AIを活用して最適なディロード戦略を生成する方法

AIが直近のトレーニングボリュームと強度を分析し、次のリカバリーブロックに向けた具体的な削減率を提案します。実際の疲労度に基づいた、重量、レップ数、セット数の明確な目標値が得られます。計算の仕組みは以下の通りです。

1. 01

   直近の負荷を分析

   接続されたログから、直近のトレーニングボリュームと強度の指標を抽出します。蓄積された疲労のパターンを特定します。

   generate_deload_strategy
2. 02

   削減量を算出

   現在のトレーニングストレスに基づき、必要な強度とボリュームの低下量を決定します。計算は個別の負荷に合わせて最適化されます。

   generate_deload_strategy
3. 03

   戦略案を作成

   計算結果を読みやすいプランにまとめます。ディロード週の各セッションにおける具体的な重量とレップ数の目標を提示します。

   generate_deload_strategy
4. 04

   プランの微調整

   疲労が強すぎると感じたり、逆に体が軽すぎると感じたりした場合は、AIに調整を指示できます。フィードバックに基づいて目標を再計算します。

   generate_deload_strategy

Training Load Calculator Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_oVw3tZH6T75TjZZjqr2HFC3XUMb60Bmi6EaWXcWb/mcpコピー

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3. 3Click Add and start a new chat — Training Load Calculator capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "training-load-calculator-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_oVw3tZH6T75TjZZjqr2HFC3XUMb60Bmi6EaWXcWb/mcp"
    }
  }
}

• Claude
• ChatGPT
• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• Claude Code
• JetBrains
• Cline

トレーニングデータのソースをリンクするだけです。認証情報は暗号化されて安全に保護されます。接続後、すぐにAIにリカバリー目標を尋ねることができます。

• 01

  AIがトレーニングログを直接書き換えることはありますか？

  いいえ。AIは計算を行うためにデータを読み取るだけです。元のトレーニングログを書き換えたり、変更したりすることはありません。

• 02

  ディロードが必要かどうかをAIが判断するのですか？

  いいえ。AIは提供されたデータに基づいて戦略を提案しますが、実際にリカバリー週を実施するかどうかを決定するのはあなた自身です。

• 03

  重量削減の提案はどの程度正確ですか？

  提案は、直近のボリュームと強度に基づいた数学的な予測です。これらは、あなたが調整を行うための出発点として活用してください。

• 04

  どんなトレーニングアプリでも使えますか？

  スプレッドシートや対応しているログサービスなど、互換性のある接続を通じて提供できるデータであれば、どのアプリのデータでも利用可能です。

• 05

  人によって異なるディロードが提案されますか？

  はい。戦略は個々のトレーニング負荷に基づいて構築されるため、提案される目標値はあなたの直近の負荷に特化したものになります。

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