AIでTitleist GTSの試打データを比較する方法｜スマホ撮影してChatGPTで分析

Titleist GTS2、GTS3、GTS4を実際に試打した。

計測器にはたくさんの数字が表示された。

その場ではフィッターから説明を聞いて納得した。

でも家に帰ってから、

「結局、自分にはどのGTSが良かったんだろう？」

と分からなくなることがあります。

そんなときに役立つのが、試打データをスマートフォンで残しておく方法です。

計測器画面やフィッティングメモを記録し、あとからChatGPTへ渡せば、GTS2・GTS3・GTS4の違いを自分の試打結果から整理できます。

ただし、重要なのはAIに数字を見せて、

「どれを買えばいい？」

と決めてもらうことではありません。

実際に確認できたデータと、自分が感じたことを整理し、次に何を確認するか考える。

この記事では、Titleist GTSの試打データをスマホで残し、ChatGPTを試打後の整理役として使う方法を紹介します。

試打データは「その場で覚える」より残しておく

ドライバーの試打では、短時間のうちに多くの情報が入ってきます。

モデル。

ロフト。

シャフト。

フレックス。

SureFit設定。

ウェイト設定。

そして計測データ。

さらに、

• 構えやすかった
• 振りやすかった
• 打感が好きだった
• 右へのミスが怖くなかった
• 少しつかまりすぎる感じがした

など本人の感覚もあります。

その場ですべて覚えて帰るのは簡単ではありません。

そこで、試打中または試打後に確認できる情報をスマートフォンへ残します。

まず撮影してよいか確認する

試打計測画面をスマートフォンで撮影したい場合は、最初に利用する店舗、試打施設、フィッターへ確認します。

施設によって撮影ルールは異なる可能性があります。

また、画面以外に他のお客様やスタッフ、個人情報などが写り込まないよう注意します。

撮影できない場合でも問題ありません。

数値をメモする方法があります。

AI分析のために撮影することより、施設のルールと周囲への配慮を優先します。

スマホで残したいのは「数値だけ」ではない

計測器画面を撮影すると、数字だけに注目しやすくなります。

しかし、後からGTSを比較するにはクラブの仕様も必要です。

少なくとも、

• GTS2・GTS3・GTS4のどれか
• ロフト
• シャフト
• フレックス
• SureFit設定が分かれば設定
• ウェイト設定が分かれば設定

を一緒に記録します。

たとえば同じGTS3でも、試したシャフトや設定が違えば結果も変わる可能性があります。

数字と仕様をセットで残すことで、後から比較しやすくなります。

計測器に表示されている項目だけを使う

試打データをChatGPTへ渡すときに最も大切なのが、確認できていない情報を作らないことです。

計測環境によって表示される項目は違います。

たとえば、実際に画面で確認できる場合は、

• ボール初速
• 打ち出し角
• スピン量
• キャリー
• トータル距離
• 左右の結果

などを使えます。

一方、画面に表示されていない、

• 打点位置
• アタックアングル
• クラブパス
• フェース角
• ミスの原因

などをAIに推測させる必要はありません。

「分からない数値は分からないままにする」ことが、AI分析の精度を守ります。

1球ではなく複数球の傾向を残す

試打では、とても良い1球が出ることがあります。

そのショットだけを見ると、

「GTS3が一番飛んだ」

「GTS4が一番スピンが少なかった」

と判断したくなるかもしれません。

しかし、実際のクラブ選びでは複数球の傾向も重要です。

可能な範囲で、

• 良いショット
• 普通のショット
• 自然に出たミス

を含めて残します。

そして、

• キャリーのまとまり
• 左右のばらつき
• 極端なミス
• 安定して出た弾道

を確認します。

AIには最高値を選ばせるのではなく、複数球の傾向を整理してもらいます。

試打データには本人の感覚を一緒に残す

試打画面の数字だけでは分からないことがあります。

たとえば、

• 構えやすさ
• ヘッドの見え方
• 振りやすさ
• 打感
• 打音
• 自然に振れた感覚
• 怖かったミス

などです。

数値としてはGTS2とGTS3が近くても、本人はGTS3の方が自然に構えられたと感じるかもしれません。

反対に数値は良くても、どうしても振りにくく感じるモデルもあるかもしれません。

データと本人の感覚を別々に残して、後から一緒に比較します。

おすすめの試打記録フォーマット

スマートフォンのメモアプリなどへ、次のような形式で残しておくと整理しやすくなります。

【試打日】
：

【試打場所】
：

【モデル】
GTS2 / GTS3 / GTS4：

【ロフト】
：

【シャフト】
：

【フレックス】
：

【SureFit設定】
分かれば：

【ウェイト設定】
分かれば：

【計測器に表示されたデータ】
ボール初速：
打ち出し角：
スピン量：
キャリー：
トータル：
左右：
その他、実際に表示された項目：

【複数球の傾向】
：

【一番良かったショット】
：

【自然に出たミス】
：

【構えやすさ】
：

【振りやすさ】
：

【打感・打音】
：

【フィッターから聞いたこと】
：

【自分が気になったこと】
：

表示されていない項目は空欄で構いません。

きれいなデータシートを作ることより、実際に確認した情報を正確に残すことを優先します。

AIでTitleist GTSの試打データを整理するプロンプト

複数モデルを試したら、次のプロンプトを使えます。

Titleist GTSドライバーを試打しました。

スマートフォンで記録した試打データと
本人の感覚を使って比較してください。

AIだけで購入モデルを決めるのではなく、

・実際に確認できたこと
・本人が感じたこと
・まだ判断できないこと
・次に確認するとよいこと

を整理してください。

【現在のドライバー】
メーカー：
モデル：
ロフト：
シャフト：
フレックス：
好きなところ：
変えたいところ：
よく出るミス：

【GTS2】
ロフト：
シャフト：
フレックス：
SureFit設定：
ウェイト設定：
実際に確認できた計測データ：
複数球の傾向：
自然に出たミス：
構えやすさ：
振りやすさ：
打感・打音：

【GTS3】
ロフト：
シャフト：
フレックス：
SureFit設定：
ウェイト設定：
実際に確認できた計測データ：
複数球の傾向：
自然に出たミス：
構えやすさ：
振りやすさ：
打感・打音：

【GTS4】
試した場合のみ：
ロフト：
シャフト：
フレックス：
SureFit設定：
ウェイト設定：
実際に確認できた計測データ：
複数球の傾向：
自然に出たミス：
構えやすさ：
振りやすさ：
打感・打音：

【フィッターから聞いたこと】
：

【私がドライバーで改善したいこと】
：

【現在のドライバーで失いたくないこと】
：

次の順番で整理してください。

1. 各GTSで確認できた事実
2. 計測データの違い
3. 複数球の傾向
4. ナイスショット時の違い
5. ミスショット時の違い
6. 本人の感覚の違い
7. 現在のドライバーより改善した可能性があること
8. 現在のドライバーの方が良かったこと
9. 私の優先順位との関係
10. まだ判断材料が不足していること
11. 再試打するなら確認したいこと
12. フィッターへ追加で相談したいこと

最高値の1球だけで順位を決めないでください。

入力していない数値や、
画像・データから確認できない
打点位置、
スイング軌道、
アタックアングル、
フェース角、
ミスの原因などは推測しないでください。

モデル、ロフト、シャフト、設定など
複数条件が違う場合は、
結果の差をヘッドだけの効果と断定しないでください。

最終判断は、
試打、
フィッティング、
本人の感覚、
必要に応じた再試打やラウンド確認を含めて行う前提にしてください。

🤖 ChatGPTでこのプロンプトを使う方法

1. 試打前にスマートフォンを準備します。
2. 撮影可能か試打施設やフィッターへ確認します。
3. 試したGTSのモデル、ロフト、シャフト、設定を記録します。
4. 計測器画面に実際に表示された数値を撮影またはメモします。
5. 構えやすさ、振りやすさ、ミスの印象も記録します。
6. 上のプロンプトをコピーしてChatGPTを開きます。
7. 試打記録を入力し、必要なら撮影した画像も追加します。
8. AIに確認済みの事実と本人の感覚を分けて整理してもらいます。
9. 不足している比較材料を確認します。
10. 必要なら再試打・フィッティングを行い、その結果を同じ会話へ追加します。

iPhoneでもAndroidでも基本的な流れは同じです。

画像を扱えるChatGPT環境では、試打計測画面の写真を補助資料として利用できます。

ただし、文字が読みにくい画像や表示されていない数値について、AIに無理に読み取らせたり推測させたりしないようにします。

試打写真をChatGPTへ見せるときはクラブ名も文章で伝える

計測画面の写真だけをChatGPTへ渡しても、その数字がどのクラブの結果なのか分からない場合があります。

そこで、画像と一緒に、

「これはGTS2・10°・このシャフトで打った結果です」

のように、分かる範囲で文章でも伝えます。

複数の画像があるなら、

• 画像1＝GTS2
• 画像2＝GTS3
• 画像3＝GTS4

のように整理します。

画像認識に全部任せず、人間が分かっている情報は文章で補足する。

これだけでも比較ミスを減らしやすくなります。

AIに平均値を勝手に作らせない

複数ショットの画像を渡したとき、平均を見たくなることがあります。

しかし画像の数字が不鮮明だったり、一部しか写っていなかったりする場合があります。

その状態でAIに平均値を計算させると、元データの読み取りが間違っている可能性があります。

平均値を使いたい場合は、

• 計測器側で表示された平均値
• 自分で正確に転記したデータ
• 読み取りを確認できた数値

を使います。

AI分析の前に、元データが正しいかを確認することが大切です。

AIに順位をつけてもらう前に「比較できる条件か」を確認する

GTS2とGTS3で試打データがそろったとしても、条件が大きく違うことがあります。

たとえば、

• ロフトが違う
• シャフトが違う
• フレックスが違う
• SureFit設定が違う
• 球数が違う

場合です。

そこで、いきなり、

「どちらが良い？」

と聞くのではなく、

「この2つの試打結果は、どこまで公平に比較できる？」

と聞いてみます。

これによって、結果の違いと試打条件の違いを分けやすくなります。

試打後は「良かったモデル」ではなく「確認できた違い」を整理する

試打が終わると、つい、

「GTS2が良かった」

「GTS3が一番飛んだ」

「GTS4が低スピンだった」

という結論から考えたくなります。

しかし、ChatGPTへ結果を渡すときは、その前に一度分解します。

• 実際に確認できた数値
• 複数球で見えた傾向
• 本人が感じたこと
• フィッターから聞いたこと
• まだ確認できていないこと

を分けます。

「どれが良かったか」より先に、「何が違ったか」を整理する。

この順番にすると、AIがモデル名だけで結論を作りにくくなります。

写真から読み取った数字は、一度自分でも確認する

画像を扱えるChatGPTへ試打画面の写真を渡せる場合でも、表示内容を完全に任せない方が安全です。

数字が小さい。

画面が斜め。

光が反射している。

一部が切れている。

複数ショットが重なっている。

こうした写真では、読み取りを間違える可能性があります。

そのため、重要な数値については、

• 自分で画面を確認する
• 必要なら数値を文章で入力する
• フィッターへ確認する

という方法を使います。

AIに画像を見せることと、元データが正しいことは別です。

試打データをAIで比較するときは「事実」と「解釈」を分ける

たとえば、GTS2とGTS3を比較して、GTS3のキャリーが長かったとします。

このとき確認できた事実は、

「今回の試打ではGTS3のキャリーが長かった」

です。

しかし、

「GTS3のヘッド性能が自分に合っているから飛んだ」

まで断定するには、他の条件も確認する必要があります。

ロフト。

シャフト。

フレックス。

SureFit設定。

ウェイト設定。

その日の打ち方。

これらが違う可能性があるからです。

ChatGPTには、

「確認できた事実」と「考えられるが断定できないこと」を分けてください。

と伝えます。

試打結果をAIに整理させる追加プロンプト

データを入力した後に、さらに慎重に整理したい場合は、次のように追加できます。

先ほどのTitleist GTS試打結果について、
もう一度整理してください。

今回は、
「確認できた事実」と
「推測になること」を明確に分けてください。

次の形式でお願いします。

【今回の試打で確認できた事実】

【複数球で確認できた傾向】

【本人が感じたこと】

【フィッターから得た情報】

【条件が違うため単純比較できないこと】

【原因を断定できないこと】

【次の試打で確認すると分かりやすくなること】

入力していない数値や、
画像で確認できない情報を補完しないでください。

また、
GTS2・GTS3・GTS4の製品説明だけを根拠に
今回の試打結果の原因を断定しないでください。

この追加質問を使うと、AIがもっともらしい説明を作りすぎるのを防ぎやすくなります。

数値差が小さいときは、無理に勝敗をつけない

GTS2とGTS3の試打結果がかなり近いこともあります。

キャリーも近い。

ボール初速も近い。

左右の結果も大きく変わらない。

この場合、AIに、

「どちらが勝ち？」

と聞く必要はありません。

むしろ、

GTS2とGTS3の試打結果がかなり近いです。

無理に順位をつけず、

・実際に差が確認できた項目
・ほぼ同じだった項目
・本人の感覚で違った項目
・再試打するなら確認する価値がある項目

に分けてください。

現状で差が小さいなら、
そのことをそのまま結論にしてください。

と伝えます。

差がないことも、立派な試打結果です。

GTS4でスピンが少なかっただけでは結論を出さない

GTS4はスピン低減を重視したモデルとして展開されています。

そのため試打でもスピン量が気になるでしょう。

ただし、GTS4で他モデルよりスピン量が少なかったとしても、それだけで自分に最適とは決まりません。

同時に、

• 打ち出し角
• キャリー
• 左右の結果
• 複数球のまとまり
• 本人の振りやすさ

なども確認します。

スピン量が少なくなっても、キャリーが十分に出なかったり、本人が扱いにくく感じたりする可能性があります。

「一番スピンが少ない」と「自分に一番合う」は別です。

試打データから再試打候補を絞る

最初の試打でGTS2・GTS3・GTS4を広く確認した後は、すべてをもう一度試す必要はありません。

ChatGPTへ、

今回のTitleist GTS試打結果から、
次回の再試打候補を増やさずに整理してください。

【今回最も良かったと感じたモデル】
：

【理由】
：

【迷っているモデル】
：

【今回確認できた試打データ】
：

【本人の感覚】
：

次の3つに分けてください。

1. 再試打する価値が高いモデル
2. もう一度確認したい条件
3. 現時点では優先度を下げてもよい候補

新しいモデルやシャフト候補を追加しないでください。

最終決定ではなく、
次の試打を効率よくするための整理にしてください。

と聞くことができます。

AIは候補を増やすだけでなく、候補を減らすためにも使えます。

再試打では「前回と何を変えたか」を必ず残す

再試打では、前回と違う仕様を試すことがあります。

たとえば、

• ロフトを変更した
• シャフトを変更した
• SureFit設定を変更した
• ウェイト設定を変更した

などです。

このとき、単に新しいデータだけを残すと、何を変えた結果なのか分からなくなります。

そこで、

「前回から変えたこと」を必ず記録します。

たとえば、

【前回】
GTS3
ロフト：
シャフト：
SureFit：
ウェイト：

【今回】
GTS3
ロフト：
シャフト：
SureFit：
ウェイト：

【変更したこと】
：

【変更した理由】
フィッターから聞いた内容：

【結果】
計測データ：
本人の感覚：

という形です。

変更前後をセットで残すことで、ChatGPTでも整理しやすくなります。

設定を複数変えた場合は、一つの要素だけの効果としない

フィッティングでは、効率よくクラブを合わせるために複数の条件を変更する場合があります。

それ自体は問題ありません。

ただし、後からAIへ分析させるときは注意します。

たとえば、

• ロフトを変更
• シャフトを変更
• SureFitを変更

した後に結果が良くなったとしても、

「SureFitを変えたから良くなった」

と一つだけに原因を絞ることはできません。

ChatGPTには、

「複数条件が変わっているので、特定の変更だけの効果とは断定しないでください」

と明示します。

現在のドライバーのデータも一緒に残すと買い替え判断につながる

GTSの試打データだけを比較することもできます。

しかし、買い替え判断まで考えるなら、現在のドライバーも同じ環境で打っておくと便利です。

すると、

• 現在のドライバー
• GTS2
• GTS3
• 必要ならGTS4

を同じ基準で比較できます。

このときも、

「GTSの中ではどれが一番？」

だけではなく、

「現在のドライバーから替える意味が確認できた？」

という視点を追加します。

結果によっては、現在のドライバーを使い続ける選択肢もあります。

試打データと本人の感覚が食い違ったら、そのまま残す

数値ではGTS2が良かった。

でも本人はGTS3の方が構えやすかった。

このようなこともあります。

どちらかを消す必要はありません。

ChatGPTへ、

試打データではGTS2が良く見えますが、
本人の感覚ではGTS3の方が構えやすく振りやすいです。

数値を優先して結論を出さず、

・データ上でGTS2が良かった点
・感覚上でGTS3が良かった点
・両方で一致している点
・次に確認するとよい点

に分けてください。

と聞けます。

数字と感覚が一致しないときは、どちらかを無理に正解にしない。

それも次のフィッティング材料になります。

試打データは「その日の自分」の記録でもある

試打データはクラブの性能だけを表しているわけではありません。

その日の体調。

スイング。

疲労。

ウォームアップ。

打った順番。

こうした影響を受ける可能性もあります。

だからこそ、1回の試打結果だけで絶対的な結論にする必要はありません。

迷いが残るなら、別の日にもう一度確認する方法もあります。

データは答えではなく、その日の自分とクラブの結果です。

ラウンドで試せたら、試打データと実戦結果をつなげる

試打・フィッティングで候補が絞れた後、実際にコースで確認できる環境があるなら、実戦結果も記録できます。

たとえば、

• どのGTSを使ったか
• どの設定だったか
• 良かったティーショット
• 大きなミス
• 狭いホールでの安心感
• 後半の振りやすさ
• 試打時との印象差

などです。

そしてChatGPTへ、

「試打ではこうだった。ラウンドではこうだった」

と伝えます。

計測器の数字とコースでの使いやすさをつなげて考えることで、GTS選びはさらに実戦的になります。

試打データを同じChatGPTの会話へ追加していく

最初の試打。

再試打。

フィッティング。

ラウンド。

それぞれの結果を同じChatGPTの会話へ追加していけば、自分のGTS選びの履歴がまとまっていきます。

たとえば、

「前回はGTS2とGTS3を比較しました」

「今回はGTS3のロフト違いを試しました」

「実戦ではこのミスが出ました」

というように情報を追加します。

すると、ChatGPTは毎回ゼロから一般論を話すのではなく、自分が実際に試してきた情報を使って整理する相手として使いやすくなります。

Golf Bridgeからのアドバイス｜スマホは「試打を持ち帰る道具」になる

試打は、その場だけの体験になりがちです。

たくさん打つ。

説明を聞く。

数字を見る。

そして帰宅すると、細かい違いを忘れてしまう。

でもスマートフォンがあれば、許可された範囲で試打情報を残せます。

モデル。

仕様。

計測データ。

本人の感覚。

フィッターの説明。

それらを持ち帰り、ChatGPTで整理する。

そして必要なら、もう一度フィッターへ戻る。

スマホはAIでクラブを選ぶ道具ではなく、実際の試打体験を家まで持ち帰る道具になります。

そこにChatGPTを組み合わせることで、試打後の「結局どれだった？」を減らしていけます。

よくある質問

Q. 試打計測画面をスマホで撮影してもいいですか？

施設や店舗によってルールが異なる可能性があるため、必ず事前にスタッフやフィッターへ確認してください。他のお客様や個人情報などが写り込まないよう配慮も必要です。

Q. ChatGPTに試打画面の写真だけ送れば比較できますか？

画像を扱える環境なら補助情報として利用できますが、モデル、ロフト、シャフト、設定などは文章でも伝える方が整理しやすくなります。画像で確認できない情報をAIに推測させないことも重要です。

Q. 試打データは何を記録すればいいですか？

利用する計測器に実際に表示された項目を記録してください。ボール初速、打ち出し角、スピン量、キャリー、左右の結果などが表示される場合がありますが、計測環境によって項目は異なります。

Q. 最高飛距離が一番大きいGTSを選べばいいですか？

最高飛距離は参考になりますが、それだけで決める必要はありません。複数球の傾向、キャリー、左右の結果、自然に出たミス、本人の感覚なども合わせて確認してください。

Q. GTS4が一番低スピンならGTS4が合っていますか？

一律には判断できません。スピン量だけでなく、打ち出し角、キャリー、方向性、複数球の傾向、本人の振りやすさなどを含めて確認する必要があります。

Q. AIに試打データの平均値を計算してもらってもいいですか？

元データが正確に入力されていることを確認できる場合は計算の補助として使えます。ただし、画像の読み取りが不鮮明な場合などは、計測器側の平均値や正確に転記した数値を優先してください。

Q. 数値ではGTS2、感覚ではGTS3が良かった場合はどうすればいいですか？

どちらかをすぐに消す必要はありません。データと本人の感覚を分けて記録し、再試打やフィッティングで確認する価値がある項目を整理してください。

まとめ｜GTSの試打データは「AIに選ばせる材料」ではなく「自分で考える記録」

Titleist GTSの試打では、GTS2・GTS3・GTS4それぞれの計測データを見ることができます。

しかし、数字を見ただけで自分に合うモデルが決まるわけではありません。

試したモデル。

ロフト。

シャフト。

SureFit設定。

ウェイト設定。

実際に確認できた計測データ。

複数球の傾向。

自然に出たミス。

本人の感覚。

フィッターから聞いたこと。

これらをスマートフォンへ残し、ChatGPTで整理します。

そのときAIには、モデルの順位を決めてもらうのではなく、

• 何が確認できたか
• どこに差があったか
• 何がまだ分からないか
• 次に何を試すとよいか

を整理してもらいます。

そして必要なら再試打する。

フィッターへ相談する。

コースで確認する。

その結果をまたAIへ戻す。

試す。記録する。AIと整理する。また試す。

この循環を作ることで、スマートフォンに残した試打データは、自分のGTS選びを育てる情報になっていきます。