研究目的 セ リーグヤクルトスワローズ読売ジャイアンツ阪神タイガース広島カープ中日ドラゴンズ DeNA ベイスターズ NPB ( 日本野球機構 ) パ リーグソフトバンクホークス日本ハムファイターズ千葉ロッテマリーンズ西武ライオンズオリックスバッファローズ楽天イーグルス 表 年度セ リ

２０１６年 S-PLUS &Visual R Platform学生研究奨励賞

プロ野球における日本人選手の役割

～2016年度と2015年度のチーム状況の違い～

東海大学 情報通信学部

経営システム工学科

松家 大士

目次

1. 研究目的

2. 使用データ概要

3. 研究の流れ

4. 分析結果

5. まとめ、今後の課題

-参考文献-

研究目的

セ・リーグ

ヤクルトスワローズ

読売ジャイアンツ

阪神タイガース

広島カープ

中日ドラゴンズ

DeNAベイスターズ

_{パ・リーグ}

ソフトバンクホークス

日本ハムファイターズ

千葉ロッテマリーンズ

西武ライオンズ

オリックスバッファローズ

NPB

（日本野球機構）

2015年と2016年何が違うの？？

目的

2015年度と比較して

2016年度は何が影響しているのか？

セ・リーグ チーム

1位

広島

2位

巨人

3位

ＤｅＮＡ

4位

阪神

5位

ヤクルト

6位

中日

セ・リーグ チーム

1位

ヤクルト

2位

巨　　人

3位

阪　　神

4位

広　　島

5位

中　　日

6位

D eN A

表１ ２０１５年度セ・リーグ順位

表２ ２０１６年度セ・リーグ順位

使用データ概要

・提供元

NPB公式記録

[１]

・データ概要

日本プロ野球で行われた各対戦カードの試合結果 計143試合

・期間

2015年度、2016年度レギュラーシーズン（交流戦を含む）

・使用範囲

全12球団

・分析対象

2015年度：658人の打撃データ

2016年度： 680人の打撃データ

・データ項目

安打,二塁打,三塁打,本塁打,打点,盗塁,犠打,四球,死球,三振,併殺打,得点,塁打,犠飛,

故意四球

研究の流れ

データ

収集

主成分分析

プロット

チームの

現状把握

NPBのデータを参考に

両年度の打者データの収集

主成分分析の結果をグラフにプロットする。縦軸をアベ

レージヒッター、横軸をパワーヒッターと定義

11個の変数を使う。

（安打,二塁打,三塁打,本塁打,打点,

盗塁,犠打,四球,死球,三振,併殺打）

主成分プロットしたデータの外側を

円で描き、その円の大きさを違うことを確認

共分散構造分析により、背景を探る

分析結果（2015年度）

表３ プロ野球１２球団２０１５年度打者成績

主成分分析による分布表

図１ プロ野球１２球団２０１５年度打者成績の主成分分析

主成分分析で使用する指標

1

2

安打

0.979

0.032

二塁打

0.953

-0.090

三塁打

0.589

0.501

本塁打

0.847

-0.372

打点

0.954

-0.218

盗塁

0.643

0.546

犠打

0.412

0.715

四球

0.943

-0.057

死球

0.741

-0.125

三振

0.944

-0.045

併殺打

0.862

-0.201

成分

犠打

盗塁

打点

併殺打

死球 三振

二塁打

安打

三塁打

本塁打

四球

分析結果（2016年度）

主成分分析で使用する指標

安打、二塁打、三塁打、本塁打、打点、盗塁、犠打、四球、死球、三振、併殺打

1

2

安打

0.979

0.022

二塁打

0.959

-0.082

三塁打

0.688

0.411

本塁打

0.819

-0.436

打点

0.952

-0.241

盗塁

0.619

0.514

犠打

0.384

0.688

四球

0.938

0.004

死球

0.771

0.022

三振

0.944

-0.019

併殺打

0.84

-0.269

成分

表４ プロ野球１２球団２０１６年度打者成績主成分分析による分布表

図２ プロ野球１２球団２０１６年度打者成績の主成分分析

犠打

盗塁

打点

併殺打

死球

三振 二塁打

安打

三塁打

本塁打

四球

分析結果（主成分分析）

累積寄与率が第２主成分で80%以上ある

第3主成分では分散約５％

採用

合計

分散(%)

累積(%)

1

7.5

68.130

68.130

2

1.3

11.977

80.107

3

0.6

5.760

85.867

4

0.5

4.234

90.101

5

0.4

3.959

94.059

6

0.2

2.240

96.300

7

0.2

1.458

97.757

8

0.1

.890

98.648

9

0.1

.876

99.523

10

0.0

.306

99.829

11

_0.0

_.171

_100.000

成分

初期の固有値

表５

プロ野球１２球団２０１５年度打者成績の主成分分析による成分表

図３ ２０１５年度打者成績の主成分分析による成分図

分析結果

・第一主成分

右に行くほどヒット性の

当たりを打つ人が多い

アベレージヒッター

・第二主成分

上に行くほど

盗塁する人が多い

下に行くほど本塁打が多い

ホームランバッター

図４ プロ野球１２球団２０１５年度打者成績の主成分分析による成分分布図

アベレージヒッター

ホームランバッター

二塁打

安打

四球

分析結果（共分散構造分析）

 アベレージヒッターが得点に大きく関連している

 アベレージヒッターが打点に絡むことが多い

 安打、二塁打、四球の共分散が高い

安打

二塁打

四球

アベレージ

ヒッター

得点

打点

盗塁

e1

e2

e3

.93

.96

.90

.23

.17

.61

.97

.94

.62

.04

.-37

.52

GFI =.960

AGFI =.833

＊アベレージヒッターとは主成分分析で出た第１主成分の結果を入れた

＊eは誤差変数を表す

分析結果（共分散構造分析）

本塁打

故意四球

塁打

パワーヒッ

ター

打点

犠飛

死球

e1

e2

e3

.87

.60

.63

.69

-01

.34

.98

.77

.68

.33

.00

.00

GFI =.972

AGFI =.881

 パワーヒッターが打点に大きく関連している

 パワーヒッターが犠飛に絡むことが多い

 本塁打と塁打の共分散が高い

＊パワーヒッターとは主成分分析で出た第２主成分の結果を入れた

＊eは誤差変数を表す

主成分分析結果（広島）

丸

選手

鈴木選手

田中選手

図5 広島２０１６年度打者成績の主成分分析による分布図

田中選手

丸

_選手

菊池選手

図6 広島２０１５年度打者成績の主成分分析による分布図

• 円の大きさは2015年度の方が大きい

• プロットデータが横に分散している

プロットデータが横に伸びることに勝率

のカギがある！？！？

主成分分析結果（広島）

• 2015年度と2016年度で平均が0.5違う！！

• 横軸が伸びれば勝率も上がる！？

表6 2015年度広島主成分得点表

表7 2016年度広島主成分得点表

選　手

F A C 1_1

F A C 2_1

丸　佳浩

3.15635

-0.3195

田中　広輔

3.15171

2.2609

菊池　涼介

2.75932

6.79362

新井　貴浩

2.23764

-1.1468

會澤　翼

1.40015

-0.3454

エルドレッド

1.32806

-1.9872

梵　英心

1.19963

0.36256

鈴木　誠也

0.92029

1.44936

シアーホルツ

0.87364

-0.6052

平均

1.7338

選　手

F A C 1_1

F A C 2_1

丸　佳浩

4.22708

1.49121

鈴木　誠也

3.7367

0.45358

田中　広輔

3.43072

2.2157

新井　貴浩

2.72846

-2.6089

菊池　涼介

2.58027

2.71972

エルドレッド

1.80529

-2.4676

安部　友裕

1.31059

1.48379

石原　慶幸

0.92014

0.8701

松山　竜平

0.88901

-0.8572

平均

2.17515

横軸

縦軸

2016

横軸

縦軸

2015

主成分分析結果（DeNA）

• 2016年度の方が円が大きくなっている

• プロットデータが横に分散している

プロットしたデータが横に伸びる こと

に勝率のカギがある！！

図８ DeNA２０１５年度打者成績の主成分分析による分布図

梶谷選手

筒香選手

ロペス選手

バルディリス選手

図７ DeNA２０１６年度打者成績の主成分分析による分布図

梶谷選手

筒香選手

桑原選手

ロペス選手

主成分分析結果（DeNA）

選　手

F A C 1_1

F A C 2_1

筒香　嘉智

3.754

-3.3379

桑原　将志

2.88624

1.41575

ロペス

2.75712

-3.823

梶谷　隆幸

2.7337

1.43061

倉本　寿彦

1.88873

-0.1379

宮﨑　敏郎

1.53483

-1.9478

石川　雄洋

0.9161

1.71049

エリアン

0.87128

0.0657

戸柱　恭孝

0.86409

-0.6874

平均

2.0229

選　手

F A C 1_1

F A C 2_1

梶谷　隆幸

3.10932

1.52008

筒香　嘉智

2.88201

-2.7344

ロペス

2.83427

-2.8503

バルディリス

2.4835

-2.807

石川　雄洋

1.19614

0.99247

嶺井　博希

0.71719

-0.4352

白崎　浩之

0.66259

2.18485

荒波　翔

0.6568

0.40122

倉本　寿彦

0.6354

-0.229

平均

1.68636

横軸

縦軸

2016

横軸

縦軸

2015

表８ 2015年度DeNA主成分得点表

表９ 2016年度DeNA主成分得点表

• 去年と今年で平均が0.4違う！！

• 広島と同じように横軸が伸びている！

主成分分析結果（ヤクルト）

選　手

F A C 1_1

F A C 2_1

山田　哲人

4.55224

-1.2021

バレンティン

3.17882

-4.3236

坂口　智隆

2.31981

1.85618

雄平

1.46453

-1.0983

川端　慎吾

1.45195

-0.7577

中村　悠平

1.36431

0.44017

大引　啓次

1.31265

-0.0338

西浦　直亨

0.85159

-0.1507

西田　明央

0.83961

-0.495

平均

1.92617

選　手

F A C 1_1

F A C 2_1

山田　哲人

4.79182

-0.4121

畠山　和洋

2.92868

-3.5031

川端　慎吾

2.69487

-1.3398

雄平

2.47127

0.26846

中村　悠平

1.65132

0.42319

大引　啓次

1.29591

0.28358

デニング

0.84524

-1.2411

上田　剛史

0.73591

1.96765

比屋根　渉

0.61932

0.89493

平均

2.00381

横軸

縦軸

2016

横軸

縦軸

2015

表10 2015年度ヤクルト主成分得点表

表11 2016年度ヤクルト主成分得点表

• FAC1-1の平均が2015年度が2016年度より下がっている。

• 山田、雄平、川端、畠山選手はケガで離脱している時期がある。

まとめ

まとめ

• 横軸に円が伸びている方が勝率が高い

• 来年度、補強するなら円が横に伸びる方がよい

• ケガなどで出場回数が減るとチームの勝率が下がる

表12 2016年度打点ランキング

広 広島

D

D eN A

ヤ ヤクルト

表13 2016年度本塁打ランキング

1 筒香　嘉智

Ｄ

2 山田　哲人

ヤ

3 ロペス

Ｄ

4 バレンティン ヤ

5 鈴木　誠也

広

本塁打順位

1 筒香　嘉智

Ｄ

2 山田　哲人

ヤ

3 新井　貴浩

広

4 バレンティン ヤ

5 鈴木　誠也

広

5 ロペス

Ｄ

7 丸　佳浩

広

打点順位

2015

2016

チーム名 F A C 1_1

F A C 1_1

広島

1.73380

2.17515

D eN A

1.68636

2.02290

巨人

1.70585

1.84998

ヤクルト

2.00381

1.92617

阪神

1.71573

1.76626

中日

1.63888

1.77127

今後の課題

今後の課題

•

3年以上のデータ使用して精度を上げる

•

ピッチャーのデータを使用する

•

費用対効果の検証

順位 チーム

年棒合計

1位

巨人

32億円

2位

阪神

24億円

3位

ヤクルト 21億円

4位

広島

18億円

5位

中日

16億円

6位

D eN A

14億円

表16 セ・リーグチーム別年棒順位

[5]

1 野村　祐輔

広

1 菅野　智之

巨

2 ジョンソン

広

2 ジョンソン

広

3 メッセンジャー

神

3 野村　祐輔

広

4 山口　俊

Ｄ

4 田口　麗斗

巨

5 田口　麗斗

巨

5 岩貞　祐太

神

5 岩貞　祐太

神

6 メッセンジャー

神

5 黒田　博樹

広

7 黒田　博樹

広

8 菅野　智之

巨

8 石田　健大

Ｄ

8 石田　健大

Ｄ

9 藤浪　晋太郎

神

最多勝

防御率

参考文献

[1] 日本野球機構 （

http://www.npb.or.jp/

）

最終閲覧日；2016年10月25日

[2] コトバンク （

https://kotobank.jp/

）

最終閲覧日；2016年10月25日

[3] 木下栄蔵

「阪神はなぜ優勝したか(スポーツデータ II)」

オペレーションズ・リサーチ，

_{51(2),111-115, 2006}

[4] 日刊スポーツ：記事2016年4月26日

（

http://www.nikkansports.com/baseball/news/1637560.html

）

最終閲覧日；

2016年10月25日

[5] 鍋谷清治 “野球のデータの統計的分析” 日本統計学会誌2007年3月pp91～115

[6] 石岡文生、栗原考次、文勝浩 主成分分析を用いた空間データのホットスポットの

検出について(日本計算機統計学会シンポジウム論文集 (19), pp39-42, 2005-10-20)

言葉の定義１

• 安打：野球で、打者が守備側の失策なしに一塁またはそれ以上の塁

に進むことができる打球。また、打者がそのような打球を飛ばすこと

• 打点：野球で，打者が安打・犠打・四死球などで走者をホーム-インさ

せてあげた得点の数。

• 盗塁：野球で，出塁した走者が守備側の隙をねらって，次の塁へ進

むこと

• 四球：野球で，打者が四つのボールを得ること。打者は一塁へ進むこ

とができる

• 死球：野球で，投球が打者の体または着衣に触れること。打者は一

塁へ進塁することができる

言葉の定義２

• 三振：野球で，打者がストライクを三回とられてアウトに

なること

• 併殺打：野球で、ダブルプレーをとられてしまう打撃

• ダブルプレー：野球で、2人の走者、あるいは1人の走

者と打者を、連続したプレーによって合わせてアウトに

すること

• 得点：走者が正規に一塁、二塁、三塁、本塁の順に進

塁し、本塁に触れるときに記録される点数のことである。

言葉の定義３

• 犠飛：野球で、打者はアウトになるが、走者を進塁

させたフライ。

• 塁打：野球で、打った安打のうち、単打を1、二塁

打を2、三塁打を3、本塁打を4として集計した数。

• 故意四球：野球において投手が打者に対して、意

図的に四球を与える行為につく記録である。

主成分分析の結果（S-plus）

Comp.1 C om p. 2 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 -0 .2 -0 .1 0. 0 0. 1 0. 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1718 19 20 21 22 23 24₂₅ 26 27 28 29₃₀ 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 6869 70 71 7273 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85₈₆ 87₈₈ 89 9091 92 93 94 9596 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110111 112113 114 115 116 117118 119 120 121 122123 124127126125 128 129 130 131 132 133 134₁₃₅ 136 137 138 139140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150151 152 153 154 155156 157 158159 160 161 162 163 164 165 166 167 168169 170₁₇₁ 172 173174 175 176 177₁₇₈ 179 180 181 182 183184185 186 187188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204₂₀₅ 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218219 220 221 222 223 224 225 226227 228 229 230231 232234233 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253254 255256 257 258 259 260 261 262₂₆₃ 264 265 266267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283285₂₈₄ 286 287288289290291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322₃₂₃ 324325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335₃₃₆ 337 338 339 340341 342 343 344 345 346 347 348349 350 351 352353₃₅₅354 356 357 358 359360 361 362 363365₃₆₄ 366367 368 369 370 371 372 373374₃₇₅ 376 377 378379381 380 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405406 407408 409 410411 412 413 414 415 416417 418 419 420 421 422 423 424 425 426427 428 429 430 431 432 433 434₄₃₆₄₃₇435 438439 440 441 442 443 444 445 446447450448449 451 452 453458454456 457 455 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478479 480 481 482483 484 485 486 487 488 489 490491 492 493 494 495496497 498 499 ₅₀₀ 501 502₅₀₃₅₀₄505 506 507508 509 510 511 512 513514 515 516 517520₅₁₉ 518 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530₅₃₁ 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541₅₄₂₅₄₄543 545 546 547 548549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589590 591 592 593 594 595 596 597 598 599600 601 602 603 604 605607606 609 ₆₀₈ 610 611 612 613 614₆₁₅ 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625626 627 628630₆₃₁₆₂₉632 633₆₃₄ 635638636637 639 640 641 642 643 644 645 646 647_{648 649}650 651 652 653₆₅₄₆₅₅ 656 657 658 -30 -20 -10 0 10 20 -30 -20 -10 0 10 20 `安打` `二塁打` `三塁打` `本塁打` `打点` `盗塁` `犠打` `四球` `死球` `三振` `併殺打`

Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Comp.5 Comp.6 Comp.7 Comp.8 Comp.9 Comp.10

0

2

4

6

Relative Importance of Principal Components

V a ri a n c e s 0.681 0.801 0.859 _0.901 0.941 0.963 _{0.978 0.986 0.995} 0.998

主成分分析の結果（S-plus）

• princomp(x = ~ `安打` + `二塁打` + `三塁打` + `本

塁打` + `打点` + `盗塁` +`犠打` + `四球` + `死球` + `

三振` + `併殺打`, data = `野球１`, scores = TRUE,

cor = FALSE, na.action = na.exclude)

• princomp(x = ~ `安打` + `二塁打` + `三塁打` + `本

塁打` + `打点` + `盗塁` + `犠打` + `四球` +`死球` + `

三振` + `併殺打`, data = `X2016野手データ...コピー

`, scores = TRUE, cor = FALSE, na.action =