キャッチャーの配球から見る戦略の統計的分析
2009SE113 河合貴大
指導教員：松田眞一

はじめに1レート系以外の球種すべてを指す) のコースで 8 パターンと球種で 8 パターンにした. そしてアウトの割合だけに着

私は, 小学生のころから野球を始め, 中でもプロ野球に 目し, これらすべてアウトの割合が「0〜70 ％」ならば 1,とても興味があり, 毎年どのチームが優勝するのか楽しみ 「71〜80 ％」ならば 2, 「81 ％〜」ならば 3 とする.にしている. しかし, パ・リーグは戦力の差はあまり無いが, セ・リーグは今年の順位表を見ても分かる通り, 差が分析方法

3はっきりし過ぎている. チームの総合的な戦力の差もある

本 研 究 の 分 析 方 法 は, ど の よ う な 配 球 で 打 ち 取 る 確とは思うが, 本当に単純に戦力の差であるのか, ここまで率が高くなるのかを分析する数量化 II 類と, 似たよう差が広がる原因がキャッチャーの配球にもあるのではないな タ イ プ の キ ャ ッ チ ャ ー に 分 類 分 け し, そ れ ぞ れ の タ

かと私は考え, 今回のテーマに決めた. さらに, どのようなイプの特徴を捉えるクラスター分析を用いた. (林 [1],配球をすることで打ち取る確率が上がるのか, 似たような

H.C.Romesburg[2] 参照)

タイプのキャッチャーがいるのかということにとても興味4があったので分析したいと考えた.

データについて2

2012 年レギュラーシーズン中の配球データをインターネットから, 各チームごとに右対右で 100 個, 右対左で 100個, 左対右で 100 個, 左対左で 100 個のデータを集めた.
ただ, 広島のみ右投手のデータしか集めることが出来なかったので合計 4600 個のデータを用いる. キャッチャー
は, 谷繁選手 (中), 阿部選手 (巨), 相川選手 (ヤ), 藤井選手(神), 石原選手 (広), 高城選手 (De), 鶴岡選手 (日), 炭谷選手 (西), 細川選手 (ソ), 嶋選手 (楽), 里崎選手 (ロ), 伊藤選手 (オ) の計 12 人を対象とする. また, ピッチャーは主に 1 軍で先発ローテーションとして活躍した選手に限り,バッターも主に 1 軍でレギュラーとして活躍した選手を対象としている. 本研究はキャッチャーの配球について分析することが目的であるため, 初球もしくは 2 球目までに勝負がついてしまった場合は今回のデータからは除くことと右投手と左投手を区別した解析
次に 12 球団すべてデータを対戦の 4 パターンに分類分けして, 各対戦ごとに分析を行う. ただし, 広島だけ左投手が少ないことから左投手のデータを集めることが出来なかったので右投手のみ分析を行っている. スペースの都合
上, 右投手のコース別分析と右対右のコース別クラスター分析のみ挙げる.

4.1

数量化 II 類
表 1 コース別による分析 (右投手)
アイテム
内内内
内内外
内外内
内外外

する. また, 四球はデータに含まれているが, 死球と敬遠は打者と勝負出来ていないことから除くこととする. さらに,エラーと野選はアウトとし, バントは送りバントとスクイ

外内内
外内外

ズ共にデータから外すものとする. (Web[3] 参照)
外外内2.1

解析に用いる変数について

今回の分析において, 右打ちと左打ちで打ち取り方に何らかの違いがあるのかと思い, 外的基準を「右打ち」と「左外外外外的基準

カテゴリー

123
123
123
123
12
3
12
3
123
123
右打ち
左打ち

−0.0610−0.07430.75760.14670.0860−0.2609
0.3770−0.2219−0.2310−0.1475−0.4058
0.5856−0.12200.5860−0.46430.2302−0.0818−0.11850.9161−0.5523−0.36380.9749−1.0090.2640−0.85520.8552範囲

偏相関係数0.83190.31700.40770.25480.60800.4291

0.99140.4976

1.05240.49530.34880.2173

1.46840.64881.98440.7690相関比

0.731

打ち」にし, 結果を「アウト」, 「ヒット」, 「四球」に分類してみた. 今回はアウトのデータだけを用いることにす

まず外的基準から, 正の数は左打者に影響を与えている

る. また, 3 球目までの配球を用いたのでアイテムは以下の事が分かる. カテゴリースコアから, 「内外内」や「外内ように設定した.

外」のように交互に投げ分けると打たれる結果となった.

(1) 内内内 (2) 内内外 (3) 内外内 (4) 内外外 (5) 外内内 (6)外内外 (7) 外外内 (8) 外外外 (9) ススス (10) スス変 (11)ス変ス (12) ス変変 (13) 変スス (14) 変ス変 (15) 変変ス(16) 変変変 (注:ここでは「内」は真ん中からインコース,「外」はアウトコース,「ス」はストレート系,「変」はスト

また, 「内内外」と「外外内」も同じく打たれる結果となった. 従って, これらの攻め方が右打者に対しての主流の配球と考えることが出来る. 偏相関係数が高くても「外外外」のようにスコアの大小がバラバラな理由は, 石原選手（広）や里崎選手（ロ）のように外一辺倒になりよく打たれてしまっているチームと, 逆に外を効果的に使いよく抑えてい表 2 より 5 つのパターンに分類分けすることが出来た.

るチームに分かれていることが要因であると考える.

• 球種よりもコースを重視して打ち取るチーム:中日, 巨人, 阪神.
• コースよりも球種を重視して打ち取るチーム:広島, オリックス.

クラスター分析4.2• コースと球種で共に平均的に打ち取るチーム:DeNA,西武, ソフトバンク, 日本ハム.

4Cluster Dendrogram

3• コースと球種共に左投手で特に打ち取るチーム:ヤクルト, ロッテ.

1Height2• 右対右, 左対左ではコースを重視し, 右対左, 左対右では球種を重視して打ち取るチーム:楽天.

Tigers1

まとめ
分類分けをして, コースと球種どちらかを重視して打ちSwallows1

Carp1

Horks1

Buffaloes1

Lions1Marines1

Figters1

Doragons1

Giants1

Eagles1

Baystars106

取っている事が分かった. コースと球種ともに重視することは容易なことではない結果となった. 特徴的な球団を挙

ward

げて, それぞれのチームを考察してみた. 今回は谷繁選手と高城選手について述べる.

図 1 右投手 vs 右打者コース別分析

中日:谷繁選手
図 1 を左から 4 群に分けた.

コースは内にも要求するが比較的外に要求することが多第 1 群 ：初球に内に要求し打ち取る確率が高い群. 比較

い. 右打者なら 3 球目に内に投げ, 左打者なら 3 球目に変的打ち取る確率が高い.

化球を投げることが多いことから打ち取るポイントを理解

第 2 群 ：どのコースでも打ち取っている群. 平均的な群していると考える. 解析結果からはあまり高い数値が出なと言える.

かったが, さすが球界一のキャッチャーと言われるだけの第 3 群 ：打ち取ることが出来る配球とヒットにされる配ことはあると言える.

球にムラが激しい群. 比較的に能力が低い群といえる.
第 4 群 ：外中心の配球が目立ち, 外を使う配球の時に打たDeNA:高城選手
コースは外の配球も多いが, 内を使って打ち取ることもれている印象が強い群. 少し打ち取ることに劣る群と言多い. 球種は全体的に偏りがなくバランスがとても取れてえる.

いる. 従って, 平均的に打ち取れているという結果が出た.

5

球団別特徴

DeNA は毎年最下位なのだが, 来年以降期待したい.

最後に球団別に特徴をまとめてみる. クラスター分析の結果から, 打ち取ることが出来ている群に属していたチームを 1, 平均的に打ち取れていた群に属していたチームを2, あまり打ち取れていなかった群に属していたチームを 3として表 2 にまとめてみた. ただ広島に限っては, 左投手のデータが無いので ∗ で表示してある. 具体例として図 1の場合, 第 1 群は 1, 第 2 群は 2, 第 3 群と第 4 群は 3 とする.

チーム

右右 (コ)

右左 (コ)

左右 (コ)

左右 (コ)

右右 (球)

右左 (球)

左右 (球)

左左 (球)

中日

213331332313111122233321132*
21121133332*12121112333132222321113121322213222*
12223111333*22222231阪神
広島
ヤクルト

DeNA
西武
ソフトバンク
日本ハム
ロッテ
楽天
オリックス

おわりに今回キャッチャーの分析を行って, キャッチャーの特徴が出てさらに似ているキャッチャーの分類分けも行えたのでとても良かったと思う. キャッチャーは打者ごとに配球を変え, 上手くリードしている事が分かった. 配球には何パターンも存在し, 打者との駆け引きもあるので今回の結果がすべてではないと思うが良い結果が出たと私は考えている. しかし, データを集めることにとても多くの時間を費やしたのであまり深くまでは分析できなかったのは残念

表 2 球団別評価

巨人

7であった.

参考文献[1] 林 知己夫：『数量化-理論と方法』, 朝倉書店,1993.
[2] H.C.Romesburg ：『実例クラスター分析』, 内田老鶴
圃,1992.
[3] YAHOO!JAPAN スポーツ：
http://baseball.yahoo.co.jp/npb/schedule/