シーズン中の練習メニューの組み方｜試合期に質を上げる3原則とAI活用
冬季の積み上げが終わり、いよいよ試合シーズン。「ベース構築期と同じ練習でいいのか？」「試合前は何をやって、何をやらないべきか？」。この問いは、競技歴の長短にかかわらず、ほとんどのアスリートが毎年悩むテーマです。
本記事では、シーズン中に意識すべきメニューの考え方を整理し、最後に traqqer の AIおすすめメニュー機能 がそれをどう支援するのかを紹介します。
シーズン中の練習設計、3つの原則
原則1: 量を絞り、質を上げる
シーズン前のベース構築期は「距離・本数・時間」で土台を作る時期でした。シーズン中はこれを反転させ、質（神経系刺激・スピード・技術精度）を維持しながら、総量を意図的に減らすフェーズに入ります。
具体例として短距離選手なら、
- 走り込み：500m × 5本 → 300m × 3本 程度に圧縮
- スプリント：60〜80m の質の高い走り込み中心
- ウエイト：高重量・低レップ（神経系の維持）
「練習量＝強さ」と思い込んでいるアスリートほど、ここで量を減らすのに躊躇しがちです。しかしシーズン中に量を維持すると、後述する ACWR が常時 1.3 を超え、試合で力を出し切る前に故障するリスクが上がります。
原則2: テーパリングとピーキングを区別する
| 用語 | 意味 | 期間 |
|---|---|---|
| ベース構築（Base） | 土台作り、量重視 | 試合まで4週以上 |
| シャープニング | 質中心へ移行 | 試合まで2〜4週 |
| テーパリング | 量を段階的に削る | 試合まで7〜10日 |
| ピーキング | 神経系刺激のみ残す | 試合まで2〜3日 |
陥りがちなのが、テーパリングとピーキングを「全部休む」と誤解することです。完全休養は神経系の鋭さを鈍らせます。短く・速く・少ない本数で、神経系を起こしておく。これが正解です。
原則3: 1試合あたり1ピークではなく「シーズン全体のうねり」を設計する
シーズン中に複数試合がある場合、毎回ピークを合わせに行くと体が持ちません。「A試合（本命）には完全ピーキング、B試合（過程）はトレーニングの一部として走る」という割り切りが必要です。
このうねりを設計するとき、過去の練習履歴・直近の RPE・ACWR・試合スケジュールをすべて頭の中で組み合わせるのは、正直しんどい作業です。だからこそ、ここに AI を使う価値があります。
traqqer の「AIおすすめメニュー」機能
traqqer には、ユーザー個別のコンテキストをもとに今日やるべき練習メニューを AI が提案してくれる機能があります。
おすすめメニュー画面で「おすすめメニューを生成」ボタンを押すと、モーダルで以下の3点だけ入力します。
- 強度（1〜10）
- 練習タイプ（補強 / ウエイト / 走り中心 / 技術練習 / おまかせ）
- 種目（自分の専門種目 or 「おすすめ」）
たったこれだけで、AIがメニュー1つ分を「タイトル + 説明 + 具体的な項目（セット数、距離、レスト等）」の形で生成します。
AIが裏で見ているもの
入力フォームはシンプルですが、AI は裏側で以下のような大量のコンテキストを読み込んで提案を組み立てています。
- ユーザーのプロフィール（身長、体重、自己ベスト、専門種目）
- 練習履歴（直近のメニュー、何をやってきたか）
- 試合予定（試合まで何日か、種目は何か）
- 直近の RPE 推移（疲労状況、ACWR）
- 前回の AI 提案メニューと採用/不採用の履歴（同じものを連発しない）
- 故障歴・絶対遵守の制約（「ジャンプ系は禁止」など）
- 過去の主観メモ（「右ハム張り」等の症状）
これらが一括でプロンプトに乗ることで、「今日のあなたに合ったメニュー」が出てきます。シーズン中の文脈で言えば、
- 試合まで18日 → 「神経系刺激を残しつつ量を確保」
- 試合まで10日 → 「テーパー開始、量を25%カット」
- 試合まで3日 → 「短く・速く・本数少なめ」
- ACWR が 1.4 で警戒域 → 「強度7希望でも実質強度5に調整しコメント」
といったフェーズ判定込みの提案が出るように設計されています。
使い方の3ステップ
- 生成：おすすめメニュー画面でモーダルから3項目入力 → ジョブが非同期で走る
- 確認：生成完了後、カード形式で複数案が並ぶ。説明と項目はタップで展開可能
- 採用：「メニューに追加」ボタンで、自分のワークアウト一覧に取り込み、当日の練習として記録
採用した／しなかったかは traqqer 側に記録され、次回の AI 提案にフィードバックされます。使えば使うほどあなた専用のコーチに近づく設計です。
AI に「全部任せる」のではなく「壁打ち相手として使う」
ここまで書いておいて言うのもなんですが、AI 提案を盲信するのは危険です。AI は故障歴や試合の重要度のニュアンスをすべて理解しているわけではありません。
実用的な使い方はこうです。
- メニューに迷った日の壁打ち：「強度7・走り中心・100m」で生成 → 出てきたメニューを叩き台に微調整
- シーズン後半のマンネリ打破：自分のレパートリーになかった項目を発見する
- 疲労が見えづらい時のセカンドオピニオン：AI が「今日は強度を下げた方がいい」と言ってきたら、無理せず聞く
特に最後の「自分で気づけない疲労を、データから AI が指摘してくれる」のは、コーチが常時近くにいない多くの市民アスリートにとって本質的な価値です。
まとめ
シーズン中の練習は、原則だけ抑えてもうまくいきません。「量を絞る、テーパーとピーキングを区別する、シーズン全体のうねりを設計する」。これら3つを、自分の体調・試合スケジュール・過去の履歴と照合しながら毎日アップデートしていく必要があります。
その毎日のアップデート作業を、traqqer は AI に肩代わりさせることで「考える負担を減らし、判断のための材料だけが手元に残る」状態を目指しています。
シーズン中、メニューに迷ったら一度「おすすめメニュー生成」ボタンを押してみてください。出てきた提案がそのまま採用に値するかどうかは、最後はあなたの判断です。でもその判断材料は、これまでより圧倒的に揃います。
それが、データを残すこと、そして traqqer を使い続けることのリターンです。
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参考文献・出典
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