Agile
Baseball
Science
アジャイル脳によく効く野球のハナシ
(はじめてのセイバーメトリクス)
Shinichi Nakagawa@shinyorke
2015/8/17 ゆるプレ #4
本日のネタについて
• 本日のネタは「XP祭り2015 “俺も!!”」

で披露するネタの試作品です
• 時間の関係で一部抜粋の省略バージョンです
• 面白い!って思ったら是非XP祭りに来てください(^O^)



2015/9/12(土) XP祭り2015 “俺も!!”

http://xpjug.com/xp2015/ ※中川のSessionは13:00から
自己紹介
お前だれよ
• Shinichi Nakagawa(36)
• Recruit Sumai Company, Ltd
• Web Engineer(Server side)
• Scrum(CSM) / Lean Startup / Python / IaaS
• “野生の野球アナリスト”活動(Hackとか発表)
“野生の野球アナリスト”
活動
• PyCon JP 2014 Talk Session
• MLBオープンデータをシステム化(Python+Chef)
• 今年(PyCon JP 2015)も何かをやります(主に分析ネタ)
Other…
• Manaslinkで野球+αネタの不定期連載

※開店休業中
• MLBオープンデータの紹介と活用例紹介

(自分のブログにて)
• 野球データベース&解析用のライブラリをGithubで公開

(ほとんどがPython)
• データドリブン野球解説(New!)
本題
Today’s Starting Member
• 野球の統計学
• はじめてのセイバーメトリクス
• まとめ
野球の統計学
セイバーメトリクス
セイバーメトリクス is 何
“セイバーメトリクス(SABRmetrics,
Sabermetrics)とは、野球においてデータを統
計学的見地から客観的に分析し、選手の評価や
戦略を考える分析手法である。”
-Wikipedia「セイバーメトリクス」

https://ja.wikipedia.org/wiki/セイバーメトリクス
今までの野球(イメージ)
セイバーな野球(イメージ)
掘り下げると…
• 選手のプレー,監督の采配,トレード,FA,ドラフトetc…、

「成功より失敗が多い」活動の成功率を高める為、

「データ」を元に「科学的手法で客観的」に考察・分析を行う
• チーム・選手の成績(安打,本塁打,三振,etc…)の掛けあわせ、

ビッグデータ(投球・打球の記録,野手の行動ログなど)を元に、

新たな評価軸(メトリクス)を作り、考察・分析を行う
• Lean Startupの元祖とも言える(Agile文脈的な意味で)

→野球の各データを科学的アプローチで客観的に分析、学びを得る
事例
• マネー・ボール(小説/映画)

2000年代のMLBオークランド・アスレチックスが舞台、後ほど詳しく解説
• もしドラ(小説/映画)

ドラッカー本を読んだ女子マネがデータを元にした客観的な采配でチームをサポート
• MLB(Major League Baseball)

マネー・ボールの影響でほぼ全球団がセイバーを駆使したチーム経営、

ボストン・レッドソックスはセイバーメトリクスを駆使してワールドシリーズ制覇(2004)
• 日本プロ野球

楽天ゴールデンイーグルス、北海道日本ハムファイターズ他がセイバーメトリクスを活用、
特に日ハムは一軍 二軍の選手の入れ替えにセイバーメトリクスを活用している(らしい)
セイバーメトリクスの基本
セイバーメトリクスの基本(チーム)
• シーズン中に予想される総得点と総失点を元に
チームの行く末を予想
• 打者・走者は得点能力で評価
• 投手は投手独自の、野手は野手独自の守備力で
評価
※例外もありますが、大体上記の観点が基本
セイバーメトリクスの基本(攻撃)
• 得点能力 = アウトにならず、前の塁に出る能力!
• 掟その1「アウトになるな、塁に出ろ!」
• 掟その2「一本でも多く長打を打て!」
• アウトにならず、一つでも前の塁に出るプレーが正義

例:四球、二塁打、三塁打、本塁打、盗塁(ただし成功が前提)
• アウトになるリスクがある行為はNG

例:犠牲バント(諸悪の根源)、無茶な盗塁
セイバーメトリクスの基本(守備)
• 失点を抑える能力 = アウトを多く取る、長打を許さない能力!
• 掟その1「投手は長打、四球を許さないのが正義」
• 掟その2「野手は広い範囲でアウトを取るのが正義」
• 野手が介在しない投球結果or内野を越えた打球は投手の責任

例:四球、二塁打、三塁打、本塁打は投手の責任
• 内外野で”とれそうな打球”は野手の責任

→例えば”エラー”が悪いかどうかはやらかした場所による
はじめての
セイバーメトリクス
セイバーメトリクス(初心者編)
• ピタゴラス勝率
• 出塁率、長打率とOPS
• アダム・ダン率
ピタゴラス勝率
ピタゴラス勝率
• “チームの総得点と総失点が等しい場合、勝率
は5割(貯金・借金共にゼロ)である”

という仮説を元に生み出された指標
• セイバーメトリクスの父、ビル・ジェイムズが
生み出した
• チーム単位でのセイバーメトリクスの基本
(総得点)^2 / ((総得点)^2 + (総失点)^2)
パ・リーグ順位表(本物)
順位 チーム 勝 負 得点 失点 得失点差 勝率
1 ソフトバンク 67 33 481 346 135 0.670
2 日本ハム 60 45 462 432 30 0.571
3 ロッテ 51 50 411 411 0 0.505
4 西武 49 55 451 448 3 0.471
5 楽天 45 56 340 412 -72 0.446
6 オリックス 44 60 389 413 -24 0.423
※2015/8/16現在の順位
パ・リーグ順位表(ピタゴラス)
順位 チーム
勝
(予)
負
(予)
得点 失点 得失点差
ピタゴラス
勝率
順位
(現世)
1 ソフトバンク 68 35 481 346 135 0.659 1
2 日本ハム 57 49 462 432 30 0.534 2
3 西武 55 54 451 448 3 0.503 4
4 ロッテ 51 51 411 411 0 0.500 3
5 オリックス 50 56 389 413 -24 0.470 6
6 楽天 42 62 340 412 -72 0.405 5
※2015/8/16の得失点を元に算出、引分は考慮していない
セ・リーグ順位表(本物)
順位 チーム 勝 負 得点 失点 得失点差 勝率
1 阪神 57 49 360 425 -65 0.538
2 ヤクルト 54 53 430 407 23 0.505
3 巨人 55 54 359 350 9 0.505
4 広島 50 53 403 359 44 0.485
5 DeNA 50 58 394 451 -57 0.463
6 中日 45 61 359 385 -26 0.425
※2015/8/16現在の順位
セ・リーグ順位表(ピタゴラス)
順位 チーム
勝
(予)
負
(予)
得点 失点 得失点差
ピタゴラス
勝率
順位
(現世)
1 広島 58 46 403 359 44 0.558 4
2 ヤクルト 57 51 430 407 23 0.527 2
3 巨人 56 54 359 350 9 0.513 3
4 中日 50 58 359 385 -26 0.465 6
5 DeNA 47 62 394 451 -57 0.433 5
6 阪神 45 62 360 425 -65 0.418 1
※2015/8/16の得失点を元に算出、引分は考慮していない
出塁率、長打率とOPS
出塁率、長打率、OPS
• “アウトにならず、前の塁にでる”

という能力を可視化する指標
• 出塁率(On-base)は「アウトにならない率」、長打率
(Slugging)は「より前の塁に出る」能力を表す
• セイバーメトリクス的には、出塁率+長打率の和で大凡の得
点能力がわかる(≒強い相関関係にある)

→OPS(On-base Plus Slugging)
出塁率 = (安打+四死球) / (打数+四死球+犠飛)
※打数 = 打席数 - (四死球 + 犠打 + 犠飛 + 走塁妨害)
長打率 = 塁打数 / 打数


※塁打 = 安打 + 二塁打 + 三塁打 * 2 + 本塁打 * 3
OPS = 出塁率 + 長打率
OPSランキング(パ・リーグ)
順位
選手名
(チーム)
OPS 出塁率 長打率 備考
1 柳田悠岐(ソ) 1.092 0.468 0.624 日本で一番の強打者
2 李大浩(ソ) 1.007 0.402 0.605 柳田と 色ない成績
3 中村剛也(西) 0.96 0.365 0.595 おかわり君
4 秋山翔吾(西) 0.946 0.425 0.521 出塁率は二位
5 清田育宏(ロ) 0.921 0.392 0.529 今年になって覚醒
※2015/8/16現在の成績を元に算出
OPSランキング(セ・リーグ)
順位
選手名
(チーム)
OPS 出塁率 長打率 備考
1 山田哲人(ヤ) 1.000 0.411 0.589 歴史に残る強打の二塁?
2 筒香嘉智(D) 0.943 0.416 0.527 今年急成長の長距離砲
3 平田良介(中) 0.851 0.384 0.467 走攻守 ったスラッガー
4 ゴメス(神) 0.847 0.386 0.461 三振と四球が多い
5 畠山和洋(ヤ) 0.839 0.346 0.493 AS選ばれなかった人
※2015/8/16現在の成績を元に算出
アダム・ダン率
アダム・ダンis誰?
• 元メジャーリーガー(2014年引退)で、三振が非常
に多く、四球と本塁打も多かった名選手(又は迷
選手)
• 実働14年間で2379三振、1317四球、462本塁打
(打率.237、1631安打)
• Wikipedia「三振」ページのモデル
Wikipedia「三振」 ※2015/8/17現在
https://ja.wikipedia.org/wiki/三振
アダム・ダン率
• ”全打席の中で三振と四球、本塁打が多い打者はアダム・ダンっぽ
い”という”事実”に基づき誕生したセイバーメトリクス指標
• なんJにて誕生、作者は不明
• アダム・ダン率が高い野手はバットをよく振る”扇風機”か、ボー
ルをじっくり見る”地蔵”の可能性が高い
• “扇風機”および”地蔵”は相手野手の守備機会を奪う

→投手の責任増大(DIPSが重要に!!!)
アダム・ダン率 = (ダンらしさ) / 打数 * 100


※ダンらしさ = 本塁打 + 四球+ 三振
アダム・ダン率(パ・リーグ)
順位
選手名
(チーム)
ダン
率
HR 四球 三振 備考
1 中村剛也(西) 47.3 33 47 139 三振王かつ本塁打王
2 ペーニャ(楽) 43.4 13 50 85 地蔵&扇風機らしい成績
3 メヒア(西) 40.4 18 30 119 去年の本塁打王
4 森友哉(西) 38.3 13 33 113 イメージ以上に三振多い
5 中田翔(日) 36.8 26 55 86 打率.260
※2015/8/16現在の成績を元に算出
アダム・ダン率(セ・リーグ)
順位
選手名
(チーム)
ダン
率
HR 四球 三振 備考
1 丸佳浩(広) 38.4 15 64 97 貫禄の四球王
2 梶谷隆幸(D) 36.0 7 44 105 三振王
3 ゴメス(神) 35.7 14 55 92 安定した三振と四球
4 山田哲人(ヤ) 33.5 26 57 81 思ったより三振多い
5 筒香嘉智(D) 32.2 17 55 66 ある意味立派
※2015/8/16現在の成績を元に算出
まとめ
私から皆さんへ
• 贔屓球団、好きな選手のプレーに一喜一憂する野球
とは違う、データを元に楽しむ野球の楽しみ方もあ
るんだぜっ!
• “野球の統計学はAgileに通ずる”

Agileの実践・勉強に疲れたら野球の統計学をやって
みるのも手かと

※私が事実そうでした(Lean Startupの勉強してた頃)
皆さんにお願い
• これ、XP祭りでもイケると思う?
• 感想含め、忌憚なきご意見を!
ゲームセット!!!
ご清聴ありがとうございました.
Shinichi Nakagawa(Twitter/Facebook/hatena:@shinyorke)

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