考えたこと2

大リーグの野球には確率の理論が使われている。
マネー・ボールという本が出て、データーが重視されるようになってきた。
そういうデーター野球で勝つチームが出てきたのだ。

新しい「ビッグデータ・ベースボール」という本によると、その動きが一段と激しくなってきたらしい。
マネーボールの時代よりももっと細かいデーター分析をしている。
その結果、打球の方向と守備位置がマッチしていないことがわかったらしい。

今まででも有名な打者については、「誰それシフト」というのはあった。
強打者の場合だ。
その時には野手がシフトして定位置からだいぶずれたところで守る。
統計的にそこに飛んでくる場合が多いということだろう。

そのシフトを打者ごとにやる。
その戦法によって、'92年以来勝ち越しがなかったピッツバーグ・パイレーツが94勝をあげ、ポストシーズンに駒を進めたとのこと。
このパイレーツはデーター分析官をクラブハウスに招き入れて、選手と議論をさせたらしい。

こういうのはアメリカでも実際にプレーヤーや監督、コーチにやらせるのは難しい。
ずっと野球をやってきた実績から外れたことだからだ。
それも、野球が得意というよりも、コンピューターや数学が得意という人が分析し、そういう人が結果を説明する。
実際野球をやったことがない人が説明したりすると、反発もあるだろう。

一方で、こういう大量のデーターの利用は、アメリカ人が得意とするところ。
しかし、通常のスコアブックならどこに飛んだかというデーターなどわからない。
ライト前といっても、センター寄りなのか、ラインぎわなのかでは大きな違いだ。
結果的にライトが取ったヒット、ということだからなあ。
打球の方向をビデオで見て解析するんだろう。

ピッチャーの投球の種類も入れるとなると、本当にビッグデーターになる。
どんなふうに数値化し、どんなふうに解析するかはデーターサイエンティストの腕の見せどころだろう。

しかし、こういう動きは日本では遅い。
DeNAが参入したので、横浜が進めるのかと思っていたら、そうでもない。
大リーグ以上に現場の壁が大きのかもしれない。

そんなことをしていたら、周回遅れになってしまうぞ。
産業界も同じだが…。