TrainerRoad（以下、TR）の新機能として「Adaptive Training」がベータリリースされています。
今日はこの「Adaptive Training」について紹介したいと思います。
なお、参照元が英語なので内容誤っていたらすみません・・・（参照元：TrainerRoad 公式HP）
「Adaptive Training」とは
- マシンラーニング（機械学習）により、利用者の状態、状況に応じて随時トレーニング内容を最適化する機能。
- 利用者の状態、状況とは、「能力が大きく伸びた時」「予定が変更になった時」「継続的な能力変化」をさす。
現状の機能では、一度Plan Builderで作成した内容は、目標となるレース設定を変えない限り、トレーニング内容は変更になりませんでした。
例えば、「予定のワークアウトをこなしたら余裕があった」、「仕事が忙しくてトレーニングができなかった」などを理由として自動的にトレーニングプランが変わることはありませんでした。
それが、「Adaptive Training」を利用すると、トレーニングに影響する変化（上記の②）があるとプランに見直しが行われます。
まさにパーソナルコーチ。（というか、元々このイメージではあったのですが、、ちょうど使えるようになってよかったです）
「Adaptive Training」の始め方
- TRにログインする。
- 「Account Setteings」から「Early Access」を選択し、「Adaptive Training」を「enable」にする。
- 「Plan Builder」を使って「Custom Plan」を作る。（既に作成済みのプランも使用可。但し、2021年5月以前に作成したプランはアップデートする必要あり）
「Adaptive Training」は、サービス登録をしていれば誰でも使える機能ですが、まだベータ版の為、デフォルトでは使用しない設定になっている様です。
なので、上記設定が必要になります。
後は、提案されたプランに基づきワークアウトを行うだけ。
その時の利用者の状況、状態にあわせてプランの見直しを行ってくれます。
「Adaptive Training」その他の関連機能
- Progression Levels（パワーゾーン毎のレベル可視化）
- Difficulty Levels（トレーニング強度の可視化）
パワーゾーン毎の現在のレベルが1～10の数値で表示されます。
可視化されるので、モチベーションにつながりますよね。RPGのレベル上げと同じです。笑
ワークアウトのDifficulty Levelsとその結果に合わせて、この数値が増減します。
またこの数値に基づいて未来のワークアウトの内容が最適化されます。
support.trainerroad.com/hc/en-us/articles/4404665021595
（TR公式HPより、英語です）
ワークアウトのレベルが現状の能力に対して、どのくらいの難しさ、強度なのかを示す指標です。
いずれもその時のProgression Levelsに応じて判定されます。
ワークアウト開始前は次の6段階のいずれかが表示され、終了後はワークアウトの効果が数値として表示され、Progression Levelsに反映されます。
- Recovery：現状の「Progression Level」に対してリカバリーの強度
- Achievable : 現状の「Progression Level」より低い強度
- Productive：現状の 「Progression Level」と同じか少し上の強度
- Stretch： 現状の 「Progression Level」よりもっと上の強度
- Breakthrough：現状の 「Progression Level」よりだいぶ上の強度
- Not Recommended：現状の 「Progression Level」に対して推奨されない内容
support.trainerroad.com/hc/en-us/articles/4404984267291
（TR公式HPより、英語です）
TRのメリットでも書きましたが、このような更新が頻繁に行われるのは使ってる側としてはすごい嬉しいですね。
しかもこの機能はまさに求めていた内容。
また自分の現在の能力が数値化されるのは、モチベーションに直結するのでほんと素晴らしいなと思います。
ちなみに2021年10月14日時点のProgression Levelは上に出てくるグラフの通りです。
来年6月にはこのグラフがどう変化しているか、伸びることを祈ってトレーニングに取り組んでいきます！
「Adaptive Training」はベータ版ではありますが、今後も使用していきますので改めて使い勝手等レビューしていきますね。
