TrainerRoadのBlogの下記の記事の日本語訳（DeepL翻訳にかけただけです・・・）
AI FTP Detection のキーとなること
- AI FTP DetectionはTrainerRoad購読者なら誰でも利用できます。
- 20分テストと比較して、FTPを過大評価する可能性が38%減少します。
- 20分テストと比較して、FTPを過小評価する可能性が75%減少します。
- ランプテストと比較して、FTPが過小評価される可能性が40%減少します。
- 機械学習により、1,200回の繰り返しで改良されています。
- 9ヶ月間、22,000人以上のアスリートで検証。
- インドアとアウトドアのライドを考慮。
- 全力疾走の必要はありません。
本日、AI FTP DetectionをTrainerRoadの全契約者に提供します。AI FTP DetectionはRamp Testをスキップし、ボタンをクリックするだけでFTPを取得することができます。
結果はシンプルですが、AI FTP Detectionは何年もかけて作られたものです。私たちは、TrainerRoadの150,000,000以上の屋内外のライドのデータセットから機械学習技術を適用しました。
AI FTP Detectionは、ユーザーの統計データとライドファイルのデータを使用します。
- パワーを使った屋内ワークアウト
- 心拍モニターのみのインドア・ワークアウト
- パワーのある屋外ワークアウト
- 心拍モニターのみの屋外トレーニング
AI FTP Detection の使用方法
AI FTP Detectionは2つの方法で使用することができます。
- TrainerRoadでランプテストが表示される場所には、AI FTP Detectionを起動するボタンがあります。
- TrainerRoad.comのあなたのプロフィールページ上
FTPは死んだのではないのですか？
FTPが死んだという噂は非常に誇張されていますが、私たちは単にFTPを基準にワークアウトを行うことから長い道のりを歩んできました。AI FTP DetectionはAdaptive Trainingと連動し、パワーゾーンとFTPの密接な関係を断ち切ることができます。
VO2maxがFTPの120%という厳密な値である代わりに、Adaptive TrainingはVO2maxと他のすべてのゾーンをパーソナライズすることを可能にします。アスリートのパワーカーブだけでなく、特定のゾーンでの再現性も学習します。
その結果、トレーニングゾーンに対する遺伝的素因（例えば、短時間の無酸素運動は得意だが、持続的な閾値は苦手など）を考慮し、トレーニングプラン・段階においてそれらの関係がどのように変化するかを考慮したシステムが完成しました。
AI FTP Detectionをどのように構築したかを説明する前に、TrainerRoadにおけるFTPの歴史を簡単に説明する必要があります。
TrainerRoadのFTPテストの歴史
2011年にTrainerRoadがスタートした当時は、20分テストと8分テストの2つの方法でFTPを測定していました。
20分テストは、パワーサイクリングの古典、Racing and Training With a Power Meterに記載されているハンター・アレンが採用したテストプロトコルに基づくものでした。
ウォームアップの後、20分間の全力疾走を行い、5分間の「クリアリング・エフォート」によって無酸素運動の寄与を軽減させます。アスリートのFTPを求めるには、20分間の努力の95％が必要でした。
これは一部のアスリートにとっては「良い」ことですが、問題点もありました。
- アスリートは、20分間のテストのペースを正しく把握する必要がありました。もし、最初からハードすぎたり、簡単すぎたりすると、結果が無効になる可能性があります。
- アスリートは、このテストに “全力 “で挑まなければ有効な結果が得られないのですが、これは多くのアスリートにとって非常に困難なことでした。
- 20分間パワーの95%をFTPとする厳格な関係は、すべてのアスリートを最適なトレーニングゾーンに導くものではありませんでした。
8分間テストは20分間テストと似ていますが、アスリートは2×8の全力疾走をしなければなりませんでした。8分間テストは、一部のアスリートにとってはペーシングが容易でしたが、それでも20分間テストと同じ問題がありました。
ペーシングを考慮せず、アスリートにとってそれほど難しくない、より良い方法が必要だったのです。
ランプテストが登場
2018年、TrainerRoadは、アスリートが「ALL OUT！」となってそれ以上進めなくなるまで、徐々にワット数を上げていくステップフィットネステストを導入しました。
そして、アスリートの1分間の最大パワーのパーセンテージをとって、FTPを設定しました。
ランプテストは成功しました。
- 身体的な負担が少なく、アスリートにとってより受け入れやすいものでした。
- 理解しやすく、問題なく終了できた。
- 20分テストや8分テストに比べ、採用率が高かった。
ランプテストは20分テストや8分テストに比べて改善されましたが、それでも問題がないわけではありません。
ランプテストにおける1分間の最大パワーの割合は、一部のアスリートには有効でしたが、すべてのアスリートには有効ではありませんでした。また、FTPとトレーニングゾーンの関係もまだ厳密ではありませんでした。
もっと改善する必要があったのです…。
そして、「Adaptive Training」が登場!
2021年、TrainerRoadはAdaptive Trainingを開始しました! 私たちは、FTPとトレーニングゾーンの間の関係を自由にするProgression Levelsを導入しました。
アダプティブ・トレーニングは、ランプテストというアイデアが生まれる前から始まっていました。
アダプティブ・トレーニングは、アスリートのパワーカーブと反復性を動的に学習し、トレーニングゾーンごとに適切なワークアウトを提供し、アスリートをより速くすることができます。
そして、アスリートのパフォーマンスを継続的にモニターし、それに応じてトレーニングを変化させます。
アダプティブ・トレーニングが考える
- パスしたトレーニング
- 失敗したトレーニング
- 苦手なトレーニング
- 簡単すぎる “トレーニング
- 病気
- 休暇
- 休息時間
- ストレッチ/ブレイクスルーワークアウトの達成
- レースのためのテーパリング
- レースごとの目標
などなど…
アダプティブ・トレーニングは、サイクリング・トレーニングにおける大きな前進でした。しかし、まだ問題がありました。テストはまだ苦痛で、楽しい経験ではありませんでした。また、テストは人を不安にさせ、テスト当日に能力を発揮できない可能性もありました。
そこで私たちは、テストのない世界を想像しました。
私たちは皆、マゾヒストではない
FTPテストが本当に好きなアスリートはごくわずかです。彼らはマゾヒストであり、一般的に奇妙な人たちです。
私たちは、アスリートのサイクリング歴全体（インドアとアウトドア）の素晴らしいデータセットを持っていることを知っていました。また、アスリートがFTPテストを行い、そのFTPテストの後に直接、構造化されたパワーベースのワークアウトを何年も行っていることも分かっていました。
機械学習を使ってアスリートのFTPを検出し、それを適応トレーニング（個人のパワーゾーンの変化を考慮する）と組み合わせ、アスリートがFTPテストをスキップしてボタンをクリックするだけで済むようにしたらどうでしょう！？😍
これは大きくて複雑な問題になると思ったので、私たちは機械学習に目を向けました。
機械学習とは？
機械学習（ML）とは、人工知能のサブセットです。私たちは、FTPを検出するために「教師あり学習」のアプローチを使用しました。
私たちは、人々のトレーニングからパターンや傾向を探し、特定の日にFTPを行ったかどうかを判断したいと考えました。そのためにチームは、データセットの具体的で測定可能な特性である「特徴量」を構築しました。
特徴量の例としては、以下のようなものがあります。
- 年齢
- 性別
- トレーニング年数
- 過去3週間のTSS
チームは、最終的に130以上の特徴をテストしました。
その後、データのサブセットを取り出し、アスリートのトレーニング履歴とランプテストの結果についてMLモデルをトレーニングしました。MLは、インドアとアウトドアのライドのデータセットを調べ、特定のFTPの結果につながるパターンを見つけ出そうとしました。
そして、トレーニング履歴とランプテストのより大きなデータセットに対して、新しくトレーニングされたMLモデルを検証し、パフォーマンスについて採点しました。言い換えれば、ある人のFTPを予測するのにどれだけ近づけることができたか、ということです。
そのスコアをもとに、改良を加えていきました。新しい機能を作り、新しいモデルを学習させ、それを再実行し、パフォーマンスをスコア化するのです。
この繰り返しには何年もかかったので、これは小さな仕事ではありません。その秘密は、私たち独自のデータセットである計画対実績と、そのデータセットを記述するために書いた特定のフィーチャーにあります。
さらに、他のMLモデルへフィードするための特徴を作成するMLモデルも構築しました。
これは単純に聞こえるかもしれませんが、非常に難しい問題でした。オーバーフィット、データバリデーション、データセットの品質といったことを気にしなければなりませんでした。
機械学習についてもっと学びたい方は、こちらの解説をご覧ください。
注：幸運にも、TrainerRoadを使用する前、使用中、使用後、そして使用後のサイクリングデータがあります。また、インドアとアウトドアのデータもあります。もし、インドアでのTRライドだけだったら、問題にぶつかるでしょう。しかし、アスリートの全走行履歴（あるいはデータを記録している限り）を持っていることが多いのです。
エンジニアの皆さんへ。AI/MLにはまだまだ多くのトラップや “gotchas “があり、このブログ記事は私たちが注意しなければならないことをすべて網羅するものではありません。
AI FTP検出の実環境での検証
モデルを満足のいく状態に仕上げたら、AI FTP Detectionの早期アクセスを開始し、ベータ版の開発段階にある新機能をアスリートがオプトインして試すことができるようにしました。
9ヶ月の間に、22,000人以上の人々がAI FTP Detectionの早期アクセスに参加しました。
この間、チームは予想されるワークアウトのパフォーマンスとAI FTP Detection使用後の実際のパフォーマンスを比較することで、精度のチェックを続けました。
そして、AI FTP DetectionがRamp Testを大きく上回ることが確認されるまで、MLモデルをさらに繰り返しました。
AI FTP Detectionは魔法のようですか？
AI FTP Detectionは魔法のように見えるかもしれませんが、そうではありません。正確にFTPを検出するためにはデータが必要で、より多くのデータ、より新しいデータであればあるほど良いのです。
最近サイクリングから遠ざかっているアスリートにとって、AI FTP Detectionは正しいボールパークに到達することができます。そして、数回のトレーニングの後、アダプティブ・トレーニングがあなたのトレーニングゾーンを調整します。
AI FTP Detectionは本当に素晴らしく、最近のデータをお持ちのすべてのアスリートにお勧めします。
ちょっと待って、他社は私のFTPを検知しないのですか？
他社は、テストなしであなたのFTPを伝えようとしています。
これらの会社のアプローチの重要な問題は、アスリートが正確な結果を得るために「全力」の努力をしなければならないことです。多くの場合、アスリートが通常全力を尽くさないような時間（20分など）で行われます。
この方法には、上に書いたような問題点があります。また、「全力疾走」をしなかった場合はどうでしょうか？この場合にも、システムはあなたが全力疾走をしたと仮定し、本来よりも低いトレーニングゾーンを与えてしまうのです。
AI FTP Detectionは違います。FTPを検出するために閾値以上のパワーを必要としません。アスリートは検出される前に従来の “ロング＆スロー “トレーニングを8週間行うことができ、それでも正確なFTPを得ることができます! 🎉
これは、私たちのMLとデータセットに焼き付けられた「魔法」の一部です。
つまり、アスリートは、トレーニングゾーンを較正するために精神的・肉体的に負担のかかる「全力」努力をする心配がなく、自分に合ったトレーニングに集中することができるのです。
チームの皆さん、おめでとうございます
チームはこれに関して素晴らしい仕事をし、より良いものにし続けました!
これはTrainerRoadにとって大きな日ですが、これを振り返ると、サイクリングトレーニングに訪れるパラダイムシフト的進歩のほんの始まりに過ぎないと見ることができると思います。
今すぐサインアップまたは更新して、より速く
TrainerRoadを初めてご利用になる方は、今すぐTrainerRoad.comにアクセスし、サインアップしてより速くなりましょう。
AI FTP検出に関するFAQ
- 他のプラットフォームのFTP検出とどう違うのですか？
- AI FTP Detectionは、アスリートが各ブロックの後に一般的に獲得するFTPを調べ、それに基づいてモデルを構築しているのでしょうか？
- AI FTP DetectionはTrainerRoadワークアウトでないライドを考慮しますか？
- AI FTP Detectionは、構造化されていない外乗も考慮するのでしょうか？
- AI FTP Detectionは何を見て私のFTPを検出するのですか？AI FTP Detectionはどのような種類の努力やワークアウトを考慮するのですか？
- TrainerRoadを使ったことがない場合でも、AI FTP Detectionは私のFTPを検出しますか？
- TrainerRoadはAI FTP Detectionの使用やFTPテストの実施を推奨していますか？
- FTPテストを完了することはできますか？
- AI FTP Detectionはどれくらいの頻度で新しいFTPを表示してくれるのですか？
- 28日以内にアビリティが変化したら？
- 最近のAI FTP検出を受け入れられませんでした。28日以内に新しい検出を受けることはできますか？
- AI FTP Detectionは私の時間パワーや予想されるRamp Testの結果を予測しますか？
- AI FTP Detectionは、トレーニングを容易にするだけで、トレーニングの意義はないのでは？
- オフシーズンや1週間以上バイクを休んだ状態から復帰した場合、AI FTP Detectionはどのように正確に行うことができるのでしょうか？
- AI FTP Detectionが正確であることをどのようにして知ることができますか？
他のプラットフォームのFTP検出とどう違うのですか？
他のほとんどのプラットフォームは、トレーニングデータ内の個々のベストエフォートからFTPを推定します。私たちのモデルは、あなたのトレーニング履歴と個人の生体情報を分析し、1回の努力ではわからない、あなたの能力をより広く、より微妙に理解します。
AI FTP Detectionは、アスリートが各ブロックの後に一般的に獲得するFTPを調べ、それに基づいてモデルを構築しているのでしょうか？
いいえ、静的な方程式に基づいてFTPを推定しているわけではありません。AI FTP Detectionは、私たちのデータセットで訓練されたモデルを使用して、あなた独自のトレーニングと生体データに基づいてあなたのFTPを予測します。
AI FTP DetectionはTrainerRoadワークアウトでないライドを考慮しますか？
はい。AI FTP Detectionは、パワーデータ（屋内または屋外、構造化または非構造化）を持つすべてのライドを考慮します。これにはグループライド、レース、そしてTrainerRoadに同期した他のインドアトレーニングアプリでのライドも含まれます。
AI FTP Detectionは、構造化されていない外乗も考慮するのでしょうか？
はい。AI FTP Detectionは、屋内か屋外か、構造化されているかいないかにかかわらず、パワーデータを持つすべてのライドを考慮します。これには、グループライド、レース、TrainerRoadに同期した他のインドアトレーニングアプリでのライドも含まれます。
AI FTP Detectionは何を見て私のFTPを検出するのですか？AI FTP Detectionはどのような種類の努力やワークアウトを考慮するのですか？
AI FTP Detectionは、あなたのFTPを検出するために、あなたのトレーニング履歴とあなたの生体情報を調べます。AI FTP Detectionは多くのトレーニングデータを考慮するため、1種類の努力やトレーニングがモデルに大きな影響を与えることは非常に稀です。例えば、楽に走っているときでも、モデルはそれを「知って」いるので、フィットネスの低下と混同することはありません。また、この機能が機能するためには、静電容量式や全力疾走をする必要はありません。むしろ、スイートスポットやエアロビックライディングだけを行い、高強度のインターバルを一切行わない場合に有効です。
TrainerRoadを使ったことがない場合でも、AI FTP Detectionは私のFTPを検出しますか？
AI FTP Detectionは、FTPの検出を開始するために、10回のインドアTrainerRoadワークアウトを完了する必要があります。この最小値に達した後は、追加のTrainerRoadワークアウトを行う必要はありません。RideSyncを有効にすると、他のサービスからパワーデータのあるライドをインポートして、FTPの検出を継続することができます。
TrainerRoadはAI FTP Detectionの使用やFTPテストの実施を推奨していますか？
AI FTP Detectionは、フィットネスを向上させるために必要なトレーニングベンチマークを提供し、テストの代わりに生産的なワークアウトを完了することができます。AI FTP Detectionは、FTPテストのような不必要な心理的、身体的ストレスを与えることなく、生産的なトレーニングストレスを与えるので、AI FTP Detectionの使用をお勧めします。とはいえ、テストをする選択肢は常にあります。
FTPテストを完了することはできますか？
もちろんです。ランプテストやその他のFTPテストは、いつでも好きなときに受けることができます。ただ、なぜそうしたいのかがわからないだけです😉
AI FTP Detectionはどれくらいの頻度で新しいFTPを表示してくれるのですか？
現在の体力にもよりますが、一般的にFTPは有意義に変化するのに数週間かかるので、AI FTP Detectionは一般的にこれ以上の頻度で新しいFTPを検出することはありません。そのため、現時点では28日以上の頻度でのAI FTP検出は行っておりません。
28日以内にアビリティが変化したら？
FTPはあなたの体力を測る唯一の指標ではありません。AI FTP検出の間に、プログレッション・レベルがあなたの進歩をモニターし、FTPが有意に変化しない場合でも、日ごとのあなたの能力の微妙な変化を追跡します。
プログレッション・レベルは、現在のFTPを異なるトレーニング・ゾーンで表現する能力を随時追跡します。例えば、同じFTPでVO2MAXのトレーニングゾーンで1分間から3分間まで安定したパワーを維持する能力が高まれば、大きな進歩であり、プログレッションレベルの変化として反映されます。
簡単に言えば、AI FTP検出の間に、FTPだけでは正確に反映できない方法であなたの能力が変化するのです。プログレッション・レベルは、AI FTP検出と連動し、フィットネスの大小、上昇・下降のあらゆる変化を追跡することで、あなたをカバーします。
最近のAI FTP検出を受け入れられませんでした。28日以内に新しい検出を受けることはできますか？
AI FTP検出の結果を受け入れず、現在のFTPを保持する場合、新しく検出されたFTPは28日間いつでも受け入れることが可能です。アカウント設定から、またはFTPテストからAI FTPボタンをクリックするだけで、次回検出が可能になるまでのカウントダウンとともに、受け入れるかどうかのオプションが再び表示されます。
新しく検出されたFTPを受け入れず、28日以内にフィットネスが著しく低下するようなことがあった場合（例えば、自転車から長時間離れた場合）、AI FTP検出は、正しいワークアウトとパワーターゲットを得るために、まだ利用できる予測を自動的に下方に調整します。これにより、高すぎるFTPを受け入れることを防ぎ、次の検出が可能になるまで28日間のカウントダウンに影響を与えません。
AI FTP Detectionは私の時間パワーや予想されるRamp Testの結果を予測しますか？
AI FTP Detectionは、個々の努力の結果を予測するものではありません。なぜなら、全力疾走は栄養、疲労、その他の主観的要因に影響されることがあるからです。その代わりに、あなたの能力を最大限に発揮するためのトレーニングベンチマーク（FTP）を提供し、最も生産的なトレーニングを可能にするように設計されています。
AI FTP Detectionは、トレーニングを容易にするだけで、トレーニングの意義はないのでは？
一般的なFTPテストは全力疾走を必要としますが、短時間で高い疲労度が得られるため、一般的には生産的なトレーニングほど有益なトレーニングストレスにはなりません。AI FTP Detectionは、FTPテストを有益なワークアウトに置き換え、ストレスの多い、生産性の低い努力を回避することができます。
オフシーズンや1週間以上バイクを休んだ状態から復帰した場合、AI FTP Detectionはどのように正確に行うことができるのでしょうか？
AI FTP Detectionは膨大なデータセットで訓練されており、長期（数週間から数ヶ月）のトレーニング中断後でもFTPの減少を予測することが可能です。
AI FTP Detectionが正確であることをどのようにして知ることができますか？
AI FTP Detectionを動かす機械学習モデルは、あらゆる年齢、能力、経験レベルのアスリートを含む、1億5000万以上のワークアウトと何十万ものFTPの変化を含むデータセットで訓練されました。しかし、AI FTP Detectionの精度を検証する最良の方法は、自分で試してみることです。検出されたFTPを受け入れ、いくつかの生産的なワークアウトを試してみてください。その結果にきっと驚かれることでしょう。
コメント