鳥越規央のレビュー一覧

統計学が見つけた野球の真理 最先端のセイバーメトリクスが明らかにしたもの

鳥越規央

野球ファンとしてセイバーメトリクスに
興味があったため手に取った本でした。

日頃の野球中継でよく使われる指標からあまり聞き馴染みのない指標まで、簡単に説明がされていてとても面白かった。
今後の野球を今まで+αの視点に見れるのが楽しみです。

世の中は奇跡であふれている

鳥越規央

直感に頼らず、情報による思い込みをせず、確率論と統計学を使って人生を楽しく豊かにするという趣旨の本です。
ページの左側に見出しと確立とヘタウマな絵、右側には楽しく前向きになる解説が書かれています。

気になった確率は…

出現率が20回に1回のガチャを20回引いたときに、20回ともはずれてしまう確率　35.5%
　教えてくれてありがとう、と言いたいです。1回目に当たるかも…10回目に当たるかも…って葛藤する必要がなくなりました。

機内で「お客様のなかにお医者様がいらっしゃる」確率　89%
　機内でお医者さんが必要なケースって、なかなか病状が重いケースだと思う。それなのに、89%も対処できるお医者さんがいるってすごい！
　話は全く違うけれど、国際線で隣の席の人(日本人)が私と全く同じリュックを持っていたことがありました。イマイチなデザインのノーブランドのリュックで、お互い人からもらったものでした。すごい奇跡的な確率になると思います。

本がミリオンセラーを達成する確率　0.00131%
　出版数が多いのでこの数字に。この本を含めて面白い本に出会えることに感謝。

この他にも色々とあって、「そういうふうに考えたらいいのね」という楽しい解説が書かれています。

統計学が見つけた野球の真理 最先端のセイバーメトリクスが明らかにしたもの

鳥越規央

やっとオーピーエスがわかった
長打率はたんだも加えた町田の歩行に比重をかけた値

プロ野球はシフトの問題が大きいと思う
Dh星も取り入れるべきだ
一対1の勝負を強調すべき

世の中は奇跡であふれている

鳥越規央

明日死ぬ確率は0.000109%
飛行機事故で死ぬ確率0.0009%
交通事故にあう確率13.8%
犯罪にあう確率0.452%
この世に生まれる確率0.000000000000134%

勝てる野球の統計学 セイバーメトリクス

鳥越規央 / データスタジアム野球事業部

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。

勝てる野球の統計学 セイバーメトリクス

鳥越規央 / データスタジアム野球事業部

バント主義者でしたが、これだけ明確に数値化されては考え方を変えざるを得ない、と思わせてくれる本。勉強になりました。

統計学が見つけた野球の真理 最先端のセイバーメトリクスが明らかにしたもの

鳥越規央

OPSなど、最近よくみる野球選手を評価する新しい指標について、しっかりと定義を書いてくれている。手元に置いておきたい本、となりました。

統計学が見つけた野球の真理 最先端のセイバーメトリクスが明らかにしたもの

鳥越規央

　セイバーメトリクスについて、2021年度日本プロ野球の選手の成績や、大谷翔平の成績に触れつつ、わかりやすく解説されており、興味深く読んだ。

統計学が見つけた野球の真理 最先端のセイバーメトリクスが明らかにしたもの

鳥越規央

今までOPSやwarなどの単語は知っていたが、ここまで複雑な計算をしているとは知らず、勉強になった。
統計学の考え方についても勉強になった。
データから、何かしら定義付けして指数を出してズレがないか確認し、より正確に評価しやすいよ数値化していく。
今の野球はいろいろな数値化して、よりクオリティの高いスポーツになっていくのだと感じる。
ただし、やっているのは人間なので、心理が働くことも忘れてはならない。

統計学が見つけた野球の真理 最先端のセイバーメトリクスが明らかにしたもの

鳥越規央

最近のスポーツ競技は詳細なデータ収集・解析が行われており、競技者の技術力向上や能力評価に使われている。

野球では、打者なら打率・打点・本塁打、投手なら防御率・勝利数・奪三振数が重要視されている。
野球は昔も今も個人の記録を比べて楽しむスポーツでもあるので、今後も変わらないでしょう。

スポーツは相手に勝つことを目的としているので、勝つために有意義なプレーを正当に評価しなくてはなりません。
そこで新しく重要視されてきたのが、セイバーメトリクスが編み出した指標だ。
さまざまなプレーを得点化し、勝利への貢献度が示されるように工夫・改善されている。

過去のデータを調べて、打率よりも出塁率や長打率が得点との相関関係が強いことが分かった。
そこで、出塁率と長打率を足した指標"OPS"がMLBでは公式記録となり重要視されている。

打撃、走塁、守備、投球を総合的に評価して選手の勝利への貢献度を表す指標が"WAR"である。

昨年度の大谷翔平のOPSは、.965で2位の成績。
大谷の場合、走力も高いので走塁での加点はあるが、DHなので守備では大きな減点がある。
その結果、野手としてのWARは10位になる。
だが、投手としての成績を加えるとメジャーでトップのWAR値になる。
単に二刀流の話題性だけでなく、こうした裏付けのデータがあるので、「満票」でMVPに選ばれたのだと説明されている。

日本では、原則優勝チームからMVPが選ばれるので昨年はヤクルトの村上だったが、WARで断トツのトップは広島の鈴木誠也だった。
パリーグのMVPは、優勝チームのオリックスの山本由伸がWARも断トツで順当な評価だった。

東京ドームは"ホームランが出やすい球場"だということは、野球解説などでよく耳にする。
2021年の本塁打パークファクターのデータも示されていて、出やすい順に示すと

1.44 神宮、1.40 東京ドーム、1.02 甲子園、1.02 横浜、0.70 マツダ、0.57 ナゴヤ
1.49 マリン、1.40 福岡、1.07 西武、0.82 京セラ、0.77 札幌、0.66 宮城

となり、球場の違いを加味した戦略を立てる面白さもあるが、球場によって差がありすぎるように感じる。

守備の指標は点数化するのが難しい。
昔はエラー数が少ないと守備がうまいとされたが、今はアウトを稼げる選手、さらにはアウト数よりも、どれだけ失点を減らしたかが評価される。
例えば1アウト、ランナー3塁で外野フライ。
並の選手が守っているならタッチアップだが、新庄やイチロークラスの選手が守っているなら本塁は狙わない。
3塁ランナーが足の速い選手なら、本塁突入で1点入ったかもしれない。
結果的に3塁ランナーはそのままで、アウトカウントが１つ増えただけになった時、外野の守備はどう評価すべきか？
守備の指標はいろんな条件を加味する必要があるので万人が納得する形での点数化が難しい。

盗塁は相手のバッテリーにもよるが比較的数値化しやすい。
成功すれば得点の確率が上がるし、失敗すれば下がる。
1アウト1塁で盗塁成功なら、1アウト2塁だが、失敗すると2アウトランナーなし。
成功は0.173の得点価値、失敗は-0.407というデータもあるので、70％以上の成功率でないと価値はない。
イチローの盗塁成功率は山田哲人と同じくらいで85％を超えており日本プロ野球でトップである。
盗塁と比べると走塁の点数化は難しい。3塁の走塁コーチが無謀に本塁突入を指示することもあるし、、、

最近では選球眼を正確に測ることにも取り組んでいるようだ。従来は四球の多さを判断基準にしていた。
今はボール球をスイングする割合を計っていたりする。この数値が小さい程良いとして検討してみる。
だが、イチローのようにこの数値が比較的高いのだが、ヒットにする率も高い選手もいる。
ルールで決めたストライクゾーンでなく、独自のヒッティングゾーンを持つ選手の指標にはならないのだ。

面白いと思ったのが実際のストライクゾーン。
これは、球審がストライクとコールしたゾーンのデータを見ると分かる。
ストライクゾーンは丸い。四隅はボールと判定されている。
3ボール後のストライクゾーンは広くなり、2ストライク後は狭くなる傾向も見て取れる。
先日、大谷翔平がインコース低めをストライク判定され見逃し三振となり、"No"と言って首を横に振っていたが、リプレイ映像を見るとストライクだ。
きっと、ボール判定されることが多い(ストライク)コースなのだろう。

随分前から、打者なら、打球の速さ・方向・角度、投手なら、投球の速さ・回転軸・回転方向・回転数・軌道の変化などが見れるようになった。
投手なら、直球と変化球を投げる時のフォームの違いも分かるようになった。
昨年度はヤクルトだけがホークアイというシステムを取り入れ、リーグ最弱だった投手陣の立て直しに成功したことが優勝に繋がった(らしい)。

捕手の守備力の評価も数値化するのは難しい。
盗塁阻止、捕逸、フレーミング、配球など要素はいろいろあるが、投手との兼ね合いが大きく純粋に捕手としての個の能力は算出しにくいだろう。

その他、勝負強さを評価する指標も考えられているようだ。
野球は、個々の選手が行うさまざまなプレーが数値化しやすいスポーツだと思う。

サッカーもプレーのデータをうまく数値化できれば観る目も変わるかと思うが、選手個人の記録について楽しむ余地が非常に少ないですね。

世の中は奇跡であふれている

鳥越規央

確率の面白さという点もあるんですが

数字で見ることで

客観的になって　不安を減らすという

趣旨の本みたいです

確率の話のときに

定番で語られる　

宝くじが当たる確率


ギャンブルではなく

寄付とまで書かれている　

当たると思うなという数値でしたが

夢の値段は　プライスレス

統計学が見つけた野球の真理 最先端のセイバーメトリクスが明らかにしたもの

鳥越規央

プロ野球開幕にあたり、セイバーメトリクスについて知識を深めたかったので手に取りました

昔ながらの打率、打点、本塁打、防御率、勝利数等の指標は、本人以外の要素（打順、球場、相手等）が加わっているので、それを如何にして排除し、選手本人の指標に落ち着かせるか、その理論について、統計学の知見から纏められていました

また、統計学の知見以外に、2021年シーズンの実データも用いながら、セイバーメトリクスの考え方が如何に確からしいのか、についても解説されており、納得が行きました

2022年シーズンのゲームの見方、選手の見方が変わる気がします

勝てる野球の統計学 セイバーメトリクス

鳥越規央 / データスタジアム野球事業部

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）。

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鳥越規央 / カネシゲタカシ

2019シーズンまでの考察なので、2020オフに読むと少し古い感じもありますが、企画としては面白かったです。
オフシーズン、野球がなくて退屈しているプロ野球ファンの一人なので、ありがたいですね。チープウィンとタフロスは、調べたいけどどうやって調べたらいいのか定義しにくいところだったので興味深く読みました。走塁の指標も面白かったですね。
これを読むと、記者投票が実際の数字と乖離しすぎていることが露呈してくるので、もう少し現実を踏まえた選出をしてほしいなと思ってしまいます。特にゴールデングラブ！

勝てる野球の統計学 セイバーメトリクス

鳥越規央 / データスタジアム野球事業部

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。

勝てる野球の統計学 セイバーメトリクス

鳥越規央 / データスタジアム野球事業部

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?!

勝てる野球の統計学 セイバーメトリクス

鳥越規央 / データスタジアム野球事業部

以前同じ筆者の本を読んだので復習程度
走攻守のプレーを得点に対応させるのがセイバーメトリクスの基本的な考え方
バレンティンとマー君の時代に書かれた本のため情報はやや古い、その後大谷という化け物が登場することもまだ知らされていない

統計学が見つけた野球の真理 最先端のセイバーメトリクスが明らかにしたもの

鳥越規央

　OPSなど認知度が高まっているものから、全く知らなかった指標まで。計算方法や、その指標が考案された背景など興味深く一気読みしました。
　本文中にもあったように、一長一短ある指標も多いわけですが、選手の年俸を決めたり、どのような補強を行うべきかなど幅広く利用されているのでしょう。
　終盤の球審のストライク判定ゾーンは円形、とかカウントによって変わるとか、妙に納得。分析手法も、競技ルールも、形は変わっていくのでしょうが、王、長嶋、イチロー、大谷、村神、輝く選手の活躍をこれからも楽しみたい。

統計学が見つけた野球の真理 最先端のセイバーメトリクスが明らかにしたもの

鳥越規央

統計学については全然わからないからどうしてそういう計算式になるかということについてはチンプンカンプンだったけど、無死一塁でいきなり送りバントをしても、たとえ成功したとしても得点に繋がる率は高くないんだというのは知らなかったな。だからそう考えると色々セオリーと言われているものは、根拠を示されると弱いものが多いんだな。
原が坂本を2番に置いた時は何考えてるんだろうと思ったけど、丸と岡本と繋げて行く打線は得点効率という意味では理に適っていたんだな。
でも、1964年の王貞治だけで1番から9番まで並べたら1試合で15点取るというのは笑ってしまった。

統計学が見つけた野球の真理 最先端のセイバーメトリクスが明らかにしたもの

鳥越規央

最近データサイエンスの動向が気になっており、タイトルに惹かれて購入。アメリカでは野球についてもデータ重視の傾向が野球を変えてきていることが感じられた。私は野球にどのような統計学的手法が用いられているかに興味があって読みだしたのだが、そういったものについて説明した本ではなく、打撃、投球、守備、走塁、といったものをどういう指標でとらえることで最もそれぞれの貢献度をうまく説明できるかについて書かれたものだった。それぞれに基本的に得られる、基本データ（打者で言えば、ヒット数、四死球数、エラーによる出塁数、総打席数等）を用いていかに貢献度を正確に見積もる定義を作成してくことができるか、そういう基準値作りが重要だと書かれていると感じた。私が期待した内容とは違うものではあったが、統計処理をする前に統計対象の量をどう扱うかについては工夫が必要なのだな。と知ることができたので、その点はよかった。