コマンド力の推定

Tue, 11 Nov 2025 00:00:00 +0000

コマンド力の推定を捕手の構えという情報なしで行います。

コマンド力を「目標とした座標に投げられる能力」と定義すると、それの推定に必要なのは投手が当該投球において目標とした座標の推定です。目標とした座標は捕手の構えと一致することが多いですが、投手も捕手も考えなしに目標座標は決めていないはずです。ピッチカウント、打者、球種、その投手の特性、点差や塁状況などがそれを決定する要素となっているでしょう。

本格的なモデルを組まずともこれらの考え方を活かした簡素なコマンド指標を作ることはできます。

今回実行するにあたり条件とした要素は「ピッチカウント」「球種」「打席の左右」です。それらの条件を揃えたデータセット内での投球座標の散らばりを見ることでコマンド力の推定を行います。

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library(tidyverse)

years <- 2021:2025
Name <- read_csv("name.csv") %>% select(Name, MLBAMID)

df <- map_dfr(years, ~read_csv(paste0(.x, ".csv")) %>% mutate(year = .x))

# 新しい列を作成
df <- df %>%
 mutate(
 # 打者ごとに正規化する
 relative_x = plate_x / 0.833,
 relative_z = (plate_z - strike_zone_bottom) /
 (strike_zone_top - strike_zone_bottom),
 pitch_count = paste0(balls, "-", strikes)
 ) %>%
 select(year, pitcher_id, bat_side, pitch_count,
 plate_x, plate_z, relative_x, relative_z,
 pitch_type, arm_angle)

# ユークリッド距離的散らばりを計算
df_dist <- df %>%
 group_by(pitcher_id, pitch_count, pitch_type, bat_side, year) %>%
 mutate(
 mean_x = mean(plate_x, na.rm = TRUE),
 mean_z = mean(plate_z, na.rm = TRUE),
 distance = sqrt((plate_x - mean_x)^2 + (plate_z - mean_z)^2)
 ) %>%
 select(year, pitcher_id, bat_side, pitch_count, pitch_type, arm_angle, distance) %>%
 ungroup()

# 投手ごとのサマリー
df_dist_summary <- df_dist %>%
 group_by(year, pitcher_id) %>%
 summarize(
 mean_distance = mean(distance, na.rm = TRUE),
 sd_distance = sd(distance, na.rm = TRUE),
 min_distance = min(distance, na.rm = TRUE),
 max_distance = max(distance, na.rm = TRUE),
 IQR_distance = IQR(distance, na.rm = TRUE),
 p25_distance = quantile(distance, 0.25, na.rm = TRUE),
 p75_distance = quantile(distance, 0.75, na.rm = TRUE),
 pitches = n(),
 .groups = 'drop'
 ) %>%
 group_by(year) %>%
 mutate(pitches_rank = percent_rank(pitches)) %>%
 filter(pitches_rank >= 0.5) %>%
 ungroup() %>%
 left_join(Name, by = c("pitcher_id" = "MLBAMID"))

かなり簡単な考え方と計算ですが理論的にはBB%のようなコマンド力を語る際に登場しやすい指標よりもコマンド力を推定するにおいてはノイズは小さくなります。コマンド関係の指標との相関や2025年の上位下位20投手を以下に示します。

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