統計数理（2017）
第 65 巻 第 2 号 201–215©2017 統計数理研究所

特集「スポーツ統計科学の新たな挑戦」［原著論文］

野球のトラッキングデータに基づいた
肘内側側副靭帯損傷の要因解析
酒折 文武1 ・圓城寺 啓人2 ・竹森 悠渡2 ・西塚 真太郎2 ・保科 架風3（受付 2017 年 1 月 31 日；改訂 3 月 22 日；採択 3 月 30 日）

要

旨

野球の投手における肘内側側副靭帯の損傷は近年増加しており，大きな問題となっている．
予防の重要性にもかかわらず，そのリスク要因に関する科学的なコンセンサスが得られているとは言い難い．そこで本論文では，アマチュア野球の投手経験者とスポーツドクターの意見を参考にして，肘内側側副靭帯損傷のリスク要因の候補を再検討した．そして，先発投手とリリーフ投手とに層別してそれぞれロジスティック回帰モデルを立て，AIC を用いた変数選択により選択されたリスク要因について，調整オッズ比を算出した．その結果，先発投手について
は，球種数が少ないこと，リリース位置が体から横に離れていること，1 試合当たりの投球数が多いことがリスク要因であることがわかった．またリリーフ投手に関しては，球種数が少な
いこと，リリース位置が体から横に離れていること，ファストボールの球速が速いこと，登板間隔が短いことがリスク要因であることがわかった．これらの結果は，他の研究成果の一部を肯定しているとともに，先発投手やリリーフ投手における 1 試合の投球数や登板間隔に関する重要な示唆を与えているといえる．
キーワード：オッズ比，ロジスティック回帰，スパースロジスティック回帰，Lasso．
1.

はじめに

野球の投手における肘内側側副靭帯の損傷は近年増加しており，大きな問題となっている．
それに伴い，肘内側側副靭帯再建手術，いわゆるトミー・ジョン手術がとりわけ米国のメジャー
リーグ（MLB）では一般的となっている．我々日本人にも馴染みの深い，テキサス・レンジャーズに所属するダルビッシュ有投手も，2015 年にトミー・ジョン手術を受け 1 年以上の欠場を余儀なくされたことは記憶に新しい．
肘内側側副靭帯損傷の予防は非常に重要である一方で，そのリスク要因に関する科学的なコンセンサスが得られているとは言い難い（Whiteside et al., 2016）．例えば，アメリカスポーツ
医学研究所は若年時からの蓄積によって故障が引き起こされると述べており，日本の全国高等学校野球選手権大会等での連戦連投，多投へのアメリカでの批判は多い．また，前述のダル
1

中央大学 理工学部：〒 112–8551 東京都文京区春日 1–13–27

2

中央大学大学院 理工学研究科：〒 112–8551 東京都文京区春日 1–13–27

3

滋賀大学 データサイエンス教育研究センター：〒 522–8522 滋賀県彦根市馬場 1–1–1

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ビッシュ有投手をはじめとする日本人選手や野球関係者の間では，1 試合での投球数ではなく登板間隔が問題であり，MLB における先発投手の中 4 日での登板が故障の大きな原因であるとの意見がある．さらに，青少年に対する研究ではあるが，1 試合の投球数やシーズンでの投球数が大きなリスク要因との指摘もある（Lyman et al., 2002）．その他，Olsen et al.（2006）では，青少年の投手に対する調査の結果をロジスティック回帰モデルにより分析し，怪我（多く
は肘）のリスク要因として 1 年間に競技として投球する月数が多いこと，1 試合あたりの投球数が多いこと，ファストボール（速球．球速の速い投球のこと）の球速が速いこと，疲労時に投球することが多いこと，の 4 つを挙げている．トミー・ジョン手術に限定しても，Keller et al.
（2016）では，トミー・ジョン手術を受けた投手 83 名について，対照群 83 名との比較において，手術 2 年前の投球における各球種の球速には 2 群に有意差がなかったが，ファストボールの投
球割合は手術群のほうが有意に高いと報告しており，ファストボールを多く投げる投手が肘内側側副靭帯損傷となる傾向があることを示唆している．
これらの研究に対して，Whiteside et al. （2016）では，近年の計測技術の向上により得られるようになった，投球に関する詳細な変数を用いてリスク要因を探っている．彼らは，手術群および対照群各 104 名の投手について，肘内側側副靭帯損傷のリスク要因となりうるデモグラ
フィック変数，セイバーメトリクス（野球における数理科学的なアプローチ）の指標 FIP に加え，PITCHf/x という，球場に設置されたカメラの映像から，球速，球種，手からボールが離れたリリースポイントの座標，本塁を通過したときの座標，変化量，スピン量などを算出するシ
ステムによる変数を用いてロジスティック回帰モデルによる分析を行っている．その結果，登板間隔が短い，投げる球種が少ない，リリースポイントの横位置が小さい（体に近い），身長が低い，平均球速が速い，1 試合当たりの投球数が多い，という 6 つをリスク要因として挙げている．しかしながら，モデルの立て方やリスク要因の候補の選定には一考の余地が残されている．例えば，投手の役割（先発投手かリリーフ投手か）によってこれらの要因の影響は大きく異なることが想定されるにもかかわらず，手術群と対照群のマッチングのみに使用されている．
また，球速に関しては，球種の違いを考慮せずに全投球の平均球速のみしか使用していない．
そして何よりも，リリースポイントが体に近いことは，Aguinaldo and Chambers（2009）などの他の研究と矛盾した結論である．
そこで本論文では，肘内側側副靭帯損傷のリスク要因についてさらなる検討を行った．まず，日本のアマチュア野球での投手経験者，スポーツドクター，トレーナーの意見を参考にして，改めてリスク要因の候補を再検討した．さらに，先発投手とリリーフ投手とに層別し，それぞれロジスティック回帰モデルを立て，AIC を用いた変数選択により選択されたリスク要因の調整オッズ比を算出した．その結果，先発投手については，球種数が少ないこと，リリー
ス位置が体から横に離れていること，1 試合当たりの投球数が多いことがリスク要因であることがわかった．リリーフ投手に関しては，球種数が少ないこと，リリース位置が体から横に離れていること，ファストボールの球速が速いこと，登板間隔が短いことがリスク要因であることがわかった．これらの結果は，他の研究成果の一部を肯定しているとともに，先発投手やリリーフ投手における 1 試合の投球数や登板間隔に関する重要な示唆を与えているといえる．
本論文の構成は以下のとおりである．2 節では分析に用いたデータとモデルについて説明する．3 節では詳細な分析結果を述べる．それを受けて 4 節ではまとめと考察，そして今後の課題について述べる．
2.

研究手法

本論文では，2012 年から 2016 年の間に肘内側側副靭帯損傷によるトミー・ジョン手術を行っ野球のトラッキングデータに基づいた肘内側側副靭帯損傷の要因解析

203

図 1．全投手の 1 試合当たりの投球数の分布．

た投手（手術群）と，損傷していない（トミー・ジョン手術を行っていない）
投手（対照群）に対して，ケースコントロール研究によって肘内側側副靭帯損傷の要因分析を行った．手術同年あるいは前年のように故障時期に近いデータを用いた場合，故障の兆候がすでに投球に現れている可能性がある．一方で，あまり過去のシーズンのデータを用いても，故障への影響が不明でありノイズを多く含んでしまい，さらに投手の投球スタイル自体が変化している可能性もある．
そこで，手術群については，手術年の 2 年前のシーズンのデータを用いることとした．また，対照群は対応する手術群投手と同年のシーズンのデータを用いた．
2.1 手術群
Baseball Heat Maps（2016）の Disabled List Data を参照し，2012 年から 2016 年の間に肘内側側副靭帯損傷によるトミー・ジョン手術を行った投手の中で，前々年の全投球数が 100 球以
上の投手全 74 名を手術群とした．なお，複数回手術を行った投手は最初に手術を行った年を選んだ．
2.2 1 試合あたり投球数での分類
先発投手やロングリリーフ投手などの長いイニングを投げる投手と，中継ぎ投手や抑え投手のような短いイニングを投げる投手では，リスク要因が異なることが想定される．そこで，1試合あたり投球数の大小によって 2 群にわけるため，混合正規分布モデルによるクラスタリングを行った．
まず，2010 年〜2014 年に投球した全投手における 1 試合当たりの投球数を確認したところ，
図 1 のヒストグラムのように多峰型の分布であり，15 球と 95 球あたりに明確にピークがある
ことがわかった．そこで，これに混合正規分布を当てはめることとし，特異モデルである混合
正規分布への適用については諸論があるところだが，BIC を用いてモデル選択を行った．各ク
ラスターのサイズはすべて異なるとし，クラスター数（混合要素数）は 1 から 9 まで，各クラスと不等分散のモデル（V）を候補とした．各モデルの BIC の値は図 2
ターが等分散のモデル（E ）のようになり，5 クラスで不等分散のモデルが選択された．このモデルにおける各クラスターのパラメータの推定値は表 1 の通りである．
この結果を踏まえ，クラスター 1，2，3 が中継ぎ投手や抑え投手（以下リリーフ投手），クラと考え，クラスター 3 と 4 の分類
スター 4，5 が先発投手やロングリリーフ投手（以下先発投手）の境界値，すなわち両クラスターへの帰属確率が等しくなる点を解析的に求め，この値（42.34）を超える選手を先発投手，それ以外をリリーフ投手と定めた．この基準をもとに上述の 74 名を先発とリリーフに振り分けたところ，ちょうど 37 名ずつであった．

204

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図 2．混合正規分布モデルの BIC．

表 1．混合正規分布モデリングの結果（混合要素数 5）．

2.3 対照群
先発およびリリーフそれぞれについて，選択した手術群の各投手に対して，同年に投球した
同じ利き腕の投手 1 名ずつを対照群の投手として選定した．
選定にあたっては，過去に一度もトミー・ジョン手術を行っていない投手を対象とした．また，同姓同名の選手がおり，これらの選手は抽出対象から除外した．その上で，登板数や総投球数，投球スタイルなどの調べたい要因以外に故障に影響を与える可能性がある，体格や年
齢・経験年数などをコントロールするために• 手術前々年のシーズンにおける年齢
• 身長
• 体重
• メジャー経験年数• 投球イニングのウェブサイトから取得し，手術群の各投手と標準という 5 変数を Baseball Reference（2016）
化ユークリッド距離が最も近い投手を選んだ．投球イニングを加えたのは，投球イニング自体の影響を除いた上で，1 試合の投球数と登板間隔のどちらが故障に影響を与えるのかを見るためである．なお，対照群の投手で同じ投手が選ばれた場合には，年度が違った場合はそのまま使用し，年度まで同じ場合は次に距離の近い選手を選んだ．また，2.4 節での分析における欠測を避けるため，フォーシーム・ツーシーム・カットボールなどファストボールを 1 球も投げていない投手も除外した．以上の流れにより，先発とリリーフ合わせて各 74 名の手術群と対照群の投手をリストアップした．

野球のトラッキングデータに基づいた肘内側側副靭帯損傷の要因解析

205

表 2．説明変数一覧．

2.4 変数
リスク要因の検討には，まず，先行研究である Whiteside et al.（2016）で用いている変数を参考にした．その上で，日本のアマチュア野球の経験者と，スポーツドクター，トレーナーへのインタビューを行い，以下のような意見を得た：• 登板数や 1 試合当たりの投球数が多い投手ほど，疲労が蓄積されるため怪我に繋がるのではないか．
• 疲労によって体が開き肘が下がること，逆に肘の位置が高すぎることにより負担がかかるため，リリース位置も考慮すべきである．
• 中 4 日の登板間隔が短いというダルビッシュ有投手らの意見は尤もであり，短い登板間隔で疲労回復ができているのかは疑問が残る．
• 球種によってボールの握りや肘の捻りが様々なので，球種数が多いと怪我しやすい可能性がある．
• 力を入れて投球すれば，きれいな投げ方でも肘に負担がかかり怪我に繋がると考えられる
ため，ファストボールの球速や，最大球速との球速差などを考慮すべきである．
• カーブ，チェンジアップなどの変化球も肘に負担がかかると考えられるので含めるべきである．
これらを踏まえて，2.1 節で抽出した手術群と対照群各 74 名，計 148 の投手に対し，肘内側側副靭帯損傷の要因と考えられる説明変数として表 2 にまとめた 16 変数を用いた．いずれも
PITCHf/x データから算出した．本研究では R の pitchRx パッケージ（Sievert, 2014, 2015）を用いて PITCHf/x データを取得した．以下，これらの 16 変数について説明する．
まず，日本のプロ野球よりもトミー・ジョン手術が頻繁に行われている MLB では，中 4 日での登板が主流であり，登板間隔が短いことが怪我の原因であるという意見が聞かれる．そこで，登板間隔に関する変数として，登板間隔（日）の中央値 x1 と，登板数 x2 を用いた．x1 で入りやマイナー落ちなどの影響を除くためである．
中央値を用いた理由は，故障者リスト（DL）
次に，投球数や登板回数の多い投手ほど怪我につながりやすいと考えられるため，1 試合当たりの平均投球数 x3 を用いた．そして，球種が少ないほど故障しやすいという Whiteside et

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第 65 巻 第 2 号 2017al.（2016）の指摘を受けて，投球した球種数（最大で 10 種類）
x4 を用いた．さらに，各球種の影響を見るために，フォーシーム・ツーシーム・カットボールなどを合わせたファストボール，
カーブ，チェンジアップの 3 球種の投球割合 x5 , x6 , x7 を用いた．スライダーの投球割合も検討したが，ファストボールの投球割合 x5 との相関が −0.9 程度と非常に強かったため変数には加えなかった．
で指摘されるファストボールの影響をさらに細かく見るため，ファ
また，Keller et al.（2016）
ストボールの平均球速（マイル毎時）x8 ，最大球速と平均球速の差（マイル毎時）x9 ，横方向おx10 , x11 ，回転数の平均 x12 を用いた．投球フォームによよび縦方向の変化量の平均（インチ）る影響を考慮するため，投球時にボールをリリースした位置の横座標，縦座標の平均（ライン= 1/12 マイル）
x13 , x15 をそれぞれ用いた．加えて，疲労による体の開きやそれに伴う肘下がりなどによる平均的なリリース位置からのずれの具合を測るために，リリース位置の横方向，
x14 , x16 を用いた．カーブやチェンジアップについても同
縦方向それぞれの標準偏差（ライン）様の変数群を加えたいところであるが，そもそもこれらの球種を投げない投手も少なくないた
め，今回は変数に加えなかった．
2.5 分析方法
上記のようにして選んだリスク要因の候補全 16 変数を説明変数とし，トミー・ジョン手術のを目的変数として，先発とリリーフとに分けてそれぞれロジスティッ
有無（手術群 or 対照群）
ク回帰モデル(2.1)

logit(pi ) = β0 + β1 xi1 + · · · + β16 xi16 = β T xi

により各説明変数による故障のリスクに関する分析を行った．最尤法により推定した係数 β̂jおよび正規近似による βj の信頼区間 [lj ，uj ] から，各説明変数の調整オッズ比 eβ̂j ，および母オッズ比の 95% 信頼区間 [elj , euj ] を求めた．
説明変数の数が 16 と多いため，AIC を基準とするステップワイズ法（変数増減法）によって変数選択を行い，選ばれた変数に対する調整オッズ比と 95% 信頼区間を求めた．
これらの 2 つのロジスティック回帰モデルでは判別を目的とはしていないが，参考のために確率 0.5 を境界としたときの判別結果と正判別率を求めた．また，モデル M の適合度を評価するために，ヌルモデル M0
logit(pi ) = β0(2.2)との尤度比検定の結果と，Nagelkerke の疑似決定係数（Nagelkerke, 1991）


1−
(2.3)

R2 =

LM0 (β̂0 )2/nLM (β̂)1 − LM0 (β̂0 )2/nの値を求めた．ここで，LM (β) はモデル M の下での尤度，ハットはそのモデルの下での最尤
推定量，n はサンプルサイズである．後者は重回帰における決定係数の考え方を一般化し，上限が 1 となるように調整したものである．
AIC を用いた変数選択では，説明変数の数が多いため総当たり法ではなくステップワイズ法を用いたが，別のアプローチとして考えられるのは L1 正則化法である．L1 正則化法を用いる
ことにより，実質的に L0 での正則化と考えられる総当り法よりも高速に分析を行うことがでに Lasso（Friedman et al., 2010; Hastie et al., 2009）による L1 正
きる．ここでは，モデル（2.1）
則化を加えたスパースロジスティック回帰モデルによる分析も合わせて行った．Lasso による

野球のトラッキングデータに基づいた肘内側側副靭帯損傷の要因解析

207

表 3．手術群と対照群における 5 変数に関する平均の差の検定．上：先発投手，下：リリーフ
投手．

推定量は


β̂lasso = arg min

(2.4)

β


1
− log L(β) + λ
|βj |
n
16



j=1

により与えられ，正則化パラメータ λ の値によっては縮小推定とともにいくつかの係数が正確に 0 と推定され，変数選択の役割も果たす．ここでは，λ の選択には 10-fold クロスバリデー
ションを用いた．
3.

分析結果

分析結果は以下の通りである．
3.1 対照群選定の妥当性の確認
対照群の投手を選定する際に用いた 5 変数が手術群と対照群において差がないことを確認するため，変数ごとに等分散を仮定した平均の差の検定を行った．P 値は表 3 の通りとなり，各変数に有意な差がないことがわかった．なお，これら 5 変数は手術群と対照群とで調整されているため，以降の分析には用いていない．
3.2 各リスク要因の分布
リスク要因の候補となる各説明変数の要約統計量は表 4 の通りである．先発投手とリリーフ
投手では当然ながら，登板間隔 x1 ，登板数 x2 ，1 試合当たり投球数 x3 が大きく異なることがわかる．さらに，球種数 x4 ，変化球の投球割合 x6 ，x7 ，ファストボールの球速 x8 ，球速差
x9 ，横変化量 x10 ，回転数 x12 ，リリース位置 x13 , x15 などほとんどの変数においても先発投手とリリーフ投手に差がみられることがわかる．また，手術群と対照群を比較すると，先発投手
ではリリース位置横 x13 以外には大きな差が認められないのに対し，リリーフ投手では登板間隔 x1 ，1 試合当たり投球数 x3 ，ファストボール球速 x8 ，リリース位置横 x13 などに差がみられる．
なお，説明変数間の相関はほとんど無く，相関係数の絶対値が 0.5 を超えるものは先発投手，ファストボールの縦変化量 x11 と回転数 x12（0.59），リリー
では登板数 x2 と球種数 x（4 0.53）

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表 4．各リスク要因の要約統計量（平均 ± 標準偏差）．

ス位置の横のばらつき x15 と縦のばらつき x16（0.55），リリーフ投手では，登板間隔 x1 と登板
数 x（，登板間隔 x1 と 1 試合当たり投球数 x（，登板数 x2 と 1 試合当たり投球数
2 −0.62）
3 0.60）x（−0.52），ファストボールの球速
x
と横変化量
x
（
−0.58
）のみであった．
3
8
10
3.3 各リスク要因のオッズ比
表 5 は，リスク要因ごとに 1 変量のロジスティック回帰分析を行い，各変数のオッズ比を算出したものである．係数の分布の正規近似により求めた 95% 信頼区間を併記した．
登板間隔 x1 ，1 試合当たり投球数 x3 ，カーブの投球割合 x6 については，先発投手とリリー
フ投手でオッズ比が大きく異なることがわかる．しかし，多くの変数においては差がそれほど見られず，さらにオッズ比の信頼区間が 1 を含んでいることもわかる．
なお，ファストボール等の投球割合 x5 , x6 , x7 は 0 から 1 のみを取りうるため，オッズ比の値自身は解釈しにくい．逆に，2000 程度の大きな値を取るファストボール回転数 x12 も同様である．
3.4 ロジスティック回帰の結果と調整オッズ比
全変数を用いたロジスティック回帰分析の結果と，各変数の調整オッズ比および信頼区間を示したものが表 6 である．
5% 有意となった変数は，先発投手においてはリリース位置横 x13 のみ，リリーフ投手については登板間隔 x1 のみであった．説明変数間の相関関係の影響から，球種数 x4 ，リリース位
置縦ばらつき x16 の調整オッズ比の値が元のオッズ比とは大きく異なっている．また，各球種の投球割合 x5 , x6 , x7 のオッズ比についても大きく異なっているが，これらの値は前述の通り非常に小さな値をとるため解釈しづらい．
リリーフ投手においても，各球種の投球割合 x5 , x6 , x7 を除いては，登板間隔 x1 ，1 試合当たり投球数 x3 など他変数との相関が比較的強い変数ではオッズ比と調整オッズ比は多少異なるが，ファストボール球速差 x9 やリリース位置横ばらつき x15 などのその他の一部の変数に

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表 5．各リスク要因のオッズ比．

おいても差が見られる．
（変数増減法）によって変数選択を行った結果がまた，AIC を基準としたステップワイズ法
表 7 であり，確率 0.5 を境界としたときの判別結果や正判別率と，尤度比検定の結果，疑似決
定係数の値が表 8 にまとめられている．
先発投手に関しては，1 試合当たり投球数 x3 ，球種数 x4 ，リリース位置横 x13 という 3 変数が選択された．まず，球種数が少ないほど故障しやすく，球種が 1 つ少ないと故障のオッ（95% 信頼区間は 1/1.1013 = 0.91 以上 1/0.4952 = 2.02 以下）となるこズが 1/0.7509 = 1.33 倍とほぼ同様の結果である．また，リリース位置とがわかる．これは，Whiteside et al. （2016）
が体から横に離れるほど故障しやすく，横に 1 インチ（= 12 ライン）離れると故障のオッズが1.099912 = 3.14 倍（95% 信頼区間は 1.016012 = 1.21 以上 1.203912 = 9.27 以下）となることがと正反対の結果である. しかしながら，Whiteside etわかる．これは，Whiteside et al.（2016）の結果は横手投げの投手のほうが上手投げの投手よりも肘への負荷が有意に大きいal.（2016）と矛盾するため，今回の結果は妥当であるといえという指摘（Aguinaldo and Chambers, 2009）
る．そして，1 試合当たりの投球数が多いほど故障しやすく，1 試合当たり投球数が 1 球多い（95% 信頼区間は 0.99 以上 1.06 以下）となることがわかる．これもと故障のオッズが 1.03 倍Whiteside et al. （2016）とほぼ同様の結果である．一方，登板間隔は選択されなかった．このことは，主に日本人投手の言う，1 試合での投球数ではなく登板間隔こそがリスクであるという意見に反する結果であり，MLB での投手起用の方針を支持するものである．とはいえ，尤度比検定の結果は有意ではあるが，正判別率や疑似決定係数の値からは，リスク要因の選定に改善の余地が残されている．また，あくまでも MLB の投手における結果であり，これが日本
人投手にも同じことが言えるかはさらなる議論の余地がある．
リリーフ投手に関しては，登板間隔 x1 ，球種数 x4 ，ファストボール球速 x8 ，リリース位置
横 x13 という 4 変数が選択された．まず，先発投手と同様，球種数が少なく，リリース位置が体から横に離れるほど故障しやすいことがわかる．そのオッズ比は，球種数は 1/0.6697 = 1.49
（95% 信頼区間は 1/1.0776 = 0.93 以上 1/0.4034 = 2.48 以下），リリース位置横
（インチ）
は

210

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表 6．先発投手およびリリーフ投手におけるロジスティック回帰分析の結果（全変数）．上：先発投手，下：リリーフ投手．

1.052812 = 1.85
（95% 信頼区間は 0.959612 = 0.88 以上 1.125212 = 4.12 以下）である. 次に，ファストボールの球速が速いほど，そして登板間隔が短いほど故障しやすいことがわかる．オッズ（95% 信頼区間は 1.00 以上 1.08 以下），1/0.4211 = 2.37
（95% 信頼区間は
比はそれぞれ，1.23
1/0.7453 = 1.34 以上 1/0.2047 = 4.89 以下）である．これは，Whiteside et al.（2016）における，（ファストボールに限らない）
平均球速が速いほど，そして登板間隔が短いほど故障しやすいという結果に対応している．判別結果や尤度比検定，疑似決定係数の結果から，リリーフ投手に関する分析結果は妥当であるといえる．

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表 7．先発投手およびリリーフ投手におけるロジスティック回帰分析の結果（変数選択後）．
上：先発投手，下：リリーフ投手．

表 8．変数選択後のモデルにおける先発投手およびリリーフ投手の判別結果．左：先発投手，
右：リリーフ投手．

3.5 スパースロジスティック回帰
Lasso を用いた正則化ロジスティック回帰モデルによるソリューションパスと，10-fold クロ
スバリデーションにより選ばれた正則化パラメータの値 λ̂ を示したのが図 3 である．図の横軸は正則化パラメータ λ の対数，縦軸は偏回帰係数を表す．各曲線が一つの変数に対応しており，正則化パラメータの値に対応する係数の推定値を表している．また，図中の縦の点線が，クロスバリデーションによって選ばれた正則化パラメータの値 λ̂ を表しており，そのときの各曲線の値が，この分析での最終的な推定値である．
クロスバリデーションで選択された λ の値 λ̂ に基づくと，先発投手についてはすべての係
数が 0 と推定されてしまったことが図からわかる．リリーフ投手に関する係数の推定値 β̂lasso
およびそれを元に計算した “調整オッズ比” eβ̂lasso は表 9 のようになった．
先発投手については，すべての変数が選択されず，3.4 節のモデルでの説明力の弱さが強調される結果となった．またリリーフ投手については，3.4 節の変数選択後のモデルで選ばれた変数は全て選ばれており，lasso の縮小推定の効果によりオッズ比はいずれも 1 に近づいていることがわかる．その近づき具合は概ね，元のオッズ比の平方根程度である．すなわち，例えばファストボールの球速 x8 が 1 マイル増えたときのオッズ比を 0.5 マイル増えたときのオッズ比程度に過小評価していることになる．もちろん，この過小評価の度合いは λ に依存するため，常にこのような結果が得られるわけではない．また，上記変数に加えてチェンジアップの投球割合 x7 が影響を及ぼしているとの結果であった．

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図 3．Lasso によるソリューションパス．左：先発投手，右：リリーフ投手．各折れ線が変数に対応しており，クロスバリデーションで選ばれた正則化パラメータの値（縦点線）を用いると，先発投手では全ての変数の係数が 0 と推定され，リリーフ投手では上から順に
ファストボール球速（水色），リリース位置横（青色），球種数（黒色），登板間隔（緑色），
チェンジアップ割合（青色）以外は 0 と推定されている．
（リリーフ投手）．
表 9．Lasso による推定値

以上を踏まえると，リリーフ投手についてはステップワイズ法での結果と（オッズ比は過小評価しているものの）ほぼ類似した結果であると言えよう．別の見方をすれば，ステップワイ
ズ法では局所解に落ちている可能性もあるが，いずれにしても結果が妥当であることが確認できたとも言える．
4.

おわりに

本研究では，先発投手やロングリリーフ投手など長いイニングを投げる投手（先発投手）と，
中継ぎ投手や抑え投手など短いイニングを投げる投手（リリーフ投手）とに分けて，それぞれ肘内側側副靭帯損傷のリスク要因について検証した．
その結果，先発投手については，球種数が少ないこと，リリース位置が体から横に離れていること，1 試合当たりの投球数が多いことがリスク要因であることがわかった．また，これらのリスクを定量的に評価することができた．分析結果は，MLB での投手起用の方針を支持し，主に日本での論調となっている「1 試合での投球数は多くてもよい，登板間隔が短いのが問題である」という意見に反する結論となった．とはいえ，先発投手に関してはリスク要因の選定に改善の余地が残されており，また，これが日本人投手にも同じことが言えるかはさらなる議論の余地がある．
またリリーフ投手に関しては，球種数が少ないこと，リリース位置が体から横に離れている

野球のトラッキングデータに基づいた肘内側側副靭帯損傷の要因解析

213

こと，ファストボールの球速が速いこと，登板間隔が短いことがリスク要因であることがわかった．すなわち，先発とは異なり，リリーフ投手では 1 試合の投球数よりも登板間隔が重要であるとの結果が得られた．
また，本研究では変数選択法として AIC を用いたステップワイズ法と，Lasso によるスパー
スロジスティック回帰モデルとを用いた．リリーフ投手については非常に類似した結果が得られた一方で，先発投手についてはスパースロジスティック回帰モデルではよい推定結果が得られなかった．これは，ある程度の説明力がある説明変数がある場合にはステップワイズ法でもスパースロジスティック回帰モデルでも同様の結果が得られるが，説明力が十分に高くない場
合にはスパースロジスティック回帰モデルではその影響をうまく捉えることができないことを示唆している．本研究の主たる目的ではないが，両方法の結果の違いを副産物的に理解することができた．
謝辞適切かつ有益な助言を頂いたことに対し，2 人の匿名査読者と編集委員の先生に感謝する．
本研究の着想に至るには，日本統計学会スポーツ統計分科会主催のスポーツデータ解析コン
ペティション，および情報・システム研究機構の新領域融合研究プロジェクト『社会コミュニ
ケーション』
データ中心科学リサーチコモンズ事業『人間・社会データ』の支援が不可欠であった．また，著者の 1 名は青山学院大学経営学部グローバルビジネス研究所の支援を受けた．本（一般）
No.15K00054）の助成を受けている．
研究の一部は科学科研費
（基盤研究
（C）

参

考

文

献

Aguinaldo, A. L. and Chambers, H. (2009). Correlation of throwing mechanics with elbow valgus loadin adult baseball pitchers, The American Journal of Sports Medicine, 37, 2043–2048.
Baseball Heat Maps (2016). http://www.baseballheatmaps.com/disabled-list-data/, 2016 年 12 月
19 日アクセス．
Baseball Reference (2016). http://www.baseball-reference.com, 2016 年 12 月 19 日アクセス．
Friedman, J., Hastie, T. and Tibshirani, R. (2010). Regularization paths for generalized linear models
via coordinate descent, Journal of Statistical Software, 33, 1–22.
Hastie, T., Tibshirani, R. and Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining,Inference, and Prediction, 2nd ed., Springer, New York.
Keller, R. A., Marshall, N. E., Guest, J. M., Okoroha, K. R., Jung, E. K. and Moutzouros, V. (2016).
Major League Baseball pitch velocity and pitch type associated with risk of ulnar collateral
ligament injury, Journal of Shoulder and Elbow Surgery, 25, 671–675.
Lyman, S., Fleisig, G. S., Andrews, J. R. and Osinski, E. D. (2002). Eﬀect of pitch type, pitch count,and pitching mechanics on risk of elbow and shoulder pain in youth baseball pitchers, The
American Journal of Sports Medicine, 30, 463–468.
Nagelkerke, N. J. D. (1991). A note on a general deﬁnition of the coeﬃcient of determination,
Biometrika, 78, 691–692.
Olsen, S. J., Fleisig, G. S., Dun, S., Loftice, J. and Andrews, J. R. (2006). Risk factors for shoulder
and elbow injuries in adolescent baseball pitchers, The American Journal of Sports Medicine,34, 905–912.
Sievert, C. (2014). Taming PITCHf/x Data with pitchRx and XML2R, The R Journal, 6, http://journal.r-project.org/archive/2014-1/sievert.pdf.

214

統計数理

第 65 巻 第 2 号 2017

Sievert, C. (2015). pitchRx: Tools for Harnessing ‘MLBAM’ ‘Gameday’ Data and Visualizing ‘pitchfx’,
R package version 1.8.2.
Whiteside, D., Martini, D. N., Lepley, A. S., Zernicke, R. F. and Goulet, G. C. (2016). Predictors
of ulnar collateral ligament reconstruction in major league baseball pitchers, The American
Journal of Sports Medicine, 44, 2202–2209.

Proceedings of the Institute of Statistical Mathematics Vol. 65, No. 2, 201–215 (2017)215

A Statistical Analysis of Medial Collateral Ligament Injury Using Baseball
Tracking Data in MLB
Fumitake Sakaori1 , Hiroto Enjoji2 , Yuto Takemori2 ,Shintaro Nishizuka2 and Ibuki Hoshina3
1 Faculty of Science and Engineering, Chuo University

2 Graduate School of Science and Engineering, Chuo University

3 The Center for Data Science Education and Research, Shiga University

The incidence of ulnar collateral ligament (UCL) reconstruction surgeries among baseball pitchers has increased in recent decades. Despite the importance of preventing UCL
injuries, there is as yet no scientific consensus regarding the risk factors for such injuries.
In this paper, we reconsidered candidate risk factors for UCL injuries, referring tothe opinions of an amateur pitcher and a sports doctor, and then obtained adjusted odds
ratios for selected risk factors via a logistic regression model and stepwise variable selection using AIC. The results revealed the following risk factors: for starting pitchers,
smaller repertoire of pitch types, horizontal release location farther from the body, anda greater mean pitch count per game; and for relief pitchers, smaller repertoire of pitch
types, horizontal release location farther from the body, greater mean pitch speed of fastballs, and fewer days between consecutive games. These results support previous studiesof the risk factors of UCL injuries, and provide important suggestions regarding pitch
count per game and mound interval for both starter and relief pitchers.

Key words: Odds ratio, logistic regression, sparse logistic regression, lasso.