カープ投手陣を比較したらやはりマエケンが神だった件

今回は投手のデータ、特にカープファンなのでカープの投手陣について見ていこうと思います。
githubにデータを保存してますのでダウンロードして利用可能です。

https://github.com/DiceK63/baseball_data/blob/main/pitcher_data.xlsx

中身としては2009年から2023年までの12球団の個人成績です。
プロ野球データフリークのサイトから頑張って集めてきました。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3635830/83c1a1ab-c31c-9a66-d72b-c1efb0f48b09.png)

ダウンロードしたらまずは読み込みます。

```R：データを読み込み
install.packages('openxlsx')
library(openxlsx)
datP<-read.xlsx("C:/Users/ユーザー名/Downloads/pitcher_data.xlsx",sheet="Sheet1")
head(datP)
```
```
> datP<-read.xlsx("C:/Users/Daisu/Downloads/pitcher_data.xlsx",sheet="Sheet1")
> head(datP)
                          選手名 生年月日     投打 投 打 守備       出身地 身長 血液 体重 年俸
1 ウォーランド(れすうぉーらんど)    28071 左投左打 左 左 投手     アメリカ  191 不明   93 7000
2         グリン(らいあんぐりん)    27334 右投右打 右 右 投手     アメリカ  190 不明   89 8400
3     マストニー(とむますとにー)    29621 右投右打 右 右 投手 インドネシア  198 不明  100 8000
4           阿斗里(おおたあとり)    32732 右投右打 右 右 投手         沖縄  190    A   95  580
5       横山道哉(よこやまゆきや)    28277 右投右打 右 右 投手       神奈川  190    A   98 2500
6       加藤康介(かとうこうすけ)    28673 左投左打 左 左 投手         静岡  181    O   83  960
  年度   リーグ 球団 試合 勝利 敗北 セーブ ホールド HP 完投 完封勝 無四球 打者  投球回 被安打
1 2009 セリーグ 横浜   21    5   10      0       NA NA    1      0      0  505 110.666    128
2 2009 セリーグ 横浜   23    3   15      0       NA NA    0      0      0  521 118.000    135
3 2009 セリーグ 横浜   15    1    5      0       NA NA    0      0      0  296  61.666     79
4 2009 セリーグ 横浜    1    0    0      0       NA NA    0      0      0   11   2.000      2
5 2009 セリーグ 横浜   14    0    0      0       NA NA    0      0      0   66  15.000     19
6 2009 セリーグ 横浜   31    1    0      0       NA NA    0      0      0  127  29.333     21
  被本塁打 与四球 与死球 奪三振 暴投 ボーク 失点 自責点 防御率 WHIP
1       10     50      4     85    4      1   63     59   4.80 1.61
2       17     35      4     69    5      3   73     67   5.11 1.44
3        8     25     11     43    6      0   45     39   5.69 1.69
4        0      2      0      1    1      0    1      1   4.50 2.00
5        2      4      0     12    0      0    9      8   4.80 1.53
6        5     18      2     37    1      0   13     12   3.68 1.33
```

スタッツが少ないので追加します。

```R:スタッツを追加
library(tidyverse)
datP2<-datP %>% 
  mutate(FIP=(13*被本塁打+3*(与四球+与死球)-2*奪三振)/投球回+3) %>% 
  mutate(K=奪三振/打者)%>% 
  mutate(BB=(与四球+与死球)/打者) %>% 
  mutate("K-BB"=K-BB) %>% 
  mutate(BABIP=(被安打-被本塁打)/(打者-奪三振-被本塁打-与四球-与死球)) %>% 
  mutate(WHIP=(与四球+被安打)/投球回)
```
それではカープ投手陣のデータを見ていきます。

```R:カープの投手をピックアップ
#先発陣
datP3<-datP2 %>%
  filter(球団=="広島東洋") %>% 
  filter(選手名=="前田健太(まえだけんた)"|選手名=="野村祐輔(のむらゆうすけ)"|選手名=="黒田博樹(くろだひろき)"|選手名=="ジョンソン(クリスジョンソン)"|選手名=="大瀬良大地(おおせらだいち)"|選手名=="薮田和樹(やぶたかずき)"|選手名=="岡田明丈(おかだあきたけ)"|選手名=="福井優也(ふくいゆうや)"|選手名=="大竹寛(おおたけかん)"|選手名=="バリントン(ぶらいあんばりんとん)"|選手名=="九里亜蓮(くりあれん)"|選手名=="森下暢仁(もりしたまさと)"|選手名=="床田寛樹(とこだひろき)")

#リリーフ陣
datP4<-datP2 %>%
  filter(球団=="広島東洋") %>% 
  filter(選手名=="一岡竜司(いちおかりゅうじ)"|選手名=="中﨑翔太(なかざきしょうた)"|選手名=="今村猛(いまむらたける)"|選手名=="永川勝浩(ながかわかつひろ)"|選手名=="フランスア(ヘロニモフランスア)"|選手名=="中村恭平(なかむらきょうへい)"|選手名=="矢崎拓也(やさきたくや)"|選手名=="島内颯太郎(しまうちそうたろう)"|選手名=="栗林良吏(くりばやしりょうじ)"|選手名=="塹江敦哉(ほりえあつや)"|選手名=="中田廉(なかたれん)"|選手名=="菊池保則(きくちやすのり)")

```

まずはおなじみの防御率です。
```math
防御率 ＝ 自責点×9÷投球回数
```
防御率とは、投手が9イニング、つまり1試合分を投げたとしたら何点に抑えられるかを示す指標です。
ただし、この基準になる自責点というのが「失策や捕逸などが絡まない、投手が責任を負わなければならない失点」を指し、一見妥当にもみえるのですが、イニングの途中で走者を残したまま投手が交代した場合、その走者の得点は交代前の投手に失点および自責点として記録されることになり、特に救援投手の評価には向いていないとされています。


```R:カープ先発投手の防御率
ggplot(data=datP3,mapping=aes(x=as.factor(年度),y=防御率,group=選手名,colour=選手名))+
  geom_point(size=2,shape=21)+
  geom_line(size=1.5)+
  ylim(0,15)+
  labs(x="年度",y="防御率")+
  theme_bw()+
  scale_colour_brewer(palette="Paired")+
  scale_fill_brewer(palette="Paired")
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3635830/a4a94373-76f1-e014-4b04-e45b7dad4d21.png)

防御率でみるとマエケン、ジョンソン、森下がかなり優秀ですね。

```R:カープリリーフ投手の防御率
ggplot(data=datP4,mapping=aes(x=as.factor(年度),y=防御率,group=選手名,colour=選手名))+
  geom_point(size=2,shape=21)+
  geom_line(size=1.5)+
  ylim(0,15)+
  labs(x="年度",y="防御率")+
  theme_bw()+
  scale_colour_brewer(palette="Paired")+
  scale_fill_brewer(palette="Paired")
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3635830/1c8804a0-24b5-59bf-1ec2-b7a0e963ae7c.png)

リリーフ陣の方は近年の守護神栗林筆頭に今村、ややばらつきはありつつも一岡あたりがよいですね。
最近では島内や矢崎がどんどんよくなってますね。

続いてFIP（Field Independent Pitching）です。
```math
FIP=(13×本塁打+3×(与四球- 故意四球+与死球)-2×奪三振)÷投球回+3
```
FIPとは本塁打、奪三振、与四死球のみから投手を評価しようという手法です。
前回のインプレー打率（BABIP）の記事で述べましたが、本塁打以外の被安打は投手の責任ではないので無視してよいという考え方です。
式に登場する係数は加重出塁率のように得点価値に基づいて導かれた係数です。

```R:カープ先発投手のFIP
ggplot(data=datP3,mapping=aes(x=as.factor(年度),y=FIP,group=選手名,colour=選手名))+
  geom_point(size=2,shape=21)+
  geom_line(size=1.5)+
  labs(x="年度",y="FIP")+
  theme_bw()+
  scale_colour_brewer(palette="Paired")+
  scale_fill_brewer(palette="Paired")
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3635830/1513f764-5a68-070d-e08a-aceb6effaa5f.png)


こうしてみるとマエケンがやっぱり少し抜けてるかなという感じですね。
そして森下はいわずもがな、大瀬良、ジョンソン、黒田あたりもかなり優秀ですね。
2017年ごろから九里も同じくらいよいですね。
藪田は2017年単発で終わってしまった感があります。
福井もそこそこ長く貢献してくれましたが、やはりこのメンバーの中だとちょっと物足りなく見えてしまいます。

```R:カープリリーフ投手のFIP
ggplot(data=datP4,mapping=aes(x=as.factor(年度),y=FIP,group=選手名,colour=選手名))+
  geom_point(size=2,shape=21)+
  geom_line(size=1.5)+
  labs(x="年度",y="FIP")+
  theme_bw()+
  scale_colour_brewer(palette="Paired")+
  scale_fill_brewer(palette="Paired")
```

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3635830/9433199a-3877-b72c-6db7-3222bc9ff297.png)

今村、一岡、島内が同じくらいよいですね。昨年の一岡のFIPがマイナスなのは1/3イニングのみなので気にしません。何気に永川が毎年そこそこの数字を出してたんですねえ。

せっかくなのでBABIPも見てみましょう。

```R:カープ先発投手のBABIP
ggplot(data=datP3,mapping=aes(x=as.factor(年度),y=BABIP,group=選手名,colour=選手名))+
  geom_point(size=2,shape=21)+geom_line(size=1.5)+labs(x="年度",y="BABIP")+theme_bw()+
  scale_colour_brewer(palette="Paired")+scale_fill_brewer(palette="Paired")
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3635830/58c01788-1a23-c936-d3fb-25e538d7f6a4.png)

```R:リリーフ投手のBABIP
ggplot(data=datP4,mapping=aes(x=as.factor(年度),y=BABIP,group=選手名,colour=選手名))+
  geom_point(size=2,shape=21)+geom_line(size=1.5)+labs(x="年度",y="BABIP")+theme_bw()+
  scale_colour_brewer(palette="Paired")+scale_fill_brewer(palette="Paired")
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3635830/d1db58b2-bbaf-ab77-ce42-ebd1788b4fe5.png)

やっぱり年ごとにかなりばらついていて投手間の差もほとんどないですね。

投手に関しては特に奪三振率（K%）および与四球率（BB%）が重要であり、将来の成績を予測する上ではK-BB%が特に簡単かつ有益ということです。

```R:カープ先発投手のK%
ggplot(data=datP3,mapping=aes(x=as.factor(年度),y=K,group=選手名,colour=選手名))+
  geom_point(size=2,shape=21)+geom_line(size=1.5)+labs(x="年度",y="K")+theme_bw()+
  scale_colour_brewer(palette="Paired")+scale_fill_brewer(palette="Paired")
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3635830/82683cd2-e24a-3f86-214b-ad92e4b64e33.png)


```R:リリーフ投手のK%
ggplot(data=datP4,mapping=aes(x=as.factor(年度),y=K,group=選手名,colour=選手名))+
  geom_point(size=2,shape=21)+geom_line(size=1.5)+ylim(0,0.3)+labs(x="年度",y="K")+theme_bw()+
  scale_colour_brewer(palette="Paired")+scale_fill_brewer(palette="Paired")
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3635830/ff2695c8-dad9-c67c-a16e-dbaaecdcda3a.png)

リリーフ陣は先発と比べると高いですね。やはりリリーフは三振を取るのが重要視されているのがわかります。
その中でもマエケンや森下なんかはリリーフ陣と同じくらい三振を取っていて、やはり力があるなと思います。

```R:カープ先発投手のBB%
ggplot(data=datP3,mapping=aes(x=as.factor(年度),y=BB,group=選手名,colour=選手名))+
  geom_point(size=2,shape=21)+geom_line(size=1.5)+labs(x="年度",y="BB")+theme_bw()+
  scale_colour_brewer(palette="Paired")+scale_fill_brewer(palette="Paired")
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3635830/3c1cb36f-b5fe-7567-3086-28cf9a8c79cf.png)

```R:リリーフ投手のBB%
ggplot(data=datP4,mapping=aes(x=as.factor(年度),y=BB,group=選手名,colour=選手名))+
  geom_point(size=2,shape=21)+geom_line(size=1.5)+labs(x="年度",y="BB")+theme_bw()+
  scale_colour_brewer(palette="Paired")+scale_fill_brewer(palette="Paired")
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3635830/75b14215-7d11-1c5d-e895-94821718026a.png)

こちらもリリーフ陣は先発と比べると全体的に大分高いですね。平均13%くらいはありそうです。
リリーフの場合は、フォアボールは出しても三振で点をやらなければよいというのがよくわかります。

最後にK-BB%です。

```R:カープ先発投手のK-BB%
ggplot(data=datP3,mapping=aes(x=as.factor(年度),y=K-BB,group=選手名,colour=選手名))+
  geom_point(size=2,shape=21)+geom_line(size=1.5)+labs(x="年度",y="K-BB")+theme_bw()+
  scale_colour_brewer(palette="Paired")+scale_fill_brewer(palette="Paired")
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3635830/69038148-2de6-9645-51f0-3c69ea671c38.png)

```R:リリーフ投手のK-BB%
ggplot(data=datP4,mapping=aes(x=as.factor(年度),y=K-BB,group=選手名,colour=選手名))+
  geom_point(size=2,shape=21)+geom_line(size=1.5)+ylim(-0.15,0.3)+labs(x="年度",y="K-BB")+theme_bw()+
  scale_colour_brewer(palette="Paired")+scale_fill_brewer(palette="Paired")
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3635830/5f8a07f2-ac85-31e5-a542-67ba79adaf6a.png)

K-BB%をみると、先発もリリーフもだいたい同じくらいですね。
2021，22シーズンの栗林は別格ですが、5年以上も安定して高い値をキープしているマエケンはやはりすごいですね。メジャーにいっただけあるなと思います。

投手の有名な指標にWHIP(Walks plus Hits per Inning Pitched)というのもあります。
```math
WHIP=(被安打+与四球)÷投球回
```

ただし計算に使用されている被安打については野手の影響を受けるので、投手の能力を独立に評価する上ではWHIPはあまりつかわれないそうです。

```R:カープ先発投手のWHIP
ggplot(data=datP3,mapping=aes(x=as.factor(年度),y=WHIP,group=選手名,colour=選手名))+
  geom_point(size=2,shape=21)+geom_line(size=1.5)+labs(x="年度",y="WHIP")+theme_bw()+
  scale_colour_brewer(palette="Paired")+scale_fill_brewer(palette="Paired")
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3635830/ac9a6ba5-97fa-78f7-ad92-1c0daaee014f.png)

```R:リリーフ投手のWHIP
ggplot(data=datP4,mapping=aes(x=as.factor(年度),y=WHIP,group=選手名,colour=選手名))+
  geom_point(size=2,shape=21)+geom_line(size=1.5)+labs(x="年度",y="WHIP")+theme_bw()+
  scale_colour_brewer(palette="Paired")+scale_fill_brewer(palette="Paired")
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3635830/068c09f6-fe7b-6392-d48f-f171249a9d0b.png)

確かにBABIPの要素が入っていて年度ごとに大きく変動して投手間の差が小さいように見えます。