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内容紹介
まことしやかな「セオリー」は、本当に正しいか？
野球中継を見ていると、「９回裏ノーアウト・ランナー１塁、
ここは手堅く送りバントでしょう」といった解説をよく聞く。
だが、統計学的な観点からは、送りバントは明らかに損な
作戦である。
アナウンサーや解説者が、まことしやかに述べる「野球の
セオリー」。しかし、それらの戦術やプレーには、果たして合理
的な理由があるのだろうか。
こうした疑問に、統計学的な観点から答えようとするのが、
本書で紹介する「セイバーメトリクス（野球統計学）」である。
従来の「勘」や「感覚」に支えられた常識を覆す意外な「真実」
が、データから見えてくる。
野球中継を見ていると、「９回裏ノーアウト・ランナー１塁、
ここは手堅く送りバントでしょう」といった解説をよく聞く。
だが、統計学的な観点からは、送りバントは明らかに損な
作戦である。
アナウンサーや解説者が、まことしやかに述べる「野球の
セオリー」。しかし、それらの戦術やプレーには、果たして合理
的な理由があるのだろうか。
こうした疑問に、統計学的な観点から答えようとするのが、
本書で紹介する「セイバーメトリクス（野球統計学）」である。
従来の「勘」や「感覚」に支えられた常識を覆す意外な「真実」
が、データから見えてくる。
内容（「BOOK」データベースより）
アナウンサーや解説者が、まことしやかに述べる「野球のセオリー」。しかし、それらの戦術やプレーには、はたして合理的な理由があるのだろうか。こうした疑問に、統計学的な観点から答えようとするのが、本書で紹介する「セイバーメトリクス(野球統計学)」である。従来の「勘」や「感覚」に支えられた常識を覆す意外な「真実」が、データから見えてくる。
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13 人中、10人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
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セイバーメトリクスファンの一人です
SMR Baseball labのサイトでコラムを書かれている鳥越さんとの事で
サイトでも紹介されており、購入させていただきました
個人的にカープファンで
お金の少ないカープがどうやったら強くなれるのか趣味で考えていますが
こちらの本のデータはMLBではなくNPBでのデータが揃っていてとても面白かったです
ある程度セイバーメトリクスを知っている人には周知の事実もありますが
個人的に左投手対左打者のデータは非常に興味深く読ませてもらいました
セイバーメトリクスを余り知られていない人や
野球を理論的に考えてみたい人にはとても良い書籍だと思います
カープの話になりますが
一昨年のカープのリリーフ投手は
梅津、シュルツ、永川、横山選手となっていましたが
梅津選手以外は対左打者への被打率が非常に低く
左のワンポイントというのは無理に必要ではないのかな？
もしかすると右投手でも代用できるのではないかな？
と考えていました
次回はこういった面のデータも見れる事を期待しています！
SMR Baseball labのサイトでコラムを書かれている鳥越さんとの事で
サイトでも紹介されており、購入させていただきました
個人的にカープファンで
お金の少ないカープがどうやったら強くなれるのか趣味で考えていますが
こちらの本のデータはMLBではなくNPBでのデータが揃っていてとても面白かったです
ある程度セイバーメトリクスを知っている人には周知の事実もありますが
個人的に左投手対左打者のデータは非常に興味深く読ませてもらいました
セイバーメトリクスを余り知られていない人や
野球を理論的に考えてみたい人にはとても良い書籍だと思います
カープの話になりますが
一昨年のカープのリリーフ投手は
梅津、シュルツ、永川、横山選手となっていましたが
梅津選手以外は対左打者への被打率が非常に低く
左のワンポイントというのは無理に必要ではないのかな？
もしかすると右投手でも代用できるのではないかな？
と考えていました
次回はこういった面のデータも見れる事を期待しています！
31 人中、22人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:新書
いやぁ面白かった。
野球には、「数字で遊べる」という特質がある。
プレイの一つ一つが「切れて」いるので、数値化がしやすいのだ。
そして、膨大な過去のデータの蓄積がある。それを統計学的に解析することにより、「特定の状況での勝利確率」を導くことができる。
例えば、「江夏の２１球」で有名になった近鉄対広島の1989年日本シリーズ第７戦。
４対３で広島がリードで迎えた９回裏。
近鉄最後の攻撃を江夏が迎えたときの勝利確率は、81.15% 広島が圧倒的に有利。
それが、先頭打者羽田にヒットを打たれて無死一塁となると、67.72% ↓13.43%
盗塁と暴投で無死三塁、 52.12% ↓15.60%
さらに四球で無死一塁三塁、47.97% ↓4.15% ついに広島が劣勢に！
次打者敬遠で無死満塁、 35.96% ↓12.01% 江夏、大ピンチ！
しかし代打佐々木を三振にとる 50.53% ↑14.57% 一気に互角に戻す！
石渡のスクイズをはずし、三塁走者アウト！ 83.26% ↑32.73% 完全に逆転！
そして江夏が石渡を三振にとってゲームセット。
「ビッグプレイ」とは勝利確率を大きく変動させるプレイである、ということがよく分かる。
さはさりながら。統計はあくまで統計である。過去のデータから導かれた蓋然性でしかない。我々が見ている試合の「次のシーン」が、「確率の高い方」であるとは限らない。
例えば「史上最大の下克上」のスタートとなったクライマックス第１戦。８回を終わってロッテは西武に１対５で負けていた。この状況での勝利確率は、わずか１％であった。このときのロッテは、「１００試合に一度」の奇跡を起こして「史上最大の下克上」を開始するのである。
数字は野球を語る。しかし現実の野球は、数字を超えたものである。だから、野球は面白い。
野球には、「数字で遊べる」という特質がある。
プレイの一つ一つが「切れて」いるので、数値化がしやすいのだ。
そして、膨大な過去のデータの蓄積がある。それを統計学的に解析することにより、「特定の状況での勝利確率」を導くことができる。
例えば、「江夏の２１球」で有名になった近鉄対広島の1989年日本シリーズ第７戦。
４対３で広島がリードで迎えた９回裏。
近鉄最後の攻撃を江夏が迎えたときの勝利確率は、81.15% 広島が圧倒的に有利。
それが、先頭打者羽田にヒットを打たれて無死一塁となると、67.72% ↓13.43%
盗塁と暴投で無死三塁、 52.12% ↓15.60%
さらに四球で無死一塁三塁、47.97% ↓4.15% ついに広島が劣勢に！
次打者敬遠で無死満塁、 35.96% ↓12.01% 江夏、大ピンチ！
しかし代打佐々木を三振にとる 50.53% ↑14.57% 一気に互角に戻す！
石渡のスクイズをはずし、三塁走者アウト！ 83.26% ↑32.73% 完全に逆転！
そして江夏が石渡を三振にとってゲームセット。
「ビッグプレイ」とは勝利確率を大きく変動させるプレイである、ということがよく分かる。
さはさりながら。統計はあくまで統計である。過去のデータから導かれた蓋然性でしかない。我々が見ている試合の「次のシーン」が、「確率の高い方」であるとは限らない。
例えば「史上最大の下克上」のスタートとなったクライマックス第１戦。８回を終わってロッテは西武に１対５で負けていた。この状況での勝利確率は、わずか１％であった。このときのロッテは、「１００試合に一度」の奇跡を起こして「史上最大の下克上」を開始するのである。
数字は野球を語る。しかし現実の野球は、数字を超えたものである。だから、野球は面白い。
11 人中、8人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:新書
結局、意表を突いたセーフティバントならいいという結論だが、それが失敗する確率など詰めてない。
そりゃ送りバントもセーフティバントも同じ確率で走者を進められるのなら、打者走者もセーフになる確率が上がるセーフティバントがいいに決まってる。
バントの統計学的視点だけみても、李啓充のブログにのってる特集の方がはるかに面白く説得力があった。
あと、なぜOPSやWHIPがこれほど重宝されるのかとか、それぞれの欠点とかをもう少し具体的に述べるべきで
セイバー初心者が読んでも、その長所がよくわからないのでは？
RFも、今やMLBでは誰も見向きもしなくなった項目なので、あくまで参考程度に少し触れる程度でいいのに。
ほかにもRCとXRの違いも説明がかなり不足しており、この本では違いがよく分からない。
MLBも採り上げているだけに、もっよ多くのセイバーの多数の項目を採り上げてほしかった。
最後の具体的場面に対する当てはめは、もはやページ数稼ぎにしか映らなかった。
ヘッドスライディングも0.1秒早くなる程度ならケガのリスクを考えるとしない方がいいとか、
これはもはや統計学ではなくただの評論家的な分析（桑田真澄も同趣旨を述べているくらい）
統計学の専門家でなくてもデータさえあれば語れる内容で面白くなかった。
統計の専門家が、趣味でセイバー理論のブログを書いてる人（李啓充）に負けてるようじゃダメ。
まさかこんな本を研究業績に加えないですよね？
そりゃ送りバントもセーフティバントも同じ確率で走者を進められるのなら、打者走者もセーフになる確率が上がるセーフティバントがいいに決まってる。
バントの統計学的視点だけみても、李啓充のブログにのってる特集の方がはるかに面白く説得力があった。
あと、なぜOPSやWHIPがこれほど重宝されるのかとか、それぞれの欠点とかをもう少し具体的に述べるべきで
セイバー初心者が読んでも、その長所がよくわからないのでは？
RFも、今やMLBでは誰も見向きもしなくなった項目なので、あくまで参考程度に少し触れる程度でいいのに。
ほかにもRCとXRの違いも説明がかなり不足しており、この本では違いがよく分からない。
MLBも採り上げているだけに、もっよ多くのセイバーの多数の項目を採り上げてほしかった。
最後の具体的場面に対する当てはめは、もはやページ数稼ぎにしか映らなかった。
ヘッドスライディングも0.1秒早くなる程度ならケガのリスクを考えるとしない方がいいとか、
これはもはや統計学ではなくただの評論家的な分析（桑田真澄も同趣旨を述べているくらい）
統計学の専門家でなくてもデータさえあれば語れる内容で面白くなかった。
統計の専門家が、趣味でセイバー理論のブログを書いてる人（李啓充）に負けてるようじゃダメ。
まさかこんな本を研究業績に加えないですよね？
最近のカスタマーレビュー
データとその解説については納得するが
高校野球ではなくプロ野球に求めるのは、意外性とドラマチックな展開ではないだろうか。... 続きを読む
投稿日: 9か月前 投稿者: ふろんたれ
著者が統計学者ということで期待したが・・・。
アメリカでは既にすたれ気味の「セイバーメトリクス(野球統計学)」の解説。
著者が統計学者ということで期待したが凡庸な出来。... 続きを読む
著者が統計学者ということで期待したが凡庸な出来。... 続きを読む
投稿日: 9か月前 投稿者: 生命体8472
詳しくない
セイバーメトリックスを紹介するだけを目的としているのかあまり詳細な解説はありません。統計学者の著書なのでとても期待して読んだのですが、Ｐ値の提示は少なく、ほとんど... 続きを読む
投稿日: 12か月前 投稿者: redsox
ちょっとこの内容では。。。
犠牲バントを例に、ノーアウト1塁から犠牲バントをすることでワンアウト2塁になった場合の得点の確率が減ることを述べており、それにより犠牲バントはやらないほうがよいと... 続きを読む
投稿日: 13か月前 投稿者: oragepage
リストマニア
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