トレーニングにAIを取り入れてみた話
今回進撃するのは、「ロードバイクのトレーニング×AIコーチの活用」。
昨今、凄まじい勢いで進化を続けるAI技術。
「文章を書いてもらう」「画像を生成してもらう」といった使い方が一般的ですが、チャリダーである「中の人」は思いました。
「これ、ロードバイクの専属コーチにできるのでは…？（天才的発想）」
それ、車輪の再発明じゃ・・・？
うるせえ。
ということで、今回は最新テクノロジーを駆使して構築した「完全データ駆動型・AIコーチシステム」の全貌をご紹介します。
AIコーチ導入のきっかけ
日々感じる課題
AIコーチを導入しようとしたきっかけは、仕事でAIを頻繁に活用して日々の課題を分析したことに始まる。
タダ（正確に言うと会社のお金）でGeminiの有料プランが使い放題だったので、あんなことやそんなことまで使ってみるうちに、「これ、便利やん」となったのである。
流行に乗ったんじゃないんだね。
ぶっちゃけ、流行に乗った。
時間返せよ。
とまあ、まじめな話、加齢に伴いコンディションが微妙な日が増えたため、本腰を入れてトレーニングに向き合いたい、と思ったことがきっかけです。
トレーニングの成果をしっかり出すためには、単に「追い込む」だけでなく、科学的な運動生理学の理解と正確なデータの分析が不可欠。とまあ、至極当たり前のことなんですけれどね。
今回活用するAI
そこで、得意分野の異なる2つのAI（ClaudeとGemini）、そしてデータ連携のためのツールを組み合わせたトレーニング環境を構築したってわけ。
理論派頭脳「Claude」による科学的アプローチ
Claudeの活用
まず登場するのが、分析・論理構築が得意なAI 「Claude（クロード）」 です。
AIの紹介や詳しい扱い方は、ぜひその道のプロの紹介を、YouTubeやネットで探してみてください。
まずは『基礎工事』だね。Claudeにはトレーニングの教科書になってもらったよ。
・運動生理学、栄養学、スポーツ栄養、コーチング理論の整理：
FTP、TSS、心拍ゾーンなどの科学的背景を文献を整理してまとめる。
・ファクトチェック：
集めたものが曖昧なネット情報ではなく、科学的根拠のある資料であるかチェックさせる。
・トレーニングガイドラインの作成：
2026年1月からの自分のトレーニングログを読ませ、その傾向から自分に合った強度設定や超回復のサイクルをまとめたベース資料を作成。
・コーチング資料「スキル」の策定：
練習の振り返りやメニュー決め、体調管理の際の声掛けの仕方や目標設定。要するに、人格的な部分。
以上を整理し、PDFデータにまとめました。このPDFデータは、Geminiなど、AIで具体的なコーチングをする際の根拠として活用できるようになります。
要するに、評価された論文のデータそれ自体に『自分用の完璧なトレーニングマニュアル』を作ってもらったってことね。
そう！このしっかりした論理的ベースがあるからこそ、ブレないトレーニングができるんだ。
GAS × Intervals.icu によるログの自動抽出
マニュアル（理論）ができたら、次は「実際の走行データ（事実）」が必要です。ここで活躍するのが、サイクリスト御用達の分析サービス「Intervals.icu」。
詳しいことは、ググってみてくださいね。とっても有名な方が紹介してくださっています。
さらに、「Google Apps Script（GAS）」も活用しました。
日々のライドデータはGarminなどからIntervals.icuに集約されるんだけど、これをAIに素早く読み込ませる仕組みを作ったよ。
誰かのパクった？
これはもう。
データ分析のフローチャート
データの流れは、大きく分けて次の3ステップです。
いちいち手動で数値を入力しなくていいのは楽ちんだね。
そうそう。人間はサボりたい生き物だからね、自動化できるところは全部自動化するに限るよ。
Interbalsのデータ管理
Interbalsから取り出したデータは、以下の様にデータ管理しています。
雑ではありますが、左上のチェックボックスを押すと、その日のログが記録されるようになっています。
このおかげでスマホからも直接GASを動かせるようになりました。
あと、これまた雑ですが、チェックボックスの下のボタンを押すと前日のログがとれます。
基本的には、0時～1時の間に、GASのトリガーが発動して、自動的に前日のログを取ってくれるようになっています。
実践派コーチ「Gemini」による日々の伴走と分析
日々のコーチをしてくれるGeminiの活用方法
そして、いよいよ仕上げ。日々の現場で伴走してくれるのが 「Gemini（ジェミニ）」 です。
詳しいGeminiの運用手順は、以下の通りです。
Geminiには、こんな感じで毎日アドバイスをもらっているよ。
これまでの練習分析：「直近1週間のTSS累積が〇〇だから、疲労がピークに達しています」といった客観的な振り返り。
これからのメニュー提案：「明日はL2レベルでのリカバリーライドを45分行いましょう」などの、おすすめ度（☆1〜☆5）付きの具体指示。
健康・栄養面のサポート：「今の疲労度なら、今夜はタンパク質と炭水化物をしっかり摂って睡眠を7.5時間確保してください」といった体調管理のアドバイス。
完全に専属のパーソナルトレーナーじゃないか…！
主観（『今日は行ける気がする！』）で走ってオーバーワークになるのを、データとAI（『数値的に今日は休むべきです』）が止めてくれるのが本当にありがたい。
Geminiの実際の運用画面
実際の運用画面はこんな感じです。
Geminiの活用方法は、その道のプロに聞いてみてくださいね。
まとめ
今回構築した仕組みをまとめると、以下のようになります。
| ツール・AI | 役割 |
| Claude | 科学的理論の整理・ファクトチェック・コーチング資料「スキル30選」の作成 |
| Intervals.icu + GAS | 日々のライドログ自動抽出・データ化 |
| Gemini | 理論とデータに基づく日々のコーチング＆健康管理 |
もう一度、全体の流れの図を載せておきます。
AIを単なる雑談相手ではなく、「理論構築」と「データ分析・伴走」で役割分担させることで、非常に質の高いトレーニング環境を作ることができました。
感覚に頼らない「根拠のある練習」ができるのは、想像以上に楽しいものです。
で、肝心のパワーやスピードは上がったの？
ふふふ…それは次回の『実際に走ってみた編（成果報告）』でお話しするとしよう…！
逃げたな。
（つづく。）
初めて購入したロードバイクメーカーはBMC。
ロードバイクへの投資は必要経費。