どうも、被験者Jです。
AIコーチングを始めてから3ヶ月。
この間に5kmと10kmの自己ベストを更新することができました。特に10kmは「これまでの限界」と思っていたタイムを塗り替えられ、自分でも驚いています。
正直、この成果だけでも「AIコーチングを取り入れてよかった」と思えるほど。
もちろん、最初は「本当にうまくいくのか？」「続けられるのか？」と不安もありました。けれども実際に取り組んでみると――体感的にもデータ的にも、しっかりと成果を感じています。
今回はこの3ヶ月を振り返りつつ、AIコーチングのメリットとデメリットを正直にまとめてみたいと思います。
AIコーチングのメリット3選
1. トレーニングメニューの高度化と知識の吸収
これまで自己流で「とにかく距離を踏む」ばかりだった僕ですが、AIの提案に従うことで自然とEペース・LT走・VO2Max刺激走などの専門的なワードと練習意図を理解するようになりました。
「なぜこのペースなのか？」「どういう効果を狙っているのか？」が腑に落ちると、同じ練習でも納得感が全然違います。結果として、自分の走り方の幅が一気に広がった気がします。
2. トレーニング計画の最適化と安定化
一番ありがたいのはこれかもしれません。
「今日は何を走ればいいんだろう？」という迷いがなくなったのは大きいです。疲労度やレース予定を踏まえて提案されるので、計画全体のリズムが安定。以前のように「走りすぎて翌日ボロボロ」なんてことがかなり減りました。
3. 対話形式によるリアルなコーチング
僕のXを読んでくれている方はご存知かもしれませんが、AIコーチはけっこう辛口評価をしてきます（笑）。
実際の投稿もこんな感じです：
ただそれが逆に「ちゃんと見られている」感覚につながり、モチベーション維持に直結。褒められると素直に嬉しいし、ダメ出しされると「次はやってやるぞ」と気合いが入る。まさに“リアルなコーチ”に近い体験です。
デメリットもある
もちろん良いことばかりではありません。
- オーバーワーク提案の可能性
AIは理論上ベストなメニューを出してくるので、「いや、これはキツすぎるだろ…」という日もあります。実際に走ってみて、自分の感覚で調整する必要があるのは間違いありません。 - ハルシネーションによる誤データ参照
ごく稀にですが、「そんなデータ残してないぞ？」という過去記録を引っ張ってくることもあります。こればかりはAIの限界であり、最終的に正しい判断を下すのは自分自身。盲信せず、相棒として付き合うのが正解だと思います。
今後の課題と展望
この3ヶ月で「AIコーチと走る手応え」は十分に感じられました。
次は秋の本命レースに向けて、この流れを継続・強化し、余裕をもってサブ3を達成するのが目標です。
AIコーチのアドバイスを取り入れつつ、自分の体感と経験もすり合わせて、さらに成長していきたいと思います。
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