AI活用が前提になる時代の事業設計──インドネシアで成立するフィットネスモデルとは
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生成AIをはじめとするデジタル技術の進化は、もはや「一部の先進企業だけが使うもの」ではありません。
業種や企業規模を問わず、AIを使うかどうかではなく、AI活用を前提に事業をどう設計するかが、競争条件そのものになりつつあります。
かつては、AIやデータ活用は「効率化のためのオプション」として扱われていました。しかし現在では、AIを前提にしなければ、コスト構造・スピード・顧客体験のいずれにおいても競争に参加できない段階に入っています。これは一時的なトレンドではなく、産業構造そのものの変化です。
この流れは、製造業やIT産業に限った話ではありません。
むしろ今、変化の波が本格的に押し寄せているのが、人の体験・行動・習慣を扱う産業です。
フィットネス・スポーツ産業もまた、AIによる構造変化の真っただ中にあります。
「人が身体を動かす」という本質は変わらない一方で、その提供方法、収益モデル、拡張性は、AIの存在を前提に再定義され始めています。
本記事では、
- 世界と比較したスポーツ市場の規模感
- インドネシア市場の現在地と伸び代
- AI時代だからこそ成立するフィットネス事業モデル
を整理しながら、
なぜインドネシアでフィットネス事業が成立しやすいのかを、事業設計の視点から掘り下げていきます。
まず、世界全体でスポーツ・フィットネス市場がどのような位置づけにあるのかを確認しておく必要があります。
世界のスポーツ・フィットネス関連市場は、すでに数十兆円規模に達しており、ヘルスケア、ウェルネス、予防医療と密接に結びつきながら拡大を続けています。特に欧米では、フィットネスは「娯楽」や「趣味」ではなく、生活インフラの一部として定着しています。
一方で、アジア、とりわけASEAN諸国では、この市場がまだ十分に成熟していません。
人口規模、経済成長率、若年層比率といったポテンシャルを考えれば、スポーツ・フィットネス市場は本来もっと大きくなっていても不思議ではない。しかし現実には、供給も事業モデルも追いついていないのが現状です。
ここで重要なのが、「市場が小さい」のではなく、市場がまだ構造化されていないという点です。
つまり、需要は存在しているが、それを継続的・産業的に受け止める仕組みが整っていない。この状態は、事業開発の視点で見ると「高リスク」ではなく、「設計次第で優位性を築ける初期フェーズ」にあたります。
インドネシアは、その典型例です。
インドネシアは人口約2.8億人を抱え、ASEAN最大の内需市場を形成しています。若年層が厚く、都市化が急速に進み、中間層も拡大しています。スマートフォンとインターネットは生活インフラとして定着し、金融・交通・購買行動はすでにデジタル前提で設計されています。
この環境下で起きているのが、「生活は便利になったが、身体活動は減った」という現象です。
AIやデジタル技術は、移動、買い物、仕事を効率化しましたが、その反面、日常生活から自然な運動機会を奪いました。その結果、健康不安、運動不足、生活習慣病リスクへの関心は確実に高まっています。
ここで注目すべきなのは、健康意識はすでに存在しているにもかかわらず、それを行動に変えるためのインフラが不足しているという点です。
多くの人が「運動した方が良い」と理解している。しかし、「どこで」「どうやって」「どのくらいやれば良いのか」が分からず、継続できない。このギャップが、インドネシアのフィットネス市場における最大の課題であり、同時に最大の機会でもあります。
ここで、AIを前提にした事業設計が決定的な意味を持ちます。
AI時代のフィットネス事業は、単に「ジムを作る」「マシンを置く」という発想では成立しません。
重要なのは、個人の身体データ・行動データ・継続データを前提に、事業全体を設計することです。
AIを活用することで、以下のような構造が可能になります。
- 利用者ごとの運動履歴・身体状態をデータとして蓄積
- データに基づくトレーニング内容の自動最適化
- 成果の可視化によるモチベーション維持
- 離脱予測とフォローアップの自動化
- 運営オペレーションの標準化・省人化
これにより、フィットネス事業は「人に依存する属人的ビジネス」から、「再現性のある産業モデル」へと進化します。
特にインドネシアでは、熟練トレーナーの絶対数が不足しており、指導品質にばらつきが出やすいという課題があります。AIを前提に設計されたモデルでは、一定水準以上の体験を誰にでも提供できるため、人材不足という制約を構造的に回避することができます。
また、AI前提のモデルはスケールと相性が良い。
複数拠点展開、フランチャイズ展開、法人向けウェルネスプログラムなど、拡張時に問題になりがちな品質管理・運営負荷を抑えながら成長することが可能です。これは、人口規模が大きく、地域差も大きいインドネシア市場において、極めて重要な要素です。
さらに、AI時代のフィットネス事業は、単なる「運動提供」にとどまりません。
健康データを起点に、保険、医療、企業福利厚生、教育など、周辺領域との連携が可能になります。フィットネスは単独で完結する事業ではなく、健康エコシステムの中核として機能し得る存在です。
このような構造を前提にすると、インドネシアでフィットネス事業が成立しやすい理由が見えてきます。
- 若く、長期的な顧客ライフタイムが見込める人口構造
- 都市化による健康課題の顕在化
- デジタルリテラシーの高さとAI受容性
- 供給不足による競争の緩さ
- AI前提モデルによる再現性とスケール性
これらが同時に成立している市場は、世界的に見ても多くありません。
AI活用が前提になる時代において、フィットネス事業は「人にしか提供できない価値」と「AIによる効率化」を両立できる、数少ない産業の一つです。そして、そのモデルをゼロベースで設計できる余地が、インドネシアにはまだ大きく残されています。
だからこそ今、インドネシアで成立するフィットネスモデルは、単なるローカルビジネスではなく、次世代型の事業モデルを実装するフィールドとして注目に値するのです。
世界のスポーツ市場規模から見る「インドネシアの小ささ」
まず、市場全体のスケールを俯瞰してみましょう。スポーツ関連市場は「競技スポーツ」「プロリーグ」「放映権」「スポンサー」「フィットネス」「健康・ウェルネス」「教育・大学スポーツ」などを含む非常に広い産業領域であり、国ごとの経済構造・文化・制度によって、その規模には大きな差が生まれます。スポーツ市場の大きさは、単に娯楽産業としての成熟度を示すだけでなく、国民の健康意識、消費行動、都市化、雇用創出力を映し出す指標でもあります。
世界主要国のスポーツ市場規模（概算）
まずは、世界の主要国におけるスポーツ市場規模を確認してみましょう。
アメリカ合衆国：約15兆円（約1,000億ドル）
アメリカは、世界最大のスポーツ市場を持つ国です。NFL、NBA、MLB、NHLといったプロスポーツリーグの巨大な興行規模に加え、放映権ビジネス、スポンサー収入、グッズ販売が高度に体系化されています。さらに特筆すべきは、大学スポーツの存在です。大学スポーツが一大産業として成立し、地域経済や教育制度とも深く結びついています。加えて、フィットネスジム、パーソナルトレーニング、ウェルネス産業が日常生活に組み込まれており、「観る・する・支える」スポーツ経済が立体的に成立している点が、15兆円規模という圧倒的な市場を支えています。
中国：約9兆円（約600億ドル）
中国のスポーツ市場は、国家主導の政策と都市化の進展によって急拡大してきました。バスケットボールやサッカーへの投資に加え、eスポーツやデジタルスポーツ分野が急成長しています。スポーツは「国力強化」「健康増進」「国際的プレゼンス向上」の手段として位置づけられており、政府の後押しによって市場形成が進められてきました。フィットネスやウェルネスも中間層の拡大とともに成長しており、短期間で巨大市場を作り上げた典型例と言えます。
日本：約6兆円（約400億ドル）
日本は、野球・サッカー・相撲といった既存スポーツ文化に加え、フィットネス・健康産業が成熟している国です。高齢化社会という背景もあり、スポーツは競技としてだけでなく、健康維持・予防医療の文脈で強く結びついています。24時間ジムやパーソナルトレーニング、ヨガ・ピラティスといった分野が生活インフラとして定着し、「日常的にお金を払う運動」が社会に根付いています。その結果、市場は急成長こそしないものの、安定した6兆円規模の産業として成立しています。
一方で、インドネシアはどうか
これらの国と比較したとき、際立って見えてくるのが**インドネシアのスポーツ市場の小ささ**です。
インドネシア：約3,750億円規模
この数字は、世界主要国と比べると桁違いに小さいものです。特に注目すべきなのは、インドネシアが人口約2.8億人を抱える世界有数の人口大国であるという事実です。人口規模だけを見れば、アメリカや日本を大きく上回ります。それにもかかわらず、スポーツ市場規模は日本の約16分の1、アメリカの約40分の1程度にとどまっています。
ここから導かれる結論は明確です。
これは「需要がない」から小さいのではありません。
市場として、まだ十分に形成されていないだけなのです。
なぜ「人口大国なのに市場が小さい」のか
インドネシアのスポーツ市場が小さい理由を理解するためには、「スポーツ＝競技や娯楽」という狭い視点から一度離れる必要があります。スポーツ市場の大部分を占めているのは、実はプロスポーツの興行収入よりも、日常的に支払われるフィットネス・健康関連の支出です。
アメリカや日本では、
・ジムの月会費
・パーソナルトレーニング費用
・健康プログラムへの課金
・ウェアラブルデバイスや関連サービス
といった支出が、個人レベルで当たり前のように行われています。この「小さな支出の積み重ね」が、結果として巨大な市場を形成しています。
一方インドネシアでは、運動は「無料でやるもの」「公園や自宅で行うもの」という認識が根強く、運動にお金を払う文化がまだ十分に定着していません。ジムやフィットネスは、都市部の富裕層や若者の一部に限定された存在であり、国民全体に広がっているとは言えないのが実情です。
「未成熟」はそのまま「伸び代」である
ここで重要なのは、この状態を「遅れている」「発展していない」と単純に評価しないことです。市場が小さいという事実は、裏を返せば巨大な未開拓領域が残されていることを意味します。すでに成熟しきった市場では、成長は緩やかになり、競争は価格やシェアの奪い合いになりがちです。しかし、インドネシアのスポーツ市場は、そもそも「スタートライン」にすら立ち切っていない分野が多く残っています。
たとえば、
・フィットネスを健康管理として捉える視点
・予防医療と運動の接続
・デジタル技術を活用した低価格・広域展開モデル
といった要素は、これから本格的に市場に組み込まれていく段階です。
成熟国との決定的な違いは「構造」にある
アメリカや日本とインドネシアの最大の違いは、国民の運動意欲や関心そのものではありません。違いは市場構造にあります。先進国では、
・スポーツにお金を払う仕組み
・継続的に参加させる導線
・人材・施設・データが循環するエコシステム
がすでに整っています。
インドネシアでは、これらがまだ断片的で、点として存在している状態です。そのため、潜在需要が顕在化せず、市場規模として現れていません。しかし、スマートフォン普及率の高さ、若年人口の多さ、健康意識の高まりといった条件を考えれば、構造さえ整えば、一気に市場が拡大する下地は十分にあると言えます。
数字が示す「遅れ」ではなく「可能性」
3,750億円という数字だけを見ると、インドネシアのスポーツ市場は「小さい」「弱い」市場に見えるかもしれません。しかし、人口規模と比較したとき、その小ささはむしろ異常とも言えるレベルです。そしてその異常値こそが、今後の成長余地を最も雄弁に物語っています。
需要がないから市場が小さいのではない。
文化・仕組み・供給が追いついていないから、市場として立ち上がっていないだけ。
この事実をどう捉えるかで、インドネシアという国に対するビジネスの見え方は大きく変わります。スポーツやフィットネスを「すでに完成された市場」として見るのではなく、これから形成される巨大市場の初期段階として捉えられるかどうか。それこそが、インドネシアの小さな数字の裏に隠された、本当の意味での価値なのです。
人口規模で割ると見える「異常なギャップ」
フィットネス市場の将来性を語るうえで、総市場規模だけを見るのは正確とは言えません。
本質的な差は、「人口規模で割ったときに、生活の中にどれだけ組み込まれているか」に表れます。
そこで、日本とインドネシアを、1人あたりのスポーツ・フィットネス支出という視点で比較してみましょう。
日本：
約6兆円 ÷ 約1.25億人 ≒ 1人あたり約4.8万円
インドネシア：
約3,750億円 ÷ 約2.8億人 ≒ 1人あたり約1,300円
単純比較でも、
30倍以上の開きがあります。
この数字が示しているのは、「インドネシアの人々が運動しない」という話ではありません。
むしろ逆で、**運動・フィットネスという行為が“支出を伴う生活習慣として定着していない”**という構造を示しています。
日本では、
・月会費を払ってジムに通う
・パーソナルトレーニングを受ける
・運動をサービスとして購入する
という行動が、すでに生活の一部として成立しています。
一方インドネシアでは、運動は
「時間があればやるもの」
「無料でできるもの」
「特別な人が行うもの」
という位置づけに留まっており、経済活動として“未組み込み”の状態にあります。
しかし、この「未組み込み状態」こそが、実はAI時代における最大の事業機会の源泉になります。
なぜなら、市場が未成熟であるほど、正しい構造を持ち込んだプレイヤーが、長期的にポジションを築けるからです。
なぜインドネシアではフィットネス市場が育ってこなかったのか
ここまで大きな差が生まれた背景には、文化や国民性ではなく、いくつかの構造的要因があります。
これは「遅れている」のではなく、「発展の順序が違った」結果だと捉えるべきです。
① 所得成長が「今まさに」進行中
インドネシアは過去20年にわたり、国家としての基盤整備を最優先してきました。
具体的には、
・衣（最低限の生活必需品）
・食（安定した食料供給）
・住（住宅・インフラ整備）
・通信（スマートフォン・インターネット）
これらが経済成長の主軸でした。
健康や運動への支出は、経済発展のフェーズで言えば後半に現れる消費です。
まず「生きる」「働く」「つながる」ことが満たされ、その次に「より良く生きる」ための投資が始まります。
現在のインドネシアでは、都市部を中心に
・安定した収入を得る層
・可処分所得を持つ中間層
・自己投資に関心を持つ準富裕層
が急速に拡大しています。
この層にとって、健康や身体づくりは「贅沢」ではなく、「合理的な選択肢」へと変わりつつあります。
つまり、これまで市場が育たなかったのではなく、育つ条件が今ようやく揃い始めた段階なのです。
② デジタルは先に進み、リアル産業が追いついていない
インドネシアの特徴を一言で表すなら、デジタル先行型社会です。
・スマートフォン普及率が高い
・SNS利用時間は世界トップクラス
・キャッシュレス決済が急速に浸透
・オンライン情報へのアクセスが当たり前
健康情報やトレーニング動画も、すでに大量に消費されています。
「知識」や「意識」は、すでに十分に広がっているのです。
しかし一方で、
・フィットネス施設の数
・専門知識を持つトレーナー
・安全性・再現性のある指導環境
・科学的なトレーニング管理
といったリアル側のインフラが圧倒的に不足しています。
この結果、
「やった方がいいのは分かっている」
「情報はたくさん見ている」
「でも、どこに行けばいいか分からない」
という状態が生まれています。
ここに存在するのが、デジタル × リアルの非対称性です。
この非対称性は、AI活用を前提とした新しいフィットネスモデルにとって、極めて有利な土壌になります。
なぜなら、最初から「AIありき」でリアル施設を設計できるからです。
AI活用が前提になると、フィットネスの事業設計は変わる
従来のフィットネス事業は、構造的にいくつもの制約を抱えていました。
・大型マシンへの初期投資
・広い物件が必要
・会員数に依存する薄利多売モデル
・トレーナー個人のスキルに依存
・人が増えないと売上が伸びない
このモデルは、人口密度が高く、成熟市場である国では成立しますが、新興国ではリスクが大きくなりがちです。
しかし、AI活用を前提にすると、事業設計の思想そのものが変わります。
AIが担う領域
AIが担うのは、「人でなくてもよい領域」です。
・会員データの収集・分析・可視化
・トレーニングプログラムの自動設計
・来館頻度や離脱リスクの予測
・顧客ごとの行動パターン分析
・広告・集客の最適化
・予約、記録、報告といった運営業務
これらをAIが担うことで、人は「身体と向き合う領域」に集中できます。
その結果、何が変わるのか
AI前提のフィットネスモデルでは、
・少人数運営でも成立する
・トレーナーの質を構造的に底上げできる
・サービス品質を標準化できる
・感覚ではなくデータで改善できる
・収益性が安定しやすい
というメリットが生まれます。
これは単なる効率化ではありません。
「人にしかできない価値」を、最大化するための設計です。
インドネシアは、
・人口規模が大きく
・市場は未組み込みで
・デジタル理解が進んでおり
・リアル側の供給が不足している
という、極めて珍しい条件が同時に揃っています。
この環境では、
「日本で成功したモデルをそのまま持ち込む」のではなく、
AIを前提とした次世代型フィットネスモデルを最初から構築する方が、圧倒的に合理的です。
1人あたり1,300円という数字は、「小さい市場」ではありません。
それは、これから生活に組み込まれていく余白の大きさを示しているのです。
人が担う領域
AIが社会インフラとして普及し、業務効率化や最適化が進むほど、「AIができること」と「AIにはできないこと」の境界は、以前よりもはっきりと見えてきます。フィットネス産業においても同様で、AIが力を発揮する領域が明確になる一方、人が担うべき役割はむしろ際立ってきています。
一方で、AIが担えない部分も明確です。
身体への直接的な介入
AIはデータを解析し、最適なメニューを提案することはできます。しかし、実際に人の身体に触れ、動きを修正し、微妙な力加減や姿勢のズレをその場で調整することはできません。身体は個体差が極めて大きく、数値化できない違和感や癖が存在します。
フィットネスにおける「直接的な介入」は、単なる技術行為ではなく、相手の身体を預かる行為です。この領域は、信頼と経験に基づく人間の判断が不可欠であり、AIが代替できる余地はほとんどありません。
モチベーション管理
運動を続けられない最大の理由は、やり方が分からないことではなく、「やる気が続かない」ことです。AIは励ましのメッセージやリマインドを送ることはできますが、相手の表情や声のトーン、疲労感を感じ取り、その人に合った言葉を選ぶことは人にしかできません。
特にインドネシアでは、人との関係性が行動の継続に大きな影響を与えます。「誰かに見てもらっている」「期待されている」という感覚が、行動を支える原動力になる文化的背景があります。このモチベーション管理は、フィットネスにおいて極めて重要な人の役割です。
感情・心理状態の読み取り
AIは数値化されたデータには強い一方、感情や心理状態の微妙な変化を正確に捉えることは困難です。今日はなぜ集中できないのか、なぜ気分が沈んでいるのか。こうした背景には、仕事、家庭、人間関係など、身体データには現れない要素が絡んでいます。
フィットネスは身体を扱うと同時に、人の内面にも深く関わるサービスです。この感情や心理を読み取り、無理をさせず、時には運動量を落とす判断ができるのは、人間のトレーナーだからこそです。
継続を促す関係性
最終的に成果を生むのは、短期的な努力ではなく「続けられるかどうか」です。そして継続を支えるのは、仕組み以上に関係性です。信頼している人がいるから行く、約束しているから休まない。この心理的なつながりは、AIでは再現できません。
フィットネスは 「人 × 身体 × 信頼」 の産業であり、
この中核価値はAIでは代替できません。
つまり、
AIで効率化し、人で価値を作る
という構造が、フィットネス産業と最も相性が良いのです。
インドネシアで成立しやすいフィットネスモデルの特徴
この前提で考えると、
インドネシアで成立しやすいフィットネスモデルは、自然と絞られてきます。
① 大型総合型よりも「少人数・専門型」
インドネシアでは、巨大な設備を備えた総合型ジムが必ずしも最適解とは限りません。理由は明確です。
・設備過多にならない
・固定費を抑えられる
・顧客満足度を高めやすい
少人数・専門型のモデルは、AIによるデータ補助と、人による個別対応を組み合わせることで、本領を発揮します。トレーナーは一人ひとりの状態を把握しやすく、会員側も「自分専用の場」という意識を持ちやすい。
結果として、高単価であっても納得感のあるモデルが成立します。価格ではなく「信頼と成果」で選ばれる構造です。
② フィットネス × 健康管理 × データ
単なる筋トレや運動指導だけでは、差別化は難しくなります。重要なのは「成果をどう定義するか」です。
・健康診断数値の改善
・姿勢や慢性的な痛みの改善
・生活習慣全体の最適化
こうした成果ベースの設計は、AIとの相性が非常に良い領域です。データを用いて変化を可視化し、人がそれを解釈し、次の行動につなげる。この役割分担が明確になることで、サービスの説得力は一気に高まります。
インドネシアでは、医療とフィットネスがまだ明確に分断されているため、このアプローチ自体が大きな差別化要因になります。「運動する場所」から「健康を管理する場」へとポジションを引き上げることが可能です。
③ フランチャイズより「再現性のある小規模展開」
急拡大を狙ったフランチャイズモデルは、品質のばらつきや人材依存の問題を抱えがちです。一方、AIを前提にした事業設計であれば、
・教育コストの削減
・サービス品質の均一化
・KPI管理の標準化
が可能になります。
これにより、無理にフランチャイズ化せずとも、小規模な拠点を横展開しやすいモデルを構築できます。インドネシアのように地域差が大きい国では、画一的な拡大よりも、再現性を担保した小規模展開の方が現実的です。
3750億円市場は「小さい」のではなく「未開」
インドネシアのスポーツ・フィットネス市場は、現時点では約3,750億円規模とされています。この数字だけを見ると、日本や欧米市場と比べて小さく見えるかもしれません。
しかし、
・人口規模
・年齢構成
・都市化の進行
・デジタル化のスピード
を総合的に考えれば、拡張余地は日本市場以上と言っても過言ではありません。
まだ多くの人が「フィットネスにお金を払う」という体験をしていないだけであり、需要そのものが存在しないわけではない。この状態は「小さい市場」ではなく、「未開の市場」です。
AI活用を前提にした事業設計は、この未開市場を一気に産業化するためのレバレッジになります。人の力だけでは広げきれなかった価値を、AIが後押しする。その構造が、これからの成長を支えます。
まとめ：AI時代だからこそ、フィットネスは成立する
AIは仕事を奪う存在ではありません。
むしろ、人が担う価値を際立たせる技術です。
インドネシアでは今、
・AIで効率化し
・人で身体を支え
・市場そのものを育てる
という段階に、ちょうど差し掛かっています。
フィットネス事業は、AI活用が前提になる時代において、
最も構造的に強い産業の一つです。
そしてインドネシアは、その実験場であり、同時に巨大な成長市場でもあります。
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