ニューヨーク・シティ完走の92歳も実践　走力向上にAIを活用！②

戦略コンサルタントとしてAIの利活用を推進し、趣味のランニングにもAIを活用している宮本さん（フル3時間13分）は、自身のトレーニングステータスのデータをAIに読み込ませ強みと弱みを分析させた。

宮本さんはランニングウォッチでとった1カ月分のトレーニングログ、VO₂max（最大酸素摂取量）と持久力のデータなどをAIに読み込ませた。すると数値を読み取って整理し、強みと弱みの分析を含めた「あなたのランニング能力」が提示された。強みは持久力、弱点には「坂」が挙がった。この後、レースの記録証の画像データを複数送ると、読み込んで整理し、コースの難易度や気象条件なども考慮した分析が示された。さらに今後のレース予定も送り「本命レースでサブスリーを目指すプランを教えて」と指示。すると、初めの分析で挙げた「坂に弱い」という点を強化するメニューを含めたトレーニング計画が提示された。坂道を走るメニューが入っていたが、「自宅近くに坂道がない」と返すと、バウンディングや腓腹筋を強化するドリルなど、代替えトレーニングが提案された。

「初めてAIに自分のランニングについて聞く時は、現在のトレーニングのステータスと目標をまず投げてみて『どこが強みでどこが弱みですか』と聞いてみるのがおすすめです。どの時期にどんな練習を組み込めばいいかといったスケジュールの組み方を知りたいときも、AIに聞いてみると参考になると思います。とはいえ、AIの回答を鵜呑みにするのは危険なので、私は本当に正しいのか自分でも調べながら利用しています。自分でも勉強するので、以前よりランニングに詳しくなりました。トレーニングがより楽しくなったと感じます」

✓ トレーニングデータを読み込ませ指示すると、強み・弱みを分析してくれる
✓ そのうえで練習計画作成を指示すると、弱点克服を含めたメニューを作成してくれる

1年半前からAIにトレーニングメニュー作成を指示し実践するＡＩ起業家の吉村さんは、今年3月のびわ湖マラソン、ふくい桜マラソンの２大会連続で自己ベストを更新（3時間49分4秒）。AI作成メニューが結果につながったと自負する。

吉村さんはAIに練習メニュー作成を指示するにあたり、事前情報として「自己ベスト」「目標タイム」「出場レース」「ロング走をする曜日」「練習できる曜日」などの情報をインプットさせた。その上で、毎月月初に1カ月分の練習メニュー作成を指示。そして日々、練習を終えるとトレーニングログとフォーム解析デバイスのデータを読み込ませ、フィードバックを受けるのが日課だ。対話を重ねることで、提示されるトレーニング計画がブラッシュアップされていくという。

吉村さんはそのほか、フォーム改善についてもAIと対話する。自身の走行動画や、シューズの裏面を撮影してAIに分析を依頼することもあるという。

「フォームについては、AIとやり取りを重ね言語化することで、再現性が高まると感じています。たとえば、着地についてのやり取りで『右脚を出すときにおへそを右ひざの上に置く意識で』というAIの返答がありました。理解できなかったので『おへそは身体の真ん中で、ひざはおへそから斜め下にあるから、身体をよじらないとできない』と返すと、図と言葉で説明してくれ、『横から見た時の真上』と理解できました。このように対話を繰り返す中で自分で考えた言葉で『言語化』する必要があります。それによって理解が深まり、実際走った時に再現しやすくなると感じています。そういう意味でもAIとの対話は私のランニングにとってなくてはならないものになっています」

✓ 継続的なトレーニングメニュー作成と練習結果の取り込みによりデータが蓄積され、より個人に寄り添ったメニューにブラッシュアップされていく
✓ ランニングフォームの分析＆フィードバックにも活用できる