勝てる野球の統計学 の商品レビュー

鳥越規央,データスタジアム野球事業部【著】

2021/07/11

〇要約
●セイバーメトリクスとは、アウトカウントやランナーなど、野球特有の構造を基に、チーム勝利と選手成績の関係を数量表現したもの。
●数量表現の考え方は、最終の目的関数であるチーム勝利に直接結びつく因子を得点とし、これに相関の強い選手の特性を、ある程度の理論を基に因子を定め、影響量をデータ解析で数値化する。

〇感想
●この手法は一般的な工学と同じと思う。逆に言えば、工学におけるデータ解析手法の参考になる。
●データ解析では、目的関数への影響因子を一段一段細分化しつつ掘り進める。これにより、目的達成に対して有効度の高い行動を選べるようになる（本書の例で言えば、打率より長打率を追求するなど）。さらに、新しい計測機が導入されれば、より洗練された行動を選択できる（例えば、スタットキャストにより、長打率と相関の強い、バレル指数を高めるスイングを追求するなど）。

2019/07/06

大学の研究でがっつり統計学やっておいてよかった。
あと、これくらい平易なものでいいんだよという過去への後悔。

2018/10/28

【由来】
・岩波のメルマガ

【期待したもの】
・
※「それは何か」を意識する、つまり、とりあえずの速読用か、テーマに関連していて、何を掴みたいのか、などを明確にする習慣を身につける訓練。

【要約】
・

【ノート】
・

【目次】

2016/05/17

セイバーメトリクス入門。
そろそろ一般の野球中継に用いられても良い時期ではないか？
個人的には、送りバントが大嫌いなのです。
2013シーズンの成績をもとに解説しているので、梶谷が好成績を残してるのが嬉しい。今年もよろしく。

2021/01/21

野球はイニング、アウトカウント、塁状況が限られているので、分析できる。

得点確率から見たバントは損
プレー後に得点確率が上がるか

OPS＝出塁率＋長打率。2番打者が重要。

ピッチャーは、QS（クオリティースタート）率。
6回以上、3点以内。

UWR＝守備貢献

ファンタジーベースボール

2014/10/13

地元の図書館で読む。個人的には失望。理由は、打者と投手が分離してるからです。いい投手のとき、悪い投手のときは、別。逆に、いい打者のときも同様のはずです。

2014/09/26

映画『マネーボール』ではその一端しかわからなかったけど、実際に本を読むと、ほんとにいろんな指標があるんだね。びっくり。
野球に限らず、いろんな分野でこういった分析が進んでほしいし、それを知りたい、と思う。統計学ってやっぱ面白い。

2014/09/26

セイバー初心者向けの本ですが、データスタジアム社が集計したデータを元に係数をNPB仕様にした指標を提示しているのは高評価です。
ただ、末尾にでも本書に出てきた指標とその計算方法を纏めて書き出しておくとか、もうちょっとユーザーフレンドリーに出来たんじゃないでしょうか。

2014/05/14

マイケル・ルイスのマネーボールで有名になったセイバーメトリックスの入門書。岩波科学ライブラリーは相変わらず高いが手頃なサイズでわかりやすい。

例えばマネーボールで有名になった指標にOPS(=出塁率＋長打率）というのがある。２０１３年のセのデーターではトップはやはりバレンティンで１．２３４と飛び抜けている。次いでブランコ、梶谷、阿部、ルナで歴代では７４年の王、８６年のバース、７３年の王、８５年の落合と続きバレンティンはこの次だ。７４年の王はシーズン１５８四死球うち敬遠４５で出塁率.532。

RC２７という指標はもしスタメン９人が同じ選手だったら何点取れるかというものでバレンティン11.94で歴代13位。９４年のイチローは9.89など。ここでも歴代トップは７４年の王14.52、８６年バース13.6８、73年王13.67、８５年落合12.71など三冠王をとっても８４年ブーマー9.13、６５年野村8.53など併殺打が多いと意外と低くなる。

投手の方ではこれも大リーグでよく使われるQS率、６回を３点以内に抑えることで防御率に換算すると4.5とこれで良いのかという数字だがとにかくわかりやすい。プロ野球の1試合平均得点が４点台なので年間を通して先発を守りQS率が高い投手がそろっていればとにかく勝負に持ち込めるということから重宝されている様だ。

他にはWHIP（＝被安打＋四死球／投球回数）という1イニングあたりの被出塁数もわかりやすい。エース級でも1.2以下ならOKなので毎回出塁させたくらいなら一流だ。打者と違い投手は守備の影響を受けやすいので投手だけの能力を見るならばK／BB（四球1個あたりの三振数）もある。2013年の田中は5.84、２位の岸が4.45でセトップの菅野が4.05。田中は大リーグでもここまで8.29、ダルビッシュが昨年3.46で今年は4.15、上原が昨年11.22で今年が8.00、岩隈が昨年4.40で今年は15.00、黒田は昨年3.49で今年5.14、松坂は今年1.47。

打者と投手それぞれを一緒くたにして誰が勝利に貢献したかという指標もある。WARといって並の控えの選手に対し何勝分貢献したかを指標化するものだ。打者の成績はwOBAという出塁率を基準に長打はその分の重みを係数としてかけたものが使われている。ピッチャーはFIPというどれだけ失点を防いだかの指標、守備、藻類も加味したものがWARだ。例えば2013年シーズンの鳥谷と梶谷を比べると打撃系の見た目の数値は梶谷の方が高いが、控え選手を立たせなかったと言うところまで含めると鳥谷が上にくる。まとめると鳥谷は控え選手に対して6.9勝分、梶谷は3.5勝分貢献したということになる。全体ではバレンティン8.3、浅村7.5、田中7.1、阿部＆鳥谷6.9となり田中の評価が意外と低いのは野手に比べ投手は元々試合出場数が限られるためこの指標では野手有利となり必ずしも主観とは一致していない。

最後にチームの守備成績を見るとDER（グラウンドに飛んだ打球のどれだけをアウトにしたか）があり、これもピッチャーのレベルの影響を受けるのだが2013年のトップは阪神の.706、次いで巨人.704、広島.697、SB.696など。広い甲子園がホームでこういう値が出るのだから阪神は守備のチームだったのだが。。。

最近ではセイバーメトリックス系のデーターを出しているHPもある。
http://baseballdata.jp/index.html
http://lcom.sakura.ne.jp/NulData/index.html
セイバーメトリックスももちろん万能ではないが個人的には主観的な評価とこういうデーターが一致することに快感を覚えてしまう。

2014/04/08

世の中、たいていのことは「見える化」できるということがわかる。成果を可視化するヒントになるのではないか。
統計学の威力を知るのにもいい例だと思う。
と、そんなことを考えなくても、野球ファンには面白いデータがいっぱい。バレンティンと王貞治、どっちがどう凄いのか、興味ありませんか?!