AIは今、あなたのゴルフスイングを数秒で分析できます。
動画をアップロードすれば、アプリがポジションを採点し、お手本と比較し、どこが違うのかを示し、何を直すべきかまで提案してくれます。
では、もうゴルフコーチはいらないのでしょうか？
結局どちらが本当に優れているのか。
AIスイング分析か、人間のコーチか？
もし今、どちらか一つしか選べないと言われたら、僕は良い人間のコーチを選びます。
かなり迷わずに。
ただ、この答えには少し説明が必要です。
なぜならAIスイング分析アプリには、多くの人間のコーチがまだ十分にできていないことを一つ、かなりうまくやっているからです。
ゴルファーに、明確なビジュアルフィードバックのループを与えること。
これはかなり重要です。
なので、本当の答えは、
AI＝ダメ
でも、
人間のコーチ＝全部いい
でもありません。
もっと役立つ質問は、
それぞれ、何が得意なのか？
です。
Round 1：スイングを診断するのはどちらが上か？
勝者：人間のコーチ
ここが一番大きな違いです。
AIは、何が違って見えるかを見つけることができます。
でも、良いコーチは、なぜそれらが一緒に起きているのかを理解しようとします。
例えばAIがあなたのスイングを分析して、7つの問題を指摘したとします。
手が深すぎる。
シャフトが立ちすぎている。
クラブヘッドが外に出すぎている。
身体のポジションがお手本と違う。
フィニッシュが基準から外れている。
これで問題は7個。
……とは限りません。
その7個は、実は7個の別々の問題ではないかもしれません。
いくつかは、もっと早い段階で起きた一つの動きに対する反応かもしれません。
一つの動きが、後半で身体に補正を要求する。
その補正が、さらに別の動きを作る。
そしてその動きが、また次のズレを作る。
つまりAIは、7個の観察を正しく当てていても、診断としては間違っていることがあります。
なぜなら、
7個の観察が正しくても、それらがどうつながっているか説明できなければ、良い診断にはならないからです。
良いコーチが見ているのは、別のことです。
最初に起きた問題はどれか？
どの動きがただの反応なのか？
どれは放っておいていいのか？
もっと早い段階の一つを変えれば、その後の3つは自然に良くなるのか？
これが、実際のコーチングにかなり近い考え方です。
AIはよく、
「このポジションが違います」
と教えてくれます。
一方でコーチは、
「なぜあなたのスイングがこうなっているのか」
を説明しようとします。
この2つは、同じではありません。
Round 2：「良いスイング」とは何かを理解しているのはどちらか？
勝者：人間のコーチ
どんなスイング分析システムでも、何かと比較しなければいけません。
そうしないと、あるポジションを良い、別のポジションを悪いと判断できないからです。
そこで重要な疑問が出てきます。
アプリが「あなたのスイングは間違っています」と言うとき、何と比べて間違っているのでしょうか？
一つのお手本スイング？
プロゴルファーの集団？
独自のデータセット？
平均値？
特定のコーチの理論？
許容範囲はどこまで？
どれくらいの違いなら問題ない？
各チェックポイントはどれくらいの重みで採点されている？
普通は、よく分かりません。
システムが答えを出す。
ユーザーは、その裏にある「良い」の定義を信じるしかありません。
でも、これは重要です。
上手いゴルファーは、全員が同じスイングをしているわけではありません。
かなりのバリエーションがあります。
だから、お手本と違うからといって、その違いを必ず直すべきとは限りません。
モデルスイング中心の分析で一番危ないのは、
「違う」
を、
「間違っている」
に変えてしまうことです。
この2つも、同じではありません。
Round 3：あなたに本当に必要なものを理解できるのはどちらか？
勝者：人間のコーチ
ゴルファー全員が、同じ目標を持っているわけではありません。
ハンディ25の人が18を目指すのと、プロゴルファーがスイングを作るのでは必要なものが違います。
ハンディ18の人が12を目指すのに、すべてのポジションをツアープロのようにする必要はありません。
そして時には、正しいコーチングの答えは、
そこは変えなくていい。
だったりします。
これは、多くのスイング分析システムで見落とされやすいところだと思います。
ソフトウェアは分析するために作られています。
だから当然、何かを見つけようとします。
赤信号。
基準から外れたポジション。
改善ポイント。
でも、分析が増えたからといって、コーチングが良くなるわけではありません。
その人が目指しているレベルに対して、すでに十分な動きなら、変える必要がないこともあります。
そこを変えることで、価値より混乱のほうが増えることもあります。
良いコーチは、ゴルファーを見てこう言えます。
「技術的には変えられます。でも僕なら触りません。」
これがコーチングです。
目的は、見た目が最も完璧なスイングを作ることではありません。
その人がやりたいゴルフをできるスイングを作ることです。
Round 4：あなたに「どう教えるか」を判断するのはどちらが上か？
勝者：人間のコーチ
ここは、かなり過小評価されている部分だと思います。
良いコーチが診断しているのは、スイングだけではありません。
あなた自身も見ています。
何年もコーチングをしていると、パターンが見えてきます。
スイングのパターンだけではありません。
人のパターンです。
あるタイプのゴルファーは、技術的な説明がかなりハマる。
別の人には、シンプルな外部イメージのほうがいい。
別の人には、ビジュアルが必要。
また別の人には、大げさなくらいのドリルが必要。
なぜその動きが起きているのかを理解しないと納得して動けない人もいます。
逆に、情報を増やした瞬間にゴルフが悪くなる人もいます。
コーチは経験の中で、こんな感覚を蓄積していきます。
このレベルのゴルファーで、このタイプの動きがあって、こういう学び方をする人なら、この伝え方が一番うまくいきやすい。
これはものすごく価値があります。
言ってしまえば、実際の人を何年も見てきた中で作られた、コーチ独自のデータセットみたいなものです。
そして今のAIシステムは、一般的にはこのデータを持っていません。
AIは、同じゴルフ理論を10通りの言い方で説明することはできます。
それは便利です。
でも、それは、
「こういうゴルファーには、こう教えると結果が出やすい」
という何年もの実体験とは同じではありません。
今の時点では、ここも良い人間のコーチに大きな優位性があると思います。
AIは将来ここまでできるようになるのか？
たぶん、なると思います。
もし何百万件もの、きちんとラベル付けされたコーチングデータがあって、
- ゴルファーのスイングパターン
- ハンディキャップ
- 学習タイプ
- 性格
- どんな説明を受けたか
- どんなドリルを渡されたか
- 何を練習したか
- 実際に何が変わったか
- ゴルフの結果がどうなったか
まで全部つながっていたら、AIはものすごく強くなると思います。
そういう未来は十分あり得ます。
ただ、そのデータを集めるのは、想像以上に難しいです。
そして、ゴルフスイング診断はAIの中ではかなりニッチな問題でもあります。
例えばコーディングと比べてみてください。
世の中には膨大なコードがあります。
学習に使えるデータも大量にあります。
市場も大きい。
利用者も桁違いに多く、日々フィードバックが生まれます。
ゴルフスイング診断は、同じ規模ではありません。
例えば、
この特定の動きがあるハンディ17のゴルファーで、この学習タイプの人には、どの感覚が一番効くのか？
という問題を解くための巨大なデータセットを作る経済的インセンティブは、コーディングほど大きくありません。
だから僕は、本当に優秀なAIゴルフコーチができるのは、皆さんが思っているより少し先だと思っています。
AIにできないからではありません。
ちゃんとやるために必要なデータを集めるのが難しく、なおかつゴルフは他の巨大なAI市場に比べてニッチだからです。
Round 5：一人で練習するときのフィードバックはどちらが上か？
勝者：AI / ソフトウェア
ここでソフトウェアが一気に強くなります。
そして、ここは多くのゴルフコーチが弱いところだと思っています。
例えばレッスンを受けたとします。
コーチからすごく良いアドバイスをもらった。
何を変えるべきかも理解した。
その場で球を打って、少し良くなった。
最高です。
でも、そこでレッスンは終わります。
2日後、一人で練習場に行きます。
さて、どうしますか？
自分では、その動きをしているつもり。
でも本当にできている？
感覚は大きく変わっているのに、実際のスイングはほとんど変わっていないかもしれません。
逆にやりすぎているかもしれない。
少しずつ昔の動きに戻っているかもしれない。
「完璧にできた」と思っていても、動画を見ると全然違うかもしれない。
ここで、明確なビジュアルフィードバックの仕組みがものすごく大事になります。
ソフトウェアなら、
動く。
確認する。
比較する。
もう一度やる。
というループを作れます。
これはかなり強いです。
そして正直、多くのコーチは、ゴルファーが一人で練習するときのために、この仕組みを十分に用意していません。
その結果、ゴルファーはコーチに依存します。
「これで合ってますか？」を確認するために、またレッスンを受けなければいけない。
それは理想ではありません。
良いコーチングシステムなら、ゴルファー自身が練習を評価できるようになるべきです。
Round 6：進歩を追うのはどちらが上か？
勝者：ソフトウェア
人間は、データベースとしてはそこまで優秀ではありません。
コーチは、あなたのスイングを大まかには覚えているかもしれません。
大きな変化も覚えているかもしれない。
でも、ソフトウェアは全部覚えられます。
最初の動き。
最新の動き。
過去の測定値。
練習回数。
ベストの一打。
今のスコア。
時間とともにどう変わったか。
これは大切です。
スイング改善は、自分では変化を感じにくいことがあります。
実際にはかなり変わっているのに、本人は、
「全然変わってない気がする」
と思っていることもあります。
でも6週間前のスイングと今を並べると、
「あ、かなり変わってる。」
となる。
そういうビジュアルの証拠は、練習を続けるモチベーションにもなります。
これはソフトウェアがかなり得意な部分です。
じゃあ、結局どちらが本当にいいのか？
ここで、最初の質問に答えられます。
もし僕に、
自分のスイングを診断して、実際に何を変えるべきか決めてもらうなら、どちらを信頼する？
と聞かれたら、
良い人間のコーチです。
迷いません。
でも、
一人で練習するたびに、毎回同じ基準でビジュアルフィードバックをもらうなら？
ソフトウェアです。
ここから、僕の中で本当に面白い答えが出てきます。
最高の仕組みは、
AIかコーチか。
ではなく、
良いコーチ ＋ 良いビジュアルフィードバックシステム
なんじゃないかと思っています。
AIだけのスイング分析で一番大きな問題
AIスイング分析はすごいです。
でも、僕はよく、3つの別々の仕事が混ざっているように感じます。
測定
何が起きたか？
診断
なぜそれが起きたか？
コーチング
このゴルファーは、次に何をすべきか？
これは別々の仕事です。
ソフトウェアは、1つ目についてはかなり強くなれます。
でも、2つ目と3つ目はもっと難しい。
そしてスイングが複雑になればなるほど、その違いは大きくなります。
ゴルフスイングは、20個の独立したポジションではありません。
一連の流れです。
一つの動きが次の動きに影響する。
身体が反応する。
クラブが反応する。
ゴルファーが補正する。
それが連鎖になります。
だから、お手本から外れているものを全部見つけただけでは、その連鎖がどこから始まったかは分かりません。
そして、連鎖の間違った場所から直し始めれば、ゴルファーを悪くすることだってあります。
だから僕たちはスイングスコアを違う形で作りました
スイングスコアを作るとき、僕たちはソフトウェアのビジュアルフィードバックの良さは取り入れたいと思いました。
でも同時に、すべてのゴルファーが一つの完璧なスイングをコピーすべきだ、とはしたくありませんでした。
そこでスイングスコアでは、OKゾーンを使っています。
例えば、
「シャフトはここにピッタリ来ないとダメ」
ではなく、
「この範囲ならOK」
と表示します。
この範囲は、ストロークス・ゲインドで上位100人のボールストライカーのデータをもとに作っています。
範囲にしている理由はシンプルです。
上手いボールストライカーでも、全員がまったく同じ動きをしているわけではないからです。
バリエーションがあります。
だからゴルファーに見せたいのは、
ここが僕たちが考える許容範囲です。
ということです。
この一つのお手本をコピーしてください。
ではありません。
そして大事なのは、そのOKゾーンをゴルファー自身が見られることです。
謎のスコアの裏側に隠していません。
スイングスコアは、あなたがどのハンディキャップを目指しているかも聞きます
これはかなり重要な部分です。
何を変えるべきか決める前に、スイングスコアはあなたの目標ハンディキャップを聞きます。
なぜなら、必要な基準は、その人がどこを目指しているかによって変わるべきだからです。
例えばあなたがハンディ18で、12を目指しているとします。
その場合、トップレベルのボールストライカーと違う動きを全部作り直す必要はありません。
あなたの目標に対して、すでに十分な部分もあるかもしれません。
なので、はい。
スイングスコアは「このスイングは変えなくていい」と診断することもあります。
これは大事です。
良いコーチングは、問題をできるだけ多く見つけることではありません。
本当に必要なことを、できるだけ少なく見つけることです。
スイングスコアは、失敗したチェックポイントをただ並べるだけではありません
僕たちは、システムにももう少しコーチに近い考え方をさせたいと思いました。
そこで、各チェックポイントを全部別々の問題として扱うのではなく、動き同士の関係も見ます。
シンプルに言うと、こんな考え方です。
Root Flaw（ルートフラウ）
後半の問題につながっている可能性がある、より早い段階の優先度の高い動き。
補正動作
Root Flaw（ルートフラウ）に反応して、ゴルファーが後から作っている可能性がある動き。
証拠ポイント
Root Flaw（ルートフラウ）を変えたことで、その後の動きが本当に良くなったか確認するためのチェックポイント。
この違いは大きいです。
もし7個のチェックポイントがNGだったとしても、答えは、
7個全部直す。
ではないかもしれません。
答えは、
1つ直して、残り6つがどう変わるか見る。
かもしれません。
僕は、そのほうがスイング改善としてずっと役立つと思っています。
それでも、最後のコーチング判断をソフトウェアだけに任せたくはありませんでした
ここが一番大事なところです。
僕たちは細かい測定システムを作りました。
見えるOKゾーンも作りました。
目標ハンディキャップのロジックも入れました。
Root Flaw（ルートフラウ）、補正動作、証拠ポイントの関係も作りました。
ビジュアル進捗も作りました。
練習の記録も作りました。
それでも最後に、
「はい、コンピューターがこう言ったので、これをやってください。」
とはしたくありませんでした。
やっぱり人間の部分が、まだ重要すぎると思っているからです。
だから僕たちは、1つの感覚というオファーを作りました。
1つの感覚の流れ
まず、スイングを2本撮ります。
DTL（後方）。
FO（正面）。
そのあと、スイングスコアの20項目診断を完了します。
すると、
- 今のスイングスコア
- OKゾーン内の項目
- OKゾーン外の項目
- どちら方向にズレているか
- どれくらいズレているか
- 最初の大きな問題がどこから始まっている可能性があるか
- おすすめのRoot Flaw（ルートフラウ）
などが見えてきます。
そのあと、僕が全部直接見ます。
最終スコアだけではありません。
実際のスイング。
すべてのチェックポイント。
動きがどうつながっているか。
僕はどこから問題が始まっていると思うか。
その後、何が起きているか。
全部見ます。
そしてもしスイングスコアの中で、僕が違うと思うものがあれば、変えます。
入力が間違っていれば修正します。
診断に同意できなければ、上書きします。
これは僕にとってかなり重要です。
僕は、ソフトウェアにコーチングを支配してほしいわけではありません。
ソフトウェアには、コーチングを支えてほしいんです。
そして最後は、できるだけシンプルにします
ここがゴルファーにとって一番大事な部分です。
20個のスイング思考を覚える必要はありません。
診断ロジックを暗記する必要もありません。
全部のチェックポイントを理解する必要もありません。
それは僕の仕事です。
あなたの仕事ではありません。
僕の仕事は、その複雑な分析を全部見たうえで、一つの質問に答えることです。
もしこの人が明日ラウンドするなら、僕は何を一つ感じてほしいか？
それが、あなたの1つの感覚になります。
Root Flaw（ルートフラウ）は、僕が技術的に理解するもの。
1つの感覚は、あなたが実際に感じるもの。
Root Flaw（ルートフラウ） = 僕が理解するもの。
1つの感覚 = あなたが感じるもの。
これが考え方のすべてです。
AI vs 人間のコーチ：僕の最終結論
この対決をまとめると、
スイングの診断
人間のコーチ
複数の問題がどうつながっているか理解する
人間のコーチ
何を変えなくていいか判断する
人間のコーチ
そのゴルファーにどう伝えるか判断する
人間のコーチ
一人で練習するときに、毎回同じビジュアルフィードバックを出す
ソフトウェア
時間とともに変化を追う
ソフトウェア
すべての測定値を覚えておく
ソフトウェア
だから僕の答えはこうです。
どちらか一つしか選べないなら、僕は良い人間のコーチを選びます。
でも、良い人間のコーチと、良いビジュアルフィードバックシステムを組み合わせられるなら？
僕は毎回そっちを選びます。
それがスイングスコアで作ろうとしているものです。
測定はソフトウェアに手伝ってもらう。
本当に何が大事かは、コーチが判断する。
そのゴルファーにどう伝えるかも、コーチが決める。
そして最後は、ゴルファーが実際に取り組める一つのことにする。