• 1.02 Column

今年度も1.02では野手の守備における貢献をポジション別に評価し表彰する“1.02 FIELDING AWARDS 2019”の発表を行っていきます。

このアワードは、米国の分析会社であるBaseball Info Solutions(BIS)社が実施している“THE FIELDING BIBLE AWARDS”に倣った表彰となります。今季NPBの各ポジションで500イニング以上(投手に関しては規定投球回以上)を守った選手を対象に、1.02を運営する株式会社DELTAで活動する7人のアナリストが、それぞれの分析手法に基づいて守備での貢献を評価し、順位をつけ、良い順位を最も多く獲得した選手を最優秀守備者として選出するものです。

賞についての詳細は、イントロダクションとしてこちらにまとめていますのでご覧ください。 昨季の受賞者はこちらから。


対象捕手の2019年UZRと7人のアナリストの採点


アナリストによる評価・分析に入る前に、1.02で公開されている守備指標 UZR(Ulatimate Zone Rating)が2019年の捕手をどのように評価していたかを確認しておきます。

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UZRではこのようになりましたが、アナリストごとに考え方は異なります。アナリスト7人がそれぞれのアプローチで分析を行い、捕手の採点を行った結果が以下の表です。

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小林誠司(読売)との1ポイントでの接戦を制し、梅野隆太郎(阪神)が捕手部門の受賞者となりました。15ポイントで同点となった甲斐拓也(ソフトバンク)と伊藤光(DeNA)はより上位票が投じられた甲斐を上位としています。

今回も前回に続き捕手に関して、投球データを使ってのフレーミング(捕手がより多くのストライクを奪うための捕球)評価も認めています。DELTA取得の投球データはトラッキングシステムではなく目視により入力されたものであるため、精度の課題はあります。しかし 前回のFielding Awards、または ほかの研究においても一定の成果を得られているため、データの入力、また分析時の扱いにおいては注意を払った上で、フレーミング評価を解禁しています。

しかしどういった評価を採用するかはアナリストごとに異なります。捕手部門は参考として八代久通氏の分析を掲載します。


捕手参考分析 分析担当者:八代 久通

捕手の評価基準


捕手の守備評価は現代のセイバーメトリクスにおいてもフロンティアの領域だ。ほかの守備位置と比較して、データの取得方法や計算ロジックに未開の部分が多々残されている。その中でも、近年になって手法が確立された捕手の守備評価が「フレーミング」である。

フレーミングとは、捕手がキャッチングで球審のストライクコールを誘発し、投手優位なカウントへ持ち込むプレーだ。これを失点減少につなげたと考え、捕手の守備評価に組み込むのである。 昨季のFielding Awardsで捕手評価を行った際も、筆者は試験的にフレーミング評価を導入したが、今季も新たに改良を加えた上で採用する。


フレーミング評価の基本的な考え方

 

まずそのフレーミング評価から説明する。昨季と同様に、投球コースごとの平均ストライクコール割合を算出し、以下の手順で増減させたストライクを計算する。捕手ごとにコース別のストライクコール率を見て、平均と比べ増減させたストライクを数えるというシンプルなものだ。

① 投球コース別の平均ストライクコール割合を算出する
② 見逃しストライク判定の場合
増やしたストライク = 1 - 平均ストライクコール割合
③ 見逃しボール判定の場合
増やしたストライク=0 - 平均ストライクコール割合
④ ②、③の増やしたストライクを合計する

ただストライクコール割合は捕手のフレーミング能力以外にも左右される。今回はこうした外的要因を補正することで、捕手のフレーミング貢献により迫りたい。以下の議論ではストライクコール割合が変化する要因の補正をどう考えるべきか考察する。今回は3点の補正を行った。


A.打者左右別の補正

まず1つ目は打者左右の補正だ。図1は今季のNPBで投球がストライクになった割合をコース別に見たものである。赤くなるほどストライクに、青くなるほどボールになる割合が高いことを示している。図は捕手目線で、左側が右打者に対しての投球、右側が左打者に対しての投球を示している。

これを見ると、投球は内角よりも外角でストライクコールをされやすいようだ。これは以前1.02で公開された 『球審の判定バイアスの研究Part1 ~カウントと内外角の広さの関係編~』の研究内容とも合致する。また、同じ投球コースであっても打者の左右で10%以上ストライクコール割合が異なるコースも存在する。そのため今回は打者の左右を分けてフレーミング評価を行った。これが1つ目の補正だ。

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B.カウントによる補正

Aは昨季と同じ手法であるが、ここからは今季新たに補正を加えた箇所だ。すでに知られていることかもしれないが、ストライクゾーンはボール/ストライクカウントに応じて変化する。例えば3ボール0ストライク時にストライクゾーンが広くなることは多くの人が実感しているのではないだろうか。

カウントによってどれほどストライクコールの割合が変化するかを確認しよう。表1は、カウントを考慮しない場合40-60%ストライクコールされるコースについて、ストライクコール割合をカウント別に見たものだ。ボールカウントが進む(右へ)ほどにストライクコール割合が上昇し、ストライクカウントが進む(下へ)ほどに低下する傾向を確認できる。

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代表的なカウントの例として、フラットな0-0、打者有利な3-0、投手有利な0-2時にストライクゾーンがどのように変化するかを図2に表す。この破線はストライクコール割合が50%以上である範囲を示している。

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打者有利のカウント(青)では高めのゾーンが広がり、投手有利のカウント(緑)では外角でゾーンが縮小している。同じ投球コースであってもカウント次第でストライク判定率が変化することから、フレーミングもカウントを分類して評価するのが妥当である。今回はこのような補正も加味して評価を行っている。

C.ミット移動距離別のストライクコール割合

3つ目は捕手のミットの動きだ。捕手は投手が狙うコースの目安としてミットを構えている。構えどおりに投球された場合ミットの動きは小さく、離れた位置に投球された場合動きは大きくなる。

そして、球審がストライクをコールするかどうかの判断は捕手のミット移動の大きさに応じて変化する。いわゆる逆球はストライクをとられにくいというイメージは多くの人が持っているのではないだろうか。もしそれが事実である場合、そのような投球を多く受けた捕手はフレーミング評価で不利を被ることになるので、補正を行おうというのがここでの狙いだ。

まずどの程度ミットの動きがストライクコールに影響を与えるのかを確認したい。A.打者の左右、B.カウントに応じた投球コース別のストライク率を算出し、さらに投球コースを平均ストライクコール割合別にグループ化する。今回は平均してストライクコール割合が「60-80%」、「40-60%」、「20-40%」になる3つのグループに分類して考えよう。各グループにおいて、捕手がミットを構えた位置から投球着弾点までの距離(=ミット移動距離)別のストライクコール割合を表したグラフを図3に示す。

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グラフは右肩下がりになっており、ミットの移動距離が大きいほどストライクコール割合が低下することがわかる。特にミットが40cm以上動いた場合は非常にストライクをとられにくくなっているようだ。

ホームベースの幅が43.2cmであることを考えれば、40cm以上ミットが動く投球とはおおむね逆球かゾーンから大きく外れた投球である。球審の心象によるものか、あるいはミットがストライクゾーンの外に流れやすい傾向によるものか、原因の判断は困難だが、少なくともミット移動距離は投手の制球力に起因する可能性が高い。捕手を評価する上では、捕手に依存しない外的要因を可能な限り排除する方が好ましいため、今回はミット移動距離について補正を行う。


3点の補正を加えたフレーミング評価

 

A、B、Cの補正を加えた総合的なフレーミング評価を以下の手順で行う。

① A.投球コース/B.カウント/C.ミット移動距離を考慮した平均ストライクコール割合を算出する
② 見逃しストライク判定の場合
増やしたストライク = 1 - 平均ストライクコール割合
③ 見逃しボール判定の場合
増やしたストライク=0 - 平均ストライクコール割合
④ ②、③の増やしたストライクを合計する
⑤ 増やしたストライクに、ストライクを増やす得点価値(0.13)を掛けた値をフレーミングで防いだ失点として評価とする

こうして計算されたフレーミング評価を選手ごとに見ていきたい。まずはA.投球コース、B.カウントのみを考慮した捕手ごとのストライク増減数を「CSAA (Called Strike Above Average)」とし表2に示した。誰が捕球してもストライク、またはボールとなる投球(ストライク率100%または0%)に関しては対象投球数から除いている。

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例えば、小林は2769球で77.8球ストライクを増やしていた、と考えることができる。反対に森友哉(西武)や甲斐はストライクを多く失っているようだ。

次にA.打者左右、B.カウントに加えてC.ミット移動距離も考慮したストライク増減を「CSAA_ME (CSAA Mitt Effect)」として、表3に示した。ここではミット移動距離によりどれだけストライクを失っていたかCSAAとCSAA_MEの差をMitt Effectと定義し、表の項目に加えている。この値が大きいほどミット移動距離が小さいことでストライクが増えていた、逆にマイナスになっていればミットの移動距離が大きいことでストライクを失っていたと考えられる。

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Mitt Effectを比較すると、會澤翼(広島)や加藤匠馬(中日)、梅野がプラスとなっている。彼らはチームの投手の制球力が良いことでストライクを増やしやすい状況だったことがわかる。一方、甲斐や森はMitt Effectのマイナスが大きい。チームの投手の制球力により、ストライクを減らしやすい状況で捕球していたようだ。特に森は80個分のストライクを投手の制球により失っていた。

最終的なフレーミング評価として、3点の補正を加えたCSAA_MEに、ボールをストライクにする得点価値の0.13を掛けた値をフレーミング得点とする(表4)。小林が少ない出場機会にもかかわらず1位となる9.9点を記録している。

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特徴的なフレーミング傾向を見せた捕手たち

 

ここではどのコースでストライクを増やしていたか、特徴的な傾向が出ていた捕手についてより詳細に確認していく。ゾーン図は赤くなるほどにストライクを増加、青くなるほど減少させていたと考えてほしい。

① 小林誠司(読売)

フレーミング得点トップとなった小林は、どのコースでも満遍なくストライクを多く獲得している。低め、特に右打者のアウトロー/左打者のインローに強みがあることから、右投手のスライダーを有効に活用しやすいと考えられる。フレーミングに関しては全体的に優秀で、今季は少ない出場機会だったにもかかわらず2年連続のトップ評価となっている。

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② 田村龍弘(ロッテ)

田村は昨季の筆者のフレーミング評価で、対象捕手中最も低い得点を記録。 フレーミングに課題があることを指摘していたが、今季は値を大きく改善させている。図4-2を見ると、右打席の側と高低にストロングポイントが存在するようだ。ホームベース上では高低を問わず優秀だが、ホームベース両端付近では若干高めでストライクを増やしていた。目立った弱点も存在せず、ゾーンの高低を使う投手にとって心強い捕手だ。

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③ 森友哉(西武)

森は、ボールゾーン気味の両サイドでプラスを稼いでいる。ただ左右を使った投球を助ける一方、ホームベースの中心付近でマイナスを記録していた。森のフレーミングはストライクを取りこぼさないというよりも、ボールをストライクと判定させる点に強みがありそうだ。

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④ 甲斐拓也(ソフトバンク)

甲斐は右打者のインハイ/左打者のアウトハイでストライクを増やし、右打者のアウトロー/左打者のインローへ向かうにつれてストライクが減少していく。低めをすくい上げる捕球動作よりも、高めを被せる捕球動作に強みがあるようだ。

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ブロッキング評価

 

ここでは捕手が投球を後ろに逸らさないことで暴投・捕逸を抑止する、ブロッキング能力についての評価を行う。まず投球コース別にブロッキングが失敗する割合がどれほどかを見てみよう(図5)。

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ここでは投球がバウンドしていないもの、したもので分けて考える。当然のことだが、バウンドした投球のほうがブロッキングに失敗する割合が高く、ノーバウンド投球はストライクゾーンから大きく外れたものでブロッキング失敗割合が高まっている。

さて今回はこのブロッキング評価に、さきほどフレーミング評価に使用したミット移動距離のデータを応用する。最初にミットを構えた位置から離れた位置への投球ほど難易度が上がるのは、ブロッキングも同じであるはずだ。これについて調べたのが図6だ。

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ミット移動距離が大きくなるほどにブロッキング失敗割合は上昇している。赤で示したバウンド投球については特にその傾向が強い。捕手にとって想定外の投球コースへの対応は容易ではなく、荒れた制球は捕手の負担を増加させる一因となっているかもしれない。

上記の影響を考慮した投球コース別のブロッキング失割合から、以下の計算で、平均的な捕手に比べて防いだ捕逸・暴投数(BlockingAA)を算出する。

① 捕球に成功した場合
防いだ捕逸・暴投 = (ブロッキング失敗率 - 0)
② 捕球に失敗した場合
防いだ捕逸・暴投 = (ブロッキング失敗率 - 1)

すべての投球について上記の計算を実施し、合計値に捕逸の得点価値(0.16)を掛けた値をブロッキング得点とし、評価に採用した。

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ブロッキングではフレーミングほどの差は生まれていない。1位の小林が少ない出場機会だった事をこと考慮しても、最大でも±3点ほどの範囲で収まっている。また、フレーミングではミット移動の補正により改善を見せた森だったが、ブロッキングに関しては補正を加えても評価は低いままである。本人の能力なのか、はたまたほかの要因なのか、暴投が多いのは投手の制球力だけの問題ではなかったようだ。


総合評価

 

ここまで紹介したフレーミング評価、ブロッキング評価にDELTA算出の盗塁阻止評価を加え、総合評価とした。結果、各項目で優れた貢献を見せた小林が1位となった。

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2019年受賞者一覧

八代 久通@saber_metmh
学生時代に数理物理を専攻。野球の数理的分析に没頭する。 近年は物理的なトラッキングデータの分析にも着手。

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