AIの仮説は正しかったのか——「AIと検証するブログ」になった理由の話

AIに体力を診断してもらったら「有酸素ベースが不足している」と言われました。

でもちょっと待ってほしい。
VO2maxは52、安静時心拍は58、30kmまで心拍に余裕を持って走れた
——走っていた時の感覚とデータでは有酸素ベースはそこそこあったと思っていた。

疑問を持ったまま走り続けた結果、気づいたことがあります。
AIは「答え」を出しているのではなく「仮説」を出していたということ。
そしてその仮説を検証するのは、自分の体だということ。

今回はこのブログが「AIに従うブログ」ではなく「AIと検証するブログ」となった理由を書いていこうと思います。

AIが出した最初の仮説

前回の記事でAIに体力診断をしてもらいました。

最初のランニングに関するデータ（キロ6分33秒・心拍146）を見てAIはこう言いました。

読んだ瞬間、正直「そうか。トレーニング量が足りなかったんだ」と思いました。

30代で自分なりに追い込んでトレーニングしてきて、多少は体力の「貯金」みたいなものがあるだろうと期待していたところがありましたが、

40代に入りトレーニングはしてこなかったから、

だから、「有酸素能力が低い」——そうコメントがあったも仕方ないだろうと思いました。

しかし、よくよく実測データを見ててみると、少し引っかかったところがありました。

実測データと仮説の矛盾

実際に測定した数値はこうでした。

どうやらこの測定値は「有酸素ベースが弱い」人の数値ではなさそうです。

さらに初マラソンを振り返ると、30kmまでキロ5分45秒ペースで走れていました。心肺には余裕があった。倒れたのは心肺ではなく脚です。

AIに聞いてみました。

AIの返答はこうでした。

つまり最初の仮説は外れていた、ということです。

ここで気づいたこと

AIは間違えていました。　でもそれはどうこう責める話ではありません。

最初に渡したデータは走行時のペースと心拍数だけでした。
VO2maxも安静時心拍も「不明」として送った。データが少なければ推定の精度は当然下がる。
今考えてみれば当たり前だった、予測できたこと、それだけのことです。

それより
ここで気づいたのは、AIとの付き合い方についてです。

多くの人はAIを使うとき「AIが言った→その通りにやる」という流れになりがちです。
私も最初はそうでした。

でも本来AIは「仮説を出す存在」だったということ。

改めてAIの立ち位置を考え、AIが出した仮説を自分の体で走って確かめる。
結果が出たらAIに伝えて次の仮説を立ててもらう。
この繰り返しが、自分に合ったトレーニングを作っていく方法だと思いました。

日常の仕事でも似たような経験があると思います。
情報をもとに判断する。経過を見て修正する。最初の判断に固執しない。

ランニングでやっていることは、そういう思考と同じ構造だということに気づきました。

では本当の課題は何だったのか

AIが修正した仮説はこうです。

30kmまで心肺は余裕だったけど、急に脚が終わった。
最長練習距離は24km。30km以降は未経験の領域だった。

これは初マラソンの実態とも一致してて、私も納得の内容でした。

さらに故障歴についても整理されました。

有酸素ベースではなくフォームと脚筋持久力——これが修正後の新しい仮説になりました。

このブログの軸が決まった

この経験を通じて、このブログの書き方が決まりました。

AIが仮説を出す
　↓
自分の体で走って検証する
　↓
結果をそのまま記録する（当たりでも外れでも）
　↓
AIが次の仮説を出す

AIが正しかった話だけを書くつもりはありません。
むしろ皆さんの興味は仮説が外れた時の話かもしれませんね。

この繰り返しを記録していく、そんなブログにしていきたいと思います。

まとめ

今回の記事をまとめます。

・AIの最初の仮説「有酸素ベース不足」は実測データと矛盾していた
・データが少ない状態での推定には限界がある
・本当の課題はフォーム効率と脚筋持久力だった
・AIは答えを出す存在ではなく仮説を出す存在
・仮説を走って検証することがこのブログの軸

同じ状況になっているランナーに、このブログから少しでも何かを届けられたらという
気持ちを信じて書いていこうと思います。

次の記事では、修正された仮説をもとに

AIとの対話でトレーニングが形になった過程を公開したいと思います。

正直な感想も含めて書きたいと思いますので、また是非見に来て下さい。