投手と打者の対戦が大きな要素を占める野球において、投手が打者に対してどの程度警戒しているかという視点をたまに見かけます。

ただ、それをBB％やZone%という結果から推定する方法は、その結果が生成されるまでのプロセス情報が入手できる今の時代では正直ワクワクしません。

ということで、Pitching+のようなピッチモデリング指標の算出過程を活用します。

例えばハーパーはZone%や3-0率といった結果からお化けみたいな打撃成績を残していない近年も投手から恐れられている印象を抱きますが、少し視点を変えてみるということです。

多くのピッチモデリング指標はその算出過程において、投球の特性からスイング率を予測する工程が存在します。この予測スイング率は打者の情報に影響されません。 つまり、打者にとってその予測スイング率との乖離がスイング積極性であり、投手にとってその乖離に対応した予測スイング率の投球をすることに合理性が生まれます。

ちょっとTangoの図っぽくしてみた

上記の図は、x軸に予測スイング率、y軸にその予測からの乖離を示したものです。

例で出したハーパーはZone%と同じように打者の情報を含まない予測スイング率は極端に低いです。しかし、その予測からの乖離もトップクラスに大きく、回帰直線を引くと異常値として目立つほどではないでしょう。 対してソトは予測からの乖離は負の方向に大きく、投手はある程度大胆なアプローチをする合理性が生まれますが実際には予測スイング率もかなり低くなっています。

上記の図は打者の実際のスイング率と予測スイング率からの乖離の関係です。 もちろんこれらはかなり強く相関しますが、その回帰線からの逸脱具合から歪みのある打者の存在も確認できるかと思います。

もちろんこのような思考にはピッチモデリング指標を利用しない方法もありますが、結果を補正して目的とした成分を抽出する手法よりその結果が出るまでのプロセス情報から目的とする成分を抽出する方が理論的には美しいと思います。 問題としてはブラックボックス化しやすいことによる万人への解釈性や再現性といったところかと思います。