提案実績8万回のAIシューズサービスを展開　元学生駅伝出場ランナーが「一人ひとりに“カリスマ店員” がいる世界を目指す」

※本記事は『ランナーズ2026年12月号』掲載内容になります。（全1ページ／1ページ目）

ランニング界を支える人々を紹介する連載。今回は、AIを活用したランニングシューズ提案サービス「Dash AI」を展開する株式会社sci-boneの宮澤留以さん（32歳）です。

写真／小野口健太　文／吉田誠一

ユーザーが撮影したランニングフォームの動画を自社開発したAIで解析し、その結果からユーザーに最も適したランニングシューズを提案する。株式会社sci-bone（サイボウン）が提供するサービス、Dash AI（ダッシュエーアイ）を使えば、スマホ一つで自分に合うシューズが容易に見つかる。ユーザー登録のみで、利用料は無料だ（10月時点）。

代表取締役CEOの宮澤留以さん（32歳）は「いいシューズとは何なのか。ある人にとっていいシューズでも、他の人にそうであるとは限らない。それぞれが感覚ではなく科学的に最適なシューズを選べる環境を整えたいと考えてきた」と話す。

Dash AIがユーザーに求めるランニングフォーム動画は、横から身体全体を撮ったものなら最低4歩で分析できるという。
「完璧ではないけれど、その情報があれば動作解析AIで姿勢、ピッチ、ストライド、接地のタイプ、接地・離地時間などフォームの傾向をつかめる。ユーザーの手間を少なくして、まずは利用してもらうことを優先的に考えた」

その動画に加え、自己ベスト、目標タイム、シューズの好みや重視ポイント（安定性、反発性、フィット感）、用途などを入力すれば、データベースにある13ブランド、125種類以上のシューズから「この一足」を勧めてくれる。sci-boneはオンラインショップに加え、今年9月、東京・赤羽にシューズショップを開いた。

この事業の源はシューズ選びで失敗し、故障に泣いた自身の体験にある。
「学生時代を過ごした長野には充実したショップがほとんどなく、シューズの情報もきわめて少なかった。当時はロードを走る機会が多く、いまよりシューズの選択肢もなかったので薄底モデルばかりはいていた。用途に合ったものを選んでいたら、故障も防げたかもしれない」

それを踏まえ、どこにいてもオンラインで自分に合ったシューズをデータに基づいて選べる仕組みづくりに注力する。
シューズの提案に欠かせないのが各シューズの特性をデータ化すること。重さ、ソールの厚さ、ドロップなどメーカーが公表する情報では不十分なため、独自の機器で屈曲性やグリップ性などを計測し、3Dスキャンで構造を把握する。7項目の性能を10段階評価している。

着用データも集めており、現在は月間150㎞を走り、5㎞や10㎞のレースに出ている宮澤さん自身がはくほか、チーム運営に携わっている「赤羽ランナーズ」のメンバーら10〜15人に試しばきをしてもらい、その評価も取り入れている。

「同じシューズをはいても、人によって走行したときの接地の仕方やペース、重心との位置関係など、条件は一人ひとり異なる。そのため、合う人と合わない人が出てくる。シューズの評価には、実際に人がはいて感じる部分が大きい。その感覚をどう定量化し、客観的なデータで補えるか、さまざまな方法を考えている」