AI で会員データをトレーニングの指針へ。

進歩しているという錯覚

フィットネス業界には、データが豊富にあります。会員は、ウェアラブル端末やアプリを通じて、心拍数、出力、体組成、ワークアウト履歴などを一元的に確認できます。それでも、トレーニングフロアでは、なお一つの課題が見受けられます。多くの会員は、次に何をすればよいか分からないまま、トレーニングを始めています。

その隔たりが際立つのは、業界ではすでに可視性の課題が解決されているためです。データは、あらゆる場所に存在します。方向性ではありません。会員は数値を確認できますが、どこから始めるか、どの程度の強度で取り組むか、どの重量を使うか、そしてワークアウト中にどのように調整するかは、自ら判断する必要があります。

こうした背景から、AI がこれまで以上に語られる存在となっています。フィットネスにおける AI の価値は、速さや目新しさではありません。その価値は、大量のデータを、その場で活用できる指針へと変える点にあります。

洞察と行動をつなぐ、欠けていた一歩。

特に運動を始めたばかりの方にとって、最初の数回の来店は、不安を感じやすいものです。運動初心者を対象とした調査では、入会後最初の数か月の参加率は 10〜37％と報告されています。成人のほぼ半数が、ジムの環境に気後れを感じると回答しており、周囲の目を気にすることが参加の妨げとなっています。施設に足を踏み入れた方が、十分なサポートがないまま次々と判断を求められると、ためらいが生じるのは自然なことです。

多くのシステムは、いまだに測定の段階にとどまっています。起きたことを伝えることはできても、その先に何をすべきかまでは示してくれません。その結果、会員はデータを自分で読み解くか、サポートできる担当者がいるかどうかに頼らざるを得ません。利用が集中するフロアでは、最もサポートが求められる場面で支障が生じます。

AI は、そのギャップを埋める一助となります。個々の入力データを取り込み、時間の経過に沿って比較し、セッション中の有用な指針へとつなげることができます。それにより、データの役割は受動的なフィードバックから、能動的な指針へと変わります。

現行のアプローチが十分でない理由

問題の大きな要因は、運動指導の提供方法が今なお従来のままであることにあります。業界の多くは、画面の前にいる一人ひとりを十分に反映しない、画一的な推奨に依拠しています。準備状況や好み、目標、身体のコンディションは一人ひとり異なるにもかかわらず、多くのプログラムはいまだに画一的なモデルを起点としています。

シンプルな出発点と、無理なく続けられる計画を必要とする方にとって、画一的なワークアウトは適していません。個別に最適化されたガイダンスは、内容が自分に合っていて実行しやすいため、継続しやすさを支える傾向があります。

AI は、固定的なプログラミングとは一線を画します。新たな入力に応じて、柔軟に適応します。各セッションにおけるパフォーマンス、行動、進捗に応じて対応できます。会員に決まったプランへの適応を求めるのではなく、一人ひとりの変化に合わせて進化するトレーニング体験を支えます。

もう一つの要因もあります。理想的な環境で、いつもトレーニングができるとは限りません。その環境は、共用の設備を備えた利用者の多い施設で生まれます。限られた時間の中で、スタッフによるサポート体制にも差があります。理論上は効率的に見えるワークアウトでも、実際の現場ではうまく機能しないことがあります。AI が役立つためには、その環境で機能しなければなりません。それが、業界が期待すべき基準です。

業界に、次に必要なもの。

次の変化は、すでにある情報を活用し、初回の訪問時から行動につなげやすくすることです。

その変化において、AI が果たす役割は徐々に大きくなり始めています。適切に活用することで、勘や推測に頼る場面を減らし、より的確な判断を支え、フロア全体でのパーソナライズも提供しやすくなります。

それでも、トレーニングにおける人の本質は失われません。会員の心に届くのは、今も変わらず、励ましと安心感、そしてつながりです。コーチやスタッフの関わり方は、プログラムを安心して続けられるか、そして次のセッションにも継続して参加するかを左右します。AI がトレーニングをガイドします。それを取り巻く体験は、今なお人によって形づくられています。

この先を形づくるのは、業界がどれだけ多くのデータを収集できるかではありません。その価値を決めるのは、そのデータが人々のトレーニングにどれだけ役立つかです。

マット・マッコンリー

シニア デジタルプロダクトマネージャー - グローバルマーケティング