近年のプロ野球における観客動員の要因分析と予測モデル提案
Proposal for the Factor Analysis and Prediction Model to Increase Spectators atProfessional Baseball Game
1641017 大川 裕太郎
Yuutaro OKAWA
指導教員 秋葉 知昭 教授
The average of spectators of a professional baseball game in the baseball stadium is increasing continuously from five
years ago. I proposed factor analysis for the increasing spectators of professional baseball game by multivariate analysis,and prediction model of spectators each baseball game.
１．緒 言
近年のプロ野球業界は年々観客動員数が増員している．五年間で約 210 万人増大[1]しており，プロ野球の人気は，盛り上がっていると言っていいだろう.しかし近年，プロ野球の人気は低迷していると言われている．それは，他スポーツの人気など，いくつもの要因によって野球人口が減り続けていることが原因である．今後，数十年を考えると野球人口が減れば，野球の盛り上がりも厳しくなり，観客動員も減っていく可能性がある．
それを避けるには，今の野球を更に盛り上げていく必要がある．そのために，観客動員の要因を分析して，観客が増減する理由を知り，改善すべきポイントを見つける必要があると考える．また，要因分析の結果から予測式を作ることで，改善案を考えたときにそれがどういった結果になるか，予測できるようになると考える．本研究では，2018 年のプロ野球一試合の観客動員数を多変量解析し要因分析を行う．その結果から予測式を作り，2019 年のデータを予測し，実際の 2019 年のデータと比較する．
2．分析方法本研究で使用する変数は，以下の通りである．
・目的変数：観客動員数
・説明変数：曜日，順位，連勝，天候，イベント，ホームゲームの先発，球場，デーor ナ
ター，対戦相手，対戦相手の連勝
3．分析結果StatWorks を使い，上記の変数を多変量解析した．その結果が表 3.1 である．
表 3.1

多変量解析

千葉工業大学 社会システム科学部
2019 年度卒業研究概要

経営情報科学科寄与率も高く，P 値が極端に高い変数がなかったので，結果として採用する．以下より解析結果の中でも得に目立った変数の考察を行う．
表 3.2 多変量解析結果 曜日

試合開催日曜日の変数は，平日が祝休日に対し，観客動員が減るのは予想通りの結果になった．目立つのは，偏回帰係数が大きくマイナスとなっている平日の月曜日である．これは，2018 年に月曜日に開催された試合は予備日であることが多く，元々試合が行われるかもわからない日だったためであると考える．イベント開催もされることがなく観客側も本来予定になかった日程のため，観客動員数が落ち込んだ結果，大きくマイナスが発生したと考えられる．
表 3.3 多変量解析結果 対戦相手

次に対戦相手の変数を考察する．阪神と巨人がマイナスにならないのは，2 球団が毎年の観客動員数ランキング上位 1 位と 2 位に入る人気球団[2]であるためと考える．その 2 球団以外にプラスになっている広島は，2018 年時点で 3 連覇しているチームで，観戦チケットが取れないことが多発していこともあり，人気チーム同様プラスになったと考えられる．逆にマイナスになっているチームは，人気が高い球団とは言えないチームで，対戦相手の変数には球団の人気がしっかりと反映されていることがわかる．本研究ではパリーグの変数は精度が高いとは言えない部分が多いがそこまで大きな害が発生するとは考えない．
4．予測結果と比較からの考察
多変量解析から得られた偏回帰係数により，以下の 2019 年観客動員数の予測式を作成した．
𝐵(𝑥)＝𝑎0 + 𝑎𝑚(𝑥) + 𝑏𝑛(𝑥) + 𝑐𝑐(𝑥)+𝑑𝑑(𝑥) + 𝑒𝑜(𝑥) + 𝑔𝑝(𝑥) + 𝑗𝑞(𝑥) + 𝑓𝑟(𝑥) +ℎ𝑠(𝑥) + 𝑘𝑘(𝑥)(1)
𝑥:評価する試合
B(𝑥):予測観客動員
m(𝑥):試合𝑥の開催曜日{月，火，水、木，金，土
日，月祝，金祝，土祝，日祝，月休}
n(x):試合 x の日の天候{晴れ，曇り，雨}
c(x):試合 x のホームゲーム側の順位
d(x):試合 x のホームゲーム側の連勝数
o(x):試合 x の試合時間{デー，ナイター}
p(x):試合 x に付随するイベント{大，小，なし}
q(x):試合 x のホームゲーム側の先発ピッチャー
r(x):試合 x の開催球場(14 球場)
s(x):試合 x の対戦相手チーム(12 球団)
k(x):試合 x の対戦相手の連勝数
a,b,c,d,e,f,g,h,j,k はそれぞれの値に対する偏回帰係数を意味する．𝑎0 は定数項である．
この式(1)から，予測観客動員数は 14303154 人となっ たが，実際の動員数 は 14866680 人と563526 人多かった．各球団の結果は表 4.1 の通りになる．一試合の平均を MAD(平均絶対偏差)で見たとき 2380 人のズレとなった．この結果ではあまり精度が高いとは言えないだろう．
表 4.1 各球団の結果
ＭＡＤ値

各球団＋合計

各球団-合計
各球団ズレ合計
各球団ズレ平均

巨人

1949

77411

-61636

15775

219

広島

2076

120053-35910

84143

1169

阪神

2273

202427-21619180808

2477

横浜

1804

219233-3944

215289

2949

中日

2415

88996

-85290

3706

51

ヤクルト

2900

140369-76564

63805

886

全球団

2380

848489-2849635635261311

なぜここまでズレが発生したか考えたとき，球団ごとに分けて考えると以下の通りに分類できる．
① 予測のズレが 999 以下‐999 以上の回数② 予測のズレが 1000 以上 1999 以下かつ‐1999
以上－1000 以下の回数③ 予測のズレが 2000 以上 2999 以下かつ‐2999
以上‐2000 以下の回数④ 予測のズレが 3000 以上 3999 以下かつ‐3999以上‐3000 以下の回数⑤ 予測のズレが 4000 以上‐4000 以下の回数分類した結果，この中で⑤が全体の 23.5％と一番割合が多かった．ここを改善すれば精度の向上が狙えるだろう．特にプラスが多かった球団は，阪神と横浜とヤクルトである．横浜に関しては，2018年度シーズン終了時に座席数が 3800 人ほど拡張されていたが予測式はあくまでも 2018 年のデータを使っているので反映がされていなかったため，予測値を上回ることが多かった．阪神のマイナスの原因は，予測式を出した 2018 年は最下位になり，2017 年と比べても大きく観客動員数が減っていた．しかし，2019 年はその 2017 年を約 19 万人上回る観客動員があったため 2018 年と大きな差ができてしまったことが原因と考えられる．ヤクルトは，予測値の上回りも下回りも発生していてばらつきが大きい．ヤクルトにみられる傾向は，観客動員が対戦相手の影響を受けやすいことだ．これは中日にも見られる傾向で，人気がないとされている球団ほど対戦相手の影響を受けやすい．逆に人気球団であるに阪神や巨人は，相手に影響を与える側になる．上記のことから球団ごとの人気で数値を与えると予測値が近づくと思われる．人気の基準は前年度の観客動員の順位や売り上げなどが使えるだろう．
5．結 言
野球の競技人口を増やすために、要因分析を行った結果は，人気球団，特に，阪神と巨人が観客動員の要因に与える影響は大きく地方球場でも，観客の入りが良い．他球団は，この 2 球団と地方球場で試合を行ったり，2 球団と試合を行う時に，アニメやタレントとコラボイベントを行うことで，人気球団との試合を，普段野球を見に来ない層に見てもらい，野球の魅力に触れてもらうことで新規のファン獲得の期待ができる．
本研究の予測式は精度が高いものではなかったが，球場と投手の変数の細分化と追加によって精度向上が狙えるのでそれが今後の課題になる．
文 献[1] NPB 日本野球機構:
http://npb.jp/ (20120 年 1 月 22 日時点)
[2] プロ野球フリーク:
https://baseball-freak.com/ (2010 年 1 月 22 日時点)