捕手論〜データ活用編③〜 - 教育業界への挑戦者

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おはようございます！！！

昨日もトレーニングに行ってきました！

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火曜日は背中と肩の日です。

昨日もがっつりやってきました～

その結果朝起きて起きて腕が上がりませんでした。。。笑

また、クラウドファンディング終了まで残り60日を切りました！

まだまだ目標額に届いていないので

ぜひ支援＆SNSでの拡散をお願いします！！！

faavo.jp

今日のブログはシリーズ第2弾データ編の

打者データについて書いていきたいと思います

捕手論
- データ活用編
  - 打者データの指標
  - BABIP
  - ISO
  - OPS
  - Spd
今日のToDoリスト

捕手論

データ活用編

打者データの指標

打率・本塁打数・盗塁数など打者の特徴を示すデータも投手データと同じくたくさんあります。

そして近年MLBで主流になり、NPBでも流行している

フライボール革命

これも高度なデータ収集技術によって発見されたものです。

詳しくは先日のブログをチェックしてください！

gorillablog.hatenablog.com

この他にもたくさんあるので

今日は打者データの中で代表的なデータをいくつかピックアップしてみてみましょう。

BABIP

データ名：Batting Average on Balls In Play

算出式：(安打-本塁打)/(打数-三振-本塁打+犠飛)

本塁打を除き、グラウンド上に飛んだ打球が安打になった割合を示したもの。

BABIPは運の要素が大きく働くとされており、一般的には長期的に見て

３割前後に収集すると言われている。

そのため、一部期間でBABIPの数値変化が著しくても

その傾向は翌年以降続かないという可能性が考えられている。

ISO

データ名：Isolated Power

算出式：長打率-打率または（二塁打+三塁打*2+本塁打*3）/打数

打者の純粋な長打力を測るデータ。

得点を挙げる上で出塁能力と長打（走者を進塁させる力）を打つ力は不可欠な要素であり、チーム・個人ともに得点に直接的な影響を与えているかどうかを測る基礎的なデータとなる。

OPS

データ名：On Base plus Slugging Percentage

算出式：出塁率+長打率

打者の出塁力と長打力を測るデータ。

近年NPBでも注目さています！！！

ちなみに2018年のOPSランキングでは

１位　丸佳浩選手（当時広島カープ）

２位　鈴木誠也選手（広島カープ）

３位　山田哲人選手（東京ヤクルト）

打線の3番4番がOPSのワンツーやから

そりゃカープ強いわ笑

Spd

データ名：Speed Score

算出式：

①盗塁成功率　[(盗塁+3)/（盗塁＋盗塁死+7）-0.4]*20
②盗塁企図　SQRT[(盗塁+盗塁死)/(単打+四球+死球)]/0.07
③三塁打割合　三塁打/(打数-本塁打-三振)/0.02*10
④得点割合　[(得点-本塁打)/(安打+四球+死球-本塁打)-0.1]/0.04
Spd=（①+②+③+④）/4

足の速さを評価するデータ。

盗塁成功率、盗塁企図の頻度、三塁打の多さ、得点の多さをポイントに変換して平均化し、0から10の数値で評価する。

平均は5前後で、数値が高いほど足が速い選手となる。

いかがでしたか？

投手データ同様これらのデータはほんの一部なので全ては紹介しきれませんがこのような数値から野球を見ていくとさらに面白く野球を観ることができると思います！