巨人の補強：炭谷編
１．巨人、炭谷を獲得
いま体調を崩していて、勉強に集中できないのでブログを更新します。今回は巨人が炭谷を獲得した事について書きます。もっと細かく言うと「現在の巨人の捕手事情に炭谷は必要なのか？」みたいな感じです。なお、炭谷の人的補償として西武に移籍した内海には今回あまり触れません（大事な論点ですが、長くなってしまうので）。かつ、最近報道に出ている阿部の捕手復帰の噂もスルーです（実際に捕手が出来るのか、かなり不透明なので）。
結論を先に言っておくと：小林と大城の併用で良くない？
図1は現在の巨人の戦力事情を視覚的に表しています。ぶっちゃけ今回の記事には全く必要ない図ですが、せっかく作ったので載せます(退団が決まっている中井、ほぼ確実に引退するマギーも含んでいます）。そして見にくくてすいません。ちなみに炭谷(30歳)のWARは－0.4です。
結構やっつけ仕事なので、データに間違いがあったらすいません。ちなみにこのブログ記事に載っている全ての図のデータ元はデルタです。
図1を作って思った事：（1）必然的に若手の方が総WARは高くなります。と言うのも、年を重ねれば重ねるほどプロ野球界で生き残っている確率が低いため（2）吉川尚はいい仕事をしているから、浅村を獲得しなかったのは正解（3）坂本はすごい（4）田中俊が思ったより数字が良かった。
２．打撃
今回はwRC+のみに着目します。簡単に説明すると、wRC+は得点貢献に球場補正をかけた指標です（100が平均的な選手）。ちなみに宇佐見は打席数（サンプル数）が足りないので省きます（故に数字が極端）。wRC+はサンプル数が少ないと、大きく変動するので。よって炭谷の打席数が比較的安定する2011年以降の数字だけを見ます（唯一wRC+が100に達している年は1打席しか立っていません）。
思った事：小林の1年目のwRC+（88）は高いけど、おそらく2017年や2018年の成績の方が小林の「真」の実力に近い。検定や分析を一切やらずに、完全に視覚だけを頼りにした感じで言うと「小林と炭谷の打撃はそんなに変わらない」って感じですかね。（個人的にはパ・リーグ→セ・リーグでどのぐらい炭谷の数字が変わりえるのか気になる所です）
ちなみに大城のwRC+は85です（202打席）。ただ1年目の数字って当てにならないので、ちょっと何とも言えないです。ただ主観的に言わせてもらうと、可能性を感じさせてくれるバッティングをしていると思います。
３．守備
守備はUZRを用いります。捕手同士を比べているので、ポジション補正をかける必要はありません。ちなみに計算式は何だか分かりません。とりあえずデルタはこんな事を言っています：
ただし打球の処理が主な役割ではない捕手についてはUZRによって有効な評価を行うことができないため、盗塁阻止・捕逸・暴投・失策の多さに得点価値を乗じて得点化した他の野手とは異なる評価を行っている。
なぜか大城を図に入れてしまいましたが、今更エクセルで変更するのもめんどくさいのでそのままにします。ちなみにデータは2014年以降のしかありませんでした。
思った事：炭谷のUZRは年々下がっている。守備がダメだから、イニング数が減っているのか。もしくはイニング数が減っているから、守備がダメになっているのか。それとも森友哉のせいなのか。因果関係は謎ですが、とりあえず記述統計上のUZRは下がっています。それに比べ小林は安定しています。そして大城のUZRはマイナス。
４．結論
炭谷と小林の打撃はそう変わらない。守備はいまいちだけど、将来的に成長する可能性がある大城（打撃は既に炭谷より上だと考えてます）。そう考えると小林と大城の併用で良い気がします。
戦力層を厚くするために炭谷を獲得する、って考えもあるかとおもいます。しかし炭谷は3年契約らしいです。しかも年俸は1億5千万。 即戦力としてあまり期待できない（少なくともアップグレードにはならない）選手にここまでの好待遇。それに加えて選手枠を使い、内海が移籍する。割に合わないと思います。
メモ用：買いたいアルバム
これは自分用のメモです。2018年にリリースされたヒップホップのアルバムで欲しいものをリストしたものになります。何か他にお勧めがあれば、教えてください：
Vince Stales - FM!
Jay Rock - Redemption
JID - DiCaprio 2
Pusha T - Daytona
B.E.N.N.Y. The Butcher - Tana Talk 3
DJ Muggs x Roc Marciano - KAOS
Phonte - No News is Good News
Black Thought - Streams of Thought Vol. 2
ASAP Rocky - Testing
おまけ：
2018年の一番好きな曲はこれです。
セイバー指標を鵜呑みにするな：FangraphsとBaseball Referenceの違い
お知らせ：長い記事を書くと誰も読まないので、5分ぐらいで読める記事をこれから書いていきます。
注意：セイバーメトリクスに関する単語をあまり説明せずに使っています。殆ど自分用のメモです。
１．日米野球2018
遂に日米野球が始まりました。今年のMLBのメンバーは2014年に比べスター選手こそ少ないですが、一線級の選手が沢山揃っています。その来日メンバーのベストメンバー（野手）が以下になります：
Source: How good would the Japan All-Star Series team be as an actual MLB team?
ちなみに僕の推しはソトです。
話はさておき、よーく見てみるとフィリーズのホスキンスのWAR (Wins Above Replacement - 選手の戦力としての価値を総合的に測る指標だと分かって頂ければ十分です) がめちゃくちゃ低いじゃないですか！WARが0.0だと代替可能選手（2軍・AAA並みの実力）と同じ貢献度になるので、かろうじてその選手よりホスキンスの方がチームに貢献している事になります。WARがマイナスの選手は沢山いるので、プラスである限りはそれなりの価値があります。ただ0.5となると「そこらへんにいる選手」ぐらいの評価になります。
この表はおそらくBaseball Referenceが算出したWARを基に作成されていますが、奇妙なのが0.5という数値がFangraphsが算出している2.9と大きく異なる事です。守備指標の算出方法の違いが原因かと思われますが、どうなのでしょうか。今回は調べませんが、何が言いたいかと言うと「数字の裏にある理論・モデルを把握しておこう」です。某ドラマが長打率を「二塁打以上のヒットを打つ確率」と解釈したり、たまにトンデモ指標があるので。
２．サイヤング争いでも
上記と似たような指標の違いは投手でも見られます。ナ・リーグのサイヤング賞候補であるメッツのデグロムはFangraphs上だとWARが8.8もあり、2位のシャーザー (7.2) に割と差をつけています。しかしBaseball Referenceを見てみるとデグロムはフィリーズのノラと同率1位 (WAR 10.0)であって、シャーザー (9.5)は3位 です。
この違いは単純にWARの算出方法の違いにあり、Fangraphsはこのように説明しています：
FanGraphs’ WAR for pitchers is based on FIP (plus infield fly balls). We also have a version called RA9-WAR which is based on runs allowed. Baseball-Reference uses runs allowed and attempts to correct for the team defense.
(Source: What is WAR?)
極論Fangraphsの考えとしては「被本塁打・四死球・奪三振である程度投手の実力は把握でき（FIPと言う指標）、あとは運と球場補正次第」であります。しかしBaseball Referenceは：
The assumption is that once the ball is put into play (other than a home run) the entire outcome is determined by random chance and team defensive quality. This is definitely true to a greater degree than fans likely believe, but we disagree as to whether this is the best measure of the value of a pitcher's historical performance.
(Source: Pitching WAR Calculations and Details)
と言う風に「いや、投手はある程度打たれる打球の質（方向・角度・速度）をコントロールできるから」と考えています。かつこのモデルの方が「〇年間の活躍」など過去の実績・活躍をより正確に測れると論じています。
どっちが正解なんでしょうかね。どこで読んだか忘れてしまいましたが（多分Redditのスレ）：
- 投手の一年間の活躍を見るならrWAR (Baseball Reference)
- 投手の将来の予測したいならfWAR (Fangraphs)
みたいな事を書いている人がいて、僕は割とそれで納得しています。
３．結論
指標を鵜呑みにしないで、一体どのような意図が計算式にあるのかをある程度知っておいた方がセイバーメトリクスを楽しめるかと思います(例：田中将大のFIPとxFIPの比較)。僕はバリバリ文系ですが、統計の裏にある理論・モデルを勉強するの中々楽しいですよ。まだまだ理解しきれていませんが。
