人工知能 vs. パーソナルトレーナー | 重慶エムズトレーニング株式会社

この機能は、対応する同意が得られた場合にのみ使用できます。評価機能を有効にするには、詳細を読んでサービスに同意してください。

現在、フィットネスインフルエンサーが ChatGPT で人気を博していますが、誇大広告は正当化されるのでしょうか? AIは本当にパーソナルトレーナーに取って代わるのでしょうか？専門家らは、バーチャルコーチに頼りすぎないよう警告している。しかし、ISPO.com は、デジタルトレーニングの概念をこれまで以上に物語る理由も発見しました。

「トレーナーを根本的に置き換えることはできないと思います」とアレクサンダー・アステロート氏は言う。彼は、ドイツ連邦スポーツ科学研究所が実施した AI 研究の著者の 1 人です。「むしろ、人工知能はトレーナーの仕事をサポートするツールを提供します。トレーニング計画の分野では、AI はトレーニングに基づいて起こり得るパフォーマンスの向上について予測します。これらは正しい場合もありますが、完全に間違っている場合もあります。」

たとえば、ChatGPT は、2022 年 11 月のリリース以来、電光石火の速さで人工知能の代名詞になりました。これを利用して、チャットボットは、「HIIT とは何ですか?」などのさまざまな質問に数秒以内に答えます。または「マラソンのトレーニングはどうすればいいですか?」例えば。 https://chat.openai.com/ に無料登録後、人間らしい会話が可能です。

チャットボットは驚くべきスピードと明確で率直な言葉で質問に答えます。これにより、Google が提供するさまざまな Web サイトを検索する手間が省けます。同じトピックに関するより正確なフォローアップの質問であっても、宣伝された AI は詳細な回答を提供し、情報は明確かつ構造化された方法で表示されます。このシステムには Web サイト、Wikipedia のエントリ、書籍からのデータが供給されるため、非常に有用な答えが得られることがあります。ただし、AI には限界があり、個人の運動トレーニングに関しては弱点が見られます。

アレクサンダー・アステロート教授は、AI がトレーニングデータの解釈時に誤った判断を下すことがある理由を次のように説明しています。「非常に驚くべきことに、データを見てみると、より多くのトレーニングがより強力なパフォーマンス向上につながるという結論に達する可能性があります。モットーによれば、多くのことを行う必要があります。」「これは非常に役立ちます。簡単に言うと、AI は可能な限り広範囲かつ集中的なトレーニングプランを生成できます。しかし、これは過剰なトレーニングや怪我を引き起こす可能性があります」とアステロス氏は警告します。彼の結論は次のとおりです。「人工知能が示唆することに常に批判的に疑問を持たなければなりません。そしてそのためには専門知識が必要です。そしてこれが、本物のトレーナーが通常テーブルにもたらすものです。」

さらに、Asteroth教授は、例えば自転車競技におけるAIトレーニングプランは通常、トレーニング理論の本にあるような「修正された標準プラン」にすぎないと指摘する。「これは安全性への配慮と関係しているのかもしれない。メーカーはトレーニング計画が正確に何に基づいているのかについては明らかにしていない。それは本当に『機械学習』なのか、それともハードコーディングされているのか？」

現在、多くの高リーチのフィットネス Youtuber が、ビデオブログで機械学習を披露しており、年齢、トレーニング目標、トレーニングに利用できる時間などの情報に基づいて、チャットボットがどのようにしてワークアウトプランを即座に吐き出すかを紹介しています。結果は素晴らしいものであるが、これらの計画は怪我などの個人の特性を考慮していないため、慎重に扱う必要があるというのが一般的な意見です。

このため、ハイデルベルクのスポーツ科学者でパーソナルトレーナーのマティアス・フィッシャー氏は、AIによって作成されたトレーニング計画には懐疑的です。「人工知能はまだ初期段階にあると思うので、私はこれについてより具体的なスタンスを持っています。私は皆さんの前でそう考えています」「人のためのトレーニング計画を作成する場合、それらを完全な生物心理社会システムとして見るべきです。すべての人間は、標準化された計画に従ってトレーニングするにはあまりにも複雑すぎます」と、ドイツのハイデルベルクにあるCAPECS®スポーツコンサルティング会社のオーナーは言います。 ISPO.comのインタビュー。

「たとえば、アスリートが太ももの筋肉を増強したい場合、年齢、体重、体脂肪率などの重要なデータを入力すると、人工知能がすでに合理的なトレーニング計画を作成できるはずです。しかし、実際には、私の記事で見ているように、「毎日の仕事では、筋肉増強の最適な結果だけでなく、特に痛みの予防やリハビリテーションのためにも、体全体を検査し、病歴を聞かなければなりません。現時点ではそこに限界があると私は見ています。」

どのトップアスリートが人工知能を使ってパフォーマンスを向上させているかという質問に対して、ChatGPT は具体的な答えを返します。たとえば、イギリスのトップ陸上選手カタリナ・ジョンソン・トンプソンは、世界有数の米国プロバイダー「Vi」が開発した AI ベースのフィットネスコーチングシステムを使用しています。このシステムは、スマートウォッチやフィットネストラッカーなどのウェアラブルからのデータを使用して、メダリストのジョンソン・トンプソンのためにパーソナライズされたトレーニングプランを作成します。 ChatGPTによると、セリーナ・ウィリアムズ、レブロン・ジェームズ、ウサイン・ボルトもAIを使ってトレーニングしているという。

Freeletics (@freeletics) がシェアした投稿

Freeletics の成功事例が証明しているように、AI コーチは一般のアスリートにも普及しています。 2013 年にミュンヘンで設立されたフィットネスアプリのスタートアップ企業は、AI がずっと前から人気のスポーツに取り入れられていることを示しています。 Freeletics でのトレーニングの焦点は、器具を使わずに筋力と持久力を高めることです。たとえば、高強度のトレーニングや柔軟体操 (公園で自分の体重を使ってトレーニングする集中的な身体トレーニング) などです。 Freeletics によれば、この仮想トレーナーは「利用可能な最も先進的なデジタル、AI ベースのパーソナルトレーナー」です。

スマートツールにより、より多くのデータや統計が利用可能になったため、スポーツのトレーニング管理のあらゆるレベルで人工知能がますます普及してきています。さらに、世界中のユーザーからの情報、経験、フィードバックはすべて AI ベースのアプリに流れ込んでいます。貴重なデータを利用できることが、AI が進化できる理由です。データが多ければ多いほど、より良い結果が得られます。

たとえば、アプリ「Enduco」は、まずユーザーのトレーニングを記録し*、他のソースからのパフォーマンスデータを統合します。ユーザーの現在のフォームと運動目標を考慮して、AI制御のコーチが「カスタマイズされたトレーニングプラン」を生成します。トレーニング後、AI コーチはユーザーの現在の状態に基づいてトレーニングプランを調整します。逸脱に基づいて、この計画は将来に応じて調整されます。

人工知能は怪我のリスクを予測することもできます。ピサ大学のデータサイエンティスト、アレッシオ・ロッシと彼のチーム

はイタリアのプロサッカーチームを長期間にわたって分析してきました。彼らは、GPS やビデオ分析、心拍数、乳酸レベル、運動量の主観的な認識などのパラメーターを使用して、各プレーヤーのトレーニング負荷を測定しました。研究者らは、このすべての情報を AI に入力して、負荷データのパターンを特定し、最終的に怪我を予測しました。 AI は、選手が今後数日または数週間以内に怪我をする可能性がある確率を計算し、怪我が差し迫っている理由についての手がかりも提供することができました。

たとえば、カメラデータとウェアラブルによって提供される情報を組み合わせて使用することで、AI は戦略的または戦術的な状況を解決することもできます。これは、ドイツ連邦スポーツ科学研究所によるレポート「ビッグデータとスモールデータの対立分野におけるトップレベルスポーツのための人工知能」の結論です。

現在、AIツールは主にフィットネス分野で活用されています。そして、彼らは一般的なトレーニング計画を作成するだけではありません。たとえば、アプリ「Mirror」は、ユーザーがフィットネストレーニング中に正しい動きを行えるように支援します。 AI は、パーソナルトレーナーよりもはるかに低コストで、ワークアウト計画を立て、ワークアウト管理を支援し、モチベーションをサポートする安価な方法を提供します。

この事実にもかかわらず、人間のトレーナーは自分たちの存在意義について心配する必要はありません、ミュンヘンを拠点とするパーソナルトレーナーのジョージツァンタリス氏は次のように説明します。「スクワットやデッドリフトなどの複雑な動作では、それらが正しく行われていない場合、AI は直接介入できません。 AI は動きを見ることができないため、パーソナルトレーナーのようにいつでもリアルタイムで介入することはできません。」しかし、ツァンタリス氏は一般的に、長期的には AI ができることには多くの可能性があると考えています。「テクノロジーがほぼ毎日改良されているため、競争力はさらに高まり、間違いなく私たちパーソナルトレーナーやフィットネス業界にとってより役立つものになるでしょう」未来。"

アステロート教授も人間のコーチに依存しているが、仮想コーチの可能性にも注目している。「他の多くの人と同様、私も AI が生成したトレーニング計画には懐疑的です。しかし、将来的には、人工知能が進化するにつれて、スポーツにおいても人工知能が可能性を秘めています。」だからこそ、私はそれに取り組んで研究しています。しかし、現時点では、AI がまだそこに到達するとは思えません。」

科学者は今後数年間にどのような開発の可能性が期待できるかについてコミットしたくないが、アステロス教授は彼らができるべきことを明確に定義している。「システムの機械学習はデータから予測を作成します。しかし、これらは完全に説明されていません。たとえば、リスクは未解決のままです。この方法またはあの方法でトレーニングするとどうなりますか?」

Asteroth 氏の見解では、「説明可能な AI」は将来的に非常に大きな役割を果たすことになります。最新の機械学習手法のほとんどはブラックボックスアルゴリズムです。つまり、予測は正確になぜこの予測結果が生じるのかについての説明なしで行われます。しかし、これは、AI が生成したトレーニング計画が信頼できるかどうかを評価できるようにするために非常に重要であると彼は言いました。 AI は計画を提供するだけでなく、その根拠も提供する必要があります。現時点ではそのようなことは起こっていません。

アステロス教授は、競技スポーツであれ、フィットネス分野であれ、主にトレーナー向けのサポートシステムの形で AI の可能性があると考えています。「特にプロの分野では、アスリートはすでに十分なトレーニングを受けており、ここでは新しいトレーニングの代替手段が必要になるかもしれません」「モデル。AI はこれらを提供できます。私の観点からは、AI は完全に自動化されたシステムであってはならず、常にサポートするシステムであるべきです。なぜなら、私たちは人間を相手にしているからです!」