【感想・ネタバレ】勝てる野球の統計学 セイバーメトリクスのレビュー

鳥越規央 / データスタジアム野球事業部

[ブクログ · ★★★★★]

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。

[ブクログ · ★★★★☆]

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）。

[ブクログ · ★★★★☆]

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。

[ブクログ · ★★★★☆]

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?!

[ブクログ · ★★★☆☆]

打率、打点、投手の勝敗、といっただけでは測れない選手の価値、それがセイバーなのです。映画「マネー・ボール」でのスカウト陣と分析者との軋轢が示したように、三冠王やMVPの決め手とされるポイントとはかけ離れた印象があるんですが、守備指標なんかはやや漠然としながらも挑戦的な指標で面白いですね。ただ、最後にID野球との違いを語るとおり、データに現せないプレーの肝がまだまだあり、セイバーのとおりで本当に勝てるのか、というのは発展途上でもあると思います。何より、日本のプレーヤーにとってはセイバーを信じ切るにはモヤモヤがあるのではないかな。一部採用されているとはいえ。

[ブクログ · ★★★☆☆]

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

[ブクログ · ★★★☆☆]

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。