統計からみる新戦術「オープナー」の可能性●研究のきっかけ●〈研究B〉個人間成績からみた戦術の特徴 ●〈研究C〉オープナーに適した投手の発見

アメリカ 「セイバーメトリクス」（野球×データ分析）の考えが世間に普及

目的 個人別の投球の特徴とオープナー時の成績の関係性を決定係数から数値化し、好成績を残す投手の共通点を探した。

古典的な野球論に固執、新しい考え方は受け入れられず

日本

本研究：セイバーメトリクスが生み出した最先端の戦術「オープナー」を分析。
MLBの試合データから傾向をつかみ、身近なプロ野球での活用方法を考案⇒新たな野球の見方を好意的に理解してもらいたい！

オープナーの活用方法を提案する。

（研究のきっかけ）・2019年以降、Raysはチーム全体のBB%（与四球率）が減少傾向にあり（図4）、また好成績を残している。→成績向上の要因…チーム戦略としてBB%を重視？
・野球界…安定した投手≒制球力のある投手→「安定性」が求められるオープナーには、制球力の高い投手が合う？

図4 MLB平均（赤）とRays（青）のBB%の変化

2018年にTampa Bay Raysが導入した継投の戦術。
より多くの対戦機会を設けるため、優秀な打者ほど早い打順から起用される傾向にあるため、他の回に比べて1回は失点が増えやすい。
通常

先発

中継ぎ

抑え

オープナー

中継ぎ

先発

抑え

〈研究方法〉
対象：1シーズンにRaysで5試合以上オープナーとして登板した投手（全9名）①対象投手のオープナー時の防御率/失点率と、通常時も含めた年度別のBB%を比較し、決定係数から2種類のデータ間の関係性を確認する。
②BB%の他にもオープナーに影響を与える要因があるのか調べるために、①と同様の条件でHR%/SO%/GB%/FB%についても関係性を検証した。
〈研究結果①〉※オープナー…最新の戦術であるため、厳密な定義は決められていない。
⇒独自に基準を設定し、下の判定基準で「リリーフ投手」と定められた選手が初回から登板した場合をオープナーと判断する。
試合ごとの平均投球回数＝総イニング数/登板数
・先発投手…（平均投球回数）≧3・リリーフ投手…（平均投球回数）＜3

図5 ERA/BB%（オープナー）図6 BB%/RA（オープナー）〈研究方法〉①2018年～2021年の4年間で、オープナー時と通常時での防御率/FIP/勝率の3種類の指標を、MLB公式サイトのデータからそれぞれ求める。
②t検定を用いて2つのデータ間の有意差の有無をExcelで検証する。ここでは有意水準を0.05（5%）に設定し、P（T≦t）両側の値が0.05を下回れば有意差を認める。
〈研究結果〉

2020

2021

図1 防御率2018

2019

2020

図2 FIP

2021

2018

決定係数

関係性

R²<0.1

非常に弱い

0.1<R²<0.25

弱い

0.25<R²<0.5

やや強い

0.5<R²<0.8

強い

0.8<R²

非常に強い（投球回）≦80（投球回）＞80

全投手
リリーフ型（平均投球回数）＜3（投球回）≦20（投球回）＞20※先発型…戦術の特性上、普段から安定したエース格の投手が起用されることは考えにくい。
→年間140試合を中10日・6回投げる仮想投手（投球回84）を目安とし、投球回が80を超えた選手を除いた。
※リリーフ型…極端に登板機会が少ない場合、投手本来の特徴とBB%/HR%が異なる場合が多い。
→投球回が20（上位52%）を下回った投手を除いた。

③BB%を縦軸、HR%を横軸にとってグラフを作成する。左下に向かう選手ほどBB%とHR%で優れた数値を残し、オープナーへの適性が高いと考えられる。
〈研究結果〉（図5）決定係数：0.02（図6）決定係数：0.02（図7）決定係数：0.53（図8）決定係数：0.44

目的 t検定から通常時との成績を比較し、有効性の有無を検証。

2019

先発型
（平均投球回数）≧3⇒この条件下では関係性はみられなかった。
しかし、全体から右側に離れた位置に2種類のデータ（赤丸）が確認できる。
外れ値（※1）と考えて取り除いた場合、グラフは以下のようになる。

●〈研究A〉オープナーの有効性

2018〈研究方法〉①配布データ（投手の個人成績）から選手のBB%/HR%を求める。
②その後以下の区分に従って投手を選別する。

仮説 オープナーの成績に、BB%が関係している？

●オープナーとは？

⇒不安定な先発型投手に代わりリリーフ投手が初回から登板。
継投を通してチームの相対的な失点を減らす戦術。

目的 グラフからBB%とHR%の両方の数値で優れる投手を見つけ、日本での

2019

2020

2021

図3 勝率

図1：P（T≦t）両側：0.369>0.05
図2：P（T≦t）両側：0.652>0.05
図3：P（T≦t）両側：0.223>0.05

分析
・全ての指標においてP（T≦t）両側の値が0.05を超えたため、オープナー時の成績と通常時の成績との間に有意差があるとはいえなかった。
・グラフより、年ごとの数値の改善がみられた。オープナーの成績が年度ごとに向上していることがわかる。

分析
図7 ERA/BB%（外れ値削除）

図8 RA/BB%（外れ値削除）

全体のサンプル数を考慮する必要があるが、通常時の関係性（※2）を踏まえても、成績とBB%の間にある程度の傾向を認めることができる。
〈研究結果②〉
図9・図10よりオープナー時の成績とHR%との間に比較的強い関係性がみられる。
本塁打は失点に直結するため、結果から得られた「HR%が悪いほど成績が下がる」ことは自明であり、オープナーだけの特徴ではないが、HR%が成績に影響する要因であることは間違いない。

分析

図11 HR%/ERA（オープナー）

図12 HR%/RA（オープナー）（図9）決定係数：0.59（図10）決定係数：0.56

図14 リリーフ投手●先発型投手・BB%に優れる投手…和田（2018）や大竹（2020）などのベテランが多い→長いイニングの登板が難しくなった投手の活用方法として、オープナーに一定の効果があるのでは？
※吉見（2020)などHR%の高い投手も多く、見極めが必要。
●リリーフ投手・宮西（2019）や嘉弥真（2019）など、試合の重要な局面で限定的に登板する「ワンポイントリリーフ」が左下に多くみられる⇒同様に決まったイニングを投げるオープナーにも適性？
●2019年、日本ハム数試合でオープナーを導入。斎藤、村田などグラフではBB%に優れる投手が登板するも、成績の改善にはつながらなかった。
→決まった指標に注目すべきではない。HR%を始め、総合的にバランスのいい（他の起用法でも使える）投手を用いるのがオープナーの最善手である。
〈参考文献〉①投手の制球力（BB%）は、オープナー時の成績に影響する可能性が高い。
②被本塁打率とオープナー時の成績には一定の関係性がある。
（※1）Smirnov-Grubbs検定を判断基準に用いたが、外れ値は認められなかった。明確な基準はない。
（※2）図11・図12より通常時の9人の成績とBB%の間には一定の（弱い）関係性がみられた。
（図11）決定係数：0.11

図13 先発型投手（図12）決定係数：0.13

・株式会社DELTA 佐藤文彦 プロ野球でわかる！はじめての統計学 技術評論社 2017年
・MLB.com | The Official Site of Major League Baseball https://www.mlb.com/ （参照2022-01-29）
・Baseball-Reference.com: MLB Stats, Scores, History, & Records
https://www.baseball-reference.com/ （参照2022-01-29）〈謝辞〉
図7 BB%/ERA（通常）

図8 BB%/RA（通常）

ご支援いただいた『情報・システム研究機構 統計数理研究所 医療健康データ科学研究センター』様、『データスタジアム 株式会社』様を始め、本研究でご指導・ご協力いただいた全ての皆様に厚く御礼申し上げます。本当にありがとうございました。