はじめに

前回の記事を投稿してから１年３ヶ月がたちました。ゴルフYouTuberとしての活動に力を入れていたため、こちらが疎かになっていました。心を入れ直して再開します。まずは、対象データと環境のアップデートから行います。

環境

・Mac mini M2 Pro
・macOS Tahoe 26.5.1
・RStudio 2026.06.0+242
・R version 4.6.1 (2026-06-24)

RStudioの見た目が少し変わっていました。

対象データ

対象日：2021年7月から2026年7月まで
ホールデータ：2538ホール
ラウンドデータ：141ラウンド

この1年3ヶ月でかなり増えました。

データ準備

最新データをNumbersに取り込んで、CSVファイルをエクスポートしました。
JoHoleData.csv

今後はこのファイルを分析対象とします。

最初の分析

最新データでまずは時系列で箱ひげ図を描きます。

【仮説】毎年上手くなっている

全てのラウンドスコアを年毎に箱ひげ図にしてみました。

ソースコード:

HoleData.R

#年ごとのScoreをまとめる
JoRoundData2021 <- subset(JoRoundData, subset = grepl("2021",Date) )
JoRoundData2022 <- subset(JoRoundData, subset = grepl("2022",Date) )
JoRoundData2023 <- subset(JoRoundData, subset = grepl("2023",Date) )
JoRoundData2024 <- subset(JoRoundData, subset = grepl("2024",Date) )
JoRoundData2025 <- subset(JoRoundData, subset = grepl("2025",Date) )
JoRoundData2026 <- subset(JoRoundData, subset = grepl("2026",Date) )

list = list( Year2021=JoRoundData2021$Score, Year2022=JoRoundData2022$Score, 
             Year2023=JoRoundData2023$Score, Year2024=JoRoundData2024$Score,
             Year2025=JoRoundData2025$Score, Year2026=JoRoundData2026$Score)

#箱ひげ図を作成
boxplot(list , col="Yellow",outline=T)

出力結果:

なんだか2026年は幅が広いですが、中央値は確実に良くなってきています。

ここまでは前回と同じですが、おまけで「ローカル多項式回帰（Local Polynomial Regression）」を使い、141ラウンドの軌跡から滑らかな「成長曲線」を描いてみます。

ソースコード：

HoleData.R

# 曲線の描画
ggplot(JoRoundData, aes(x = RoundID, y = Score)) +
  geom_point(alpha = 0.4, color = "darkgreen") + 
  geom_smooth(method = "loess", se = TRUE, color = "blue", linewidth = 1.2) + 
  labs(
    title = "通算ラウンド数とスコアの推移（成長曲線）",
    x = "通算ラウンド数",
    y = "スコア"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  theme(
    text = element_text(family = "Hiragino Sans")
  )

出力結果：

これをみると100ラウンドあたりで一時停滞していたことが分かります。

まとめ

最新データで分析する準備が整いました。次回からの分析に期待してください。週に一回ぐらいは投稿したいな。