• 1.02 Column


野球のデータ分析を手がける株式会社DELTAでは、2020年の日本プロ野球での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 2020”を発表します。これはデータを用いて各ポジションで優れた守備を見せた選手――いうならば「データ視点の守備のベストナイン」を選出するものです。

対象遊撃手に対する9人のアナリストの採点


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遊撃手部門は源田壮亮(西武)が受賞者となりました。しかしどのような分析を行いこうした評価に至ったかはアナリストごとに異なります。遊撃手をどのように分析したか、竹下弘道氏の分析を参考として掲載します。2020年遊撃手のUZRはこちらから。




遊撃手参考分析:竹下弘道



選出の考え方


選出にあたり、まず最優秀守備者の定義を確認したい。本稿では最優秀守備者を「平均と比べてチームの失点を最も多く減らした選手」と定義した。つまり、失点を基準とするわけだが、これは野球の最終目的は試合に勝つことであり、そのために守備側に取れる手段は失点を減らすことしかないためである。

遊撃手の守備を論ずる時、「フットワークの良さ」「グラブさばきの巧さ」「肩の強さ」などが評価項目として挙げられることが多いが、これらはすべて失点を減らすための一手段に過ぎない。失点をどれだけ抑止できたかを基準にすれば、これらの項目をひっくるめた総合的な評価を出すことができる。

遊撃手が失点を減らすためにできることは、①打球処理(出塁をアウトに置き換える)②併殺獲得(走者をアウトに置き換える)の2つである。本稿では1.02のUZR(Ultimate Zone Rating)に準拠して①と②で減らした失点を算出し、それを足し合わせて最終評価とした[1]。加えて、今回は筆者独自の手法として「球場の違いがゴロの打球処理に与える影響」に対する補正を実施した。こちらの詳細については以降で説明していく。


球場の違いはゴロの打球処理に影響を与えるか?


「球場の違い」と言うと、外野フェンスの違いをイメージされる方が多いかもしれないが、外野フェンスがゴロの打球処理に影響を与えるようなことは考えづらい。ゴロの打球処理に影響を与える要素として考えられるのは、内野のサーフェス(フィールド面の材質)の違いだ。

各球場のサーフェスを改めて確認すると、ドーム球場を中心に人工芝の球場が多いものの、一部の屋外球場は天然芝・黒土を採用するなど、球場によって違いがある。もしサーフェスの違いによってゴロの転がり方が変わるとすれば、ゴロを処理しやすい球場、処理しにくい球場が存在してもおかしくない。

それでは、各球場のゴロの処理しやすさに違いはあるだろうか。今回はPF(パークファクター)の手法[2]を用いて、「同じリーグの6本拠地平均と比較してゴロアウト%が何倍高くなるか」を評価した。ゴロアウト%は「ゴロがアウトになった割合」を示す。表の数値が高いほど、守備側から見てゴロをアウトにしやすい球場ということを意味する。計算にあたって打球の性質が特殊である犠打は除外している[3]

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球場によってゴロの処理しやすさには違いがあるようだ。平均的なチームが平均的な球場で試合するとゴロアウト%は73%になるが、このデータを元に計算すると、ナゴヤドームではこれが75%まで上がり、マツダスタジアムでは71%まで下がることになる。75%、71%という字面だけ見るとあまり差がないように思えるが、これは打者視点から見るとゴロを打った時の出塁率がおよそ.250から.290まで変動するということである。かなり大きな差と言えるのではないだろうか。

サーフェスとの対応を見ると、天然芝・黒土の球場はゴロをアウトにしにくい一方、人工芝の球場はゴロをアウトにしやすい傾向が確認できる。しかし、人工芝でもゴロをアウトにしにくい球場もあり、人工芝も種類によって特性が異なるようだ。これは人工芝を変更したZOZOマリンスタジアムの推移を見てもわかる。

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2018年にZOZOマリンスタジアムは、アストロ社製の「アストロステージ」から積水樹脂社製の「MS Craft Baseball Turf」に人工芝を切り替えた。これはゴロの処理しやすさに影響を与えたようで、アストロステージ時代はゴロをアウトにしにくい球場だったが、切り替え後はゴロをアウトにしやすい球場となっている。以上の結果から、おそらくはサーフェスの違いが原因で、球場によってゴロ処理のしやすさは異なっていることがわかった。そうなると、ゴロを処理しやすい(しにくい)球場では、UZRを稼ぎやすい(稼ぎにくい)のではないかという疑問が生じる。選出にあたって公平な評価を行うためには、この点について確認しておかなければならない。




UZRを稼ぎやすい球場は存在するか?


検証に入る前に、UZRにおけるゴロ処理の評価方法について確認しておく。

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UZRでは上記のような「ゾーン」「距離」「打球強度」の観点で打球を分類する。その狙いは、打球の難易度付けを行うことにある。すべての遊撃手がその打球をどのくらいの割合で処理できたかを「打球の難易度」とみなして、その処理割合に対してどれだけ多く処理できたかでゴロ処理の優劣が評価される。こうすることで遊撃手がそもそも処理できない打球を評価対象から外せる上、遊撃手の元に飛んでくる打球の難易度に差があっても、それを織り込んだ公平な評価が行える[4]

なお、UZR特有のこうした視点で評価を行うと、球場の影響も一部織り込まれることにお気づきだろうか。例えば、球場の影響で処理の難しいゴロと多く対峙することになったとしても、UZRの打球分類がその処理の難しさを検知できるのであれば、「(球場のせいで)遊撃手の元に飛んでくる打球の難易度に差があっても、それを織り込んだ公平な評価が行える」という理屈だ。

こうしたUZRの特性を踏まえたうえで、実際にUZRを稼ぎやすい球場が存在するかどうか見ていきたい。こちらもPFの手法を用いて、「同じリーグの6本拠地平均と比較してUZRの打球処理が何点分高くなるか」を評価した。前節で述べたように球場の影響はサーフェスによって決定される可能性が高いため、人工芝の球場は現在のものになってからの平均値、非人工芝の球場については2016年から2020年の平均値を記載した。また、今回は失策出塁を打球処理の中に組み込んで評価している[5]。数値は遊撃手の守備範囲内に飛んだ打球200個あたりとした[6]

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この数値は「その球場を本拠地としているチームで遊撃手としてフル出場すると、球場の影響でUZRが何点分高くなるか」とおおむねみなしてよい[7]。前述のUZRの特性が機能しているためか、半数以上の球場が年間で±1点未満のわずかな影響に留まっている。一方で、強烈なバイアスが存在する球場もあるようだ。特に東京ドームとマツダスタジアムの影響は大きく、本拠地の特性により巨人の遊撃手は年間で4.2点分の得をする一方、広島の遊撃手は3.6点分の損をする計算となる。

近年では、巨人と広島の遊撃手には坂本勇人田中広輔が固定されている。2人の成績にも球場の影響が色濃く表れていると考えるのが自然だろう。それを確認するため、両選手の打球処理を本拠地と他球場に分解したものが以下のデータである。

表3 坂本勇人の球場別打球処理(RngR+ErrR)
年度 東京D 他球場 全体
2016 12.1 -0.4 11.6
2017 4.7 2.7 7.5
2018 7.3 0.0 7.3
2019 0.5 -1.1 -0.6
2020 5.0 3.5 8.5
合計 29.6 4.7 34.3
表4 田中広輔の球場別打球処理(RngR+ErrR)
年度 マツダ 他球場 全体
2016 -3.1 1.5 -1.6
2017 1.4 -3.1 -1.7
2018 -2.3 0.2 -2.1
2019 -0.4 2.3 1.9
2020 -10.2 -1.6 -11.8
合計 -14.7 -0.7 -15.4

坂本と田中の全体のスコアは、直近5年間で50点近い差が開いている。しかし、坂本はプラスの大半を東京ドームで計上している一方、田中はマイナスの大半をマツダスタジアムで計上している。本拠地以外で計上したスコアは5年間のトータルで5点ほどしか差がなく、2人の守備力の差は従来言われているよりもずっと小さい可能性がある。公平な評価を行うためには、こうした球場の影響を補正する必要がありそうだ。

本稿ではwRAA(weighted Runs Above Average)の補正などに用いられるオーソドックスな方法で球場の影響を補正する。各球場で対峙した打球数に応じて、前節で計算した球場バイアスを差し引くものである[8]。評価対象となる遊撃手の球場別打球数と、そこから算出される補正値は以下の通りである。なお、地方球場は補正値を0として計算した[9]

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多くの選手は±1点以内に収まっているが、前節で述べた通り坂本と田中は影響を大きく受けるようだ。有利な環境で守備を行える坂本は3.8点が引かれて、逆に不利な環境の田中は3.6点が上乗せされる計算となる。この補正を入れる前後における、各選手の打球処理スコアは以下の通りとなる。

                                                                                         
表6 球場補正前後の打球処理
選手球団 守備
イニング
補正前 補正後
源田 壮亮L 1037
8.9 9.6
京田 陽太D 1047 8.6 7.8
坂本 勇人G 883 8.5 4.7
安達 了一B 665 2/3 4.6 2.6
小深田 大翔E 720 1/3 -0.6 0.4
木浪 聖也T 717 0.5 0.3
藤岡 裕大M 889 -7.0 -7.3
田中 広輔C 973 -11.8 -8.2
A・エスコバーS 563 -13.2 -12.6

補正前は源田、京田、坂本がほぼ横並びでトップだったが、補正により坂本はやや遅れを取るかたちとなった。しかし、東京ドームの影響を考慮しても3位につけており、標準以上の打球処理能力を有していたことがわかる。一方で田中は補正でスコアを伸ばしたものの、今季は球場の影響以上のマイナスを計上してしまっており、不本意なシーズンだったことがうかがえる。

源田はUZRを稼ぎにくいメットライフドームを本拠地としているため、球場補正でさらに数値を伸ばす結果となった。2014年以降では源田、坂本、安達の3人がUZRで非常に高いスコアをマークしているが、坂本と安達は本拠地の恩恵を受けた形跡がある一方で、源田にはそうした形跡は見て取れない。球場補正を昨季以前のデータにも適用すると、源田の評価はよりいっそう高いものとなりそうだ。


選出結果


前節で評価した打球処理のスコアに加えて、1.02に掲載されている併殺評価を加算して最終評価とした。併殺の取りやすさにも球場のバイアスが存在する可能性があるが、本稿ではそこには踏み込まず打球処理のみを補正することとした。

表7 最終評価
選手 球団 守備
イニング
打球処理 併殺評価 合計
源田 壮亮 L 1037
9.6 7.7 17.2
京田 陽太 D 1047 7.8 3.2 11.0
坂本 勇人 G 883 4.7 -0.4 4.4
安達 了一 B 665 2/3 2.6 -0.7 1.9
木浪 聖也 T 717 0.3 -1.4 -1.0
小深田 大翔 E 720 1/3 0.4 -3.7 -3.3
藤岡 裕大 M 889 -7.3 -1.4 -8.7
田中 広輔 C 973 -8.2 -0.5 -8.7
A・エスコバー S 563 -12.6 -1.9 -14.5

以上の結果から、本稿では源田壮亮を最優秀守備者としたい。例年と比べると落ち着いたスコアではあったものの、それでも2位以下を突き放す総合評価となった。





[1]打球処理はフライとライナーは評価対象外とした。フライはほぼすべてアウトとなるため守備者によってほとんど差がつかないこと、ライナーは絶対数が少ないため信頼性の高い評価を出せないことが評価対象外とした理由である。

[2]詳しくは拙稿「パークファクターはどのような考え方で算出されるか」を参照。PFは「同じチーム同士の対戦で使用球場だけが異なる」というシチュエーションを利用することで、球場の特性を評価する。

[3]各球場の人工芝については以下を参照した。

札幌ドーム・ナゴヤドーム

https://turftech.otsukac.co.jp/grandturf.html

東京ドーム

https://www.tokyo-dome.co.jp/dome/about/

横浜スタジアム

https://baseballking.jp/ns/145405

PayPayドーム

https://www.softbankhawks.co.jp/news/detail/00000072.html

ZOZOマリンスタジアム

https://www.marines.co.jp/cmn/images/news/2017/12/26/shiba.pdf

https://web.archive.org/web/20170710223425/

明治神宮野球場

https://hibrid-turf.com/case/detail/jingu_stadium/

メットライフドーム

https://www.seibulions.jp/news/detail/10797.html

京セラドーム

https://www.buffaloes.co.jp/news/detail/00001087.html

[4]ちなみに、wRAAなどとは異なり、UZRがリーグを跨いだ12球団平均との比較から算出できるのはこの特性による。wRAAが12球団平均との比較から算出できないのは、基本的にセの打者はセの投手としか対戦せず、パの打者はパの投手としか対戦しないためだ。wRAAはその打者のwOBA(weighted On Base Average)を平均的なwOBAと比較して算出されるが、比較するためには両者の対戦投手が一致している必要があるため、セの打者ならセの平均的なwOBA、パの打者ならパの平均的なwOBAを使用する必要がある。一方、UZRにおいてもセの守備者はセの打者としか対戦せず、パの守備者もパの打者としか対戦しない。セの打者とパの打者では打球の難易度に差がある可能性が考えられるが、打球分類によって遊撃手の元に飛んでくる打球の難易度の差を補正できるため、UZRは12球団平均を基準として算出できる、という理屈である。
[5]安打と同様にゾーン別に計上する形で組み込んでいる。得点期待値は失策出塁のものを使用した。安打のようにゾーン内のアウト割合によって責任配分する手法は取らず、失策した選手が責任を100%負うものとして計算した。
[6]ここでいう打球とは、UZRにおいて評価対象となる打球の総数を示す。選手が獲得したゴロアウトと、その選手の責任によって発生した安打と失策出塁の合計値となる。
[7]このように考えられる理由は以下の通りである。まず前提として、遊撃手は年間フル出場すると守備範囲内に500個の打球が飛んでくる。話を単純にするために地方球場と交流戦を無視すると、遊撃手は本拠地で250個の打球と対峙する一方で、同じリーグの各相手本拠地でそれぞれ50個の打球と対峙することになる。つまり、遊撃手は自チームの本拠地で敵チームの各本拠地と比べて200個多くの打球と対峙することになる。この200個分が選手の成績に球場バイアスとして上乗せされる形になる。
[8]この方法で補正したスコアは、「同じリーグの6本拠地で均等にプレーした時、UZRが何点になるか」を意味することになるため、基準が12本拠地の平均ではなく、同一リーグの6本拠地の平均となる点が課題となる。しかし、リーグ間の差は球場一つひとつの間の差よりも小さいと考えられるので、基準が同一リーグの6本拠地の平均であっても、補正を導入した方が公平な評価を行えると判断した。
[9]データ不足により球場バイアスを精度良く計測できないのが補正値を0とした理由である。今季は変則日程で12本拠地以外の試合開催が少なく、12球団全体でほっともっとフィールド神戸が5試合使用されただけであるため、この処置による影響は無視できるレベルだと考えられる。

2020年受賞者一覧


過去のFIELDING AWARDS遊撃手分析はこちら
2019年(源田 壮亮)
https://1point02.jp/op/gnav/column/bs/column.aspx?cid=53583
2018年(源田 壮亮)
https://1point02.jp/op/gnav/column/bs/column.aspx?cid=53464
2017年(源田 壮亮)
https://1point02.jp/op/gnav/column/bs/column.aspx?cid=53329
2016年(安達 了一)
https://1point02.jp/op/gnav/sp201701/sp1701_05.html

竹下 弘道(たけした・ひろみち)@RCAA_PRblog
古典的ボックスコアから選手とチームの通史的な分析に取り組む。
https://ranzankeikoku.blog.fc2.com/
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