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
Shohei Ohtani Pitching Analysis 2018
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
TK
December 12, 2018
Research
1.3k
0
Share
Shohei Ohtani Pitching Analysis 2018
TK
December 12, 2018
More Decks by TK
See All by TK
守備指標でみるGG_Golden_Grab_.pdf
takahirokawakami
0
640
今更聞けないセイバーメトリクス.pdf
takahirokawakami
0
350
初段になるまで.pdf
takahirokawakami
0
650
Other Decks in Research
See All in Research
Aurora Serverless からAurora Serverless v2への課題と知見を論文から読み解く/Understanding the challenges and insights of moving from Aurora Serverless to Aurora Serverless v2 from a paper
bootjp
6
1.6k
2026 東京科学大 情報通信系 研究室紹介 (大岡山)
icttitech
0
2.7k
LOSの検討(λ Kansai 2026 in Winter)
motopu
0
120
姫路市 -都市OSの「再実装」-
hopin
0
1.7k
製造業主導型経済からサービス経済化における中間層形成メカニズムのパラダイムシフト
yamotty
0
570
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
510
typst の使い方:言語学を研究する学生のために
gitomochang
0
390
機械学習で作った ポケモン対戦bot で 遊ぼう!
fufufukakaka
0
180
AIエージェント時代のLLM-jpモデルのあるべき姿
k141303
0
320
Using our influence and power for patient safety
helenbevan
0
340
老舗ものづくり企業でリサーチが変革を起こすまで - 三菱重工DXの実践
skydats
0
140
FUSE-RSVLM: Feature Fusion Vision-Language Model for Remote Sensing
satai
3
630
Featured
See All Featured
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
1.9k
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
1
240
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
38
2.8k
How to build a perfect <img>
jonoalderson
1
5.5k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
75
12k
Breaking role norms: Why Content Design is so much more than writing copy - Taylor Woolridge
uxyall
0
270
The AI Revolution Will Not Be Monopolized: How open-source beats economies of scale, even for LLMs
inesmontani
PRO
3
3.4k
SERP Conf. Vienna - Web Accessibility: Optimizing for Inclusivity and SEO
sarafernandez
2
1.4k
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
Noah Learner - AI + Me: how we built a GSC Bulk Export data pipeline
techseoconnect
PRO
0
170
AI Search: Where Are We & What Can We Do About It?
aleyda
0
7.4k
How GitHub (no longer) Works
holman
316
150k
Transcript
2018MLB メジャーリーガーが空振りする 大谷翔平のボールの正体 2018/12/12 Airitech株式会社 川上 貴傳
目次 • 目次 • 自己紹介 • 分析目的 • 分析手法 •
球種別空振り率概要 • 決定木(全体) • 決定木(4シーム) • 決定木(スライダー) • 決定木(カーブ) • 決定木(スプリット) • まとめ • おまけ 2
自己紹介 • 所属会社:Airitech株式会社 • 業種:エンジニア(開発、分析) • 使用言語:主にPython • 生息地:大阪 ときどき新宿
• 贔屓球団:昔阪神 ちょっと前楽天 今DeNA • 備考: 珠算式暗算(七段) 少林寺拳法(参段) 将棋(アマ初段) 筋トレ(BIG3 360kg) 球速(Max 107km/h) バードウォッチング デジタル絵描き 3
分析目的 • 大谷翔平の球はすごい。 • 日本人最速 Max165km/h • スプリットも Max150km/hを超える •
空振り率が脅威の35%(MLB平均は約20%) • ではどんな球が空振りを奪っているのか? 4
分析手法 • 大谷翔平の投球データを取得し、スイングし たボールについて空振りしたかどうかを決定 木で分類する。 • 機械学習手法の中でも分類結果に説明をつ けやすいため。 • データ取得元はBrooks
Baseball http://www.brooksbaseball.net/ 5
球種別空振り率概要 • 投球数の約半分が4シーム • スイング率はカーブが突出して低い • 空振り率は4シームが突出して低い • スプリットが非常に優秀 6
球種 空振数 スイング数 投球数 スイング率 空振り率 4シーム 38 180 396 45.5% 21.1% スライダー 35 88 210 41.9% 39.8% スプリット 53 95 191 49.7% 55.8% カーブ 6 15 56 26.7% 40.0% 全体 132 378 853 44.3% 34.9%
球種別空振り率概要 7 0 100 200 300 400 500 600 700
800 900 投球数 スイング数 空振数 球種別積み上げ(数) 4シーム スライダー スプリット カーブ 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 投球比率 スイング数比率 空振比率 球種別積み上げ(比率) 4シーム スライダー スプリット カーブ
決定木(投球全体) 8 プレート上の通過地点が低い 縦方向の変化が大きい
決定木(4シーム) 9 水平方向平均速度 →対角線投球? 垂直方向変化量 →ノビのいい球 高めの球
決定木(スライダー) 10 垂直方向平均速度 →スライダーでも落ちる球 早いカウントで有効
決定木(カーブ) 11 データが少なすぎてなんとも。。。
決定木(スプリット) 12 圧倒的低め
まとめ • 4シームは速さよりもコースとノビ • スライダーは浅いカウントでも有効 • 特に縦スラが強力 • カーブはスイング率が低いが当てられにくい •
低めのスプリットは 13 地獄
おまけ 14 0 0 0 1 2 0 1 2
4 0 1 0 5 2 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 2 0 1 5 2 0 0 0 1 0 0 1 4シームの空振りは水平方向速度が速くノビのある球か、高めの球だった 右打者には外角低め →右オーバーハンドなので、 これが水平方向速度が速いもの 左打者には高め