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スポーツトレーナーの20年後、30年後はどうなる?

スポーツトレーナーの20年後、30年後はどうなる?

AI技術の発展にはめざましいものがありますが、近年ではスポーツ分野でAIが多くのシーンで活用されつつあります。では、スポーツトレーナーにとって、AIの存在はどのように影響してくるのでしょうか。AIとの共存も含めて、スポーツトレーナーが20年後、30年後にどうなっているかを聞いてみました。

選手の表情や立場・環境を総合的に判断することが大切

ある職種について、AIが取って代われるかそうでないかという話題がよくされますが、マッサージ師やアスレティックトレーナーなどスポーツトレーナーは、AIの発展でなくなる可能性が低い職種に挙げられることが多いようです。
その理由として、選手の機微を読むという部分が大きいのでは、と話を聞いたスポーツトレーナーは言います。
例えば、怪我に関しても単に教科書的なレベルの判断ではなく、選手の表情や会話のほか、置かれている立場といった選手のバックグラウンドを含めた総合的な部分を加味し、その上で試合にチャレンジさせるかどうかを判断しなければならない場面もあるそうです。
そういったニュアンスをAIが判断できるのなら別ですが、現段階では人間のほうが勝っていると言えますし、スポーツトレーナーの業務としては単純作業という部分が少なくありません。そのため20年後、30年後も残っている可能性は高いのではないでしょうか。

怪我発生のリスクを下げることを考えればAI技術の進化は歓迎

AI技術が発達すれば、運動に関係することを数値化・データ化して、よりスマートに管理できるようになっていきますので、トレーナーとAIの共存はメリットが大きいと言えます。
ラグビーチームに所属するスポーツトレーナーの話によれば、選手の疲労度や選手に怪我をさせないためには、どう選手のコンディションを把握するかという取り組みが注目されています。
例えば、心拍数を測って疲労度を判断したり、目の調整力から神経的な疲労を診たり、また垂直跳びの数値を継続して計測することで疲労度を推測したりなど、さまざまな観点で数値化が進んでいるそうです。
スポーツトレーナーにとっては、選手が怪我をせずに競技に取り組んでもらえることが一番です。そのためには、いかに怪我をさせずにしっかりトレーニングさせるかということが表裏一体となってきます。
数値で選手の疲労度を知ることができれば、トレーニングの調整が簡単になるでしょうし、選手に伝えるときにも数値があったほうが、説得力を高める効果を期待できます。
最近では選手にGPSを装着し、試合中の走行距離や加速した回数などをデータとして出したりしているほか、練習中にも走った距離をもとにランニングメニューをプラスしたり治療をしたり、といった試みも行われているそうです。
AI技術は選手だけでなく、トレーナーにとっても有意義な面も多くあり、うまく活用することで共存していけるはずと、あるスポーツトレーナーは言います。

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