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ホームランダービーに悪影響はあるか

Tue, 15 Jul 2025 00:00:00 +0000

はじめに

ホームランダービーの季節が近づくとダービーの悪影響を憂うファンが散見され、気が向いたセイバリストがそれを検証した記事を出すというのは最早お決まりの流れとなっています。

とは言え、近年は先行研究を引用して「ダービーは後半戦の成績に影響しないよ」だけで終わっている節があると個人的に感じていますし、日本語での分析はnamikiさんのものしか認知していませんので、貴重な日本人セイバーメトリクス好きとして再検証していきます。

MLBは2015年シーズンからStatcastシステムを全面導入し、打球速度や Sprint Speed といった選手の能力に迫ることのできる指標やプレーの細部をより深く説明できる情報を入手できる環境が整いました。

そしてタイムリーなことに、MLBのホームランダービーのレギュレーションがアウト制から時間制になったのも2015年です。

アウト制の頃のホームランダービーでも"ダービーは打撃に悪影響を及ぼす"といった言説は確認できますが、時間制になったことでその勢力に加勢した方々も少なくないでしょう。

日本人的には、標高1600mで息を切らし、（休憩はありますが）5分間で68もの"ホームラン狙いの"スイングをした、2021年大谷翔平が後半戦に打撃成績を落としたことは記憶に新しい方も多いのではないでしょうか。

前説が長くなりましたが、ダービーが時間制になり、Statcastデータも入手できる2015年以降に絞ってホームランダービーの影響について調べてみたいと思います。

ダービー出場者は後半戦に成績を落としているか

はじめに、ダービー出場者が後半戦に成績を落としているかという基本的な前提を検証していきます。

念のため、下記に2015年以降のダービー出場者の一覧を記載します。

参考程度に前半戦のHR%とwRC+も（HR%の平均は約3%）

前後半の成績比較

まずは単純に、前後半の成績をダービーに出場していなかった選手と比較してみます。（打席数がある程度揃うようにサンプリングしています）

色付きは統計的有意性あり（有意水準 0.05）

ダービー出場者の後半戦の成績下降が確認できます。 ただ有意な差が確認できたのはHR%とそれに付随する長打率、wRC+ の成績下降です。ダービー出場者は後半戦に打球部分の打撃成績が低下していることが確認できます。

対して、ダービー非出場者は後半戦の成績低下は確認できません。 むしろ、HR%の上昇傾向が確認できます。

ダービーの時期が毎年7月中旬であることを記憶している方は、7月下旬から8月といった気温の高い（空気密度の小さい）時期が含まれる後半に打撃成績が落ちるといった現象は観測されないと察していたでしょう。

では打球部分で成績を落としていたダービー出場者は具体的にどのような打球プロファイルの変化があったのでしょうか。

色付きは統計的有意性あり（有意水準 0.05）

有意な差が確認できるのはHR/FBとPull%（引っ張り率）、基本的な打球分類に変化はありませんがフライ打球がスタンドインする確率が2%ほど下がることにより、HR%が減少しています。

引っ張り打球が増加する傾向がありますが、この傾向に負の側面を感じるか、その逆を感じるかは意外と分かれる気はします。少なくともセイバーメトリクスに興味のある最近のMLBファンなら正の側面を感じるでしょう。

対して、ダービー非出場者はもちろん、夏場が多く含まれる後半戦にHR/FBが下降するといった傾向は確認できませんでした。

大きな差ではありませんが**FB%（フライ率）**が増加し、結果的にHR%も増加する傾向にあるようです。基本的にFBは打者の"勝ち"であり、打席を積み重ねていき"慣れ"てくる後半戦にそのような傾向が観察できることに意外性はありません。（対戦投手に対する慣れが蓄積されやすいNPBではもう少し強く傾向が出ているかもしれません）

と、ここまでダービー出場者と非出場者の前後半の成績を簡単に比較してきました。

実際のところ、ダービー出場者は後半戦に成績を落としています。 ただ、この結果をもってして『ホームランダービー』の悪影響として結論付けるのは早計でしょう。

成績が似ている選手との比較

では、肝にいきましょう。

どのような検証でも必要になるのが、条件を揃えるということです。

例えばテレビ視聴率からその番組の人気度を測りたいのなら、時間帯や曜日、裏番組などを揃えないと不公平ということは最低限の情報リテラシーのある方なら理解しているはずです。

ということで、ホームランダービーの影響を測りたい今回はどうでしょうか。

知りたいのはダービー非出場の成績ではありません。ダービー出場者がダービーに出場していなかった仮想世界です（もしくはその逆も）。

もちろんそんな世界は用意できないので、ダービーに出場していた"かも"しれない、ダービー出場者と前半戦の成績が似ているダービー非出場者を抽出します。

方法としては代表的なものでもいくつかありますが、今回は結果的に一番類似度が高く抽出できた、ユークリッド距離を使います。

抽出した類似選手216人の前半戦成績を以下に示します。

ではこのダービー出場者に似ているダービー非出場者は後半戦に成績を落としているのでしょうか。

色付きは統計的有意性あり（有意水準 0.05）

ダービー出場者と同じくHR%、長打率、wRC+で有意な差が確認できました。

エンタメ性重視で選手の健康など考えず、打撃フォームにも悪影響が出るはずのホームランダービーを欠場しても成績が下降してしまっています。

では、打球部分も見てみましょう。

色付きは統計的有意性あり（有意水準 0.05）

ここが、今回注目するポイントです。

ダービー出場者と同じようにHR/FBが下降していますが、Pull%の増加は観察できません。

ホームランダービーはスローボールをどれだけスタンドインさせるかを競う、言わば、人外でない限りどれだけ引っ張りフライを打てるかの競技ですから、その影響と考えやすい結果ではあります。

ではダービー出場者と非出場者の前後半の成績変化の違いに統計的有意性はあるでしょうか？

色付きは統計的有意性あり（有意水準 0.05）

察していたとは思いますが、Pull%にのみ、有意な差が確認できます。 少なくともPull%の変化はダービー出場者とそれに類似度の高いダービー非出場者との間で有意に差がありそうです。

ちなみに、箱ひげ図でPull%の変化を比較したものが以下になります。

ポストシーズンのBABIPについて

Mon, 04 Nov 2024 00:00:00 +0000

今回取り上げるのはポストシーズンの野球の話です。

ポストシーズンや短期決戦において個人的に注目しているのが様々な野球ファンから語られる様々なポストシーズン論です。

ある野球ファンは「小技の重要性が上がる」とか、またある野球ファンは「投手の重要性が上がる」とか、あるセイバーオタクは「ポストシーズンは運」とか、多様な野球論を目にすることのできる楽しい時期でもあります。

これらの議論が成り立つのは、ポストシーズンとレギュラーシーズンに類似点だけでなく相違点も存在する（と認識されている）ためです。

今回はその相違点のうち、BABIPについて紐解いていければと思います。

レギュラーシーズンとポストシーズンの違い

では簡単にレギュラーシーズンとポストシーズンの野球の違いをおさらいしておきます。

ホークアイデータを使う可能性を考えて対象年度は2021年以降としておきます（2020年の特例シーズンは対象外）。

各イベント発生率の違いが以下です。

※2021年以降、野手のみ

大きな違いはK%とBIP（インプレー打球）の結果でしょう。

ポストシーズンではとにかく三振が増え、BIPの結果が悪くなります。

レギュラーシーズンのBABIP .2926…に対して、ポストシーズンのBABIPは .2810…、差にして .0116…が生じています。対象ポストシーズンのBIPは7,483ですので、レギュラーシーズンを基準とするとポストシーズンにおいて7,483 × 0.01158 ≒ 87 のアウトが期待値より発生しています。この87の追加アウトの発生源を推測してみようというのが主題です。

打球によるBABIPの低下

投手と打者については責任分配がややこしいので今回は打球によって低下したBABIPを考えます。

ポストシーズンにおいてのBIPの変化は代表的な4分類から十分に確認できます。以下がBaseball Savantの四分類の割合の比較です。

	GB%	LD%	FB%	PU%	BABIP
レギュラーシーズン	45.2	24.5	23.0	7.3	.293
ポストシーズン	44.3	23.7	23.2	8.8	.281

※2021年以降、野手のBIPのみ

周知の通り、4分類においてBABIP Valueの高さはLD（ライナー）（.622） > GB（ゴロ）（.245） > FB（フライ）（.122） > PU（ポップフライ）（.016）です。

そしてポストシーズンのBIPにおいてはBABIP Valueの高いLD、そこそこのGBの割合は減り、BABIP Valueの低いPUの割合は増えています。

投手、打者にどう責任を分配するかはさておき、打球によってポストシーズンのBABIPが低下していることは明らかです。

例えばこの4分類を使った簡単な xBABIPを求めると、レギュラーシーズンの xBABIP .2926…に対してポストシーズンでは .2859…となり87の追加アウトのうち58%の50個ほどを説明できます。

ただ打球種類の他に打球方向も見ていくと少し変わってきます。

上記表は4つの打球種類と3つの打球方向で打球を12に分類したものです。

ゴロにおいてはBABIP Valueの低い（.190）引っ張りが減少しているように打球方向に関してはBABIPに有利に働く変化を見せており、この12分類の xBABIPでは .2870…、87の追加アウトのうち48%の42個ほどに落ち着きます。

まだあります。

最強打者の特徴【球速編】

Sun, 22 Sep 2024 00:00:00 +0000

テーマは最強打者について。

とりあえず見てもらいたいのが以下のヒストグラム。

今シーズンのMLBの球速分布を示しています。

速球の山と変化球の山が確認できるかと思います。

最強打者達はこの山のどのあたりを得意にしているのか、（相対的に）苦手にしているのか、といったところに興味が湧きましたので簡単に見ていきます。

対象としたのは2015年以降（2020年を除く）の規定打席到達打者。

最強打者は wRC+ が最高の打者でいいとして、n 数の確保のため 95 パーセンタイル以上の wRC+ を持つ打者を最強打者の一人として集めました。各シーズン 7、8人ほどですね。

そして各シーズンで球速帯をそれぞれ投球数が等しくなるように六分割します。

その各球速帯におけるRun Valueの結果を比較してみました。（wRC+ で打者を選んでおいてRVを調べる？？まあ、RVで強打者を選ぶのも結果球のみを分析の対象にするのも微妙でしょう）

球速帯（パーセンタイル）	全体	〜16.7	16.7〜33.3	33.3〜50.0	50.0〜66.7	66.7〜83.3	83.3〜
RV / 100（パーセンタイル）	96.2	79.9	76.4	79.7	82.0	80.6	76.5

Data : Baseball Savant

一番の傑出力を見せたのは球速帯が 50〜66.7パーセンタイルの範囲。

この球速帯は遅めのフォーシーム、シンカーが大部分を占め、残りを速めのカッターやスライダー、チェンジアップなどが占めています。

対して、相対的に対応を苦手としているのが豪速球蔓延る球速帯とスライダー、チェンジアップ、スプリットが大部分を占める球速帯です。

一応例として、今シーズンの球速帯グループの分布を示しておきます。

Data : Baseball Savant

最強打者達は上図で言う黄色の部分を得意とし、その両隣もそこそこに、ただもう一段階離れたら流石に対応力は落ちてしまうよと、でも遅すぎる球速帯なら対応できるよと、そんなところでしょうか。

今回は軽めの note にしたかったので早々に切り上げますけど、面白い見方だなと思いました（絶対他に似たようなことやってる人いますけどね）。

例えば年々高速化しているのが野球界ですから、次の最強打者は上図で言うオレンジを得意としている打者なんじゃないかとかね。

豪速球に強いと良い意味で話題になりやすいけど、実際どうなん？とかね。

今回はパーセンタイルで見ましたけど、絶対値で範囲を区切った見方もすればもう少し深い考察もできるでしょうし。

xwOBAと何を見るか

Tue, 27 Aug 2024 00:00:00 +0000

打者の打撃能力を測る上で相当に優秀な指標である xwOBA。データサイトで手軽に確認でき、野球ファン大好きな上振れ下振れの話にも繋がり、なかなか人気のある指標ですが、他に一緒に見た方が良い指標はないの？といったことを考えていく記事です。

xwOBAとは

xwOBAを真面目に解説するとそれだけで重くなりますので要点を説明すると、xwOBAは play ではなく player を表すことを目的とし、非打球要素はそのままに打球要素は打球速度、“垂直"打球角度に着目し（一応、内野安打が期待されるような打球については走力も考慮される）、それらから期待される wOBAを算出したものになります。

測定対象が play ではなく player という xwOBAの特徴として予測力があります。過去の結果には選手の能力以外のノイズも含まれていますので、そのノイズ（xwOBAでは相手の守備や水平角度など）を適宜取り除いた指標の方が未来の予測には有用です。

実際、xwOBAは来季の wOBA予測において FanGraphs や Baseball Savant にある打撃指標の中では最強の予測力を誇ります。それは打球要素も非打球要素も含む総合打撃指標がほとんどないところが理由でもありますが。

ただ、xwOBAの打球部分 xwOBAconも来季の wOBAconの予測力がトップクラスに高い指標です。

翌年の wOBAconとの関係　Data : FanGraphs, Baseball Savant

ノイズを多く含む wOBAconより打球速度のみを測定対象としているAdjusted EV（88 mph以下の打球を全て88 mphとして算出した平均打球速度）の方が、さらに打球速度以外に打球角度も考慮している xwOBAcon、Barrel%の方が予測力に優れていることが分かるかと思います。Barrel%がxwOBAconより少し優れている点については後ほど説明できるかと思います。

このように xwOBAは単体でも予測力に強みを持ちますが、じゃあ xwOBA以外に何か見るべき指標ってあるの？という話を考えていきます。

2023年のM・チャップマン

2023年、4月の最強打者M・チャップマンを覚えているでしょうか。

M・チャップマン　2023年3,4月成績

wOBA .481（規定1位/181人）

xwOBA .486（規定1位/181人）

BABIP .485（規定1位/181人）

Data : MLB

wOBAだけでなく xwOBAも断トツで文字通りMLB最強打者でした。

チャップマンの wOBAに近い例ではG・ペルドモがいました。彼の去年の初動とその後はまさにMLBファンが xwOBAを気にする理由でしょう。

G・ペルドモ　2023年3, 4月 vs 5月以降成績

wOBA .456 ➡ wOBA .297

xwOBA .301 ➡ xwOBA .271

BABIP .477 ➡ BABIP .265

Data : MLB

投手のギアチェンジについて

Fri, 07 Jun 2024 00:00:00 +0000

ピッチング、特に先発投手のピッチングについて語る場面でよく出くわす"ギアチェンジ"という概念。この概念が事実としてあるのか、あるのならその中身も覗いてみたいと思います。

ギアチェンジは存在するか

野球におけるギアチェンジ、解説者や選手、ファンの使い方としては「(重要な場面に)常時は全開でない(先発)投手が出力を上げて抑えにいくこと」でしょうか。

ちなみに大御所野球ゲーム、パワプロにもギアチェンジという特殊能力がありますが、その発動条件・効果はGamerchによると以下です。

ではギアチェンジの存在を数字でしっかり拾えるかどうか調べてみます。

ピンチにおける出力の変化

パワプロでは球速以外にもコントロールや変化球のキレ(曲がり始めの遅速)も上がる能力とされていますが、コントロールとか変化球のキレの話は複雑かつ高度ですし、解説者やファンがギアチェンジを測る指標としてよく使われるのが球速なのでここを調べます。

ギアチェンジによる球速変化の比較対象はその試合の球速です。「試合序盤の150キロ前後のストレートから大幅に球速を上げていました」という上記記事の表現もよく聞きます。

ということでトラックマン、ホークアイによる測定値が記録されている2017年以降のMLBを対象に、その試合における平均球速との差を球種ごとに算出し、それをアウトカウント、塁状況別にまとめました。

いろいろ興味深い箇所はありますが、状況によって投手の出力が変わっているのは間違いなさそうです。

ランナーが先の塁にいるほど、アウトが増えるほど出力が上がっています。気になるところはランナーが二盗可能な状況では他の似た状況と比して出力が上がっていないところ。盗塁の警戒から出力に最適化されたフォームで投げられていないのでしょうか。

他は、満塁より三塁・二三塁の方が多少ではありますが出力が上がっているところ。満塁より四球による損失は小さく、内野ゴロのアウト期待値の違いから三振の相対的失点抑止力が二三塁の方が大きくなるからとかが考えられますかね。

では先発投手とリリーフ投手でこの傾向に違いはあるのでしょうか。

ピンチな場面ほど出力が上がる基本的な傾向は似ていますが、やはり長いイニングを投げることも求められる先発の方が出力の変化の幅が大きいです。

先発が無死無走者を基準にすると二死満塁で1.38km/h出力が上がりますが、リリーフ投手は二死三塁で0.65km/hの上昇が最大です。

ここで先ほど語った、満塁と三塁・二三塁での出力変化の違いの話にも進展が見えます。この状況を比べたとき、先発はランナーの数ほど出力が上がっていますがリリーフはむしろ逆です。

試合の序盤・中盤を投げる先発ほどランナーの数(失点期待値)を、終盤を投げるリリーフほど失点確率の方を意識しがちなことは推定できるので、失点確率の方に比重を置くと四球を出しても(制球を落としても)三振を獲りにいく(出力を上げる)という行動の合理性はリリーフの方が高くなることも推測できます。

何にせよ、ギアチェンジという言葉が使われる理由は数字で確認できました。

ではざっくりとした"ピンチ"という表現ではなく、得点期待値の観点からも見てみます。(ここからは主に先発投手を対象にします)

得点期待値はBaseball Savant(2017~2023)から算出

状況による出力変化を合理たらしめるものは、状況による重要度の変化です。

ということで、まずは定番の得点期待値と照らし合わせてみますが、基本的にアウトを重ねるほど出力が上がる投手に対して、得点期待値はアウトを重ねるほど下がるので目立った相関はありません(R = 0.17)。

ただこれは、得点期待値という複数打席(その状況からイニング終了まで)の数字と単打席の出力変化を照らし合わせるのがそもそも頭の悪い話です。

そこで単純ではありますが、状況そのままにアウトを増やしたときの抑止得点期待値と照らし合わせてみます。例えば無死満塁(得点期待値 2.32)から三振なり内野フライなりで一死満塁(得点期待値 1.59)にできたら得点期待値は0.74(四捨五入誤差)下がりますねということです。

この観点から見ると、アウトを重ねるほど出力を上げることの非合理さも目立たず、そこそこの関係性が窺えます(R = 0.57)。また後述しますが、投手は球数を重ねるほど出力は下がるので、終わりが見えない無死より終わりの見える二死ほど出力が上がるのもイニング単位で考えると多少の合理性は見えてくるのではないのかなとも思います。

場面の重要度における出力の変化

さっきと同じじゃね？と思うかもしれませんが、失点を減らす観点での場面の重要度と試合に勝利するという観点での重要度は違います。

1回裏 5 - 0 の二死二三塁と9回裏 1 - 0 の二死二三塁では1つのアウトや1つのヒットが勝敗結果に及ぼす影響度が違うことは分かりやすいかと思います。

先ほど失点の観点からシチュエーションを24通りに分けましたが、勝利の観点ではさらに点差、イニング、先攻後攻によっても分けられます。

そこで、そのような場面ごとの重要度を測る指標「Leverage Index」を利用します。Leverage Index (LI)を一言で説明すると、「勝利確率の振れ幅」でしょうか。大差のついた最終回の1打席では勝利確率の増減は0%に近くても、接戦なら1打席で20%程度の増減もあるのが野球です。その振れ幅の平均との比較で場面の重要度を測っています。英単語"leverage"はてこの原理という意味でもよく使われるので連想もしやすいかなと思います。

LI は得点期待値と同じくsavantの変数から算出しました。FanGraphsのLIとの比較がこちら。

FGが具体的にどの期間を対象にLIを算出しているのか知りませんが、とりあえず2008~2023を対象に算出したLIで十分そうです。

ではLIと出力変化について見ていきます。

まずは単純にLIごとの球速の変化がこちら。

順当にレバレッジが高い場面ほど出力が上がっています。がここには罠があります。

というのも投手はイニングを追うごとに球速を落とします。

なんだかんだ言って元気のある初回に元気のある球を投げています。がここにも少し罠があります。

というのもイニングによってLIが違います。

接戦であるほど、終盤であるほどレバレッジは高くなりますが先発投手の場合、打者が慣れてきて投手が疲れてくる終盤に続投を決断されるのはレバレッジの低い大差のついた場面が多くなります。

という風に投手のイニング、レバレッジごとの球速変化というのはイニングやレバレッジがお互いに作用している可能性があるのです。

なのでLIによる球速変化を調べるにあたってイニングによる補正も行います。具体的には各LIを0.25ごとに丸めてイニングを揃えて比較し、データ数によって加重平均します。その結果がこちら。

4月の成績 vs 5月以降の成績

Thu, 02 May 2024 00:00:00 +0000

打者

まずは打者からです。対象とした打者は2015〜2023年(2020年は除く)の３・４月と５月以降でどちらも規定打席に立った打者です。本当は生存バイアス等にも対処した方が良いと思いますが今回は手軽にいきます。

vs 指標自身

まずは指標自身の話です。「4月のBABIPと５月以降のBABIPって相関あるの？」という感じの話。野球ファンからの関心がそこそこ高そうな指標を中心にピックアップしたものがこちら。

各指標の3・4月と5月以降の相関係数（n = 853）

これは野球に限らないことだと思いますが、ファンが第一に気にするような結果ではなく、その結果が出る前の過程を測った指標ほど強い相関を示しています。

打者のアプローチ姿勢(Swing%, Contact%)、打者のパワー(打球速度, Hard Hit%)、打者のスイング軌道(打球角度, GB%, FB%)のようなものはシーズン序盤から安定しても、それらに加え内外の様々な変数が組み合わさった結果完成する指標(BABIP, wOBA等)は安定に時間がかかることは想像に難くありません。

ゴロとフライの境目であるライナー、引っ張りと流しの境目であるセンター返しも安定に時間がかかりますが特に気を付けるべきはライナー。ライナーは他と比べて恐ろしく生産性の高い打球ですが、ライナーの発生確率が信頼に足るサンプルサイズに達するのは500〜600BBEほど。これは上位打線で年間フル出場近く出場しても選手によっては到達できない数字です。

wOBA - xwOBA(0.222)は使用球場の偏りを留意しておく必要はあるでしょう。参考までに、同期間のwOBA - xwOBAはクアーズで .029、ブッシュで -.011です。

Clutch(0.034)、打率 - 得点圏打率(-0.032)は美しいですね。

vs wOBA

次は５月以降のwOBAとの比較です。三振しないことや速い打球を飛ばすことはあくまでも手段です。目的＝勝利に貢献 ≒ 得点に貢献 ≒ wOBAの高い打者は４月のどの指標でその兆しを見せていたのでしょうか。

3・4月の各指標と5月以降のwOBAとの相関係数（n = 853）

一応相対的にカラースケールしてますが軒並みしょぼいです。

xwOBAですら決定係数は0.156、５月以降のwOBAをほとんど説明できません。

気を付けるべきはコンタクト系の指標ですかね。コンタクト系の指標はコンタクト力(という言い方も少し違いますが)を測る指標としては信頼度は高いですが、打者においてコンタクト力は単純に得点創出力に結びつきません。

これはイチローのあの .220 40本発言が野球ファンに違和感なく受け入れられているようにコンタクト能力と長打力にトレードオフ関係があることを直感的に理解している人は多そうです。

実際のトレードオフ関係を定量化するのは割と大変だと思いますが、現状コンタクト力とK%には強い因果があるのに対して、コンタクト力と得点創出力には相関はありません。これの意味するところはコンタクト力の低い打者は三振による損失を他で補っているということです。

2023 min.300PA

丁度良く実例があるので紹介すると、2023年MLBで最も低いK%を記録しながらISO最下位、wRC+は92に甘んじたガーディアンズは昨オフ従来のアプローチ姿勢を打ち破る意向を示し、2024年4月終了時点で昨年からK%の順位を落としながらISO15位、wRC+107とそのトレードオフを成功させています。今年のガーディアンズは要注目です。

Why Guardians’ bid to boost their offense starts with … swinging-and-missing? - Zack Meisel

投手

では投手です。対象とした投手は３・４月と５月以降でどちらも規定投球回に達した投手。

vs 指標自身

打球分類ごとのEscape Velocity

Tue, 09 Apr 2024 00:00:00 +0000

思いつきですが、Escape Velocityの理論(物理の方じゃないよ)を打球分類(ゴロ、フライ、ライナー)ごとにも当てはめてみます。

Escape Velocity

Escape Velocityは簡単に説明すると、88mphまでは打球速度で価値に差がつかないんだから88mphからどれだけEscape(脱出)できたかを評価しようという考えから生まれた指標です。

具体的には60mphと80mphと100mphはEscape Velocityでは0mphと0mphと12mphという扱いになります。

一応確認として、打球速度とwOBAとの関係が以下。

88mph以下を等価で評するEscape Velocityや95mph以上の打球割合を示すHard Hit %の妥当性が確認できるんじゃないかなと思います。

Escape Velocityは同じ平均打球速度でも85mph + 85mph より100mph + 70mphを高く評価しますが上記の関係を考慮すると野球的に正しい指標であると言えます。

平均打球速度とEscape Velocityで特徴のあった打者の例はこちら。

2021~2023、min 200 BBE、順位は512人中、バントは除く

例えばマイク・トラウト、彼は平均打球速度はメジャー32位に甘んじていますがEscape Velocityはメジャー11位の数値です。

例えばMJ・メレンデス、彼は平均打球速度はメジャー23位ですがEscape Velocityはメジャー84位です。

メレンデスがトラウトより平均して速い打球を飛ばしたことは間違いではないですが、野球的にトラウトより"良い"打球速度を出していたわけではないということです。

今回はこの理論を打球分類ごとにも当てはめたり、打球速度とwOBAの関係を打球分類ごとに見ていきたいなという回です。

ゴロ

まずはMLBではすっかり負け打球扱いされているゴロです。

当たり前ですがそもそもの価値の低さが目立ちます。Escape Velocityの理論もなんとか当てはめられそうですが、その閾値は全打球の時より低く設定できそうです。バントやハーフスイングが含まれていて信頼区間の幅も広い低速打球を取り除いて拡大したのが以下。

Escapeできていると言えそうなのは81mphぐらいからでしょうか。全打球では88mphが閾値ですがゴロに限ると80mph程度かなと思います。

仮に80mphを閾値に設定した場合の2021~2023のゴロのEscape Velocityトップ10とワースト10がこちら。

2021~2023、min 100 GB、Ovr Rk.は全打球のEscape Velocityの順位を466人換算したもの

トップ10には当然パワーヒッターが並びますが、W.カルフーンやM.ビアリング、K.ヘイズのような全打球のEscape Velocityでは上位にいなかった選手が気になります。結論を述べると彼らはパワーツールをフライやライナーと比して極端にゴロに使っています。後にまた語りますが良いとは言えないでしょうね。

MLBの審判は本当にルーキーに厳しいのか

Wed, 21 Feb 2024 00:00:00 +0000

「MLBの審判はルーキーに厳しい」という言説をたまに目にします。MLBを見ていなかった時に自分もそのイメージを持っていました。特に野手のストライク・ボール判定でその風潮があるという個人的イメージに基づいて今回は野手を調べます。

ルーキーの誤審率

まずは単純にルーキー群と非ルーキー群の誤審率から。

year	rookies	non-rookies	difference
2008	16.1%	15.2%	0.87%
2009	15.1%	14.6%	0.46%
2010	14.4%	13.5%	0.81%
2011	13.6%	13.4%	0.21%
2012	12.8%	12.9%	-0.12%
2013	12.0%	12.1%	-0.07%
2014	11.7%	11.6%	0.14%
2015	11.3%	11.1%	0.14%
2016	10.5%	10.7%	-0.13%
2017	9.8%	9.5%	0.28%
2018	8.7%	8.7%	-0.02%
2019	8.5%	8.3%	0.15%
2020	8.6%	8.1%	0.42%
2021	8.2%	7.8%	0.43%
2022	7.4%	7.5%	-0.08%
2023	7.4%	7.1%	0.27%

ルーキーとルーキー以外の誤審率比較　誤審数/見逃し数

二遊間の入れ替えについて

Tue, 20 Feb 2024 00:00:00 +0000

2023年に主にセカンドを守ったキム・ハソンとショートを守ったサンダー・ボガーツが2024年は守備位置を交代するようです。ハソンの方が守備が上手いという前提なら、野球のセオリーに基づいた至極真っ当な判断ですが実際チーム内で守備位置を交代しただけでどの程度失点を減らせるんでしょうか。

ハソンの方が守備が上手い(=アウトを多く取る)と仮定した場合、ボガーツと守備位置を交代したら確かにショートが取るアウトは増えます。しかしセカンドが取るアウトは減ります。この差がプラスになれば、つまりショートの守備機会がセカンドより多ければ守備位置交代は吉と出ます。

ということで2023年のショートとセカンドの守備機会の差を見てみましょう。守備機会と言ってもOAAの算出にあたって副次的に算出されている「Attempts」というスタッツで、選手の能力によって左右されることのないであろう守備機会です。

team	ss	2b	ss-2b
wsh	694	552	142
oak	676	535	141
tex	712	608	104
hou	642	543	99
mia	631	534	97
tb	666	580	86
cin	613	538	75
laa	621	554	67
nym	580	518	62
sd	625	586	39
phi	688	649	39
lad	613	578	35
bal	619	587	32
kc	628	602	26
bos	607	589	18
chc	661	644	17
stl	644	628	16
nyy	575	562	13
mil	588	579	9
det	625	616	9
tor	540	539	1
col	627	628	-1
pit	555	557	-2
min	572	581	-9
sea	594	618	-24
atl	573	604	-31
ari	656	690	-34
sf	602	651	-49
cle	598	650	-52
cws	549	634	-85
平均	619	591	28

打者は右打者の方が多く(2023年右打席割合は59％)、左右限らず逆方向へのゴロは少ない(ゴロのうち逆方向なのは12%)のでショートの方が守備機会は多くなるんですが、2023年の実際の比は51:49なので思ったより少ないです。