送りバントは愚策。狙うべきは本塁打と四球。野球の戦略を変えた「セイバーメトリクス」

野球の世界で2000年代初頭から注目されているのが、データや統計を駆使してチームを勝利に導く「セイバーメトリクス^*1 」。この手法をいち早く導入したメジャーリーグのオークランド・アスレチックスの成功物語は「マネー・ボール 奇跡のチームをつくった男」というノンフィクション書籍で大いに話題となり、その後ブラッド・ピット主演で映画化もされた。それから二十数年。セイバーメトリクスはメジャーリーグのみならず日本のプロ野球にも浸透し、野球の勝利の方程式を大きく変えてきた。

野球におけるデータの活用はいま、どのように進化しているのか。日本における野球データ分析の有力な担い手であるデータスタジアム株式会社のアナリスト、山田隼哉（やまだ・じゅんや）さん、佐藤優太（さとう・ゆうた）さん、河野岳志（かわの・たけし）さんに、その現在位置を聞いてみた。

*1 セイバーメトリクス：アメリカ野球学会（Society American Baseball Research）の略称「SABR」と、測定基準を意味する「metrics」から作られた造語。

――セイバーメトリクスについて改めて簡単に解説してください。

山田さん：かつて野球の世界では、プロでも感覚や経験に頼りがちな傾向がありました。それに対して客観的なデータを基に統計的に選手を評価したり、チームの戦略や戦術を考えたりしようというのが、セイバーメトリクスの基本的な考え方です。アメリカ発祥であり、MLB（メジャーリーグベースボール、アメリカのプロ野球）で本格的に流行し始めたのは2000 年代からです。

セイバーメトリクスの考え方についてわかりやすい一例として、「送りバントはすべきではない」というものがあります。ゲームの勝率を上げるためには、失点をいかに減らして得点を増やすかが鍵を握ります。アウトが1つ増えると、それだけ得点のチャンスが減るため、送りバントは勝率を高める上では有効な作戦ではないことが明らかになっているのです。MLBではそうしたデータに基づいてバントをほとんどしなくなっています。

MLBでは現在、選手の獲得、戦略・戦術の採用などの際、球団がデータを参照せずに意思決定することは基本的にありません。あらゆる場面でセイバーメトリクス的な考え方が生かされています。

――日本では、セイバーメトリクスはどの程度浸透しているのでしょうか。

山田さん：NPB（日本野球機構、日本のプロ野球）でも少しずつ普及しています。セ・パ12球団でセイバーメトリクスをまったく採用していないところはないでしょう。ただ、セイバーメトリクスをフルに活用している球団もあれば、そうではない球団もあります。NPB全体としては、まだまだ昔ながらの伝統的な考え方に基づいた戦術を選択する場面も多く見受けられます。以前より減っているとはいえ、送りバントも多用されます。

セイバーメトリクスの考え方では、送りバント以外に、盗塁もあまり推奨されない。かわりに、ホームランとフォアボールを選ぶ能力が重要視される。近年ではセイバーメトリクスにより、選手を評価する指標も変わってきた。例えば打者は、打率や打点以上に、OPS（On-base plus slugging、出塁率＋長打率）で評価されるようになっている。2023年のMLB全体でOPS1位の打者は、現ロサンゼルス・ドジャースの大谷翔平選手だ。

メジャーリーグの全球場で行われている画像解析による「トラッキング」

――セイバーメトリクスのほかに、データを活用する最新の手法にはどんなものがありますか。

山田さん：「トラッキングシステム」と呼ばれる、データ収集技術の進化が著しいですね。トラッキングシステムは、試合中のボールや選手の動きを自動追尾して、解析する技術です。この技術で精密なデータが得られるようになり、チームの勝率を上げるため、あるいは得点を増やすためには、バッターはどういう打球を打つべきか、失点を減らすためにはピッチャーはどういうボールを投げるべきかが具体的にわかるようになってきています。

事業開発本部アナリティクス事業部部長、アナリスト　山田隼哉さん

トラッキングシステムには、かつてはドップラー・レーダーを活用した「トラックマン」が採用されていましたが、現在では画像解析が主流となっています。スポーツで最もメジャーな画像解析システムは「ホークアイ」です。テニスで審判の判定に選手が異議を申し立てる「チャレンジ」や、サッカーの「ビデオ・アシスタント・レフェリー（VAR）」でも活用されています。

MLBは2020年、「ホークアイ」を全30球場に導入しました。スタジアムを取り囲むように十数カ所に専用カメラが設置されていて、選手の動き、ボールやバットの動きを正確に捉えています。それによりピッチングやバッティングのフォーム、ピッチャーが投じたボールの回転数や回転軸、バッターが打ったボールの速度や角度などを、全て数値に置き換えてデータ化できます。

現在は日本の各球場にも段階的に「ホークアイ」が導入されていて、そこで得られたデータを活用して私たちは球団や選手などへのアドバイスを行っています。

――例えばピッチャーの投球に「キレがある」といった表現が使われますが、「キレ」って何だかよくわからないものでした。そうしたこともトラッキングシステムで解明されているのでしょうか。

河野さん：キレのある直球とは、ホップ成分が多い球を指すことが多いですね。ホップ成分とは、投球がホームベース上へ届くまでに、どれだけ重力に逆らう力が働いたかを示す数値です。打者にとっては手元で伸びるように感じるため、140km/h程度の直球でも空振りが取れるのです。

――ほかに、トラッキングシステムで最近明らかになったことの例を教えてください。

山田さん：日本でも近年認知されるようになったキーワードとして「フレーミング」があります。簡単に言うなら、ストライクかボールか際どい球を審判にストライクと判定させるキャッチャーの捕球スキルです。

トラッキングシステムでストライクとボールを正確に判定できるようになると、審判がボールと判定したのに実はストライクだったり、ストライクと判定したのに実はボールだったりする事例を詳しく解析できるようになりました。そこで見つかったのが、キャッチャーの「フレーミング」です。

従来キャッチャーは、キャッチングの正確性や、盗塁をアウトにできる肩の強さといったスキルで評価されてきましたが、「フレーミング」という新しいスキルが見つかって、キャッチャーの評価軸が変わってきました。現役時代の古田敦也さんは際どい球をストライクと判定させる能力に長けていました。しかし当時は「フレーミング」の能力を定量化する手段がなかったので、そこは客観的に評価されなかったのです。

事業開発本部アナリティクス事業部、アナリスト　佐藤優太さん

野球界のデータ活用におけるアメリカと日本の違い

――トラッキングシステムに関して、日米ではどんな違いがありますか。

山田さん：MLBではリーグが主導してシステムを導入していて、収集したデータはMLBが一括管理しています。データはウェブサイトで一般ファン向けに公開されているほか、テレビ中継でも活用されています。例えば、ホームランを打つと、選手がダイヤモンドを回っている間に、打球速度、角度、飛距離、滞空時間といったデータがスタジアム内でもテレビ中継でも表示されます。

日本では各球団が個別に「ホークアイ」を球場に設置していますから、データはリーグではなく各球団が管理しています。そのデータをお預かりして、チーム強化のために分析するのが私たちの役割です。一般ファン向けという点では、スタジアムでもテレビ中継でも、公開されているデータはまだ限定的です。

――MLBのテレビ中継では、しばしばゲーム中に選手がタブレットを見ながらコーチと話していますね。「ホークアイ」のリアルタイムデータから、その日の改善点を探しているのでしょうか。

山田さん：おそらくそうでしょう。MLBではタブレットなどの電子機器をベンチに持ち込めるので、トラッキングデータのリアルタイム活用が可能です。

いっぽう、NPBでは電子機器をベンチ内へ持ち込むことは規定により禁止されているので、相手チームのデータなどを分析した資料は試合前にプリントアウトして活用するのが一般的です。

――日本でもかつて、野村克也さんが「ID野球」を提唱していました。それはなぜセイバーメトリクスへと進化しなかったのでしょうか。

山田さん：野村さんの「ID野球」は勘や感覚に頼らず、客観的なデータを駆使した野球であり、そのアプローチはセイバーメトリクスと共通するものがあります。しかし、セイバーメトリクスがシーズンの勝率を高めることに主眼を置いているのに対し、「ID野球」は目の前の試合に勝つことに主眼を置いているため、そのコンセプトの違いで道が分かれたともいえます。

日米の環境の違いもあります。例えば「配球」です。データを分析すると、打者が得意なボールと苦手なボールがあることがわかります。MLBでは確率論から相手がいちばん苦手なボールを集中的に投げ込むというシンプルな考え方が主流です。日本のような「配球術」がそこまで重視されていないのです。

ただ、MLBは30球団もあるのに対しNPBは12球団。NPBでは同じ選手と繰り返し対戦するので、同じ球だけを投げていると、そのうち慣れて打たれます。そこで最初の打席ではインコースを意識させて、次の打席ではアウトコースに変えるといった「配球の駆け引き」が生まれます。

事業開発本部アナリティクス事業部、アナリスト　河野岳志さん

データはあくまで素材で主役は選手。どう伝えて正しい方向を見つけるかが大切

――皆さんがどんな仕事をしているかを教えてください。

山田さん：球団のフロント、監督、コーチ、選手本人が何らかの判断を下すための、客観的な材料を提供するのが自分の仕事です。データを使って選手がどういう状態にあるのか、どういうアプローチをすればもっとパフォーマンスが上がるかを分析してレポートにしたり、ミーティングでチームの担当者に伝えたりしています。このほか、社内のアナリストたちのマネジメントも担当しています。

佐藤さん：私はメディアに対しての仕事が多いですね。具体的には、テレビ局や出版社などへのデータ提供です。最近はテレビ中継の企画でトラッキングデータが表示されることもあり、それ自体は素晴らしい試みだと思いますが、どうしても「今の球は回転数がいくつで回転軸はこうなっていました」という事実を述べるだけになりがちです。その指標が何を表していてこの数値からはどういったことが言えるのか、視聴者や読者にデータの解釈やそれを活用する意義を知ってもらうことが今後の課題だと思っています。

権利などの難しさはありますが、日本でも、MLBのように中継や報道でトラッキングデータが日常的に紹介されるようになれば、ファンの関心が高まり、メディアもそのニーズに応えるべくデータをもっと活用していこうという好循環が生まれるかもしれません。また著名な選手や解説者の方がデータリテラシーを身に付け、ご自身の経験も交えてその重要性を説いてくれるようになれば、よい方向へ変わってくると期待しています。

河野さん：私はより球団や選手に近い現場で、データを分析し、選手やチームの課題解決につながるようなレポートの作成や提案を行っています。MLBのダルビッシュ有投手のように、自分でデータを用いてパフォーマンス向上に役立てたり、相手バッターをどう抑えるかといったゲームプランを立てたりする選手が増えています。彼らが今後メディアで解説者になったり、指導者になったりすると、日本のプロ野球選手はもちろんファンのリテラシーも上がり、セイバーメトリクスやトラッキングデータの一層の普及につながるのではないかと考えています。

――アナリストにとって大事なのはどんなことでしょうか。

山田さん：データ分析はよく料理に例えられます。データはあくまで素材であり、その素材を使ってどういう料理を作るかはアナリスト次第。私たち3人に同じデータを渡しても、アウトプットは三者三様でしょう。データはただの道具であり、何かを実現するための手段でしかないことを忘れないようにしています。

また、選手の感覚とデータ分析の結果にズレが生じることもよくあります。データが客観的な事実だからといって、「あなたの感覚は間違っています」と断言するのは、絶対ダメ。フィールドに出てプレーするのは選手本人ですから、その選手に受け入れてもらえなければ何の意味もない。選手の感覚も大事にしつつ、なぜデータとズレが生じているのかを一緒に考えながら、正しい方向を見つけることを重視しています。

佐藤さん：分析する力も大事ですが、それ以上に相手に伝える力が重要だと思っています。いかに高度な分析をしても、例えばコーチや選手など伝えたい人に正しく伝わらなかったら、ただの自己満足で終わってしまう。数字をただ羅列するのではなく、図やグラフも駆使しつつ、相手の腑に落ちるような表現を工夫するように心がけています。

河野さん：自分も分析結果を伝える部分の大切さを感じています。同じ結論を伝えるにも、相手がコーチか、選手本人か、球団のアナリストなのかに応じて伝え方は変わります。またオフシーズンなのかシーズン中なのか、試合直前なのかといったタイミングに応じても、伝え方を変えるようにしています。

――皆さんは、野球経験はどのくらいですか。そして、どういう理由からアナリストを志したのでしょうか。

山田さん：私は高校まで野球をやっていましたが、プロ野球選手になったりするのは無理だと早い段階でわかっていました。それでも野球と関わる仕事がしたかった。もともと文章を書くのが好きだったので、スポーツジャーナリストを志しました。専門学校在学中に当社で試合のデータ入力のアルバイトを始め、そこでデータの世界に興味を持ちました。やがて分析の業務を担当するようになり、ますます面白くなって、アルバイトから社員になりました。

佐藤さん：私は小学校でソフトボール、中学では軟式野球をやっていました。ポジションはレフトとショートでしたが、それで部活は辞めたので、硬式野球の経験はありません。数字の羅列を見るのが大好きだったので、プロ野球選手名鑑の巻末にある、歴代タイトルホルダー等の表を好んで暗記したり、プロ野球のデータ分析を見よう見まねでやっていました。

大学2年生のとき、東北楽天ゴールデンイーグルスが学生を対象としたデータ分析コンテストを開催すると知り、良い機会だと思って応募してみたら、案外すんなり入賞できてしまったのです。趣味でやっていたことが仕事になるかもしれないという感触を得たことから、当社へアルバイトで入り、データ入力から始めてそのまま社員になったという感じです。

河野さん：私は大学まで野球をやっていました。卒業後はトレーナーになりたいと考えていたのですが、大学にプロが使うようなトラッキングシステムや動きを解析するモーション・キャプチャーといった測定機器があり、自分でそのデータを用いて試行錯誤しながらパフォーマンスを上げる楽しさを知り、そこを極めてみたいと思ったのがアナリストを志したきっかけです。みんなと同じように私もアルバイトから当社に入りました。

――御社は日本代表「侍ジャパン」のサポートもされていますが、前回のWBCでも皆さんは関わったのでしょうか。

山田さん：当社は強化試合や大会に分析スタッフを数人派遣していて、私たち3人も2023年のWBCでチームに帯同しました。具体的には、相手チームのスカウティングレポートなどを作ってチームに提供したり、ミーティングで相手選手の特徴を伝えたりしました。

WBCの東京ラウンドはチームの宿舎でテレビ観戦していましたが、アメリカでの決勝ラウンドはスタンドで観戦することができました。

データが野球の裾野を広げ試合を面白くし、子供たちの可能性も広げる

――セイバーメトリクス、トラッキングシステムは今後野球をどう変えていくのでしょうか。

山田さん：質の高いデータが得られるようになり、その分析理論も発展してくると、プレイヤーとして実績がなかったり、野球をプレーした経験すらない人でも、データを使っていろんなことが言えるようになります。

野球界がよりオープンになり、異なる知見を持つ人たちの参加によって活性化し、何か新しいアイデアがどんどん生み出されるようになれば、野球という競技のレベルが上がり、楽しみ方も一層増していくと期待しています。

――逆に、セイバーメトリクス、トラッキングシステムに負の側面はないのでしょうか。

山田さん：それは議論すべきテーマの一つです。データが積み重なり、どんな球を投げれば打たれにくいか、どんな打球を打てば得点が入りやすいかといった正解がある程度見えてきて、効率を重視し過ぎた結果、ピッチャーはみんな三振を狙い、バッターはホームランばかりを狙うようになってきています。

三振かホームランかでは、フィールド上でのダイナミックな動きが減ります。実際、全打席に占めるホームランとフォアボール、三振の割合が年々上がり、単調な試合が増えていることがデータでも裏付けられています。

MLBは、そうしたデータ活用によって行き過ぎた部分をカバーし、試合をよりアクティブで楽しめるものにするため、ルール改革に乗り出しています。2023年シーズンから導入された「ピッチクロック^*2」もその一つですし、ほかにも、ベースのサイズを少し大きくして塁間の距離を縮めたり、牽制の回数を制限したり、盗塁が増えやすくなるルールを設けています。NPBでも現在「ピッチクロック」の導入が検討されています。将来的にはMLB と同じように、データ分析を踏まえたルール変更に乗り出す可能性はあると考えています。

*2 ピッチクロック：制限時間のルール。ピッチャーはボールを受け取ってから投球動作に入るまでの時間、バッターは打席に入ってから投球に備えるまでの時間に制限が設けられている。

――データの活用は、アマチュアの世界にも浸透していくのでしょうか。

山田さん：日本の学校の部活やクラブチームにも、データを基にした客観的な指導が導入されるようになれば、先生たちでも合理的で公平な指導ができるようになるでしょう。それで子供たちがもっとスポーツを楽しめるようになり、ケガが減ってスポーツを諦める人が少なくなり、一人ひとりが自分にいちばんマッチした種目やポジションが選べるようになるのが理想です。

MLBのウェブサイト「Baseball Savant」をチェックすると、そのデータの充実ぶりに圧倒される。2023年のWBCで侍ジャパンは決勝でアメリカを破って見事優勝したが、データ戦では完全にアメリカの周回遅れになっているようだ。ただ、それだけNPBには伸びしろがあるということ。データスタジアムの皆さんのさらなる活躍によるデータ活用が、日本の野球やスポーツをもっと楽しく盛り上げる日が来ることを期待したい。

※記事の情報は2024年4月16日時点のものです。