AIと筋トレした8人の成功例・失敗例｜分かれ目は「AIをどの役に置いたか」だった

「ChatGPTに筋トレメニューを作らせてみた」という記録が、ここ数年でかなり増えました。プロンプトの見本を配るものではなく、実際にやってみた人の記録だけを8本選んで読み比べています。

書き手の顔ぶれはばらばらです。IT企業に入ったばかりの社会人、印章店の三代目、草ラグビーでリーグ昇格を狙う会社員、制作会社のプロデューサー、女性誌の編集者、ニュースサイトの編集部、半年で10kg落としたブログ主、そして現役のパーソナルトレーナー。うまくいった話も、そうでない話もあります。並べて読むと、成功と失敗を分けている線がかなりはっきり見えました。

読んだ8本の一覧

まず全体を並べておきます。期間も目的もばらばらですが、結果と「AIから離れた場面」を並べると傾向が見えてきます。

失敗はどこで起きたか

先に、うまくいかなかった場面から見ていきます。読んでいて怖かった話と、笑ってしまった話が両方ありました。

初期の負荷が、いきなり重い

いちばん実害が出ていたのは、草ラグビーでリーグ昇格を目指している人の記録です。身長172cm、体重73kg、強豪校出身でもなく光る才能があるわけでもない、と自分で書く人が、真面目に体力を上げようとAIに相談しました。

最初のプロンプトでは調べればすぐ分かる一般論しか返ってこず、SNSで見かけた「最新の論文から」という指示を足したところ、スプリントトレーニングなど考えたこともなかったメニューが出てきたそうです。ここまでは良い話でした。ただ、そのメニューにはゴルフの練習が混ざっていました。指摘したらすぐ直ったと書かれていて、修正の素直さも含めていかにもAIらしい出来事です。

笑えないほうもあります。提案された負荷が高く、開始から1週間で背中を痛めています。本人が出した結論は、AIは文献とプロンプトからメニューを作るだけで、今の自分のレベルに合わせてくれるわけでも、トレーニング中に見守ってくれるわけでもない、というものでした。

初期の負荷が重くなりがちなのは、この人だけの不運ではないようです。

最初の2週間は指示された重量より軽く入る、と決めておくだけで防げる事故です。重さの上げ方そのものは「漸進性過負荷」にまとめてあります。

褒められると、人は緩む

いちばん意外だったのが、女性誌の編集者が3週間やった記録でした。毎日の体重をChatGPTに報告し、食事のアドバイスやランチの選択、トレーニングの指示を受けるという内容です。提案されたのは、夜の炭水化物を半分にする、飲み物のカロリーをゼロにする、毎日5分だけ体を動かす、という無理のない3つでした。

ところが2週目に、AIの人格を優しいキャラクターにカスタマイズしたところで流れが変わります。甘えが出て、ダイエット開始時より体重が増えてしまったのです。1週目の終わりに友人との火鍋で気が緩んだ、という記述もあります。そして3週目に人格を厳しめのキャラクターへ変更したところ、最終的には−1kg。目標の−2kgには届かなかったものの、本人は「あり」と結論づけていました。

褒めてくれる相手がいると続く、という話はこの後に出てきます。ただ同じ性質が、そのまま緩む理由にもなる。AIの口調は自分で設定できてしまうので、厳しさの設定まで含めて自分の管理下にあるということです。これは人間のトレーナーには無い性質だと思います。

任せきると、抜け落ちるものがある

ニュースサイトの編集部が1か月やった記録では、体重が55.2kgから53.9kgへ落ちています。食事の写真やメモ、運動、体重を毎日報告し、AIがカロリー計算と励ましを担当する形で、実際の削減量は1日あたり平均360kcalほどでした。

面白いのは、記事の最後で栄養士がチェックを入れているところです。1か月で2.4%の減量はやや速いペースであること、そして有酸素運動が中心で筋トレが不足していることが指摘されています。AIは頼まれたことには丁寧に答えますが、頼まれなかった要素を自分から足してはくれません。減量中に筋肉を守る話は「リバースダイエット」や「筋肉をつけながら脂肪を落とすリコンプ」でも扱っていますが、この視点はAIに聞かれない限り出てこないものでした。

成功例に共通していたのは、メニューの質ではなかった

一方で、うまくいった記録を読むと、成果の理由として挙げられているのがメニューの出来ではありません。

印章店の三代目は、もともとYouTubeで独学していたところをAIに切り替えました。その日のコンディションを伝えて相談する形です。連休明けに体重が69kgを超えたとき「いつもより2.5kgずつ減らして再開する」と伝えたら、軽めから再開するのは賢明だと返ってきた、という何気ないやりとりが書かれています。続けられた理由として挙げているのは、自分で判断すると無理をするかサボるかのどちらかになりがちなのに、専属のトレーナーがついた感覚になったから、というものでした。

半年で88kgから78kgまで落とした人も似たことを書いています。朝はプロテインとゆで卵、昼は鶏むね肉とご飯150g、夜は鶏むねと野菜という、驚くほど地味な食事の記録です。数字を入力する作業ではなく会話として機能したから続いた、という一文があり、そこが半年を支えたのだと分かります。体重の記録を数日サボっただけで食事に油断が出た、という正直な記述もありました。

腕立て伏せ

IT企業に入ったばかりの社会人は、細マッチョになりたいがYouTubeの情報量に圧倒されて何をすればいいか分からない、という状態から相談しています。ジムには行かず自宅の自重だけ。初日の筋肉痛を「骨折だと思いました笑」と書き、そこから「こんなにキツイなら筋肉つくんじゃね？」と切り替えて週3回を2か月続けました。上腕二頭筋が自分でも分かるほど太くなり、風呂で自分の体を見るのが楽しみになったそうです。この気持ちの動き方は、プロンプトでは作れません。

この傾向は、研究で出ている数字とも辻褄が合います。

計画の中身だけを見れば、伸びの差はほとんど出ていません。差がついたのは、どれだけ実行されたかのほうです。自己流の群は半分近くのセッションが実行されていません。8人が揃って「相談相手ができたから続いた」と書いているのは、この52%と88%のあいだにある差のことだと思います。続かなさの正体そのものは「筋トレが続かない人へ」でも扱っています。

分かれ目は、AIを設計者に置いたか、伴走者に置いたか

ここまでの8本を、成功と失敗で並べ直すと線が1本引けます。AIを設計者として置いた場面で事故が起き、伴走者として置いた場面で続いているのです。

背中を痛めた人は、出てきたメニューを設計図として受け取っていました。褒められて緩んだ人は、管理者としての役割まで渡していました。筋トレが抜けた編集部は、何を入れるべきかの判断ごと預けていました。どれも、AIが今の自分を見ていないという前提が抜けたときに起きています。

逆に続いた人たちは、決定権を手放していません。印章店の人は再開の重量を自分で決めてから相談し、半年続けた人は土日の外食をOKにするルールを自分で足しました。制作プロデューサーの人にいたっては、胸・背中・腕・腹・脚の5部位に負荷のパラメータを持たせて日ごとに減衰させる仕組みまで自作しています。脚の数値が70で最高値に達していると分かって驚いた、という話が出てくるのですが、本人はそれでも「これで本当に個人の状態を学習しているわけではない」と書き添えていました。道具として見切っている人ほど、長く使えています。

この線がいちばんきれいに出ているのが、埼玉と東京で活動するパーソナルトレーナー、岡本颯さんの1か月です。プロがあえてAIに胸のプログラムを組ませ、そのとおり1か月やってベンチプレスを更新できるか試しています。結果は115kgから120kgへ。ただし3週目の中間テストでは120kgに失敗しているのです。

そこで取った行動が読みどころでした。AIの計画を続けるのではなく、4週目にベンチプレスの前へデッドリフトを入れています。背中と脚を先に起こしてから押すことで、胸だけで押す動きから全身で支えて挙げる動きへ切り替えた、という説明です。バーの軌道が安定し、120kgが挙がりました。記事の結びは、AIは思考の補助であって代替ではない、というものです。記録が更新されたのは、AIの計画から外れた週でした。

上書きできる人と、できない人の差

では、その上書きは誰にでもできるのか。8本を読み比べていて、できた人には共通点がありました。自分の状態を言葉にできていることです。

「今日は疲れている」ではなく「先週より2.5kg重いが、最後の2回はフォームが崩れた」と言える人は、AIに渡す情報も具体的になりますし、そもそも渡す前に自分で判断できます。逆に、体調を言葉にできないうちは、返ってきた数字が自分に合っているかを確かめる手がかりがありません。褒められて緩んだのか、順調なのかも区別がつかなくなります。

これは訓練で身につく部分です。あと何回できたかで強度を表す方法（RPE・RIR）を覚えると、感覚が数字になります。数字になれば記録として残せます（トレーニングノート）。残った記録は、そのままAIに渡せる材料にもなります。長く続いている人ほど記録の話を書いていたのは、たぶん偶然ではありません。

ひとつ断っておくと、ここで読んだ8本はいずれも公開された記録です。途中でやめた人の記録は、そもそも公開されにくいという偏りがあります。この記事で見えているのは、続いた人たちが何をしたかであって、AIを使えば誰でも続くという話ではありません。

そして、記録にも言葉にもならないものが残ります。フォームの崩れと痛みです。膝が内側に入っている人にAIは正しい説明を返しますが、その人の膝が実際に入っているかは分かりません。ジムデビューの最初の数回だけでもスタッフに見てもらう価値があるのは、この一点のためです。腰の痛みのように原因の切り分けが要る症状は、AIに聞く前に受診してください。指導者が画面越しに動きを見るオンラインフィットネスは、人が見る前提のサービスなので、8本で読んできた使い方とは別のものです。

まとめ

• 失敗が起きた場面では、AIが設計者になっていた。初期の負荷が重すぎる、褒められて緩む、頼まなかった要素が抜ける
• 続いた人はAIを伴走者に置き、決定権を手放していない。相談相手ができたことが継続の理由に挙がる
• AIの口調は自分で設定できてしまう。優しい人格にして体重が増えた記録がある
• 成果が出た瞬間は、むしろAIの計画から外れた場面だった。ベンチ120kgは4週目に自分でデッドリフトを足して挙がっている
• 上書きできるかは自分の状態を言葉にできるかで決まる。RPEと記録が、そのまま道具になる