屋内トレーナー環境に足を踏み入れ、今回はスマートフォンのカメラと人工知能アルゴリズムを通じて、ライダーに最適なコックピット設定を見つけ出せるかを実測する。テストでは特にセットアップ済みのロードバイクを持ち出し、体型がまったく異なるルームメイトを招いて実際にトレーナーに跨り、APPがジオメトリの違いを指摘できるかをわざと試す。カメラは動的なペダリングの側面映像を詳細に捉え、ソフトウェアが自動で股関節、膝、足首の動きの角度を識別し、サドル高、前後位置、コックピット長の適合性をリアルタイムで分析する。映像ではAIの計算結果と従来の手動計測を一つずつ対比させ、自宅でポジションを微調整したい、またはテクノロジーフィッティングの精度に興味があるサイクリストにとって、実用的な参考価値に満ちたプロセスとなっている。