AI がフィットネス業界をどのように変革するか

スポーツ業界のスタートアップ創設者として、過去 10 年間にフィットネス ソフトウェアにおける AI の可能性について聞いたことがあるかもしれません。ただし、フィットネス アプリケーションにAIを組み込むことは、特にこれまで AI を扱ったことがない場合には、依然として混乱する可能性があります。今日は、AI テクノロジーがフィットネス アプリケーションに何を提供できるかを要約し、その使用法を実際の例で説明したいと思います。

バーチャルコーチングアプリケーション

AI コーチング アプリは、コンピューター ビジョンと動作分析を使用して、運動の記録をリアルタイムで分析します。ユーザーはスマートフォンやウェアラブルでエクササイズを記録し、ビデオやモーションデータをキャプチャします。 AI アルゴリズムがキーポイントを抽出し、動きを追跡してフォームと生体力学を評価します。専門家の意見やデータセットに基づいて理想的な標準と比較することで、アプリはパーソナライズされたリアルタイムのフィードバックを提供します。これにより、対面のトレーナーにアクセスできないユーザーにとって、運動技術と指導が向上するというメリットがあります。

BeONEスポーツスポーツテクノロジーのスタートアップ企業である は、アスリートに高度な専門トレーニングを提供するアプリケーションの一例です。革新的な機能の 1 つは「比較トレーニング」です。これにより、アスリートは自分のボディメカニクスとポジショニングを代理人と比較して、完璧なトレーニングを行うことができます。このアプリを使用することで、アスリートはテクニックを学び、向上させてパフォーマンスを向上させることができます。

パーソナライズされたトレーニングの推奨事項

AI を活用したパーソナライズされたワークアウト推奨アプリは、カスタマイズされたワークアウト プランを生成できます。ユーザーは、フィットネスの目標、運動履歴、好み、制限に関する情報を提供します。このデータは、AI アルゴリズムをガイドするユーザー プロファイルを形成します。次に、アルゴリズムはユーザー データを分析し、エクササイズ、トレーニング時間、強度レベル、結果の間の相関関係を特定します。このパーソナライズされたアプローチにより、ユーザーのエンゲージメント、モチベーションが高まり、望ましいフィットネス結果を達成できる可能性が高まります。

市場では、次のような AI ベースのパーソナル トレーニング アプリの例が数多く見つかります。 AIを進化させる、Fitbod、Freeletics、Zing Coach など。

リハビリテーション ソリューション

AIは、怪我や障害を抱えた人、治療を受けている人のリハビリや回復のプロセスに活用できます。これらのアプリは、ユーザーが身体機能を強化し、可動性を取り戻すのに役立つ、パーソナライズされたガイダンス、モニタリング、サポートを提供します。多くの場合、ウェアラブル デバイスやセンサーが組み込まれており、運動中の動きや関連する指標を追跡します。 AI アルゴリズムは収集されたデータを分析して進捗状況を監視し、リアルタイムでパフォーマンスのフィードバックを提供します。

これらのアプリは、専門的な医学的アドバイスや監督に代わるものではなく、医療専門家の監督の下でリハビリテーションのプロセスを補完し、強化することを目的としているということを覚えておくことが依然として重要です。

MobiDev の私たちのチームは、高齢者のリハビリと遠隔ケアのためのアプリケーションを開発してきました。このアプリには、 人間の姿勢推定モデルポーズの動きを検出して分析します。このアプリは、ユーザーの運動パフォーマンスを「仮想トレーナー」と比較することで、テクニックや怪我の予防に関する個人に合わせた推奨事項を提供します。

オールインワンのコーチングボット

コーチング ボットは、人間の姿勢推定や会話型 AI など、さまざまな AI テクノロジーを統合したソリューションの例です。これらは、アスリートが運動技術を磨き、姿勢を修正し、適切な運動を選択し、食事の推奨事項を提供するなどの支援を行うことができます。これらの包括的なコーチング ボットは AI を活用してフィットネス テクノロジーの最新の進歩を提供し、便利なオールインワン アプリ エクスペリエンスを提供します。

フィットネスにおける AI 導入の課題と将来

AI がもたらしてくれるエキサイティングな出来事にもかかわらず、ソフトウェア製品の構築、このテクノロジーの導入には、準備が必要な特定の課題があります。

1. 技術的な制限: AI アプリはユーザーが提供するデータに大きく依存しているため、正確に入力することが困難な場合があります。たとえば、モーション分析では、使用可能なビデオをキャプチャするために厳格な撮影ルールに従うことがユーザーに要求されます。不十分な照明、不適切な角度、遮蔽物があると、再撮影がイライラしたり、AI モデルへの入力が不十分になる可能性があります。
2. データ アクセシビリティ:フィットネス AI アプリは、さまざまな体の寸法、睡眠パターン、トレーニング機能を認識するために膨大な量のデータを必要とします。このデータの収集は継続的なプロセスであり、十分なデータが利用可能になるまで AI 対応フィットネス アプリの可能性を最大限に発揮することが制限されます。
3. AI の信頼性: AI の意思決定における透明性の欠如により、AI コーチングの推奨事項を信頼することについての懸念が生じます。ユーザーは、AI の提案の背後にある倫理や推論に疑問を抱くかもしれません。開発者は、AI の決定の背後にある説明を提供することで、アプリケーションの信頼性を高めるという課題に直面しています。
4. プライバシーと規制: ダイエット プログラムやリハビリテーション手順に関する情報を収集して保存する AI 対応フィットネス アプリは、医療規制やプライバシーの問題を回避する必要があります。 AI フィットネス プロジェクトの範囲が広がれば広がるほど、より多くのプライバシーに関する考慮事項が含まれるようになります。

同時に、人工知能の急速な進歩は、フィットネスやスポーツのスタートアップの創業者に大きなチャンスをもたらしています。このトレンドを活用するには、今すぐスマート機能を自社の製品に統合し始めることをお勧めします。そうすることで、この新興の進歩的な市場での成長のための強力な基盤を確立できます。