COMPARE
タイムの差に、理由を見つける。
自己ラップとリファレンスを、同じ距離で比較。タイム差・速度・ブレーキ・スロットルの変化から、操作の違いを読み解きます。
DATA ANALYTICS / DESKTOP WEB APP
GT7 Telemetry Lab.
Driving Data. Better Decisions.
Gran Turismo 7の走行ログを読み込み、ラップの違いを可視化。ロスのある区間を見つけ、次の一周で試すことへつなげる、Windows向けローカル分析アプリです。
BUILT WITHReactTypeScriptPythonFastAPIpandasNumPyPlotly.js
画面は英語表示です。日本語にも対応しています。
01 / THE PROBLEM
「なぜ遅かった？」を、
次に試せる仮説へ。
ラップタイムだけでは、どの操作を変えればよいか分かりません。GT7 Telemetry Labは、自己ラップと基準ラップの違いを距離に沿って並べ、ロスのある区間から操作の違いへ、そして練習へとつなげるためにつくっています。
FOCUS
見る場所を、迷わない。
タイムロスが大きい区間を改善候補として抽出。選択した区間、波形、コースマップが連動し、どこで何が起きたかを確認できます。
PRACTICE
気づきを、次の一周へ。
改善したい区間を練習プランへ保存。走行を重ねたときのラップ全体と区間タイムの推移を振り返れます。
1,400–2,100 mの区間タイムと全周タイム。分析と同じ初回ラップを選択し、2026年8月31日の実走行24周を順に表示しています。
02 / MORE TO EXPLORE
分析を、さらに深める。
別の使い方：走行履歴
走行記録も、条件ごとに振り返る。
複数のコース・車種の記録も振り返れます。
03 / ARCHITECTURELOCAL-FIRST BY DESIGN
データも計算も、ローカルに。
ブラウザ、API、走行CSVは同じPCで動作します。フロントエンドをビルドし、FastAPIから静的ファイルとAPIを配信。分析処理はUIから切り離したPythonモジュールにまとめています。
INPUT / EXTERNAL LOGGER走行CSVフォルダーを指定して読み込み
元データは読み取り専用
元データは読み取り専用
PROCESS / LOCAL APIFastAPI + Pythonpandas / NumPy
前処理・補間・比較・集計
前処理・補間・比較・集計
INTERFACE / BROWSERReact + Plotly.jsTypeScript / TanStack Query
波形・コース図・練習履歴
波形・コース図・練習履歴
区間・設定・手入力記録・動画同期情報はローカルのJSONに保存。GT7からのUDP受信は外部ロガーが担います。YouTube動画連携を利用する場合は外部通信が発生します。
04 / ENGINEERING DECISIONS
数字の裏側にある、設計。
時間ではなく、距離でそろえる。
60 Hzのサンプル間隔から経過時間を算出し、3次元座標から累積距離を計算。1 m間隔の線形補間で、速さの異なるラップを同じ距離で比較します。確定ラップタイムはCSVファイル名から取得します。
改善候補には、計算の根拠を。
300〜1,000 mの指定幅で区間を評価し、基準からのロスが15 msを超える区間を抽出。ロスの大きい順に並べ、ブレーキ開始位置・平均速度・全開到達位置の差からルールに基づくヒントを表示します。
波形と地図を、一つの操作に。
改善候補の選択で距離範囲をそろえ、波形のカーソル位置をコース図に反映。グラフの描画を直列化し、カーソル操作による不要な再描画を抑えています。ギア表示には元の状態遷移を保持します。
元のデータを、守りながら使う。
必須列・不正数値・異常な距離を検証し、エラーを画面に返します。CSVは書き換えず、アプリの設定はJSONへ分離。一時ファイルへの書き込みと置き換えによって保存します。
05 / EXPERIENCE THE PROJECT
動く体験を、これから。
操作動画と、サンプルデータを使う公開専用デモを準備する予定です。
本プロジェクトは非公式の個人開発ツールです。Gran Turismo 7および関連商標は各権利者に帰属します。