セイバーメトリクスを始めてみた　〜ピタゴラス勝率〜

セイバーメトリクスとは

セイバーメトリクス (SABRmetrics, Sabermetrics) とは、野球においてデータを統計学的見地から客観的に分析し、選手の評価や戦略を考える分析手法である。

出典（Wikipedia）

セイバーメトリクスとは、簡単にいうと野球のデータ分析のことです。
1970年頃にアメリカで提唱され、2000年代のオークランド・アスレチックスの活躍、及びそれらを記した書籍「マネーボール」によって世に知れ渡りました。
最近ではトラッキングデータの精度向上や、公開データセットが増えたことにより、ファン層・アマチュア層でも盛んに分析が行われているようです。
私もいち野球ファンとしてセイバーメトリクスに興味を持ち、自分なりにまとめてみることにしました。

ピタゴラス勝率

ピタゴラス勝率（ピタゴラスしょうりつ、Pythagorean expectation）は、得点と失点からチームの勝率を予測するセイバーメトリクスの計算式である。

出典（Wikipedia）

野球の分析において主な目的となるのは、試合での勝ちを増やすことです。

守備のポジショニングや配球予測、打者傾向や投手傾向など、試合での意思決定を支える分析は全て、試合に勝つ　という目的を達成するために行われています。
そんな勝ちを予測する指標の一つが、ピタゴラス勝率と呼ばれるものになります。

ピタゴラス勝率の計算方法

$${ピタゴラス勝率=\frac{得点^2}{得点^2+失点^2}}$$

ピタゴラス勝率を予測するために必要な指標は、以下の2つです。

1. 得点

2. 失点

少なっ！と思われる方も多いと思いますが、この誰でも取れる２つの指標を用いるだけで、勝率を簡単に予測することが出来るのです。
ピタゴラスの勝率の計算方法を上に示しているので、是非皆さんも好きなチームの勝率を予測してみてください。

ピタゴラス勝率の用途

ピタゴラス勝率を用いると、シーズン中の得点や失点から、最終的な勝率を予測したり、
ピタゴラス勝率と実際の勝率との差異から、そのチームの幸運度のようなものを測ることが出来ます。
所属する選手の得点力、失点を防ぐ能力などから、来シーズンの得点・失点の見込みを知ることができれば、そこからシーズン勝率を求められたり、移籍市場でのアクションにも繋げられるなど、
簡単に求められる割に、使い勝手の良い指標なのではないでしょうか？

ピタゴラス勝率の注意点

ピタゴラス勝率は得点と失点だけで勝率を予測できる便利な指標ですが、
裏を返せば得点と失点以外の要素を加味していないため、それだけを用いてチーム力を測るのには弱い指標と言えます。
実際に監督の采配や中継ぎ陣の充実度によってピタゴラス勝率と実際の勝率には乖離が生じることが分かっています。
あくまで現状から大体の勝率を予測し、シーズンの今後を占う程度の用途に限られるのではないでしょうか？

まとめ

以上、セイバーメトリクスの勉強の第一歩として、ピタゴラス勝率について調査してみました。
まだまだ初学者ですので、コメント、アドバイスいただけますと幸いです。

実際にピタゴラス勝率を用いて、2022シーズン阪神の連敗からの躍進を分析して見ましたので、こちらも合わせて見ていただけますと幸いです。