WAKEフィジカルトレーニング

ミドルエイジからのワークアウト

ChatGPTにブログを書いてもらった「スクワットの効果と日常生活での重要性」

今話題になっているChatGPTで指示して文章を生成してもらいました。

タイトルの通り「スクワットの効果と日常生活での重要性」です。

以下がそのコマンドの内容です。

f:id:physicalist:20230521222523j:image

そして、出してくれたのが以下の文章です。

太文字は自分が追加したり、変えました。

 

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スクワットは人気のあるエクササイズであり、お尻と太ももの筋力強化に効果があります。これらの筋肉は日常生活でも頻繁に使われます。以下に具体的な例を挙げます。

 

階段の昇降: お尻と太ももの筋肉は階段の昇降に重要です。強化された筋力があれば、脚力が向上し疲れにくくなります。
椅子からの立ち上がり: 椅子から立ち上がる際にもお尻と太ももの筋力が必要です。筋肉が弱ると立ち上がるのが困難になります。
走る動作: 走る際にもお尻と太ももの筋肉が使われます。これらの筋力が強化されれば、走るパフォーマンスが向上します。


これらの筋肉が衰えると、フレイル(虚弱)の問題が生じる可能性があります。筋力の減少は単に筋力低下だけでなく、糖質の取り込み能力も低下させます。これにより、糖尿病の原因になる可能性があります。

 

ではスクワットの基本的なやり方を以下に示します。

足を肩幅より少し広げ、つま先は外側に向けます。
背中をまっすぐにし、お尻を後ろに突き出します。
膝を曲げてゆっくりとしゃがみます。膝が90度よりも少し深く曲がる程度が目安です。
一時停止した後、ゆっくりと元の姿勢に戻ります。


スクワットのバリエーション方法をいくつか紹介します。

バーベルスクワット: バーベルを肩の後ろに乗せ、スクワットを行います。これにより、より重い負荷をかけることができます。
プライズスクワット: スクワットの最下点で一時停止し、ジャンプして足を開き、再びスクワットの姿勢に戻ります。これにより、ダイナミックな動きを加えることができます。
ピストルスクワット: 一本足でスクワットを行います。片方の足を前に伸ばし、もう一方の足でしゃがみます。バランスと柔軟性が必要ですが、より深い筋力の強化が期待できます。

 

最後に、スクワットの強度、量、週頻度の一般的な指針を示します。これは目安であり、個々の体力や目標に合わせて調整することが重要です。

強度: スクワットの強度は個々の能力に合わせて調整します。初めは身体に無理のない範囲で行い、徐々に負荷を増やしていきましょう。重量を使う場合は、自分が12回程度のセットできる重さを選びます。
量: 週に2〜3回のスクワットトレーニングを行います。各セッションでは、1回あたり10〜15回のスクワットを目指しましょう。セット数は3〜5セット程度が適切です。
週頻度: スクワットは筋肉の回復が必要なため、トレーニング日の間に休息を取ることが重要です。例えば、月曜日、水曜日、金曜日のように、トレーニング日と休息日を交互に組み合わせると効果的です。


以上がスクワットに関するまとめです。適切な形でスクワットを取り入れることで、お尻や太ももの筋力を強化し、日常生活の機能性や糖尿病のリスクを改善することが期待できます。しかし、自身の体力や健康状態に合わせてトレーニングを行うことを忘れずに、徐々に進めるよう心掛けてください。

 

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感想としてはなかなかいい文章を書いてくれたと思います。

文章の生成時間は1分程度です。

スクワットのバリエーションはちょっと一般の人には難しいので変える方が良いと思います。

ピストルスクワットなんて普通は知らないし出来ないと思います。。笑😆

あとコマンドの出し方がポイントだと思いました。

ある程度の論旨の展開を指示したので良い文章ができたのかと思います。

(トレーニング内容の質は別です!!)

 

人間がある程度文献を調べて、大雑把な文章を書いて、そこから「詳しく丁寧な文章を書いてください」とコマンドすればブログになると思います。

ただ冷たい感じはあるので、人間が手を加えてむしろパーソナルオピニオンを書いた方が面白いように思います。

文献やビッグデータから調べてきて情報を集めるのも大事です。

ですが、個人の意見や現場での考えは過去のデータにはないですから私はその方が人間的で面白いというオピニオンですね。

まだまだ使い方はそれだけではないと思います。

画像生成AIや他にもリリースされているようです。

今後AIはまだまだ加速していくと思いますので、文献をchatGPTで調べたり、もちろん検索エンジンでも調べてAIにできること、人間にできることを分業で効率化させていきたいと思います。

 

あと補足ですが、ChatGPTに知っている文献を抽出してもらいましたが、その要約が間違っていました。

パーフェクトではないです。

文献は今のところしっかり読む必要があります。

 

 

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