Sports Analyst Meetup #9での発表資料です。 Twitter : https://twitter.com/batterrrrrrrR31

1. 慶大野球部のリーグ戦中に
アナリストの僕が取り組んだこと
Sports Analyst Meetup #9
raipachi

2. 自己紹介
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柴田 頼仁（Shibata Raijin）
らいじん@batterrrrrrrR31
慶應義塾大学理工学研究科修士2年、応用統計解析の研究
慶應義塾高校野球部在籍中、スポーツ×統計学に興味を持ち理工学部へ進学
第8回スポーツデータ解析コンペティション・野球部門最優秀賞
Kaggle Expert
2020年夏から慶大野球部のデータ班をサポート

3. 慶應義塾大学野球部について
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東京六大学野球リーグに所属
主なプロ野球OB：高橋由伸、郡司裕也、木澤尚文
2020年度リーグ戦は春・秋ともに2位
ラプソードを導入するなど、データ活用に精力的
2020年度からアナリスト枠が新設（僕は所属していないです）

4. リーグ戦期間のデータ活用の現状と課題
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• 翌週対戦するチームについてのレポートがメイン
• 自チームに対するフィードバックは薄い
• trackman社からリーグ戦全試合のトラッキングデータが提供されている
が技術的に扱える人がおらず、活用できていない
• トラッキングデータを自チームの育成のために活用したいと考えている
• 投手陣は特にデータ活用に対する抵抗感が少ない
トラッキングデータを用いた自チームの
投手陣に対するフィードバック
※リーグ戦期間中2回実行

5. 使用したデータ
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• 基礎集計レベルのスコア情報
• trackman社から提供されたリーグ戦のトラッキングデータ

6. フィードバックの際に意識したこと
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• 選手のアウトプットベースで分析内容を考える
• 速報性
• 事実と考察をはっきり分ける
• 過去の試合やシーズンと比較して、成績の変化の原因を探す
• 分かりやすい内容

7. 具体例
非公開
Sports Analyst Meetup #9 ではトラッキングデータを用いた実際の分析例と
それを受けた選手の取り組みについて紹介。

8. まとめ
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• 難しい分析は必要ない、当たり前の結果も丁寧に伝えれば選手には有用な
フィードバックになる
• 選手がどう取り組むかのアウトプットベースで分析内容を考えるのが大事
(フィードバックを受けてできることは限られる、迷いを消すための分析)
• trackman社提供のトラッキングデータを扱える日本で数少ないチャンス
がある六大学野球は、アナリスト志望の学生に超おすすめ！

9. ご清聴ありがとうございました
データ提供にご協力いただいた六大学野球連盟様、TrackMan社様、
慶應義塾大学野球部様に厚く御礼申し上げます。