手法が資源上の不利を克服し得ること、そして制御可能な変数をモデル化することが追加資金以上の価値を持ち得ることを示した。