ショットデータの可視化からみえてくるスコアメイクの鍵
今までは、パーオン率、ボギーオン率をそれぞれ可視化してスコアと対比させていました。
一方で、スコアメイクにとって大切なのはショットの安定性です。
つまり大崩れしにくいというのも重要な要素です。
そこでボギーオンすらできなかった、、という割合を算出して、スコアと比較してみました。
着目したいポイントに印をつけてみると。。（下グラフ）
T2G（ティーショットからグリーンまで）のショット安定性とスコアの関係
まず、オーバーボギーオン率が低いほど、グリーンまでのショットの安定性が高いと言えます。
赤い丸で囲んだポイントをみると、
- 良いスコアがでたときにはオーバーボギーオン率が下がってショットが安定
- スコアが悪くなった時には、オーバーボギーオン率が上がってショットが不安定
ということが見て取れます。
グリーンまでのショットの安定性がスコアメイクに影響していると言えます。
パッティングとスコアの関係
次に、緑で囲んだポイントをみてください。
スコアは良い結果になっていますが、オーバーボギーオン率が目立って低い
というパターンではありません。
結論から言ってしまうと、このケースは
- パッティングが良かった
- グリーン周りのアプローチがよくて寄せワンを決められた
などが言えそうです。
（このデータからは、パッティングの調子が良かったのか？ショートアプローチが良かったのか？という判断はつかない）
スコアをまとめるには？
- T2Gのショットを安定させる
- パッティング数を減らす（パッティング技術を上げる）
- グリーン周りの短いアプローチショットの技術を上げる
ということになります。
一言でまとめてしまうと、すべてのショットが大事ということですね。。
当たり前の結論になってしまいましたが、
ショットのデータを定量的に、時系列で分解して見ることで、何が良くて何が悪いのか？ということがわかるのが大事です。
このようにデータをとって可視化、分析していくことで
どのショットの技術を向上させるべきか？
つまりは、
お金と時間という大切で限りあるリソースを、今どの練習に割り当てるべきか？
という判断のヒントになりそうです。
