投球の角度を別の角度から
打球の角度が重要な意味を持つことは既に良く知られています。一方で、投球にも角度はあるはずですが、その効果はあまり知られていません。
前回までの分析では、リリースポイントの高さとベース通過時の高さから投球の角度を求め、その効果を分析してきました。
先述したように、この投球の角度は高低差から求めたものです。しかし、投球の角度には高低差、つまりは上下の垂直方向だけではなく、横の水平方向にも角度はあります。今回は、この水平方向の投球の角度の効果について分析してみたいと思います。
水平方向の投球の角度
今回は水平方向の投球の角度を以下の図1に示すような形で求めました。投球を真上から見た図になります。
基本的には前回までの高低差の角度の計算を水平方向に変えたものになります。この投球の角度が、どのような意味を持つかデータを見て行きます。
投球コースと角度
最初に投球コースと投球の角度について集計したものを以下の図2に示します。
データは2023年のMLBのストレート(4 Seam Fastball)が対象です。左側の図が左投手、右側が右投手のデータになります。□の枠がストライクゾーンを表し、縦軸が0の所の横線が地面を表します。このプロットは、捕手・審判からの視点になるので、ストライクゾーンの左側に右打者が、右側に左打者が立ちます。プロットの色が角度を表し、角度が大きくなるほど赤くなります。
データを見ると、左投手は左打者側、右投手は右打者側への投球、つまりは投げた腕の側の打席に近いほど投球の角度は大きくなっています。現象としては当然ですが確認がとれました。
投球の変化量も考慮する
高低差の角度を分析した際には、投球の角度に加えて変化量を考慮しました。以下の図3には右投手の投球の変化量の例を示しますが、この図のように無回転のボールを想定した位置から実際の投球位置への水平方向への変化をpfx_xで表します。
この投球の変化量と角度はどのような関係にあるのでしょうか？2つのデータが変化することで、空振り率(空振り/スイング)がどのように変化するかを、投打の組み合わせごとに集計しました。まずは、左投手対左打者のデータを以下の図4-1に示します。
右に行くほど変化量が大きく、上に行くほど角度が大きくなります。プロットの色は、空振率が高いほど赤く、低いほど青くなります。
投球の変化量と角度と空振り率の関係としては、変化量が小さく、角度も小さくなるほど空振り率が高くなっているでしょうか。それほど強い傾向とはいえません。
次に、左投手対右打者のデータを以下の図4-2に示します。
こちらは図中の右上、変化量も角度も大きいほど赤く、空振り率が高いという結果になっています。
続いて、右投手のデータを以下の図4-3(左打者)と図4-4(右打者)に示します。
右投手の場合は、左に行くほど変化量が大きくなります。
図4-3の対左打者の場合、図中の左、変化量も角度も大きいほど赤く、空振り率が高いという結果になっています。
図4-4の対右打者の場合、図の右下変化量が小さく、角度も小さくなるほど空振り率が高くなっています。
こうしてみると、投打の左右が同じ場合と異なる場合で空振りとなる傾向が異なるようです。
同様の集計を、打球の角度と速度から推定されたwOBA(estimated wOBA)の値でも確認してみたいと思います。左投手のデータを以下の図5-1と図5-2に示します。
投手の側からだと、推定されたwOBA(estimated wOBA)は低いほど、つまりは青いプロットほど良い成績といえます。
図5-1の対左打者はプロットが少ないですが、プロット全体の中央付近で赤く、成績が悪くなっています。図5-2の対右打者では、図の左下の変化量が小さく、角度も小さいほど推定されたwOBA(estimated wOBA)が低くなっています。
次に、右投手のデータを以下の図5-3(左打者)と図5-4(右打者)に示します。
図5-3の対左打者の場合、図の右下の変化量が小さく、角度も小さいほど推定されたwOBA(estimated wOBA)が低くなっています。
図5-4の対右打者の場合、プロット全体の中央付近で白から赤寄りで、成績が悪くなっています。
推定されたwOBA(estimated wOBA)でも、投打の左右の組み合わせによって結果が異なっています。ただ、その傾向は空振り率とは同じではありませんでした。
まとめ
以上、水平方向の投球の角度のデータを集計してみました。しかしながら、今回の分析の投球の角度によって見られた効果が、投球の角度自体によるものなのか、それとも投球コースによって生じたものなのかの判別が難しくなっています。図2で見たように、投球コースで角度が概ね決まっているためです。
そこで次回は、データを投球コースで分類して、その中で投球の角度の影響を分析しようと思います。
データ元
タイトル画像：いらすとや