発表資料はこちら

SAS All Analytics 2014
勝てる野球の統計学
データ野球の「これまで」と「これから」
鳥越 規央
２０１４年１０月９日
鳥越規央（とりごえのりお）
•
•
•
•
•
1969年 大分県中津市生まれ．
1988年 筑波大学 入学
1997年筑波大学大学院理学研究科修了．
専門は数理統計学．
2007年にスタンフォード大学の訪問研究員として、
スポーツ統計学に着手．
• 同年アメリカ野球学会の会員となる．
• 現在はスポーツ統計学（野球・サッカーなど）の研究
に加え，統計学全般のコラム，書籍執筆，
テレビ・ラジオ番組の統計監修を行っている．
• ＡＫＢ４８じゃんけん大会（地方予選）監修を担当．
野球アナリストの分類
勝利
戦術
ミクロ
監督
スコアラー
球団フロント
（GMなど）
メディア
野球ファン
統計学者
統計愛好家
研究・論評
戦略
マクロ
９回無死１塁でバントをしてはいけない
データ的根拠
プロ野球の同点時における状況別勝利確率
１回裏
２回裏
３回裏
４回裏
５回裏
６回裏
７回裏
８回裏
９回裏
０アウト
１塁
0.585 0.589 0.596 0.604 0.614 0.629 0.648 0.674 0.723
１アウト
２塁
0.571 0.575 0.581 0.588 0.598 0.613 0.632 0.660 0.691
−１点差における状況別勝利確率
１回裏
２回裏
３回裏
４回裏
５回裏
６回裏
７回裏
８回裏
９回裏
０アウト
１塁
0.474 0.471 0.468 0.462 0.453 0.438 0.415 0.378 0.320
１アウト
２塁
0.458 0.454 0.449 0.442 0.431 0.413 0.386 0.343 0.275
２００４−２０１２シーズンデータ使用
打者の評価
• 得点との相関を比較
打率との相関
出塁率との相関
r = 0.81 r = 0.86
.300
.370
.290
.360
.280
.350
.270
.340
.260
.330
.250
.320
.240
.310
.230
.300
.220
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
5.5
6.0
.290
6.5 2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
5.5
6.0
OPS (On base Plus Slugging)
= (出塁率）＋（長打率）
得点とOPSの相関
r = 0.95
.900
.850
.800
.750
.700
.650
.600
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
5.5
6.0
6.5
RC (Runs Created)
(A  2.4C)(B  3C)
RC 
 0.9C
9C
A = 安打 + 四球 + 死球 ‐ 盗塁死 ‐ 併殺打
B = 塁打 + 0.26 ×（四球 + 死球） + 0.53 ×（犠飛 + 犠打）
+ 0.64 × 盗塁 ‐ 0.03 × 三振
C = 打数 + 四球 + 死球 + 犠飛 + 犠打
RC 27
(A  2.4C)(B  3C)
RC 
 0.9C
9C
RC
RC27 
TO
TO=打数ー安打＋犠打＋犠飛＋盗塁死＋併殺打
１番から９番までを１人で打席に入ったときの，
１試合あたりに期待できる得点を表す
得点価値
２００４〜２０１３年NPBのデータをもとに算出
単打
二塁打
三塁打
本塁打
０．４４
０．７８
１．１３
１．４２
四球
（敬遠を除く）
死球
失策出塁
野選
アウト
０．２９
０．３２
０．４８
−０．２６
「勝てる野球の統計学」（岩波書店）より引用
wOBA (weighted On-Base Average)
各プレーの「得点価値」を算出し，それらを係数
として乗じた値を加算することによって，各選手
の「得点力」を測る指標
wOBA
= {0.55×（四球－敬遠）
＋0.58×死球＋0.92×失策出塁
＋0.70×単打＋1.04×二塁打
＋1.39×三塁打＋1.68×本塁打} ×1.25
/(打数 + 四球 – 敬遠 + 犠飛 + 死球)
投手の評価
• 先発投手 → 勝利数
• 抑え投手 → セーブ
• 中継ぎ投手 → ホールド
勝利数は，味方の打力に大きく依存．
• クオリティースタート：
６回以上投げて自責点３点以内
田中将大投手の成績
• ２０１４
4/4
7
2
9
16
22
27
5/3
7 8 7.1 6.1
3 0 2
2
9
7
3
14
6.1 9
2 0
20
25
31
6 6.2 8
3 1 0
6/5
11
17
23
29
6
1
9
1
6
1
7
3
9
2
• ２０１３
4/2
4/9
7
1
7
0
7/9
9
0
4/16 4/23 5/1
7
2
8
3
7/16 7/26 8/2
9
1
9
2
9
1
8
1
5/8
7
2
5/14 5/22 5/28 6/3
8
3
9
1
6
2
8/9 8/16 8/23 8/30
7
0
8
1
7
0
9
1
7
0
9/6
9/13
9/21
9
2
9
1
8
1
7
2
• ２０１２
8/19
5
6
8/26 9/2 9/9
10 10
0 0
9
2
9/16 9/24
6
1
9
1
6/9
10/2
10/8
9
0
8
0
6/16 6/25 7/2
9
0
7
0
8
0
10/1 10/8
6
2
7
1
黒字： 投球回数
赤字： 自責点
投手の評価
• 投手の評価 ＝ 防御率 ？
明確に投手の責任と分
類
（FIPの誕生）
FIP : Fielding Independent Pitching
FIP (Fielding Independent Pitching)
FIP 
＝
(本塁打）× １３＋（四球）×３ー（三振）×２
（投球回数）
{(本塁打）× 1.44＋（四球）×0.29ー（三振）×0.26}×９
（投球回数）
１試合（９イニング換算）における，
失点能力を表す
守備の指標
UZR ( Ultimate Zone Rating)
失策だけでなく，
• 守備範囲
• 肩の力
• 併殺奪取
の能力も加味して
算出される指標
守備の名手はどちら
（２０１２年シーズンセ・リーグ３塁手）
宮本慎也（ヤクルト） 堂林翔太 （広島）
守備率 ０．９７９ （エラー ５）
０．９２４ （エラー ２９）
UZR
−０．３
３．８
守備範囲
−４．７
３．０
１．５
０．０
１０．０
−６．４
０．１
０．０
失策
併殺奪取
肩力
選手の総合指標 WAR
(Win Above Replacement) それぞれのポジションの控え選手を基準に
各選手の活躍に応じて
チームの勝利を分割した指標
2013 MLB
ダルビッシュ 5.0 岩隈 4.2 黒田 3.8 上原 3.3 田澤 1.1 藤川 0.2 高橋 ‐0.1
青木 1.7 イチロー 1.1 川崎 0.8
(FANGRAPHS 調べ）
2013 WAR ランキング （データスタジアム調べ）
セ・リーグ
チーム
バレンティン ヤクルト
阿部 慎之助
巨人
鳥谷 敬
阪神
村田 修一
巨人
メッセンジャー
阪神
菅野 智之
巨人
ブランコ
DeNA
前田 健太
広島
小川 泰弘 ヤクルト
坂本 勇人
巨人
WAR
パ・リーグ
チーム
WAR
8.3
6.9
6.9
5.4
5.3
5.2
4.8
4.8
4.8
4.6
浅村 栄斗
西武
田中 将大
楽天
陽 岱鋼
日本ハム
金子 千尋
オリックス
7.5
7.1
6.8
6.3
5.7
4.6
4.5
4.4
4.0
4.0
長谷川 勇也 ソフトバンク
マギー
楽天
松田 宣浩
ソフトバンク
中田 翔
日本ハム
今宮 健太
ソフトバンク
井口 資仁
ロッテ
Pitch f/x の導入で「ID野球」の世界へ
５月９日（金）
ミルウォーキー・ブリュワーズ vs ニューヨーク・ヤンキース
（MLB 公式サイトより引用）
Pitch f/x の導入で「ID野球」の世界へ
５月９日（金）
ミルウォーキー・ブリュワーズ vs ニューヨーク・ヤンキース
（MLB 公式サイトより引用）
• BRK: 変化球のキレ
• PFX: 球のノビ
• NF: 球の打ちにくさ
データ野球の「これから」
「マクロ」な視点による戦略だけでなく，
「ミクロ」な視点による戦術にも
データアナリストの力が重要となる時代が．
「監督」業務に大きな影響を
与える可能性も！
鳥越規央 著書一覧
「勝てる野球の統計学」 岩波書店
(2014)
（データスタジアム野球事業部との共著）
「本当は強い阪神タイガース」 筑摩書房 (2013)
「プロ野球のセオリー」 ベストセラーズ (2012)
（仁志敏久氏との共著）
「９回無死１塁でバントはするな」 祥伝社 (2011)
「統計学序論」 東海大学出版会 (2013)
（山本義郎氏との共著）