StatcastデータによるwOBAの推定値
前回の分析では、打球の角度と速度に対し、その結果にwOBAの値を割り当てその関係を分析しました。
ところで、Statcastデータには、もう一つwOBAの値が用意されています。『estimated_woba_using_speedangle』という値で、これは打球の角度と速度にから推定されたwOBAの値になります。
野球では、良い当たりが野手の正面に飛んでアウトになることもあれば、ボテボテのゴロが野手の間を抜けていくことは珍しくありません。当然、推定されたwOBAの値と結果としてのwOBAの値にはズレが生じてきます。
このwOBAの推定値と実際の結果の値とのズレにはどのような意味があるのだろう？というのが今回のテーマとなります。
打球の角度と速度とwOBAの推定値の関係
最初に確認するのは、打球の角度と速度とwOBAの推定値の関係です。データは2017年から2019年までのStatcastデータで、欠損値を補填したケースと犠打を除いた打球の角度と速度のデータがあるケースです。以下の図1にその関係を示します。
傾向としては、前回の分析結果と大体同じと言って良いと思います。実際の結果と、推定値が大きく離れているほうが問題なので、妥当な結果といえます。
推定値と結果のズレはどれくらい生じるのか？
最初に確認しておきたいのは、そもそもwOBAの推定値と結果のズレは、どれくらい生じるかというものです。これがわからないことには、数値の多寡も良し悪しも判断することができません。
そこで打者のシーズン成績を対象に、ゴロ(GB)の本数とwOBAの推定値と結果のズレの関係を集計しました。データを以下の図2-1に示します。
この図は、横の軸にゴロの本数を縦の軸にwOBAの推定値と結果のズレをプロットしています。右に行くほどゴロの本数が多く、上に行くほどズレがプラス方向に大きくなります。
図を見るに、wOBAの推定値と結果のズレが±0の軸を基準に、上下対象にはなっていないことを確認できます。特にゴロの本数が多くなると、推定値と結果のズレはプラス方向に大きくなっていくことが確認できます。
続いて、ライナー(LD)・フライ(FB)・ポップフライ(PO)のデータを以下の図2-2から図2-4に示します。
図2-2のライナーは、図2-1のゴロよりは上下対象に近く、図2-3のフライの傾向は図2-1のゴロに近くプラス方向に偏りが見られます。
これらの3つの打球においては、wOBAの推定値と結果のズレの値は概ね±10の範囲に収まっており、プラス方向にはこれを超えるケースがゴロとフライで見られます。
図2-4のポップフライは、基本的にアウトになる打球なので、他の打球と比較するとwOBAの推定値と結果のズレはほとんどないという結果です。
シーズンを挟んだ揺り戻し
次に確認したいのは、シーズンを挟んだ揺り戻しです。
例えば、推定値と結果を比較すると、結果の値が大きい打者は（推定された結果よりも）運の良い打者なのでしょうか？
逆に、推定値よりも結果の値がマイナスとなっている打者は不運な打者なのでしょうか？
wOBAの推定値と結果のズレには、運の良し悪し、言い換えれば打者がコントロールすることのできない要因によって左右されているのではないか？という可能性です。
打者にはコントロールできない運によって推定値と結果のズレが左右される場合、成績の揺り戻しという形で確認をすることができます。
例えば、あるシーズンにズレがプラスかマイナスに大きく偏っていても、翌シーズンになれば、ズレの平均レベルに回帰するという成績の変化を見ることができます。
そこで、ゴロ(GB) ・ライナー(LD)・フライ(FB)は2年連続50本以上の記録がそれぞれある打者、ポップフライ(PO)は2年連続30本以上の記録がある打者を対象に、前年のwOBAの推定値と結果の差と、翌年のwOBAの推定値と結果の差の値から前年の値を引いた値との関係を求めました。まずはゴロのデータを以下の図3-1に示します。
中程度の負の相関関係を確認できます。つまり、前年のwOBAの推定値と結果の差がプラスであれば、翌年はこの差が小さくなることを表します。このように、負の相関関係が認められれば、シーズンを挟んだ揺り戻しが確認できたといえます。
続いて、他の打球のデータを以下の図3-2から図3-4に示します。
ライナー(LD)・フライ(FB)でも負の相関関係を確認できます。ポップフライも、相関を求めれば負の相関関係にはなりそうですが、そもそも前年からの変化が極めて小さいデータと見る方が適当です。
以上の結果より、ゴロ(GB) ・ライナー(LD)・フライ(FB)については、wOBAの推定値と結果の差は打者にはコントロールできない要因によって左右されている可能性が考えられます。
打者にはコントロールできない要因ではありますが、wOBAの推定値と結果の差がプラスか、マイナスのいずれかに偏っているかが確認できれば、ある程度将来を予測ができるというのがポイントです。
悪い結果が続いていても、打球から推定されるwOBAの値が良ければ、継続して起用していれば成績は良くなってくるという判断の材料に使えるようになるかもしれません。
まとめとBABIP
今回確認した、シーズン間の揺り戻しは大抵の打撃成績でも確認することができます。特に有名なのは、BABIP(Batting Average on Balls In Play)でしょうか。BABIPは打球が安打になった割合を表す指標で、今回確認したのとよく似た傾向を見ることができます。
ただし、BABIPは安打になったかどうかという結果を見ているので、打球の角度と速度を見るStatcastデータはBABIPから一歩踏み込んだ内容を見ています。この性質を利用して、BABIPをさらに発展させることはできないだろうか？とはボンヤリと考えており、少しずつ検証していきたいと思います。
タイトル画像：いらすとや
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