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ゴルフ場オーナーならすぐにやりたいこと(2)

将来のコース管理の方向は、人工知能機械学習（Machine Learning）プラットフォームに基づいて、科学（Science）と芸術（Art）の組み合わせです！

20余年前、米国アリゾナ・ソノラン砂漠にあるトゥルンノースゴルフクラブコース管理者として勤務する時のことだ。夏なら当然摂氏40～45度を越える気温に風さえ熱くて乾燥して“Hot & Dry”という言葉を口につけて通った。この場所は最近、私たちが感じる国内爆炎水準よりはるかに深刻で息をするのが難しいほどだ。

世界最高水準のゴルフマネジメント会社であるトゥルンゴルフ本社がゴルフ場のすぐ隣のスカッツデールに所在しており、本社代表や役員らが随時立ち寄った。

彼らが来ると、ウルトの無線機が忙しくなり、あらゆる種類の厄介な言葉と特定の単語の組み合わせが飛び回りました。

コース責任者だった筆者の主な業務の一つは、その広いゴルフ場にカートに乗って通って直接目で芝の状態を確認することだった。

潅水が届かず、草が乗っていないのか、あるいはあまりにも多くの水を与えて草が蒸して死ぬのではないか、毎年同じ場所に現れる病害虫がこの時期にまた再び発生する兆しが見えるか。

それから力があれば、涼しい缶ビール2本をこっそり持って出て砂漠の真ん中で最も高いティーグラウンドの岩の陰に立ってワンショットしていた。

この時聞いた思いは、空を飛ぶBird eyesになって一目でコースを見下ろせば、毎年常習的に発生する病害虫区域や、コースマウンド傾斜に伴う潅水失敗地域などを地図化（Mapping）し、年中特定時期別、土壌温度と湿度条件によって、事前に問題を予測処理することができるということだ。

コース管理は一般管理(General Maintenance)と部分管理(Spot Treatment)など大きく二つに分けて考えることができる。

単純一般管理とは異なり、問題発生地域に対する部分管理（Spot Treatment）に多くの費用と時間が投入されている。

従来、米国のコース管理トレンドは、科学30％と芸術70％の組み合わせが最高のコース結果を生み出すと述べた。

だが、前提条件は実力的で学区的なコース管理者が勤務する場合に可能なシナリオであるため、実際のゴルフ場別コースコンディションの違いは誰でも感じることができる。人によるコース管理の限界が明らかに存在するためだ。

この問題を解決するのは、機械学習（ML）プラットフォームに基づいてVision AI技術を導入することです。

ゴルファーたちのプレイに邪魔されず、複雑なコース環境でも適用可能なVision AI技術でコース問題の症状や兆候を事前に発見して予防することができる。そうなると、コース管理費用を最大50％削減できるだけでなく、最上のコースコンディション維持で顧客満足度も高まるからだ。

また、機械学習プラットフォームによるビッグデータの蓄積と迅速な学習効果は、最適な土壌物理性維持のための更新作業スケジュール、農薬/肥料の予防散布、広いコースの管理人材、効率的な機械設備の移動動線の計算と管理スケジュールなど既存に人間ができなかった数多くの管理技術を改善できる

ここで機械学習プラットフォームがゴルファーがコースを眺めるレイアウトと草カットパターンを身につけて審美性を理解するなら。そして必要に応じて特定のホールや地域だけのための別途管理を決定できる芸術の境地に上がったら、すべてのゴルフ場オーナーはすぐに導入しないだろうか！

出所 : ゴルフ産業新聞 (http://www.golfin.co.kr)

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