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    DorsiのAIがリアルタイムでワークアウトを適応させる仕組み

    ·約9分

    重要なポイント

    • DorsiのAIは、時間、スケジュールの乱れ、気分、目標、食事、環境、生理的状態の7つの次元を分析してワークアウトを適応させます
    • リアルタイム適応とは、あらかじめ作成されたプログラムではなく、実際の体調に基づいてワークアウトが変化することを意味します
    • システムはユーザーのパターンから学習し、時間の経過とともに賢く、よりパーソナライズされていきます
    • 生理的シグナル(睡眠、HRV)に基づいて、AIが必要に応じて負担の少ない日を提案し、準備が整ったときに強度を高めます
    • 「ただセッションを始めるだけ(Just show up)」とは、Dorsiがすべての意思決定を処理し、毎回すぐに取り組めるワークアウトが提供されることを意味します

    導入:静的なプログラムの問題点

    従来のフィットネスアプリの仕組みは次のとおりです。1日目にプログラムを選択すると、手動で変更するまでその内容が維持されます。アプリは以下の状態を把握していません。

    • 昨晩の睡眠時間が4時間だったか
    • 出張などで直近の3日間トレーニングを休んだか
    • 仕事のストレスを感じているか
    • 60分ではなく20分しか時間がないか
    • 新しい食事法を始めたばかりか
    • 特定の器具が利用できない環境にいるか
    • 完全に回復しているか、まだ疲労が残っているか

    プログラム側が適応することはありません。ユーザー自身が適応させるか、無視して罪悪感を覚えるかの二択となり、これがフィットネス業界における高い挫折率の一因となっています。

    Dorsiはトレーニングを真に順応性のあるものにすることで、この問題を解決します。アプリを開くたびに、生活の7つの次元を分析し、現在の状況に実際に適合するワークアウトを構築します。

    適応を構成する7つの次元

    1. 時間:スケジュール設定の次元

    日常生活は予定通りに進まないものです。60分の時間を確保していても、会議が長引き、次の予定まで25分しか残っていないという状況が発生します。

    従来のプログラムは、あらかじめ設定した時間が確保されていることを前提としています。Dorsiはそのような前提を置きません。「今、実際に利用できる時間はどれくらいか?」を確認します。

    実際のシナリオ: 60分の予定だったのが、残り25分になったとします。Dorsiはトレーニングのスキップを勧めません。代わりに、5分間のウォーミングアップ、3種類の高重量コンパウンド種目を各2セット、計20分で完了する構成を提示します。主要なリフトを維持し、トレーニングを実施できたことで、連続記録を切らすことがありません。

    アルゴリズムの優先順位は次のとおりです。まず強度と主要種目を優先し、時間に余裕がある場合にのみボリューム(運動量)を追加します。45分ある場合はすべての要素を実施できます。30分の場合は主要種目に加えて3〜4種類の補助種目を行います。20分の場合はコンパウンド種目のみに絞り、アクセサリー種目は除外します。

    2. スケジュールの乱れ:一貫性の次元

    出張などで4日間トレーニングを休んだ場合、4日ぶりの再開時に普段通りのワークアウトを行うことを負担に感じ、再開を躊躇してしまうことがあります。このようなスケジュールの乱れは、予定が不確定になりがちな多忙な社会人に特に多く見られます。

    大半のプログラムはこの空白期間を考慮せず、以前と同じパフォーマンスを発揮できることを前提としています。その結果、疲労を感じながら無理にこなすか、非効率に感じてスキップすることになります。

    Dorsiは休んだ日数を検知して調整を行います。1〜2日休んだ場合はボリュームをわずかに減らしつつ、強度と動作パターンを維持します。3〜5日休んだ場合はより大幅に調整し、重量よりも動作の質を重視します。丸1週間休んだ場合は基本に立ち返り、段階的に再構築します。

    実際のシナリオ: 4日間休んだ後に再開する場合、通常の60分セッションではなく、同じ動作パターンでやや軽い負荷を設定した40分のセッションが提示されます。無理を生じさせることも、過剰に甘やかすこともなく、段階的に元の状態へと誘導します。次のワークアウトは通常の内容に近づきます。

    3. 気分:エネルギーの次元

    精神的に疲弊している状態で、高い運動強度を発揮することは困難です。生理的には完全に回復していても、感情面で疲労しきっている場合があります。

    Dorsiは現在の気分を確認するか、回答しない場合は過去の行動パターンから推測します。そして、その状態に合わせて調整を行います。

    ストレスが大きく神経系が疲弊している場合は、高重量のコンパウンド種目は提案されません。中程度の強度で35分間の安定したセッションが設定されます。ストレスを増加させることなく体を動かすことで、神経系の過度な活性化を抑え、鎮静化を促します。エネルギーが高く不安が少ない場合は、より重い負荷やボリューム、密度重視のトレーニングを推進する適切なタイミングとなります。不安感があり集中力が散漫な場合は、複雑な設定を避け、セッション中の意思決定を最小限に抑えたシンプルな構造が採用されます。

    精神的に疲弊している時に無理な高強度トレーニングを行っても精神力は強化されず、トレーニング自体への忌避感が生じやすくなることが研究で示されています。Dorsiは精神状態に反するのではなく、それに即したアプローチをとります。

    4. 目標:方向性の次元

    優先順位は変化します。1月には減量を目標にしていても、4月には筋肥大を目指すようになることがあります。Dorsiはこれを追跡し、週ごとの重点項目を変更します。

    筋力向上フェーズでは、高重量のコンパウンド種目、長めの休憩時間、低回数(3〜6回)が設定されます。筋肥大フェーズでは、中重量、8〜12回、短めの休憩、より大きな総ボリュームが適用されます。コンディショニングでは、代謝サーキットや密度重視のトレーニングが中心となります。全般的な目標(筋肉量の増加など)を設定することも、週の状況に応じてDorsiに3つのバランス調整を委ねることも可能です。

    重要なのは、Dorsiが単一の期分け(周期化)スキームに固定しない点です。その週に設定した優先順位に基づいて重点項目を適応させます。

    5. 食事:栄養状態の次元

    1800 kcalの摂取エネルギーで、カロリー余剰時と同等のトレーニングを行うことはバーンアウト(燃え尽き症候群)の原因となります。回復能力には限界があり、摂取する栄養量によって制限されます。

    Dorsiは実際の摂取状況を確認します(手動での入力も可能です)。十分なカロリー余剰がある場合は、より大きなボリュームと高強度のトレーニングに対応できます。緩やかな減量のための軽度のカロリー欠損状態では、ボリュームを維持しつつ負担の少ない日を増やします。大幅なカロリー欠損状態では、短時間のセッションと多めの回復日を設定し、コンパウンド種目のみで筋肉量を維持することに注力します。タンパク質摂取量の高低も影響を与えます。タンパク質が不足している場合、神経系の回復にはより長い時間が必要となります。

    ポイントとして、アプリは2500 kcal摂取時と1800 kcal摂取時で同じトレーニング内容を提示しません。

    6. 環境:器具の次元

    懸垂バーのあるホテルにいる場合、ダンベルのある自宅にいる場合、あるいは何の器具もない公園にいる場合など、置かれた環境によって実施可能な内容は制限されます。

    Dorsiは環境に応じて適応します。本格的なジムが利用できる場合はすべてのバリエーションが選択肢に入ります。基本器具のある自宅では、ダンベル、ベンチ、懸垂バーを活用します。最小限の器具しかない場合は自重サーキットや密度重視のメニューに切り替わります。器具が一切ない場合は、自重のみのメニュー(アイソメトリックホールド、プライオメトリクス、密度調整など)が設定されます。

    ジムを探すよう指示したりセッションをスキップさせたりするのではなく、Dorsiは現在利用可能なリソースの範囲内で最適な構成を作成します。

    7. 生理的状態:回復の次元

    ウェアラブル端末はDorsiに生理的データを伝えます。睡眠時間が4時間で心拍変動(HRV)が20%低下している場合、その日に高重量のスクワットを行うと過度な負荷となります。そのため、Dorsiはスクワットを提案せず、代わりに30分間のモビリティケアと負担の少ない定常コンディショニングを提示します。体を動かすことで、神経系にさらなるストレスをかけることなく回復を促進します。十分な休息がとれた翌日にスクワットを実施します。

    ここで適応は理論上の概念から実用的なプロセスへと移行します。システムは実際の生理的シグナルを取り入れます。

    睡眠は非常に重要です。8時間以上はフル稼働が可能、5時間は軽めの回復重視、5時間未満は負担の少ない日となります。ウェアラブル端末からのHRVは、神経系が回復しているかストレス状態にあるかを示します。安静時心拍数(RHR)も指標の一つであり、上昇は疲労や体調不良を示唆するため強度の抑制が必要です。低いRHRと高いHRVの組み合わせは、必要に応じて強度を高められる状態を意味します。

    重要なのは、Dorsiがあらかじめ定められたプログラムによって身体の実際のシグナルを無視しない点です。

    7つの次元がどのように相互作用するか

    7つの次元は独立して機能するのではなく、相互に影響し合います。

    シナリオ1:高ストレス・睡眠不足の状態

    • 気分:低(ストレスあり)
    • 生理的状態:低HRV、睡眠時間5時間
    • 時間:35分
    • 目標:筋肥大
    • 環境:フル設備ジム

    Dorsiは高負荷の筋肥大セッションを提示しません。代わりに、「40分間の定常コンディショニング+モビリティ。高重量のトレーニングは、回復した翌日に実施しましょう」と提示します。

    シナリオ2:休暇後のリセット

    • スケジュールの乱れ:5日間休養
    • 時間:60分利用可能
    • 生理的状態:十分な休息(良質な睡眠、正常なHRV)
    • 気分:高エネルギー
    • 目標:筋力向上重視
    • 環境:フル設備ジム
    • 食事:維持カロリー以上の摂取

    Dorsi:「お帰りなさい。60分間のフル筋力セッションを用意しました。主な重点:高重量コンパウンド種目、通常のボリューム、通常の強度。体の準備は整っています。」

    シナリオ3:過密スケジュール・カロリー制限下での回復

    • 時間:25分
    • 食事:3週間連続で低カロリー摂取
    • 生理的状態:正常なHRV、上昇したRHR
    • 目標:筋力維持
    • 気分:中立
    • 環境:ホームジム

    Dorsi:「3週間連続で食事制限とトレーニングを継続しています。今回は25分で、高重量コンパウンド2種目を各2セット、質の高い動作で実施しましょう。疲労を蓄積させずに筋力を維持します。金曜日は負担の少ない設定にします。」

    アーキテクチャ:実際の仕組み

    2つのシステムが並列で実行されます。HeadCoachは意思決定エンジンであり、7つの次元すべてを読み取って「このユーザーには今日どのようなセッションが必要か?」を判断します。高強度の日か、負担の少ない日か、中程度か。時間はどのくらいか。トレーニング負荷に対してどれくらいの回復ワークを取り入れるか、といった点です。

    Skillsは実行レイヤーです。HeadCoachが「負担の少ない日、35分」と判断すると、Skillsは直近のトレーニング実績、利用可能な器具、現在の目標に合致する具体的な種目を選定します。セット数、レップ数、休憩時間、プログレッションを管理します。

    どちらのシステムも単独では機能しません。SkillsのないHeadCoachは動作を伴わない決定に過ぎず、HeadCoachのないSkillsはロジックを欠いた種目選択となります。両者が連携することで、実際に提示されるセッションが生成されます。

    経時的な学習機能

    使用頻度が高まるにつれて、システムの精度は向上します。1週目は入力された次元に基づいて適応しますが、12週目までには、ユーザー自身が気づいていないパターン(高強度トレーニングが5日間続いた際の反応、集団平均ではない個人の実際のHRVベースライン、負担の少ない日と完全休養日のどちらでより回復するか、疲労時にどの種目が適しているか)を学習します。

    また、ユーザーの好みも学習します。軽めの提案を上書きして上半身のトレーニングを強く押し進める傾向が続く場合、Dorsiはその傾向を検知して今後の推奨を調整します。特定の種目を避ける傾向がある場合、その提案を停止します。この学習は、適応が実際に機能する仕組みの科学的根拠に基づいています。

    これが一貫性において重要な理由

    静的なプログラムが失敗するのは、実際の生活環境が考慮されていないためです。Dorsiの適応システムは、一貫性を阻害する3つの要因を解決します。

    1. 意思決定の疲労:ユーザーが判断する必要はありません。Dorsiが判断を行います。ユーザーはセッションを開始するだけです。
    2. 現実との不整合:理想的な条件を前提とした机上の計画ではなく、実際の状況に即したワークアウトが提供されます。
    3. オーバートレーニングの罠:回復シグナルを尊重することで、長期的な一貫性を損なうバーンアウトを回避します。

    フィットネスにおいて**「完璧さよりも一貫性が重要である」**という点は、多くの研究で一貫して示されています。実行されるワークアウトは、実行されない完璧なワークアウトよりも価値があります。ハードルを取り除き、実際の状況を考慮することで、Dorsiは実際にトレーニングを実行する確率を最大化します。

    「ただ参加するだけ」という哲学の実践

    Dorsiを使用する際の実際の流れは以下のとおりです。

    1. アプリを開く → Dorsiが睡眠、気分、利用可能な時間、前回のワークアウト、回復状況を事前に分析済み
    2. ワークアウトを確認する → 種目、セット数、レップ数、休憩時間が完全に計画された状態で準備完了
    3. トレーニングを実行する → 迷う必要はなく、提示された内容を実行するのみ
    4. 結果を記録する → パフォーマンス結果をDorsiが学習し、翌日のセッションに適応

    「トレーニングすべきだ」と考えてから「実際にトレーニングを開始する」までのギャップが解消されます。計画立案の負担や分析による停滞、適切な方法を行えているかという迷いが生じることはありません。

    これこそが、実践における「適応」です。

    よくある質問

    DorsiのAIによる提案を手動で変更(オーバーライド)できますか?

    はい。AIが負担の少ない日を提示していても高強度のトレーニングを行いたい場合は、設定を変更できます。ただし、Dorsiは変更内容を学習し、ユーザーの実際の好みや回復パターンに合わせて今後の提案を調整します。

    適応機能を利用するにはフィットネストラッカーの装着が必要ですか?

    いいえ。Dorsiはウェアラブル端末の有無にかかわらず動作します。端末がない場合は、自己申告による睡眠状態、気分のチェックイン、直近のトレーニング履歴に基づいて適応が行われます。ウェアラブル端末(Apple Watch、Oura、Whoop)を使用すると、より多くの生理的データが得られ、精度が向上します。

    Dorsiはユーザーがカロリー欠損状態にあることをどのように認識しますか?

    手動で栄養状態を記録するか、トレーニングの回復パターンやパフォーマンス傾向の推移からDorsiが推定します。パフォーマンス低下や回復の遅れが持続している場合、Dorsiはカロリー欠損のパターンとして認識します。

    疲労している状態でも高強度のトレーニングを行うことはできますか?

    Dorsiとしては非推奨としますが、最終的な判断はユーザーに委ねられます。アプリは短期的なパフォーマンスよりも長期的な一貫性を優先します。負担の少ない日の提案を頻繁に変更する場合、Dorsiはその好みを学習して調整を行いますが、システム自体は回復シグナルを尊重するように設計されています。

    ワークアウトはどのくらいの頻度で変化しますか?

    アプリを開くたびに、Dorsiは7つの次元を再分析します。前日から大きな変化がない場合は同様の内容になることがありますが、睡眠不足や2日間の休養があった場合は大幅に適応されます。適応は週単位や月単位ではなく、継続的に行われます。

    Dorsiは期分け(筋力向上フェーズ、筋肥大フェーズなど)に対応していますか?

    はい。優先目標(筋力向上、筋肥大、コンディショニング)を設定すると、日々の実際の状況に適応しつつ、トレーニング全体を通してその目標を重視した構成となります。実際の生活状況を尊重した期分け(周期化)が実現されます。

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