「ヒットエンドランはリスク大」 統計分析が覆す野球のセオリーという記事がありました。「スポーツを支えるIT」という特集の第1回です。
１球ごとにプレーにインターバルがある野球は、ほかのスポーツよりも試合で発生するデータを入力しやすいといわれる。データスタジアムのオペレーターは球場から送られるリアルタイム映像をモニターで見ながら、パソコンで選手の一挙手一投足を入力していく。
プロ野球やバレーボールでは「選手の一挙手一投足をコンピュータに入力し、このデータを分析して作戦を立てることが当たり前になっている」と記事。
ぼくがセイバーメトリックスのことを知ったのは「マネー・ボール」という書籍でした。記事にも出てくる大リーグのアスレチックスが利用し、少ない編成費用で地区優勝する‥‥という内容です。
「１アウト二塁」と「ノーアウト一塁」の得点期待値を比較し、統計的には後者の期待値が高いことを解明。「ノーアウトでランナーが出たら送りバント」というセオリーは、自ら得点期待値を下げる行為であると説く
結果「期待値が低くなることがわかったため、米国のメジャーリーグでは単なる送りバントはめっきり使われなくなった」のだそうですよ。
いわゆる野球のセオリーが、統計的に正否が判断されていく訳ですが、学生時代に統計をやっていたので、なかなか興味深い内容でした。
こんなセオリーもリスクが高いらしいですよ。
ランナーが走るのと同時にヒッティングする「ヒットエンドラン」は、当たれば大きいが失敗のリスクが高いことが解明されており、米国ではいちかばちかで仕掛ける「捨て身の戦法」として扱われているという。
一か八か、という判断になるのですね。確かに空振りをしたら、一転してピンチになる訳ですから。
などなど、人間がプレイしている訳ですから誤差はあるものの、数字にしてみると面白いですね。
甲子園で夏の高校野球の大会が開催されてますが、こうした本を読んで研究したり、統計分析を導入しているチームもあるのでしょうかね。
