スポーツ指導の補助を指向した「助言生成」は選手の技術向上に寄与する重要な言語生成タスクである．既存の助言生成研究は練習の構成要素であるプロトコル（練習負荷設定）や助言の構造的観点を十分に考慮していない．本研究では，自転車競技を対象に，側面映像とプロトコルを入力とし，コーチング観点に基づき構造化された助言を出力するタスク「観点別助言生成（ABAG）」を提案する．また，これを支援する大規模データセット「BikeCoach」を構築した．分析および生成実験の結果，プロトコル設定が助言内容に強く影響すること，およびLLMいよる助言生成においてプロトコル情報と事例（In-contextexample）の提示が品質向上に不可欠であることを明らかにした．

大規模言語モデル（LLM）の急速な発展に伴い，スポーツ領域においても試合の要約や実況生成といったタスクでの活用が進んでいる[1,2]．これらは主に観客の理解促進やエンゲージメント向上を目的としているが，近年では選手の技術向上を支援するための「助言生成（AdviceGeneration）」が新たな研究課題として浮上している[3,4]．実際のトレーニング現場では，図1に示すように，選手は明確なプロトコル（例：「150W・90rpmで40秒間維持」）に従って運動を行う．コーチはその設定意図や負荷に応じて助言内容を調整する．例えば，高負荷時にはフォームの乱れを指摘し，低負荷時にはリラックスを促すといった具合である．しかし，既存の研究の多くはこうしたプロトコル変数を生成モデルの入力として考慮していない．また，生成される助言も自由記述のテキストであり，実際え，画面上のテレメトリ（パワー，ケイデンス等）がプロトコルとして定義される．のコーチングで用いられる「課題の特定」「改善案の提示」といった構造化された観点（Aspect）が欠落しているため，生成内容の分析や評価が困難であった．自転車競技は，トレーニングの負荷がパワー（Watt）やケイデンス（rpm）といった数値で厳密に定義されるため，マルチモーダル入力（映像・数値）と言語出力（助言）の対応関係を分析する上で理想的な題材である．そこで本研究では，自転車競技を対象に以下の貢献を行う．1.観点別助言生成（ABAG）の提案:側面映像と練習プロトコルを入力とし，構造化された助言を出力するタスクを定義する．