Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
野球エンジニアの72万球 #BPStudy
Search
Shinichi Nakagawa
PRO
March 29, 2018
Research
2.6k
0
Share
野球エンジニアの72万球 #BPStudy
Baseballsavantを例とした可視化と簡単な分析事例です
Shinichi Nakagawa
PRO
March 29, 2018
More Decks by Shinichi Nakagawa
See All by Shinichi Nakagawa
野球解説AI Agentを開発してみた - 2026/02/27 LayerX社内LT会資料
shinyorke
PRO
0
430
WBCの解説は生成AIにやらせよう - 生成AIで野球解説者AI Agentを実現する / Baseball Commentator AI Agent for Gemini
shinyorke
PRO
1
420
自らを強いエンジニアにするための3つの習慣 2025/ Fitter happier more productive
shinyorke
PRO
0
290
生成AI時代におけるSREの進化とキャリア戦略 / Building an Embedded SRE team and my career
shinyorke
PRO
0
160
生成AIを活用した野球データ分析 - メジャーリーグ編 / Baseball Analytics for Gen AI
shinyorke
PRO
1
6.2k
ゼロから始めるSREの事業貢献 - 生成AI時代のSRE成長戦略と実践 / Starting SRE from Day One
shinyorke
PRO
3
7.7k
AI・LLM事業部のSREとタスクの自動運転
shinyorke
PRO
0
540
実践Dash - 手を抜きながら本気で作るデータApplicationの基本と応用 / Dash for Python and Baseball
shinyorke
PRO
2
4.4k
Terraform, GitHub Actions, Cloud Buildでデータ基盤をProvisioningする / Data Platform provisioning for Google Cloud and Terraform
shinyorke
PRO
2
3.7k
Other Decks in Research
See All in Research
20年前に50代だった人たちの今
hysmrk
0
190
台湾モデルに学ぶ詐欺広告対策:市民参加の必要性
dd2030
0
310
「行ける・行けない表」による地域公共交通の性能評価
bansousha
0
140
ローテーション別のサイドアウト戦略 ~なぜあのローテは回らないのか?~
vball_panda
0
320
An Open and Reproducible Deep Research Agent for Long-Form Question Answering
ikuyamada
0
420
「AIとWhyを深堀る」をAIと深堀る
iflection
0
300
Model Discovery and Graph Simulation: A Lightweight Gateway to Chaos Engineering
anatolykr
0
140
ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会 第36回: The Stepwise Deception: Simulating the Evolution from True News to Fake News with LLM Agents (EMNLP, 2025)
hkefka385
0
220
2026 東京科学大 情報通信系 研究室紹介 (大岡山)
icttitech
0
2.5k
計算情報学研究室(数理情報学第7研究室)2026
tomohirokoana
0
230
Φ-Sat-2のAutoEncoderによる情報圧縮系論文
satai
4
480
Data Visualization Tools in the Age of AI
flekschas
0
120
Featured
See All Featured
Unlocking the hidden potential of vector embeddings in international SEO
frankvandijk
0
770
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
180
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
280
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.8k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.2k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
250
1.3M
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
59
6.5k
The untapped power of vector embeddings
frankvandijk
2
1.7k
Agile Actions for Facilitating Distributed Teams - ADO2019
mkilby
0
180
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
1
280
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
128
17k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
75
12k
Transcript
ٿΤϯδχΞͷ72ສٿ τϥοΩϯάɾσʔλ͔ΒޠΔٿϊϯϑΟΫγϣϯ Shinichi Nakagawa@shinyorke
ٿΤϯδχΞis୭?
ʲʳϫΠͰ͢ • Shinichi Nakagawa(த৳Ұ) • ωΫετϕʔε CTO/ٿΤϯδχΞ • #ηΠόʔϝτϦΫε #Python
#σʔλੳ • Baseball Play Study ։͔࢝࣌Βৗ࿈(2014ʙ) • Baseball Play Study͔Βϗϯτʹٿքʹདྷ·ͨ͠
ʁʁʁʮ72ສٿ͛ͨΒݞග͕(ryʯ ※͛ͯͳ͍Ͱ͢w
72ສٿ=MLBͷ1γʔζϯٿ 2017ͷ࣮,ϨΪϡϥʔγʔζϯͷΈ. ϓϨʔΦϑΛؚΊΔͱ73ສٿͪΐͬͱʹͳΔ.
Ͳ͜ʹσʔλ͋Δͷ? • MLBެࣜʮBaseballsavantʯͱ͍͏αΠτͰ ୭ͰೖखͰ͖Δ • https://baseballsavant.mlb.com/ statcast_search • τϥοΫϚϯɾStatcastͰهͨ͠ τϥοΩϯάɾσʔλ͕ݩʹͳ͍ͬͯΔ
τϥοΫϚϯ=ٿɾଧٿͷܭଌػث ͘Θ͘͠ʮBaseball GeeksʯͷղઆΛͲ͏ͧʂ https://www.baseballgeeks.jp/?p=3551
ࠓͷςʔϚʮଧٿʯ • 72ສٿ͔Βબग़ͨ͠ʮҹతͳଧٿʯΛհ • ຊͱ͍,ϝδϟʔͷϨδΣϯυ͞Μ • ࠓ͔ΒೋྲྀͰߦ͘ਓ…ͷಉ྅ • งғؾΛ௫ΜͰ͘ΕΔͱ͋Γ͕͍ͨͰ͢
128,945 / 718,917(ٿ) ※શσʔλͷ18%Λ༻(͓͓Αͦ100MB͘Β͍)
ʲਤʳશଧٿσʔλͷ݁Ռ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯
ʲਤʳશଧٿσʔλͷ݁Ռ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ଧκʔϯ
ʲਤʳશଧٿσʔλͷ݁Ռ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ଧκʔϯ ୯ଧκʔϯ
ʲਤʳશଧٿσʔλͷ݁Ռ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ଧκʔϯ ୯ଧκʔϯ खͷ͓ࣄκʔϯ
ʲਤʳશଧٿσʔλͷ݁Ռ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ଧκʔϯ ୯ଧκʔϯ ্͕Γ͗͌͢ खͷ͓ࣄκʔϯ
֮͑ͯ΄͍͜͠ͱ • ͍͍ײ͡ͷʮଧٿʯʮඈᠳ֯ʯͰඈͿଧٿϗʔϜϥϯɾଧʹͳΔՄೳੑ͕ߴ͍ • ҆ • 187km/h / 8~50 •
161km/h / 24~33 • 158km/h / 26~30 • ͜ΕΛʮόϨϧκʔϯʯͱ͍͍·͢ • ʁʁʁʮڈϑϥΠϘʔϧɾϨϘϦϡʔγϣϯ͕͋ͬͨ͡Όͳ͍ɺͦΕ(ryʯ ˠਖ਼ղʂͦ͏͍͏͜ͱͰ͢ • ʲࢀߟจݙʳ https://www.baseballgeeks.jp/?p=1342 ※Baseball GeeksΑΓҾ༻
ೋਓͷଧऀʹ͍ͭͯ • ຊͱ͍,ϝδϟʔͷϨδΣϯυ͞Μ • ࠓ͔ΒೋྲྀͰߦ͘ਓ…ͷಉ྅ • ͜ͷೋਓͷଧٿΛݟͯΈΑ͏
ҰਓʮIchiro Suzukiʯ ϚϦφʔζ෮ؼ͓ΊͰͱ͏͍͟͝·͢ʂ ը૾ɿ https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Ichiro_Suzuki_2010.jpg
ʲਤʳIchiro Suzukiબखͷଧٿ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯
ʲਤʳIchiro Suzukiબखͷଧٿ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ͜ͷล͕ ଧκʔϯ
ʲਤʳIchiro Suzukiબखͷଧٿ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ͜ͷล͕ ଧκʔϯ όϨϧ ൃݟʂ
ΠνϩʔબखͷόϨϧ • 2017/8/22 ϑΟϦʔζઓ(ఢͰͷࢼ߹) • ୈ3߸ιϩ,ઌൃͷϊϥ͔ΒҰൃ • 160.48 km/h, 28
• શ3ຊͷΞʔνத,όϨϧೖΓ͜ͷ1ຊͷΈ …Ͱ͚͢Ͳ,͜Ε͕40ͱ͔ා͍(ଚܟͷ؟ࠩ͠)
ೋਓʮMike Troutʯ େ୩ᠳฏ(ΤϯδΣϧε)ͷಉ྅͔ͭεʔύʔελʔ ը૾ɿ https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Los_Angeles_Angels_center_fielder_Mike_Trout_(27)_(5972457428).jpg
Mike Trout #ͱ ※೦ͷҝ • ϝδϟʔΛද͢ΔελʔͷҰਓ • ϩαϯθϧεɾΤϯθϧεͷ֎ख(ηϯλʔ) • ӈ͛ӈଧͪ,26ࡀ,ϝδϟʔ8
• ߈कࡾഥࢠ͕ʮຊʹʯἧ໊ͬͨબख • ௨ࢉOPS .976ɹ˞Ϊʔλ(ιϑτόϯΫ).946
ʲਤʳMike Troutબखͷଧٿ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯
ʲਤʳMike Troutબखͷଧٿ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ͜ͷล͕ଧκʔϯ ˠϗʔϜϥϯଟ͗͌͢
ʲਤʳMike Troutબखͷଧٿ(2017) X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯ ͜ͷล͕ଧκʔϯ ˠϗʔϜϥϯଟ͗͌͢ όϨϧ͚ͩͲ Ξτͩͱʁ
Ξτʹͳͬͨଧٿͷৄࡉ X(ԣ)ɿଧٿ, Y(ॎ)ɿଧٿ֯
͜Ε͍͢͝ϓϨʔͳͷͰʁ • ͱࢥ͍,ࢼ߹݁ՌΛνΣοΫ • هɿηϯλʔϑϥΠ • ϑΝΠϯϓϨʔͱ͍͏هͳ͘ • ී௨ͷଧٿͱͯ͠ͱΒΕ͍ͯͨ •
ϝονϟྑ͍͋ͨΓͷਅਖ਼໘ͩͬͨʁʁʁ ;ʔΜ(ಡΈ)
·ͱΊ • ϝδϟʔϦʔάଧٿɾٿͷσʔλ͕ϑΝϯͰ͑Δ • ଧٿͱ֯ʹண͢Δ͚ͩͰ৭ʑͳࢹ͕Ͱ͖Δ • Πνϩʔબख·ͩ·͔ͩͬͱͤΔ (ελΠϧม͑ͯ͘Εͳ͍͔ͳ͋ʁ) • େ୩ᠳฏ͕͛Δͱ͖τϥτʹͯ͠Ͷ
• ࢸͬͯී௨ͷϑϥΠ࣮ී௨͡Όͳ͍Մೳੑ͕
τϥοΩϯάɾσʔλ ָ͘͠ͳ͖͔ͬͯͨͳʁ
Baseball GeeksͰͬͱָ͘͠! • τϥοΩϯάɾσʔλΛ׆༻ͨ͠ٿͷ৽͍͠ݟํɾࢹΛհͯ͠·͢ • σʔλɾεϙʔπՊֶͰ໌Β͔ʹͳͬͨ͜ͱΛʮΘ͔Γ͘͢ʯ͑Δ • ΈΜͳಡΜͰͶ&ϒΫϚΑΖ͘͠ʂ https://www.baseballgeeks.jp/
ϓϨΠϘʔϧʂ ࠓٿͰྑ͍ҰΛʂ͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠⽁ Shinichi Nakagawa(Twitter/Facebook/etc… @shinyorke)