AIトレーニング計画は固定テンプレートと何が違いますか？
完了ワークアウト、負荷変化、準備状態を読み、セッション単位の調整案を出す点が大きく異なります。
AI コーチ
AIトレーニング計画は、固定せず実績を読むべきです。
アダプティブ・トレーニングプラン（Adaptive training plan）とは、ブロック全体を固定せず、完了済みワークアウト・トレーニング負荷・回復シグナルに応じて動的に更新される計画のことです。Trainingload.ai のアダプティブプランは、今日の予定・昨日の実走・PMC トレンドを結びつけ、AI コーチが調整案を起草し、適用前にあなたが確認するワークフローを提供します。
Trainingload.ai は計画を中心に作られています。AI は実際のワークアウト、負荷、準備状態を確認し、日次レビュー、週次レビュー、確認可能な調整を支援します。
AI ワークアウト調整案
変更前
work 45m pace 5:10/km
変更後
work 35m easy
理由：計画の完了は遅れていますが ATL が急上昇しているため、頻度は保ちつつ明日の強度を下げます。
人と AI が協力できる計画ループ
目標、感覚、最終判断は人が持ちます。AI は観察し、要約し、草案を作ります。システムは検証、記録、確認済み変更の反映を行います。
計画を作る
目標、時間、経験、制約から構造化されたトレーニングを作成します。
ワークアウトを実行
今日何を練るかを確認し、実際のアクティビティを計画へ戻します。
AI でレビュー
予定、実績、負荷、準備状態を比較します。
変更を確認
保存済み計画へ反映する前に調整案をプレビューします。
AI は提案できますが、確認権限はあなたにあります
調整は変更前、変更後、理由、変更項目を含む草案として表示されます。保存済み計画は確認後にだけ更新されます。
計画文脈
AI はアクティブな計画、今日のワークアウト、明日のワークアウト、現在の週を読みます。
実際の活動フィードバック
同期またはアップロードしたアクティビティが完了度とズレの根拠になります。
トレーニング負荷シグナル
CTL、ATL、TSB、最近の負荷が回復や調整の判断を助けます。
実行しやすい草案
AI はプレビュー、検証、反映ができるワークアウト調整案を作ります。
AI トレーニング計画 FAQ
AI計画の使い方、メニューを調整するタイミング、調整案の妥当性確認でよくある質問です。
どんな時に AI 調整を発動すべきですか？
キー未完了、ATL の急上昇、TSB の継続的な低下、effective VO2max の停滞が代表的なトリガーです。
AI は量と強度を同時に変更すべきですか？
通常は避けます。まず主要変数を 1 つ調整し、次のキーセッションで反応を確認する方が安定します。
この流れはコーチやセルフコーチの分析にどう役立ちますか？
計画、実行、負荷、調整理由を同一ループで管理できるため、説明性と再現性の高い改善が進めやすくなります。
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