なぜインドネシアではフィットネスがまだ足りないのか？AI時代に拡大する健康ビジネスの空白地帯

AI時代に拡大する健康ビジネスの空白地帯

インドネシアは、人口約2.8億人という巨大なマーケットを持ち、若年層が厚く、都市化とデジタル化が同時進行する国です。中間層の拡大、スマートフォン普及率の上昇、可処分所得の増加といった条件を見れば、フィットネス産業が急成長しても何ら不思議ではありません。実際、健康意識や美容意識は年々高まり、SNSを通じて「鍛えられた身体」「健康的なライフスタイル」への憧れも強くなっています。

しかし現実を見ると、インドネシアのフィットネス市場は明らかに供給が追いついていません。
都市部を除けば、適切な設備を備えたジムや、専門的な指導を受けられる施設は限定的であり、地方都市や新興住宅エリアでは「通えるフィットネス施設が存在しない」というケースも珍しくありません。ジャカルタやスラバヤといった大都市でさえ、人口規模に対して十分な数の施設があるとは言い切れないのが実情です。

この状況は、単なる「ジムの数が少ない」という表面的な供給不足ではありません。より本質的には、AI時代における健康・運動ニーズの急拡大と、それに対応するインフラ整備の遅れという構造的なギャップが存在しています。

AIが社会インフラとして浸透することで、人々の働き方や生活様式は大きく変化しています。デスクワーク中心の生活、移動の効率化、オンライン完結型サービスの増加により、日常生活の中で身体を動かす機会は確実に減っています。一方で、AIによって健康データが可視化され、「運動不足」「生活習慣病リスク」「身体年齢」といった情報に触れる機会は増えています。つまり、危機意識は高まっているが、実際に行動できる場が不足しているという状態なのです。

このギャップこそが、インドネシアにおけるフィットネス市場を「空白地帯」にしている最大の理由です。需要は確実に存在し、むしろ拡大しているにもかかわらず、それを受け止めるだけの産業基盤が整っていない。この状況は、見方を変えれば「未開拓で、かつ持続性の高い市場」が存在していることを意味します。

本記事では、世界で進むAIフィットネスの潮流を紹介しつつ、インドネシアにおけるフィットネス市場の特徴、そして今後どのような拡大余地があるのかについて解説していきます。

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AIフィットネスとは何か？──世界で加速する技術潮流

まず理解しておきたいのが、AIフィットネスが従来のフィットネスサービスと何が違うのかという点です。
従来型のフィットネスは、「設備を用意し、利用者が自主的に運動する」あるいは「トレーナーの経験と勘に依存する指導」が中心でした。もちろん、それ自体に価値はありますが、属人性が高く、継続率や成果にばらつきが出やすいという課題も抱えていました。

AIフィットネスは、こうした課題をテクノロジーによって根本から変えようとする次世代型のサービスです。
機械学習や高度なデータ処理能力を活用し、以下のような機能を持っています。

• トレーニング内容の自動最適化
• リアルタイムでのフォーム解析・フィードバック
• 個々の身体データに基づくトレーニングプランの生成
• スマホやウェアラブル連携による健康データの一元管理
• 会員継続率の向上や運営効率化支援

これらは単なる「便利機能」ではありません。
AIフィットネスの本質は、運動を“感覚”ではなく“データ”で支えることにあります。運動成果が可視化され、改善点が明確になり、次に何をすべきかが自動的に提示されることで、利用者は迷うことなく継続できます。この「迷わせない設計」こそが、AIフィットネスが世界中で急速に普及している理由です。

この分野を象徴する代表例が、AIフィットネスマシンとして世界的に導入が進む EGYM です。EGYMは現在、世界32カ国・約14,000施設以上で導入されており、トレーニングデータの蓄積だけでなく、「Bio Age（生体年齢）」という指標を用いて、利用者の健康状態を直感的に可視化します。

生体年齢は、実年齢とは異なり、筋力・柔軟性・持久力などのデータを総合して算出されるため、「自分の身体が実際にどのレベルにあるのか」を一目で理解できます。これにより、運動の目的が「何となく健康になりたい」から「生体年齢を若返らせる」といった明確な目標に変わり、モチベーション維持にも大きく貢献します。

また、AIフィットネスの潮流については、ジョンソンヘルステックジャパン なども積極的に情報発信しており、AIを活用したトレーニングが「一部の最先端ジムの話」ではなく、今後のスタンダードになることが示されています。

重要なのは、AIフィットネスがトレーナーを不要にする技術ではないという点です。むしろ、AIはトレーナーの役割を高度化します。データ分析やメニュー設計といった時間のかかる作業をAIが担うことで、トレーナーは利用者との対話、モチベーション管理、心理的サポートといった「人にしかできない価値提供」に集中できます。

この構造は、インドネシアにおいて特に重要な意味を持ちます。
なぜなら、インドネシアではフィットネス指導者の育成や経験値のばらつきが大きく、属人的なサービス品質が課題になりやすいからです。AIフィットネスを導入することで、一定水準以上のトレーニング体験を誰にでも提供できる環境が整い、産業としての再現性が飛躍的に高まります。

このように、AIフィットネスは単に「最新技術を使った運動サービス」ではなく、

• 健康データを軸にした継続的な価値提供
• フィットネス事業のスケール化・標準化
• 人材不足や品質ばらつきの解消

といった課題を同時に解決する産業基盤技術として機能しています。

だからこそ、世界ではすでにAIフィットネスが急速に普及している一方で、インドネシアではまだ十分に展開されていない。この「時間差」こそが、AI時代に拡大する健康ビジネスの空白地帯であり、今後大きな成長余地を持つ領域なのです。

先進国で進む「AI × 健康管理」の潮流

世界のフィットネス業界では、ここ10年ほどで大きな構造転換が起きています。かつてのフィットネスは、「ジムに通って筋トレや有酸素運動を行う場所」「体を鍛えるための施設」という位置づけが中心でした。しかし現在、先進国を中心にその役割は大きく拡張され、フィットネスは“健康管理インフラ”へと進化しつつあります。その変化を支えている中核技術が、AIとデジタルデバイスです。

スマートフォンやウェアラブルデバイスの普及により、個人の身体データは日常的に取得できるものになりました。歩数、心拍数、消費カロリーといった基本的な運動データだけでなく、睡眠時間や睡眠の質、心拍変動（HRV）、ストレスレベルといった指標まで、ほぼリアルタイムで可視化されます。かつては医療機関や研究施設でしか測定できなかった情報が、一般消費者の手元にあるデバイスで取得できるようになったのです。

ここで重要なのは、データが「取れるようになった」だけでは価値が生まれないという点です。個人が毎日大量の数値を見ても、それをどう解釈し、どんな行動につなげればよいのかは簡単ではありません。そこでAIが登場します。AIは、蓄積されたデータを横断的に分析し、「この人にとって今、最適な運動量はどれくらいか」「今日は負荷を上げるべきか、休息を優先すべきか」といった判断を自動的に導き出します。

先進国では、こうしたAI分析をベースにした個別最適化型の健康管理が急速に普及しています。年齢、性別、生活習慣、既往歴、運動経験といった要素を加味しながら、運動プログラムが日々アップデートされるため、「画一的なメニューをこなす」フィットネスから、「自分の体調に合わせて調整される健康管理」へと軸足が移っています。これにより、過度なトレーニングによる怪我や、無理な継続による挫折が減り、長期的な健康維持につながりやすくなっています。

また、AIはトレーナーの技能差が生む品質のばらつきを補完する役割も担っています。従来のフィットネス業界では、トレーナーの経験や知識、指導力によって、利用者が得られる成果に大きな差が生じていました。フォーム指導ひとつをとっても、優れたトレーナーであれば細かな癖やリスクを見抜けますが、経験の浅い指導者ではそこまで踏み込めないケースも少なくありません。

AIによる姿勢解析や動作分析は、この問題を大きく緩和します。誰が指導しても、一定水準の客観的なフィードバックが提供されるため、「どのジムに通っても、最低限の品質が担保される」環境が整います。これは利用者にとっての安心感につながるだけでなく、ジム運営側にとっても教育コストの削減やサービスの標準化という大きなメリットをもたらします。

さらに、ジム運営における属人的業務の削減も、AI導入が進む大きな理由です。予約管理、顧客データの管理、進捗記録、メニュー作成といった業務は、これまで人の手に大きく依存していました。AIを活用することで、これらの作業が自動化・半自動化され、トレーナーやスタッフは本来注力すべき「人と向き合う時間」により多くのリソースを割けるようになります。

この結果、先進国のフィットネスは、
・より効果的（科学的根拠に基づく）
・より効率的（無駄な運動や業務を減らす）
・より継続しやすい（挫折しにくい設計）
という方向へと進化しています。AIは単なる便利ツールではなく、フィットネスを“一時的な運動”から“生涯にわたる健康管理”へ引き上げる装置として機能しているのです。

なぜインドネシアではフィットネスがまだ足りないのか？

では、この先進国で進む「AI × 健康管理」の潮流を、インドネシアに当てはめた場合、なぜフィットネスがまだ十分に供給されていないのでしょうか。その背景を整理すると、いくつかの構造的な要因が浮かび上がってきます。

まず大きな要因として挙げられるのが、フィットネスが「贅沢品」と認識されやすい点です。インドネシアでは、運動や健康管理に対する意識は確実に高まりつつあるものの、ジム通いやパーソナルトレーニングは「一部の富裕層や都市部の人が行うもの」というイメージが依然として強く残っています。そのため、潜在的なニーズはあっても、実際に行動に移す人は限定されがちです。

次に、地理的・人口的な問題があります。インドネシアは島嶼国家であり、都市と地方の格差が非常に大きい国です。大都市圏には一定数のジムやスタジオが存在する一方で、地方部では選択肢が極端に限られています。物理的な施設に依存する従来型フィットネスモデルでは、このギャップを埋めることが難しく、「行きたくても行けない」という状況が生まれています。

さらに、トレーナー人材の不足も深刻です。質の高い指導ができるトレーナーは都市部に集中しやすく、地方では十分な指導を受けられないケースが多く見られます。これはフィットネスの供給量だけでなく、供給の「質」にも大きな差を生み出しています。結果として、フィットネス体験が人によって大きく異なり、「続かなかった」「効果を感じられなかった」というネガティブな印象が広がりやすくなります。

加えて、健康管理が医療と分断されている点も見逃せません。先進国では、フィットネスが予防医療やウェルネスの文脈で語られることが増えていますが、インドネシアでは「病気になったら病院へ行く」という意識がまだ強く、日常的な運動や健康管理が生活習慣として根付いているとは言い切れません。そのため、フィットネスが「必須の行動」ではなく、「余裕があればやるもの」に留まりやすいのです。

こうした課題を総合すると、インドネシアでフィットネスが不足している理由は、「需要がないから」ではありません。むしろ、
・価格
・アクセス
・人材
・継続性
といった複数のハードルが重なり合い、需要が顕在化しにくい構造になっていることが本質的な問題です。

ここで注目すべきなのが、先進国で進んでいる「AI × 健康管理」のモデルです。AIを活用すれば、物理的な施設や人材に強く依存しない形で、一定水準の健康管理サービスを提供することが可能になります。データをもとにした個別最適化、遠隔での指導、属人的業務の削減は、まさにインドネシアが抱える課題と高い親和性を持っています。

つまり、インドネシアでフィットネスが「まだ足りない」状態にあるのは、遅れているからではなく、次の進化段階に一気にジャンプできる余地が大きいからだと言えます。先進国が時間をかけて進んできた道を、AIというレバレッジを使って短期間で飛び越える可能性が、インドネシアには残されているのです。

① デジタル化は進んだが、リアル施設が追いついていない

インドネシアでは、デジタル化の進展が非常に速いスピードで進んでいます。スマートフォンの普及率は年々上昇し、SNSや動画プラットフォーム、決済アプリ、ヘルスケア系アプリまで、日常生活のあらゆる場面がデジタルに置き換わりつつあります。
健康や運動に関する情報も例外ではなく、YouTubeやInstagram、TikTokではトレーニング動画や健康知識が大量に流通し、オンラインワークアウトやフィットネスアプリの利用者も増加しています。

一見すると、「フィットネス環境は整ってきている」ように見えます。しかし、ここに大きな構造的ギャップが存在します。
それが、デジタル上の情報・体験と、リアルな運動環境の乖離です。

実際に身体を動かし、継続的にトレーニングできるリアルな施設の数と質は、デジタルの進化スピードに追いついていません。特に問題となっているのは、供給が都市部に極端に集中している点です。首都圏や一部の大都市には一定数のジムやフィットネス施設が存在するものの、地方都市や郊外エリアでは、選択肢が著しく限られています。

さらに、施設が存在していたとしても、
・設備が古い
・トレーナーの質がばらついている
・安全管理や衛生管理が十分でない
・データを活用したトレーニング設計ができない

といった課題を抱えているケースも少なくありません。
その結果、「健康意識は高まっているが、実際に通いたいと思える場所がない」という状態が生まれています。

先進国では、AIフィットネスマシンやウェアラブル連動型のトレーニングシステムが一般化し、データに基づいた高度な健康管理がリアル施設で提供されています。一方、インドネシアでは、AIを活用した健康サービスを“リアルで受けられる場”が決定的に不足しているのが現状です。
このギャップこそが、今後のフィットネス産業における大きな成長余地であり、いわば「空白地帯」となっています。

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② パーソナライズされたサービス需要が増えている

世界的に見ると、フィットネスの価値は「みんなで同じ運動をする」時代から、「一人ひとりに最適化された運動をする」時代へと明確に移行しています。
AIによるフォーム解析、トレーニング負荷の自動調整、回復状況に応じたプログラム設計など、パーソナライズ技術はすでに多くの国で実用段階に入っています。

この潮流は、インドネシアにおいても確実に波及し始めています。
経済成長とともに生活水準が向上し、人々の関心は「とりあえず運動する」から「効率よく、目的を達成する」方向へと変化しています。

具体的には、

・短時間で効果を出したい
・仕事や家庭と両立できる運動方法を知りたい
・健康診断の数値を改善したい
・年齢や体力に合わせた無理のないプログラムが欲しい
・自己流ではなく、専門的に管理してほしい

といった、より具体的で個別性の高いニーズが増えています。
これは、単なる運動不足解消ではなく、「自分の人生やライフスタイルに最適化された健康づくり」を求めていることを意味します。

しかし現状では、こうした期待に十分応えられる施設は限られています。多くのジムは、画一的なマシン配置と一般的なトレーニング指導に留まっており、AIを活用した個別分析や、長期的な健康設計まで踏み込めていません。

その結果、
「興味はあるが、どこに行けばいいかわからない」
「一度通ったが、効果を実感できずにやめてしまった」

といった“需要はあるのに満たされない”ミスマッチが発生しています。
この構造は、裏を返せば、AI対応型・パーソナル型のフィットネス施設が登場すれば、強い支持を得られる余地が大きいことを示しています。

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③ 運動の“科学的最適化”への認知がこれから広がる段階

AIフィットネスが世界的に注目されている理由の一つが、トレーニングを「感覚」ではなく「科学」で管理できる点にあります。
AIは、運動中の動作データ、心拍、負荷、回復状況などをリアルタイムで分析し、最適なトレーニング内容を導き出します。

たとえば、
・フォームが崩れた瞬間を検知して修正指示を出す
・疲労度に応じて負荷を自動調整する
・過去データと比較して成長度合いを可視化する

といったことが可能です。
これにより、トレーニングは「頑張った気がするもの」から「成果が説明できるもの」へと変わります。

しかし、インドネシアでは、こうした科学的トレーニング管理や成果の可視化に対する認知は、まだ発展途上にあります。多くの消費者は、
「運動できていれば十分」
「汗をかけば健康になっているはず」

という、比較的シンプルな価値観で満足してしまう傾向があります。
そのため、AIを活用した高度な最適化やデータ管理が提供されていない施設でも、一定の需要が成立してしまっているのが現状です。

しかしこれは、市場が未成熟であるがゆえの状態とも言えます。
健康意識がさらに高まり、時間やお金を投資する層が増えれば、
「なぜこの運動をするのか」
「どのくらい改善しているのか」
「このやり方は本当に合っているのか」

といった問いが、必ず生まれてきます。
そのとき初めて、“標準化された運動体験”では物足りなくなり、テクノロジーを活用したプレミアムな体験が求められるようになります。

現在のインドネシアには、その次の段階に進むための準備期間とも言える構造的な空白があります。
AIによる科学的最適化を、リアルなフィットネス施設で体験できる環境が整えば、消費者の価値観は一気に変わる可能性があります。

空白を埋める“AI × フィットネス”の可能性

インドネシアの健康市場において、AIフィットネスは単なる最新テクノロジーや一時的なブームではありません。
それは、これまで存在していたが誰も十分に満たせていなかった「構造的な空白」を埋める存在として、極めて実践的な意味を持っています。

インドネシアでは、健康への関心そのものはすでに高まっています。SNSや動画プラットフォームを通じて、運動、ダイエット、ボディメイク、メンタルヘルスに関する情報は日常的に消費されています。しかし、その一方で「実行と継続」を支える仕組みが圧倒的に不足している。このギャップこそが、AI×フィットネスが入り込む余地です。

AIの利点は、単に人手を減らすことではありません。人がやりきれなかった部分を補完し、スケールさせることにあります。インドネシアのように人口が多く、都市化が進み、デジタルへの適応度が高い社会では、この特性が非常に強く機能します。

✔ 利用者の行動・身体データを蓄積・分析し、効果的なメニューを自動設計

インドネシアではスマートフォンとウェアラブルデバイスの普及が進み、日常的に身体データが取得される環境が整いつつあります。しかし、データが存在することと、それが有効活用されることは別問題です。多くの場合、データは「記録されるだけ」で終わっており、次の行動につながっていません。

AIフィットネスは、この断絶を埋めます。
運動履歴、心拍数、睡眠、疲労傾向、継続頻度といった情報を統合的に分析し、「今この人に必要な運動」を自動で設計する。これは、個々のトレーナーが感覚や経験に頼って行っていた判断を、より広範囲・高精度で再現する仕組みです。

重要なのは、AIが人の代わりに指導するのではなく、人がより良い指導を行うための土台をつくる点にあります。インドネシアのように人材の質や経験にばらつきがある市場では、AIによる設計の標準化がサービス品質を底上げする役割を果たします。

✔ 会員継続率や満足度を高めるデータ活用型のフォローアップ

フィットネス事業における最大の課題は「継続」です。
インドネシアでも、多くの人が運動を始めても途中でやめてしまう。この背景には、成果が見えにくいこと、不安や迷いを誰にも相談できないこと、生活リズムとの不一致など、さまざまな要因があります。

AIは、こうした“離脱の兆候”を早期に察知することができます。
来館頻度の低下、運動強度の変化、ログイン回数の減少など、データ上の小さな変化をもとに、「声をかけるべきタイミング」を可視化する。これにより、事後対応ではなく、予防的なフォローアップが可能になります。

インドネシアでは、人とのつながりや気遣いが重視される文化があります。AIによって適切なタイミングが示され、人がその場で声をかける。この役割分担は、継続率と満足度を同時に高める構造を生み出します。

✔ スタッフの定型業務を自動化し、パーソナルな指導に時間を割かせる仕組み

多くのフィットネス施設では、スタッフが本来価値を発揮すべき時間を、事務作業や管理業務に奪われています。予約管理、記録入力、レポート作成、問い合わせ対応。これらは必要な業務である一方、人でなければならない仕事ではありません。

AIは、こうした定型業務を自動化することで、人の時間を現場に戻します。
インドネシアのフィットネス市場では、まだスタッフ一人あたりの生産性が十分に高くないケースも多く、この改善余地は非常に大きい。

結果として、
・一人ひとりへの指導時間が増え
・関係性が深まり
・体験の質が向上する

という好循環が生まれます。AIはコスト削減のための道具ではなく、人の価値を最大化するためのインフラとして機能します。

✔ ウェアラブル連携によりオンサイト・オフサイトの両方で健康管理を提供

インドネシアの都市生活者は、必ずしも毎日ジムに通えるわけではありません。通勤、渋滞、家庭事情など、リアルな制約が多い。しかし、健康管理はジムにいる時間だけで完結するものではありません。

ウェアラブルとAIを連携させることで、
・ジム外での生活
・睡眠
・活動量
まで含めた「連続した健康管理」が可能になります。

これは、オンサイト（施設内）とオフサイト（日常生活）を分断せず、一つの体験として統合するアプローチです。インドネシアのように生活リズムが多様な国では、この柔軟性が非常に重要になります。

このようなAIならではの価値は、インドネシアのような
大規模人口・都市化進行・デジタル社会
という条件が揃った市場において、最も効果を発揮します。

AIをうまく取り込んだフィットネス事業は、
「足りない供給を補う存在」から、
**「新しい健康行動を生み出す存在」**へと進化します。

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まとめ：供給ギャップは成長余地そのもの

インドネシアでフィットネスがまだ十分に普及していない理由は、需要がないからではありません。
むしろ、その逆です。

🔹 リアル施設の供給がデジタル需要に追いついていない
🔹 個別最適化・科学的トレーニングへのニーズが高まっている
🔹 AIによる革新的なサービスの浸透がまだ限定的である

これらはすべて、「未成熟」を示すサインであると同時に、成長余地そのものを意味しています。

世界ではすでに、AI×フィットネスが新しい標準になりつつあります。
しかし、その成功モデルをそのまま持ち込むだけでは不十分です。重要なのは、インドネシアの文化、人口構造、生活様式に合わせて実装すること。

AIはフィットネスを、
「より効果的に」
「より続けやすく」
「より個別化されたもの」
へと変えています。

そしてインドネシアは、その変化を
最も早く“価値”として受け入れる可能性がある市場です。

空白があるということは、まだ誰も本気で取り組み切れていないということ。
AI×フィットネスは、インドネシアにおいて
次の産業フェーズを切り拓く鍵になりつつあります。