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たけぼうの誰でも出来る米国株投資

平成生まれのサラリーマンが、米国株投資で豊かになれるか実践していきます。目標はアーリーリタイアです。

進化する野球

◇ITと統計学と野球
ITと統計学は野球に多大な影響を与えています。統計解析を用いて、選手の評価や戦術評価をする手法をセイバーメトリクスと言いますが、MLBでは実際の選手編成でも用いられてます。と思います。野球と統計学が相性のよい理由は3つあります。

①攻撃の戦術が少ない
②攻撃の条件が少ない。
③サンプル数が多い。

①野球の攻撃戦術はランナーを進めるためにあります。大きく分けて、3種類しかありません。
A)打者の力で進める
B)打者と走者が力を合わせて進める
C)走者の力で進める

A)はヒッティングです。打者の力量に依存します。
B)は2種類あります。
1つめはエンドランです。エンドランは走者はスタートを切り、打者はヒッティングをします。この時、打者が右打者ならセカンドがベースカバーに入るので、一二塁間が空きます。なるべくライト方向に打ち、ヒットの確率を上げます。成功すればランナー1,3塁です。
もう一つはバントです。バントは打者だけでは成功しません。ストライクだと判断したら、走者もスタートを切る必要があります。
C)盗塁です。走者の力量に依存します。

②攻撃条件は24通りしかありません。
アウトカウントは3つ、塁は3つなので、
3×2×2×2です。

③試合数はMLBなら年間2000試合を超えます。

場合分けする条件は少ないのに、サンプル数は多いので、統計解析対処としては理想的です。

昔は大量のデータがあっても、裁けませんでした。人の手でやるにはコストがかかりすぎるし、機械の処理能力も低かったためです。ITの進歩によって処理能力が改善され、統計解析が非常にやりやすくなりました。

統計学は弱小球団を強豪球団に変えた
セイバーメトリクスにより弱小球団が強豪に変わりました。マネーボールのアスレチックスのことです。セイバーメトリクスを使用し、今までと違う手法で選手を評価することで、割安で優秀な選手を集め、優勝に導いたのです。
昔は、選手の打撃能力を評価する場合、打率、本塁打、打点を使用していました。打率の高い選手は評価が高いため、貧乏球団では集めることができません。映画マネーボールにはアスレチックスGMビリー・ビーンが、テレビに映るイチローを見つめるシーンがあります。
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打率の高いイチローは欲しい選手ですが、お金が無いので獲得できないのです。ビリー・ビーン出塁率を重視しました。実は出塁率の方が得点との相関が高いのです。打率は低いが出塁率の高い選手を割安でかき集め、チームの攻撃力を高めたのです。ビリー・ビーンの失敗は成功したことです。他球団にもセイバーメトリクスが浸透したため、高出塁率の選手を割安で集められなくなったのです。

◇打たれて取る
打者を抑えるために使うデータも変わりつつあります。今までは、苦手なコースがどこなのかというデータがクローズアップされていました。ところが、困ったことに、超一流の打者は苦手なコースが無いのです。また、プロでも、狙ったところに完璧に投げ込める投手はいません。
リンク先は2015年の柳田選手のコース別打率です。唯一インローの打率が低いですが、高さを間違えれば、得意ゾーンです。

http://baseballdata.jp/2015/playerB/1000128_course.html

そこで、打たれて取るです。
柳田選手の今季の打率は.306です。一流の数字ですが、去年は.369ですから、数字を下げています。なぜでしょう?その答えはBABIPという数字で説明できます。
BABIPはフェアゾーンに飛んだ打球のうちヒットになった割合を示します。シーズン毎のばらつきはありますが、.300程度に収束するそうです。
柳田選手はスイングスピードが速いため、打球も速く、打ち損じでも内野の間を抜けてヒットになります。
2013~2015年までのBABPは.400です。2016年は.361です。去年と比較すると、ヒットになっていた打球の内、10%がアウトにされていることになります。その答えが下の画像です。
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柳田選手は広角に長打を打てる印象がありますが、ゴロ性の打球はセンターより右側に集中しています。このシフトを引くことで、ライト前ヒットがセカンドゴロになるのです。

統計学×野球=進化野球
年々、スポーツというのは進歩していますが、野球の進歩は進化と言っていいレベルでしょう。野球がどのように進化していくか、今後が楽しみです。


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