セッション概要 「推しは推せる時に推せ」という俺のDXを実現するためのサーバレスなデータ基盤開発と運用 - 野球データを添えて 「個人的な野球データ分析基盤を作る」「いつの日か野球ファンにも使ってもらうサービスとして公開する」というモチベーションの元、「Google Cloud」「サーバレスアーキテクチャ」「野球データサイエンス（セイバーメトリクス）」といった自分の「推し技術」を駆使してプロトタイプを開発しました。こちらを元に「今いい感じなデータ関連のアーキテクチャ」「サーバレスアーキテクチャ・マイクロサービスの使い所」「野球データサイエンスの面白さ」が伝わるお話をデモを交えてご紹介します。 本事例はGoogle CloudおよびPythonですが、AWSやAzureといった他のPublic Cloud、プログラミング言語での展開を前提としたお話をします。 なお、当セッションはPyConJ

いつもの野球エンジニア&データサイエンスブログ,,, というよりファンの熱い思いと思って読んでください（真顔） 1995年頃の阪神タイガース, 新庄剛志外野手と藪恵壹投手を見て野球ファンになった者です. blog.hatenablog.com そして、どっぷりと野球にはまるようになったきっかけは、阪神タイガースにありました。当時阪神タイガースに在籍していた新庄剛志選手のダイナミックな守備・強肩に驚き、藪恵壹選手が時折見せる、完封勝利へと至るすさまじいピッチングに圧倒されたのです。 新庄剛志さん（と阪神タイガース）を追っかけて, 気がついたらセイバーメトリクスにハマり, 野球の仕事をしたり今でも趣味で分析したり...という話ははてなの偏愛ブログ記事をご覧いただくとして. こうして野球好きになり, （新庄さんが引退した後*1ですが）地元北海道の日本ハムファイターズのファン（≒阪神タイガースから

※【注意】あくまでもお遊びです, 冗談半分で読んでください！ 「野生の野球データサイエンティスト」です. 本日ついにTOKYO2020侍ジャパン, 24名の内定選手が発表となりました. www.japan-baseball.jp 24名の選出って難しいですよね...中の方は色々ご苦労とかあったのではないでしょうか. 一番いい色のメダル, 期待しています！ さて, 私は野球好きでもありますが, プロの（野球）データサイエンティストであり, 機械学習エンジニアでもあります. ワイ「プロ野球選手2021年の成績を予測してそこから24名の侍を選んだらいい感じになるのでは🤔 と 昨年末に思いついたので, 野球AIが選出する, TOKYO 2020侍ジャパン24名 を実際にやって選んでみました. 実際の侍ジャパンと比較して楽しんでいただけると幸いです. 要約すると 打てる人は正義 奪三振能力も正義

本日のPyCon JP 2020にてお話しました以下の発表に関する補足・解説ブログとなります. スポーツデータを用いた特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 - PythonとRを行ったり来たり このエントリーではスライドのスクショとともに, 参考資料 細かすぎて本編で話さなかったハナシ もし真似してやるならこれぐらいは読んでおいたほうがいいよ 的な話を中心に, 過去記事のreference等を掲載しています. スポーツデータを用いた特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 これを読むと⚾️で特徴量エンジニアリングと機械学習がいい感じにできるかと思います👍 スタメン スポーツデータを用いた特徴量エンジニアリングと野球選手の成績予測 スタメン CM JX通信社 Pythonもくもく自習室 #jisyupy 特徴量エンジニアリングについて 野球データの特徴量 Python, R, SQ

2019年のプロ野球が終わり, セイバーメトリクスと分析・解析には良いシーズンになりました. 改めましてこんにちは. @shinyorkeと申します. このエントリーでは, セイバーメトリクスで「打者の類似性」を算出する方法論と実装例（なおPython） メジャーリーグの2018年データを用いた類似性の例 2020年からプレーする助っ人とか, これからメジャー挑戦するあの選手は！？ を打者の成績にフォーカスして紹介します.*1 なお, このエントリーはJX通信社 Advent Calendar 2019および, Pythonその4 Advent Calendar 2019の18日目となります.*2 免責事項 念の為お断りしておくとこの分析・解析結果は@shinyorke個人の見解であり, 現在および過去に在籍した組織・団体の見解・思想と関係ないことを予めお断りしておきます*3. なお, 計

このブログをはじめた当初に「大好きな野球のデータ分析をもっと知ってほしい」というモチベーションでこんな記事を書きました. shinyorke.hatenablog.com 執筆・公開した5年前（2014年）と比べ, 野球に限らず, スポーツ界隈全体で公開データが増えた. 例えばこれとか（スポーツ以外も含む）. 野球に限らず, 様々な技術革新により, 扱うデータの種類・量が爆発的に増加（例：Baseball Savant）. データサイエンス・機械学習といったキャリアを歩む・志望して学習をする方が増え, 「そうだスポーツでやってみよう」という流れも盛ん. と（大変好意的な意味で*1）目まぐるしく状況が変わってきているのでここで改めて, セイバーメトリクス（含むスポーツの統計学）とは何か？ かんたんなセイバーメトリクスとむずかしいセイバーメトリクス 何をどう学べばよいのか？のヒントなど を最新

得点の構造を考えると、勝利に貢献するために打者はOPS（出塁率＋長打率）を上げたい。その中でも長打に関しては、打球速度が高いほうが長打になりやすく、そのために打者はスイング速度を高めるようなトレーニングを行う。スイング速度は、筋量（除脂肪体重）と相関が高いことがわかっている。ウエイトトレーニングは、野球の技術トレーニングよりもより少ない時間とエネルギーの投資で筋量を増やすことができる。 参考：打者は体が大きい方が有利！？データで検証！ 一方投手は、球質を高めることも重要であるが、できるだけ速いスピードボールを、100球前後投球できる「スタミナ」が必要となる。スタミナを鍛えるというと、まず思い浮かぶのが「走り込み」である。投手に限らず、野手の下半身を鍛えるという名目でも行われ、走り込みが万能な練習であるかのように捉えられている部分もある。 今回は、野球選手にとって「走り込み」の効果をスポーツ

考えさせられますね おそらく最速レポートかも？ 本日はこちらのイベントのお手伝いをさせていただきつつ、数々のお話を聞かせていただきました. connpass.com なお、こちらのエントリー（に限らずこのブログそのもの）は所属する（株）ネクストベースの見解および事業とは関係なく、あくまでも私自身の感想であり、見解です. ひと言で言うと 野球をもっと色んな視点で、多角的に考えて見てみよう！ どれが正解で間違いか...等、極端に切らずに「Mapping」して色んな軸で考えると良いのかなと思いました. 全体の流れ LTおよびトークショーの様子はこちらにまとめています. togetter.com ひと言で言うと 全体の流れ LT（ライトニングトーク） フライボール革命と“頭を使わない野球”を考える - 森本崚太さん 野球女子が考えるこれからのSNSと集客 - しがかえでさん 最高のコーチは、計測す

セッションレポート 表彰スポンサー(Baseball Geeks)様の紹介 Baseball Geeks | Think logically, move emotionally (当イベントにおける)賞の選考基準についての説明 開催に際してのお知らせ 開催に先立ち、本日発表予定だった中川伸一(@shinyorke)さんが欠席される旨、連絡がありました。 LTの予定でしたが、お仕事逼迫しててアレなので登板回避しました申し訳ないm(_ _)m なお、ネタはほぼできてるのでブログもしくは他所のLTかなにかで成仏させます&Baseball Geeks賞はもちろんやるんで皆さん愉しんで！ Baseball Play Study 2019 春 (BPStudy#139) https://t.co/MRZgFjE2da #bpstudy — Shinichi Nakagawa (@shinyorke)

こんにちは。 突然ですが、今日は野球の統計学において大切な指標である「得点期待値」を計算していきたいと思います。 得点期待値とは何か 得点期待値とは、「ある状況（アウト数・ランナー）において、その後どのくらい得点が入ることが期待できるか」を表す値です。たとえば、直感的に作った架空の例ですが、 ２アウト・ランナーなし：0.1点 ２アウト・ランナー２塁：0.5点 ０アウト・ランナー２３塁：2.0点 という感じです。 意義 そもそもなぜ得点期待値などというもの計算する必要があるのでしょうか。そんなことをして何の意味があるのでしょうか。人はなぜ生きるのでしょうか。 野球チームの最終目標を思い出してみましょう。野球チームの目標は、たぶん優勝することです。優勝するためには、多くの試合に勝つ必要があります。試合に勝つためには、得点をとる必要があります。 つまり、野球チームにとって、得点を取ることが非常に

こんにちは。 毎日生きていると、しばしばやばいことが起こりますね。締め切りがやばい、事務仕事を完全に無視してるのでやばい、働きたくないけど働かなければいけないのでやばい、あらいにたばこの匂いがついているのでやばい（海原雄山）、一番うまい刺身は鯖だと言い出すやつがあらわれたのでやばい（海原雄山）、ポン酢のポンとは一体なんなのだ（海原雄山）など。 その中でも一番やばいのは、応援している野球チームの投手が回の先頭打者を塁に出してしまったときだと思います。 今日は、この点についてもう少し詳しく考えてみます。 回の先頭打者の出塁 回の先頭打者を塁に出してしまうとなんとなく得点をとられそうな気がしてやばいと思いますが、その出し方によってなんとなくやばさに違いがないでしょうか。 出塁のしかたとして、主に 四球（フォアボール） 死球（デッドボール） 安打（ヒット） があると思います。 この中でも、なんとな

PyCon JP 2018 Talk Session https://pycon.jp/2018/ Baseball Science, Web Application, Barrel Zone, and more...

「フライボール革命」 近年メジャーリーグで巻き起こったこの革命が日本でも着々と広がりを見せている。フライボール革命とは、打者がより得点に貢献する打撃を目指してフライを打ち始めた革命のこと。海の向こうでは近年本塁打が急増しており、2017年には過去最多となる6105本の本塁打が飛び出した。 今回はフライボール革命の有効性を再度紹介するとともに、「日本人選手にも効果的かどうか」をデータの側面から考察していきたい。 フライボール革命は日本人にも可能か 長打量産に必要なものは？ フライボール革命が起きている理由と効果とは？ データ分析から生まれた「バレル」 打球に回転をかけることの是非 日本人選手でも長打を量産できる！ フライボール革命が起きている理由と効果とは？

今シーズンからメジャー復帰を果たしたマイコラス（カージナルス所属）は、ここまで６連勝を含む７勝をマークしている（６／１９現在）。 活躍の秘密はなにか、そして来日前のメジャー時代は通算４勝しか挙げられなかったマイコラスは巨人での３年間でどう変わったのか。今シーズンのトラックマンデータをもとに解説していこう。

メジャー１４年目の３５歳は留まることを知らない。ジャスティン・バーランダーは昨シーズン途中にアストロズに移籍すると、エースとも呼べる活躍をみせ世界一に大きく貢献した。 迎えた今シーズンもここまで両リーグ一位の防御率を記録(５/１２現在)し、完全復活を印象付けている。 以前Baseball Geeksでは、昨シーズンのアストロズ移籍後のモデルチェンジを分析した。 今回は、昨シーズン移籍後と今シーズンのデータを比較し、今シーズンのさらなる進化の秘密を探っていきたい。 参考：アストロズ世界一の立役者！Ｊ．バーランダーはいかにしてモデルチェンジしたのか

一週間前に快投をみせた姿はそこにはなかった。 メジャーデビュー戦、2戦目と目覚ましい投球を見せていた大谷翔平選手（以下敬称略）は、3戦目にして初の敗戦を味わった。

中日は松坂が12年ぶりに日本で先発し、巨人は上原がセットアッパーとして登板。4月5日の中日対巨人戦は、ファンにとってまるで10年15年前に戻ったような時間であった。若いスター投手が台頭する今でも、松坂に期待する声は変わらない。 そこで今回は松坂のメジャーリーグ時代2008年のトラッキングデータを紹介する。2008年の松坂は自身最多となる18勝をマークしたシーズンだ。翌春に行われたWBCでは2度目のMVPを獲得し、名実ともに日本のエースであった。

今シーズンの開幕を最も待ちわびていた日本人投手かもしれない。 田中将大の昨シーズンは、好不調を繰り返す不安定なものだった。2桁勝利をマークしたものの、同時に2桁敗戦を喫するなど田中らしくない投球も多かった。しかしながらポストシーズンでは素晴らしい投球を続け、もがいた末に今シーズンに大きな弾みをつけた。 迎えた今シーズンは、ここまで3試合2勝1敗という成績（4/17現在）を残している。 今回は、田中の今シーズンの投球をトラックマンデータで分析していきたい。

二刀流、大谷翔平選手（以下、敬称略）への期待は日に日に高まる 写真はWikimedia Commonsより(https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Angel_Baseball_Stadium.jpg) 大谷翔平の勢いが止まらない。 投げては開幕2連勝、打っては初本塁打を含む3試合連続弾と衝撃のデビューを果たし、はやくも日米をまたいで大谷フィーバーを巻き起こしている。

エンゼルス大谷翔平投手（以下、敬称略）は初登板初勝利をとげた 写真はWikimedia Commonsより(https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/9/98/Angels_Stadium.JPG) ４月２日初登板、６回３失点。エンゼルス大谷翔平はメジャー初登板初勝利という結果で投手デビューを果たした。 メジャーリーグでは測定機器トラックマンを使い、球速や回転数、ボールの変化の大きさといったデータを計測している。 今回はそれらのデータから、Baseball Geeks編集部が見つけた大谷の意外な秘密について紹介していきたい。