AI コーチとして使う

Kitae はワークアウト記録を LLM がそのまま読める Markdown でコピーできるよう設計されています。Claude や ChatGPT のプロジェクト機能と組み合わせることで、自分の目標を理解してくれて、毎セッション後に的確なフィードバックを返してくれる「自分専用コーチ」を作ることができます。

なぜうまくいくのか

プロジェクト機能 (Claude Projects, ChatGPT Projects / Custom GPTs) は、プロジェクト全体に渡って指示文やこれまでの会話を保持してくれます。一度ゴールやコーチングスタイルを設定すれば、毎日の Kitae のログを貼り付けるだけで、相手はすでに「あなたが何のためにトレーニングしているか」「先週何をしたか」を踏まえた上で答えてくれます。

初回セットアップ

1. Claude または ChatGPT で新しいプロジェクトを作成します。
2. プロジェクトの instructions に以下を書きます。
   • トレーニングの目的 (ハイパートロフィー / ストレングス / 減量 / 競技目的など)
   • これまでの経歴・故障歴
   • 利用できる種目や器具
   • 望むコーチングスタイル (厳しめ・分析重視 / 励まし重視 / 周期化重視 など)
3. 任意で現在の PR や 1RM をベースラインとして貼り付けておくと、初回から精度の高い助言が返ってきます。

毎日のワークフロー

1. Kitae でセッションを記録し終えます。
2. ワークアウト詳細画面の右上にあるコピーボタン (doc.on.doc アイコン) をタップします。アイコンがチェックマークに変わればコピー完了です。
3. プロジェクトのチャットに貼り付けて、聞きたいことを質問します。「今日のセッションどうだった？」「次回はどう組む？」「ベンチ伸びてる？」など、自然言語で OK です。

出力は種目名・セット・RPE・推定 1RM (エプリー公式)・総ボリュームを含むプレーンな Markdown なので、AI 側で追加のパースは不要です。

体組成も一緒にコンテキストへ (Apple ヘルスケア連携)

設定 → ヘルスケア連携 で 「体組成データをコピーに含める」 をオンにし、読み取りを許可すると、コピーするたびに Apple ヘルスケアから取得した最新の 体重・体脂肪率・除脂肪体重・BMI が、それぞれの計測時刻つきで Markdown 末尾に自動追記されます。

これにより「ボリュームは伸びてるけど体脂肪も増えてる、減量フェーズに切り替えたほうがいい？」といった、トレーニング負荷と体組成変化を結びつけた相談が、自分で数値を打ち直さなくても可能になります。

ヘルスケアの許可がない場合や、特定の指標が記録されていない場合は、Kitae はその項目を黙ってスキップして、トレーニング部分だけをそのままコピーします。

出力例

トレーニングのみ (ヘルスケア連携オフ):

## 2026-05-09 トレーニング記録

### ベンチプレス
- W 1: 60.0kg × 5 reps (RPE 5)
- Set 2: 80.0kg × 5 reps (RPE 7)
- Set 3: 100.0kg × 3 reps (RPE 9)
推定1RM: 106.7kg
総ボリューム: 1200kg

トレーニング + 体組成 (ヘルスケア連携オン):

## 2026-05-09 トレーニング記録

### ベンチプレス
- W 1: 60.0kg × 5 reps (RPE 5)
- Set 2: 80.0kg × 5 reps (RPE 7)
- Set 3: 100.0kg × 3 reps (RPE 9)
推定1RM: 106.7kg
総ボリューム: 1200kg

## 体組成（Apple ヘルスケア）

- 体重: 75.25kg (2026-05-09 14:30 計測)
- 体脂肪率: 15.3% (2026-05-09 14:30 計測)
- 除脂肪体重: 63.75kg (2026-05-09 14:30 計測)
- BMI: 22.4 (2026-05-09 14:30 計測)

プライバシーに関する注意

Kitae 自体にはサーバーがなく、ワークアウト記録もヘルスケアから読み込むデータも端末ローカルにとどまります。ただし、チャットに貼り付けた瞬間、そのテキストは利用している LLM プロバイダ (Anthropic, OpenAI など) に送信されます。共有してよい範囲は自分でコントロールしてください — たとえば「今日はトレーニング数値だけ共有したい」日はヘルスケア連携トグルをオフにしておく、といった使い分けが可能です。

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