データの読み方（エクスポートガイド）

山元60 の「設定」→「データエクスポート」で書き出した JSON ファイル（setanta_export_YYYY-MM-DD.json）の中身を説明するページです。

このガイドは 2 つの使い方を想定しています。

1. 自分のデータが何なのかを理解する — 書き出したファイルの各項目が何を表すかを知る。
2. 生成 AI に相談する — エクスポートした JSON とこのガイドの両方を ChatGPT や Claude などに貼り付けて、トレーニングの分析やアドバイスをもらう。AI はこのガイドを「データの読み方の説明書」として使えます。

まず最初に：プライバシーの注意

エクスポートしたファイルには、表示名・メールアドレスなどあなた個人を特定できる情報が含まれます。

生成 AI に貼り付けて相談する場合は、不安であれば user セクションの displayName と email を削除してから貼り付けてください。トレーニングの分析にこの 2 項目は必要ありません。

AI に相談する方法

エクスポートした JSON ファイルの中身と、このガイドのテキスト全体を、生成 AI（ChatGPT・Claude・Gemini など）に貼り付けて、続けて次のような文章を送ると分析が受けられます。コピーしてそのまま使えます。

あなたは経験豊富なストレングス＆コンディショニングのコーチです。

貼り付けた JSON は、トレーニング記録アプリ「山元60」から書き出した私のトレーニングデータです。
あわせて貼り付けた「データの読み方」が、各項目の意味の説明書です。
種目は exerciseTypeId というコードで記録されています。コードと種目名の対応は、同じファイルの exerciseTypes（標準種目）と customExerciseTypes（私が作った種目）に入っているので、それを使って名前に読み替えてください。

このデータをもとに、次の観点で分析とアドバイスをください。
- 直近のトレーニング頻度・総ボリューム（totalVolume）の傾向
- 部位ごとのバランス（鍛えられていない部位はないか）
- 主要種目の重量・推定1RM（estimatedOneRm）の伸び
- やりすぎ／不足している部位、ケガのリスク
- 次の4週間のおすすめメニューと重量・レップの設定

専門用語はかみ砕いて説明してください。

ヒント：重量はすべてキログラム（kg）です。weight が 0 の種目は自重トレーニングです。日時はすべて協定世界時（UTC）の ISO 8601 形式なので、日本時間に直すには +9 時間してください（date 項目は記録時の日付そのままです）。

ファイル全体の構造

ファイルは 1 つの JSON オブジェクトで、次の項目（キー）を持ちます。

記録（exerciseLogs）の中で種目はコード（exerciseTypeId）で書かれています。そのコードが何の種目かは、同じファイルの exerciseTypes（対応表） を見れば分かります。標準種目・自作種目のどちらもこの表に含まれているので、ファイル単体で内容を読み解けます。

各セクションの意味

user（プロフィール）

workoutLogs（ワークアウト 1 回ごとの記録）

トレーニング 1 セッション分のサマリーです。1 件 = 1 回のワークアウト。

各セットの詳細は exerciseLogs 側に入っていて、workoutLogId でひも付きます。

exerciseLogs（1 セットごとの記録）

ここが一番細かいデータです。1 件 = 1 セット。どのワークアウトのセットかは workoutLogId でたどれます。

activeWorkouts / activeExercises（進行中の記録）

まだ完了していない（記録中・一時停止中の）ワークアウトです。完了すると workoutLogs / exerciseLogs に移ります。普段はほとんど空か、記録途中のものが入っています。

• activeWorkouts：進行中ワークアウトの本体。status は in_progress（進行中）/ paused（一時停止）。
• activeExercises：その中の種目ごとの状態。completedSets 完了セット数、targetSets 目標セット数、currentWeight / currentReps 現在の重量・回数、targetWeight / targetReps 目標、setRecords に完了済みセットの一覧（後述の「文字列の中の JSON」参照）。

equipments（所持器具）

exerciseTypes（種目の対応表）

記録に出てくるコード（exerciseTypeId）を種目名に読み替えるための表です。標準種目とあなたの自作種目の両方が入っているので、この表を見ればファイル内のすべての種目コードを解決できます。

customExerciseTypes（自作のオリジナル種目）

あなたがアプリ内で自分で作成した種目だけが、詳細つきでここに入ります（バックアップ用の元データ。種目名の読み替えだけなら上の exerciseTypes で足ります）。

単位・形式の約束

• 重量はすべてキログラム（kg）。
• weight が 0 の種目は自重トレーニング（プッシュアップ・懸垂など）。
• 日時は ISO 8601・協定世界時（UTC）（例：2026-06-14T12:34:56.789Z）。日本時間にするには +9 時間。date のような日付だけの項目は記録時の日付そのままです。
• 文字列の中の JSON：次の項目は、JSON がさらに文字列として入っています（読み解くにはもう一段「パース」が必要）。AI に渡せばそのまま解釈してくれます。
  • equipments[].metadata
  • customExerciseTypes[].equipment、customExerciseTypes[].dumbbellUsage
  • activeExercises[].setRecords（例：[{"setNumber":1,"weight":50,"reps":8,"completedAt":"..."}]）

サンプル（抜粋）

{
  "exportedAt": "2026-06-14T12:34:56.789Z",
  "userId": "user-abc123",
  "schemaVersion": "1.0.0",
  "user": {
    "displayName": "太郎",
    "weight": 75,
    "gender": "male",
    "purpose": "body_make",
    "equipment": { "bench": ["flat"], "dumbbells": [5, 10, 15, 20], "others": ["pullUpBar"] }
  },
  "workoutLogs": [
    {
      "workoutLogId": "w-001",
      "date": "2026-06-14",
      "durationMinutes": 45,
      "totalVolume": 1500,
      "totalSets": 12,
      "exerciseCount": 3,
      "prCount": 1,
      "overallRating": 5
    }
  ],
  "exerciseLogs": [
    {
      "exerciseLogId": "e-001",
      "workoutLogId": "w-001",
      "exerciseTypeId": "BPS",
      "order": 0,
      "weight": 100,
      "reps": 8,
      "volume": 800,
      "perceivedExertion": 8,
      "isPersonalRecord": false,
      "estimatedOneRm": 125,
      "completedAt": "2026-06-14T10:15:00Z"
    }
  ],
  "exerciseTypes": [
    {
      "id": "BPS",
      "name": "ベンチプレス",
      "muscle": "大胸筋",
      "body_part": "胸",
      "equipment": ["バーベル", "ベンチ"],
      "coefficient": 0,
      "movement_distance": 0.4
    }
  ]
}

exerciseLogs の "exerciseTypeId": "BPS" を、exerciseTypes の中の "id": "BPS" から「ベンチプレス」と読み替えられます。

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