メニュー作成 60 分 → 5 分の対話へ

ネットワークエンジニアの趣味コーチが、
GitHub Copilot の Skill で自分の「分身」を作った話。
生まれた時間は、自分のトレーニング・亀の世話に還元されました 🐢

なぜ作ったのか

私は普段エンジニアをしていて、趣味で水泳をやっています。ただの一選手というより、チーム内で練習メニューを作る立場でもあります。指導哲学、対象選手、大会までの週数、参加者の疲労度、施設のコース長（LCM = 長水路 / SCM = 短水路）、当日のレーン数と時間… メニューを組むときに考えるべきことは山ほどあります。

これを毎週真面目にやっていたら、練習前に 30 分〜1 時間はメニュー作りに消える。おまけに「先週と被ってないか」「もっとフォーム重視の日にすればよかった」と後から気付いて直す。ふと思うわけです。これ、なんか仕組み化できそうじゃない？

ちなみに私、本業はAzure のネットワークエンジニアで、AI エンジニアではありません。それでも弊社では、ジャンルを問わず AI を使いこなすスキルは必要になってきていて、実際に仕事でも自分の業務を AI 化するだけでなく、AI 化した業務パターンを他の人にも配れる形に整えて広げる、そういう立場でもあります。そんな日常の延長で趣味の水泳メニュー作成を AI 化してみたら、当然のように「これは自分だけのものにする話じゃないな」となりました。

「メニュー作成」自体は定型的な組み立てが多いので、そこは AI に任せてしまって、自分はコーチとしての判断に集中したい。そう考えて GitHub Copilot の Skill 機能を使って、自分の中にあるメニュー作成のナレッジをそのまま反映できる AI アシスタントを組みました。使い倒したらメニュー作成の時間が実質ゼロになった上に、生まれた時間を自分自身のトレーニングやもう一つの趣味である亀の飼育 🐢 にまで回せるようになったので、同じような立場のコーチ・メニュー担当者にも配れる形にまとめました。それが spagent です。

コンセプトはシンプルで、「あなたの分身を作る」。

自身の過去の経験に基づくも良し
一般公開されているコーチングナレッジに頼るのも良し
選手を育成するためのプランに合わせたメニュー作りでも良し
参加者全体に本日のテーマを理解してもらうメニュー作りでも良し

どんな分身を作るかは、あなた次第です。

何ができるのか

spagent が実装している主要機能を並べます。

1. 指導プロファイル（対象 × 時間軸 × 年間計画テンプレート）

「月曜マスターズ」「水曜ジュニア」のように指導対象ごとに全く別のトレーニングモデルを持てます。対象哲学（Masters / Junior / Elite / Triathlon）× 時間軸（Matveyev / Block / Undulating / Reverse）× 年間計画テンプレート（Single Peak / Four Peaks / Junior Annual …）を 1 セットで管理し、当日はグループを選ぶだけで自動適用。

2. 過去メニュー & ドリルの取り込みと傾向学習

Excel / PDF / 画像で保管している過去メニューやドリル資料をそのまま食わせられます。分身は取り込んだメニューから:

Zone 配分の傾向（EN2 中心？ SP1 多め？）
頻出手法（Threshold / Descending / USRPT …）
あなた独自のメニュー骨格（Kick/Pull を独立させる流儀、Drill 単独ブロックなし、総距離帯など）
想定対象選手層

を推論し、それを軸にメニューを組みます。頻出パターンで既存手法に該当しないものは「あなただけの独自メソッド」として登録もできます。

3. 長期計画に基づく手法推奨

その日の Method（Threshold / HIIT / Broken Swim …）を「なぜそれか」の根拠付きで提示します。

Phase B 強化期 6 週目 → Threshold + Descending を推奨
根拠: 週次テーマ「有酸素能力の底上げ + ペース感覚」、Zone EN2:40% と整合

4. 選手のコンディション・技術課題・AI 適応学習

怪我や疲労、技術課題（例: High Elbow Catch の進捗）を選手ごとに継続追跡。過去タイム + RPE（主観的運動強度、1〜10 段階）から AI が「A さんは高強度セットに強い」「B さんは午前より午後の方が伸びる」といった適応傾向を推論し、次回メニューに反映します。

「気付いていたけど覚えていられなかった」を、代わりに覚えていてくれる係です。

5. 練習環境の変動と大人数対応

「今日は SCM が使えなくて LCM に変更」「時間 15 分短縮」「レーン 3 → 2」といった当日の変動を毎回確認。参加人数がコース定員を超えたら群 A / 群 B の交代制を自動提案し、待機側の過ごし方（完全休憩 / ストレッチ / 軽ドリル / 陸トレ / 別の軽セット）まで対話で決めます。

6. 個別選手ごとの設定タイム自動算出

各選手の PB（自己ベスト）と直近の練習タイムから現在ペースを推定し、Phase × Zone × Method の目標 % を掛けて選手個別の設定タイムを出します。怪我・体調で補正もかかります。

7. 記録・振り返り

練習後は撮影メモの画像を AI が読み取り → タイム認識 → 全件サマリー承認後に保存。予定メニューとの差分（本数カット等）も検知して feedback.md に記録。実施ベースで索引化され、次回以降の「類似メニュー検索」で活きます。

8. 個人情報 (PII) 保護

選手登録時にフルネーム / 電話 / メール / 住所を検出したら警告 → 匿名化案を提示
画像に含まれる個人情報の自動検知（顔・名札・Exif（写真に埋め込まれる撮影情報）の GPS 位置情報など）
data/ sessions/ plans/ knowledge/custom/ は最初から .gitignore で除外
コーチが選手や保護者から書面同意を取るためのテンプレートも同梱

コーチが「共有できる情報」と「守るべき情報」を分けて扱えるように設計しています。

どう動くか

GitHub Copilot の Skill として配布します。GitHub Copilot が使える環境（VS Code、Copilot CLI など）で、Skill をロードして対話するだけで動きます。

以下は、月曜マスターズの練習メニューを 1 本作る対話のイメージです（抜粋）:

Skill: 今日は 2026-08-11（月）。予定を確認しました。
       - コース: SCM
       - 時間: 20:00-21:30
       ⚠️ 変更がなければ、そのまま進めます
コーチ: SCM が使えなくて LCM、時間は 20:15 開始で 75 分

Skill: 更新しました: LCM / 75 分
       本日使うグループを選んでください
       ① monday-masters-advanced
       ② wednesday-junior-u15
コーチ: ①

Skill: monday-masters プロファイル適用。所属選手は ally, ben, carol, dave。
       参加者を選んでください
コーチ: 全員 + eve, frank, gina, hana の 8 名

Skill: ⚠️ 参加 8 名 / 2 レーン × 定員 3 名 = 6 名まで。
       群 A / 群 B の交代制を推奨します
コーチ: 上級 4 / 中級 4 で分割、待機は軽 Kick で

Skill: 参加者の状態:
       - ally: 右肩痛、Fly 回避推奨
       - ben: 前回 RPE（主観的運動強度）平均 8.5、疲労蓄積
       - carol: High Elbow Catch 進行中
       ...

Skill: 本日の推奨手法（長期計画に基づく）
       - Phase B 強化期 6 週目 → Threshold + Descending
       根拠: 週次テーマ「有酸素の底上げ」、Zone EN2:40% と整合
       [Base] ① Threshold ② Descending ③ Broken Swim ...
       [Custom] ⑧ Threshold 200 Blocks（あなたの過去頻出パターン）
コーチ: ①⑧

Skill: 骨格を設計（あなたの骨格パターン「Kick/Pull 独立型」に沿う）
       W-up 500 → Kick 300 → Pull 300 → Main 4×(200T+50R)×2 → C-down 300
       設定タイム（PB（自己ベスト）と直近タイムから算出）
       - ally 200Fr T 2'40 (Fly 除外)
       - ben 2'55 (疲労考慮で軽め)
       - carol 2'50
       ...
       Cycle は上級 3'30 / 中級 3'45 を提案

こんな 5 分の対話で、これまで 30 分〜1 時間かけていたメニュー作成が終わります。しかも「長期計画との整合」「選手個別のコンディション」「過去メニューとの被り回避」まで、こちらが気にせずとも押さえてくれる。

フィードバック募集

現在 GitHub 公開に向けて実装中です。

「こんな機能があると嬉しい」
「自分の指導スタイルは spagent の想定と違う」
「個人情報保護についてこの観点は？」

などなど、コーチ・エンジニア問わずコメントいただけると嬉しいです。特に、水泳以外の競技コーチにも「同じ悩みがある」という声があれば、汎用化の参考にさせてください。

次回は「導入方法」から書きます。

(GitHub リポジトリは公開次第、記事末尾にリンクを追加します)