2026年の大会は、私にとって長い距離への挑戦として3回目となります。初回、2回目と大きく違う点は、今回のトレーニングでは
AIを活用しながら練習計画を立てているということです。
AIを活用したトレーニング計画
具体的には、1週間ごとの練習内容や、大会当日までにどの時期にどの程度の負荷をかけるべきかについて、
AIにプランを作成してもらっています。
その計画をもとに、日々のスケジュールをカレンダーに落とし込みながら、
ラン、バイク、スイムの練習を進めています。
これまでは、どちらかというと自分の感覚を頼りに
「これくらい練習すれば大丈夫だろう」と考えながら取り組んできました。
しかし、AIを活用するようになってから、トレーニングに対する考え方が少し変わってきました。
追い込み過ぎないことの大切さ
AIの提案を見て意外だったのは、本番に近い負荷を毎回かけ続ける必要はなく、
7割から8割程度の負荷を積み重ねていくことでも、目標達成に向けた準備は十分にできるという点です。
これまでは、どちらかというと自分を追い込み過ぎていたのかもしれません。
特に長距離のトライアスロンでは、練習量を増やすことだけでなく、
疲労を抜くこと、休息を取ることも非常に重要だと改めて感じています。
AIによれば、大会本番の20日前以降は、ハードな練習を積み上げるというよりも、
疲労を抜きながらコンディションを整えていく時期に入るとのことでした。
そのため、これから本番までの約20日間は、無理に負荷を高めるのではなく、
体調を整えながら本番に備えていきたいと考えています。
最大負荷の日は「130kmバイク＋8kmラン」
本番20日前は、今回のトレーニング計画の中で最も負荷の高い日でした。
この日は、130kmのバイクの後に8kmのランを行いました。
正直に言うと、これまでの自分の感覚では、
130kmを走った後には20kmほど走るような練習をしていたこともあります。
しかし、AIの提案では、必ずしもそこまで追い込む必要はないという内容でした。
「本当にこれで大丈夫なのか」と思う部分もありますが、
今回はこの計画に沿ってレースに臨み、実際にどのような結果になるのかを検証してみたいと思っています。
AIはパーソナルトレーナーになり得る
今回の経験を通じて、トライアスロンに限らず、マラソンやその他の競技においても、
AIはパーソナルトレーナーのような役割を果たせるのではないかと感じています。
私自身、ランニングは10年以上続けていますが、
正直なところ、専門的な知識を体系的に学んできたというよりは、
自分の感覚に基づいて練習してきた部分が大きいです。
その意味でも、AIを使って練習計画を立てることは、
これからのスポーツや健康づくりにおいて、大きな可能性があると感じています。
トライアスロンの後は議会へ
そして、トライアスロンが終わると、すぐに市議会が始まります。
大会の準備とあわせて、議会質問の準備もしっかり進めていかなければなりません。
今年、市内からバラモンキングに出場する選手は決して多くありません。
「市民の代表」と言うと少し大げさかもしれませんが、
五島市の一人の市民として、そして市議会議員として、
しっかり準備を重ねて本番に臨みたいと思います。
トライアスロンも議会も、どちらも最後まで粘り強く取り組むことが大切です。
笑顔で完走できるように、そして議会でもしっかり役割を果たせるように、
残りの日々を大切に過ごしていきます。
