Fitbit は、Google の「Personal Health」LLM を活用したいくつかの主要な AI アップグレードを取得しようとしています

フィットネスと健康の目標を達成するために、パーソナライズされたコーチングを利用することができます。

ウェアラブルは、個人の健康状態や習慣などについて知ることができる重要な生体認証データを追跡します。ただし、このデータの解釈には時間がかかるため、Google Research と Fitbit は提携して人工知能（AI）を使用して分析プロセスを容易にしています。

火曜日、Google Health の年次イベントである The Check Up で、Google Research と Fitbit は、Fitbit モバイル アプリのデータに基づいてユーザーにより多くの洞察と推奨事項を提供する Personal Health Large Language モデル（LLM）の構築に協力すると発表しました。

このモデルは、Fitbit ユーザーに、フィットネスと健康の目標を達成するのに役立つ、パーソナライズされたコーチングと実用的な洞察を提供します。たとえば、LLMは睡眠パターンの変化を分析し、睡眠の質を改善するためにトレーニング強度の変更に関する推奨事項を提案できるとGoogleはプレスリリースで述べている。

LLM は Google の Gemini モデルに基づいて構築されており、「高品質の研究ケーススタディから得られた匿名化された多様な健康シグナルのセット」に基づいて微調整されています。リリースによると、モデルがデータから深い推論を行えることを保証するために、認定コーチとウェルネス専門家が研究を検証しているという。

このモデルはまだ構築中であり、Googleは近いうちにさらに多くの研究結果を共有すると述べている。このモデルは、昨年発表された別の AI Fitbit アップデート、Fitbit Labs に続くものです。

Fitbit Labs を使用すると、プレミアム ユーザーは、健康データに関する会話で質問したり、データをより適切に視覚化するためのグラフを AI に作成させる機能など、実験的な AI 機能に早期にアクセスできるようになります。 Fitbit Labs は今年後半に利用可能になる予定です。

Whoop は最近、同様の機能である Whoop Coach を導入しました。これは GPT-4 対応の会話型チャットボットで、ユーザーのデータに基づいてパーソナライズされた推奨事項やフィットネス コーチングを提供できます。 Whoop Coach をテストしたところ、生体認証データをチャットボットと統合することで健康情報を理解するのにどのように役立つかに感銘を受けました。