セイバーメトリシャンは統計学者とは限らない。統計学とセイバーメトリクスは似て非なるものである。「OPSなんてデータではない」という学生の言葉はそれを象徴している。
ここでは統計学を野球に活用する方法を考えたい。

野球の統計学への活用は、大きく2つに分けられよう。

Ⅰ）ストラテジックな活用
チームや選手が勝利、好成績を上げるために統計学を活用すること。作戦面、選手起用面など活用は多岐にわたるだろう。

Ⅱ）エンタテインメント的な活用
ファン、愛好者の野球への興趣を、さらに掻き立てるために統計学を活用すること。

私が語ることができるのはⅡ）だ。これはさらに6つに大別できるのではないか。

１）ランキング
年度、リーグなどを限定して、ある数値で選手、チームをランキングすることによって優劣が分かる。日本人はランキングが大好きである。

２）評価
具体的なデータを出すことで、その選手のチームへの貢献度や、歴史的な位置づけなどの評価ができる。印象論ではない評価もファンには興味がある。

３）比較
似た位置づけの選手を様々な指標で比較することで、タイプの違いや優劣、特性の違いなどを浮き彫りにすることができる。

４）発見
その選手やチームの意外な一面を、データから割り出すことができる。不振の原因や、活躍の秘訣が見えてくる。サプライズである。

５）予想
データを分析することで、来るシーズンの選手の成績を予想したり、対戦前のチームや選手の勝負の行方を予想したりすることができる。外れることも含めての楽しみ。

６）仮想

時代や国、リーグなどが異なり、対戦不可能な選手やチームをデータに基づいて比較したり、シミュレーションしたりする。IFの楽しみだ。

さらに言えば、提示されたデータをもとに、一般の人々が加工したり、ランキングしたり、自分たちで「いじることができる」ことも必要だと思う。

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率直に言ってⅡ）のエンタメ的なデータ活用では、厳密さや細かさよりも大づかみに言ってどうなるのか、という明快さと分かりやすさが必要になる。

野球という複雑な競技から、いかにシンプルでエッジが立った結論を導き出すかが求められよう。他のビジネスとは異なる「エンタメ系」で統計学を活かすことができれば非常に面白い。

そういう意味で必要なのは、マーケティングだと思った。

今回の学生たちの発表は、データスタジアム社が期間限定で提供したデータに基づいている。同社は統計学をスポーツに活用できる人材を育成しようとしているのだろう。
楽しみなことだ。

今後もこうしたイベントにはどんどん見物に行こうと思った。


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