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フィットネス・トレーニング負荷のコーチング

AI fitness & training-load coaching

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

データドリブンな回復管理は多くのパーソナルトレーナーより一貫性がある（体調不良を48時間前に予測等）。フォーム指導や心理的モチベーション管理は人間コーチに劣る

できること

HRV・睡眠データに基づくトレーニング負荷の個別調整、体調不良の事前予測、日々の「ひずみ／回復」スコアに基づく提案

まだできないこと

怪我の医学的診断、対面でのフォーム矯正、複雑な心理的コーチング

なぜそうなのか

ウェアラブルセンサデータとLLMの組み合わせが確立し狭いドメインでは高精度だが、身体動作の視覚的評価は別技術が必要

これからの予測の根拠

Apple Health+等主要プラットフォームへのAIコーチ標準搭載が進み、2028年までに大半のウェアラブルユーザーに普及する見込み

いま使える主な道具

Whoop Coach、Oura、Apple Health+

根拠

• WHOOP AI Coach - Recovery-Based Training Decisions 2026
  HRVトレンドに基づく個別質問応答、体調不良を48時間前に予測する機能
• Best AI Health and Fitness Apps (2026): Oura, MacroFactor 2026
  Apple Health+のAI健康コーチ機能が2026年に展開

同じ分野のほかの仕事（健康・運動・食事・睡眠）

• 睡眠トラッキング・改善提案
• 症状相談・受診要否の判断（診断そのものはprofessional領域）
• 食事記録・栄養プランニング

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。