Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball
※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年
Sports Analyst Meetupは、現役スポーツアナリストとスポーツ分析に興味のある方の情報共有イベント。ここでは認知科学研究者のなういず氏が、時間割引の視点からどうしてバントは減らないのか、心理学的アプローチから解説しました。 どうして送りバントは減らないのか？ なういず氏（以下、なういず）：『どうして送りバントをやめられないのか』というタイトルで発表いたします。なういずと申します。よろしくお願いします。 初めましての方もいると思いますので、最初に簡単に自己紹介させてください。私、なういずというハンドルネームで活動しています。Twitterは@nowism_sportsでやっていますのでフォローしてもらえると嬉しいです。サッカーは柏レイソルを、野球は巨人を応援しています。 普段は東京大学の大学院で認知科学を研究しています。研究の中では人間の非合理的な意思決定というものに興味があ
Jupyterで計算・分析した何かをアプリっぽくプレゼンするまで - 33分4秒ではじめるStreamlit「雑」入門 - Lean Baseball
サムネイルで出してる内容がそのままこのエントリーのテーマです. Pythonアドベントカレンダー2020の9日目です. JX通信社のシニアエンジニアで, 趣味で野球*1とヘルスケア*2なデータを分析してるマンの@shinyorkeと申します. ちょっとしたデータサイエンスでもガチのR&Dでも何でもいいのですが, プレゼンするためのスライド作るとか, デモのアプリを作るのって相当ダルくないっすか? いやまあ大事な仕事なので不可避かつちゃんとやろうぜっていうのは事実*3なのですが, 手を抜くところは手を抜くべきだなというのが持論としてありますし, 「怠惰・傲慢・短気」というプログラマーの三大美徳からするとプレゼンの準備は最も「怠惰」であるべきとまで僕は思っています. そんな中, 今年はStreamlitという, 「データを見せるアプリを雑に作ろうぜ」っていうライブラリがめっちゃ流行りました（っ
アメリカン・ベースボール革命: データ・テクノロジーが野球の常識を変える 作者:ベン・リンドバーグ,トラビス・ソーチック化学同人Amazon 本書は「マネー・ボール」に始まるメジャーリーグにおける数理統計やデータサイエンスの応用の最新動向を扱った本になる．著者はベン・リンドバーグとトラビス・ソーチック．いずれもジャーナリストで，ソーチックは「ビッグデータ・ベースボール」の著者でもある． メジャーリーグにおける本格的な数理統計の応用は「マネー・ボール」で紹介されたセイバーメトリクスの利用から始まる．これは選手の能力や貢献を測るためには伝統的な成績指標（打率，打点など）よりも有効な指標（長打率，出塁率など）があることを理解し，フリーエージェント市場で割安に選手を調達し，強いチームをつくることを目指したものだ．しかしこの手法の有効性が多くの球団に認められると優位性はなくなる．次に現れたのは「ビッ
Nuxt.js + FastAPIを使ったデータエンジニアリングなデモ作り - 社内勉強会でデブサミのデモをしました - JX通信社エンジニアブログ
（今更ですが）新年あけましておめでとうございます！ JX通信社でシニア・エンジニアをしています, @shinyorke（しんよーく）と申します. 最近は週に2, 3回, ジムで10kmちょい走っています.*1 JX通信社のエンジニアチームでは, 月に一度みんなが集まる月次勉強会というイベントがあります（基本的に第2金曜日開催）*2. tech.jxpress.net ※過去の開催レポです 2020年初（かつ, 飯田橋オフィス最後*3）の勉強会は, 「普及したいことや年末年始に勉強したことなどを発表するLT大会」 ということで, 私は デブサミ2020登壇時に披露するデモアプリを披露 弊社プロダクトでも使っているFastAPI僕もやりました&Nuxt Core UI ええやで！っていう布教 （ちょっとだけ）野球選手の評価指標を紹介 という発表をさせてもらいました. このエントリーではそんな発
30分で理解するセイバーメトリクスの教科書 - 野球を統計的に楽しもう - Lean Baseball
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
先日レッドブルプレイヤーであり、プロゲーミングチームGood8Squadに所属するストリートファイター5のプロプレイヤーであるガチくんが下記の動画をアップした。 "実は〇〇してました！今だから話せるG8Sが2021年にやっていた取り組み【スト5雑談】 https://youtu.be/BwrjE84MaLw 2021年のストリートファイターリーグに挑んだ際、チームに相手選手のプレーを分析するアナリストを実は雇ってましたと言うお話だ。 「そこまでやるのかグッパチ、そりゃつえーわ」と、一昨年リーグ戦を圧倒した強さに納得する人や、「一体どれだけの時間と労力を…」というゾッとしているような人のコメントなど、さまざまな受け止め方をこの動画を見た方はされていることだろう。 この時アナリストとして参加したのが何を隠そう私です。もしかしたらプロ格ゲーマーの配信で「ぱぱすぬわ」と言う名前のイタイ視聴者を見か
RからPythonへのお引越しでわかること - Jupyterと世界の野球から理解する - Lean Baseball
サムネイルがまんま結論の一部です&タイトルでビビッと来たアナタ（+野球好き）が対象読者です. ちょっとやりたいことがあって, やりたいこと⚾のサンプルがたまたまRだった このあと自分で分析したりなにか作るんやったらPythonでやりたい せや！RからPythonに移植しちゃえば良いンゴ ってことで, 粛々とRからPythonに移植した時に気がついた事をサラッと書きたいと思います. 最初に断っておくと, RよりPythonが優秀（またはその逆）だから書き換える！って意味ではありません！ どっちが優秀だの, 好みは何だのといった所は（必要と思った箇所を除き）触れないのでご了承ください.*1 というわけで, 変に力んだりマウントを取ること無く, ごゆるりとおくつろぎながら読んでもらえると幸いです. TL;DR 数式を意識しながら読んだり, 統計的にいい感じにしたい時はRの方がしっくりくる. 一方
誰もが嘘をついている?ビッグデータ分析が暴く人間のヤバい本性? 作者: セス・スティーヴンズ＝ダヴィドウィッツ出版社/メーカー: 光文社発売日: 2018/04/27メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 本書はGoogleのデータサイエンティスト*1であったセス・スティーヴンズ=ダヴィドウィッツによる，ビッグデータと統計分析から何か見えてくるかを，その分析の勘所や豊富な実例と共に解説してくれる本になる．最近の技術やデータセットによりこれまでわからなかったことが急速に可視化される最先端の興奮をたっぷり味わえる面白い本に仕上がっている． 最初にスティーヴン・ピンカーが本書の中身をよく示す素晴らしい序文を書いている．ヒトの思考を調べるのは難しい．そもそも思考は複層的で複雑に絡み合った対象であり，モノローグを解析するには数量化するほかないが，それではその複雑さが失われる．またヒトは
野球AIチャットが作りたくなったのでひとまず, バックエンドから作ってみた - FastAPIからOpenAIをいい感じに使う何か - Lean Baseball
※このエントリーは「OpenAIをいい感じに使うバックエンドをFastAPIで実装したぜ！」というエントリーです（サンプルコードはこちら）, 「OpenAIで何かを作った・人工知能を産んだ」訳では無いのでそっち方面を期待している方はそっ閉じしたほうが良いかもしれません（Web API開発に興味ある人はそのまま読んで）. 趣味は野球観戦と見せかけて, 「休日にダラダラ野球見ながら趣味のコードを書く」のが最も好きな人です. 100敗待ったなしの贔屓チームがいきなり7連勝したり*1, 昨年まで扇風機状態だった贔屓チームのフィジカルモンスターが突然覚醒して4番ライトに定着*2したりと理解が追いつかない野球を見るのはこれぐらい（コード書きながらみる）ぐらいがちょうどいいと思ってます, だってプレーオフ行けるか怪しいですもの*3. 時は遡り2020年, 私はセイバーメトリクスといくつかの機械学習の知見
オオタニサンのキャラ変とその未来 - 2022年, 投手としての成績からの気付き - Lean Baseball
ドラフト会議前に一位指名を公言するのって何かのトレンドですか?って思ってる人です.*1 今年いや, 去年からずっと野球関連のリアルなトレンドは「何かしらのオオタニサン」で間違いないと思います. 打者として規定打席到達（わかる） ついでに2年連続30本塁打以上（まあわかる）*2 投手として15勝防御率2.33, キャリア初の規定投球回*3到達（ちょwww嘘やろwww） 一人の野球選手が（ガチで）二人分の成績（それもエースピッチャーと主軸打者を兼ねる）という驚きは改めて語るまでも無い話ではありますが, 投球回伸びてるし, （雰囲気的に）見ていて安心できる投球をしてるし何か変えてきたのでは！？ と思い, 改めて「投手・大谷翔平」のデータを見てみようと思いました&実際に試したのでどうぞご覧ください. なお, オオタニサンといえば二刀流, 打者の成績も気になるところですがこちらはシーズン中に可視化し
稀代のポピュリストを描く『女帝 小池百合子』は、読者を興奮とドン引きに突き落とす（松谷創一郎） - エキスパート - Yahoo!ニュース
カイロ大学は学歴詐称を否定 6月8日、エジプト・カイロ大学は、1976年10月に小池百合子都知事が同校を卒業しているとの声明を出した。これは、来月の都知事選を前に再燃した小池氏の学歴詐称疑惑を受けてのものだ。 この疑惑の発端となったのは、先月末からの『週刊文春』による一連の報道だ。カイロ大学時代に小池氏と同居していた女性が、かなり具体的な証言をした（「『カイロ大学卒業は嘘』小池百合子東京都知事の学歴詐称疑惑 元同居人が詳細証言」5月27日）。 これらの記事を手掛けたのは、ノンフィクション作家の石井妙子氏だ。それらは5月29日に『女帝 小池百合子』（文藝春秋）として出版された（『週刊文春』の記事はそのダイジェスト版といったものだ）。 石井妙子『女帝 小池百合子』（2020年／文藝春秋／画像：Amazonより）。 現在、この『女帝 小池百合子』が各所でかなり話題となっている。しかし、そのとき強
作者:マイケル・ルイス ,Michael Lewis 出版社:早川書房 発売日:2021-07-08 世界最大の「コロナ敗戦国」になったアメリカ。新型コロナウイルスの感染者数は3440万人。死亡者数は61万人を超えた。これは第一次世界大戦と第二次世界大戦、そしてベトナム戦争で亡くなった死者の合計よりも多い。CDC（疾病予防管理センター）やトランプ前大統領が楽観的だったこともあり、初期対応がまずかったのは間違いない。しかしアメリカは新型コロナウイルスに対して無策だったのか？実はそうではなかったのだ。 アメリカで感染者が出始めた頃に、パンデミックを予期し、対策を立案して、コロナ禍を戦った知られざる英雄たちがいた。そんな彼らの活躍と、アメリカのコロナ対応の失敗を描いた物語が『最悪の予感 パンデミックとの戦い』だ。著者は『マネー・ボール』や『世紀の空売り』など、数々の傑作ノンフィクションを生み出し
データ駆動野球観戦のすすめ - お笑いとラジオ、データ分析が野球の楽しさを教えてくれた【わたしの偏愛】 - 週刊はてなブログ
はてなブログは、「書きたい」気持ちに応えるブログサービス。ささいな日常や忘れらない出来事をつづるブログだけでなく、「推しへの思い」や「好きな映画の感想」「お笑いの分析」など、趣味や好きなものへの思いを言葉にするブログも数多く見られます。 こうしたブロガーの皆さんの情熱をお伝えすべく、週刊はてなブログでは「好きなもの・こと」についてつづるはてなブロガーに、その思いを語っていただく連載【わたしの偏愛】を実施しています。 第7回となる今回は、「Lean Baseball」のshinyorkeさん (id:shinyorke) に「データ駆動野球観戦」について寄稿いただきました。大の野球ファンであり、データサイエンティストでもあるshinyorkeさんは、野球観戦の際も電卓を叩き、「あのスコアが意味するところ」を徹底的に解析するといいます。野球×データという、マニアックな視点を得るきっかけ。意外な
欧州サッカーはいかにしてセイバーメトリクスと接続されたか
サッカーは選手やボールが複雑に絡み合う動的なスポーツである。それゆえに野球のようなデータ分析、選手評価は難しいと考える人が多いのではないだろうか。実際、野球界、特にMLBでは選手の総合評価指標WAR（Wins Above Replacement）が市民権を得ているが、サッカーにこうしたスタッツは見られない。リオネル・メッシについて、ゴール数が話題になることはあっても、そのさらに先の目標である「チームの勝利をどれだけ増やしたか」が議論の的になることはない。選手評価においてサッカーはまだまだ未熟に映る。しかし実はサッカー界にも、野球に似た評価を用いて強化を行い、大きな成功を収めた例がある。イングランド・プレミアリーグに所属するリヴァプールFCだ。今回は野球とサッカーにおける評価の違いを比較しながら、リヴァプールFCがいかにして総合評価指標を作り上げたか、また活用しているかを紹介したい。 目次
もし人生が「野球」なら。
試合の終わりと人生の終わり この間、ある映画を観ていたら、こんなシーンがあった。 ある村で、因習によって、村人はある年齢を迎えると、次の魂に生まれ変わるため、自死しなくてはならないというものであった。 おれはなかなかにショッキングなそのシーンを見て、同時にまったく関係なさそうなことを思い浮かべた。 「これ、今年の日本プロ野球みてえだな」と。 今年の日本プロ野球は、試合のイニング数が決まっている。 9回までで終わりなのだ。 9回で同点なら同点で終わり。延長戦はなし、だ。 まあ、延長があるにしても12回までという決まりはあるんだけれど。 そしておれは、その9回打ち切り制度に、一野球ファンとして「延長戦無いほうが面白いんじゃ」と思ったりしているのだが、まあその話はまたべつの話。 ともかく、寿命が定められた人生というものに、終わりが定められた野球。なにか似ているな、と思ったわけだ。 野球は人生の比
柳屋ベーカリー！小田原で大人気のベーカリーで食べる絶品うす皮あんぱん〜栗きんとんもあるよ〜 - これはとある100kgオーバーの男が美味しいものを食べながら痩せるまでのダイエット成功物語である
どうも！先日マネーボールという映画を観た小生です！貧乏球団アスレチックスをセイバーメトリクスという統計学で再建する話で野球好きな人はハマると思います⚾️ チラッとイチローが出てきてにやりとしました😁 そして侍ジャパンの日本対韓国は最高でしたね！山田哲人の応援歌通り夢へと続く道〜🇯🇵 栗林くんまでもが世界に…🎏 さて、おかんの誕生日を祝いに小田原市でランチを予約していたので、その際に買ったパンが美味しかったから紹介しようと思う🙋♂️ 柳屋ベーカリー 外観はこんな感じ！ 小田原駅から行くと小田原城の反対側にあります👟 見にくいですが、写真の左の方にうす皮あんぱんの種類が書いてあります！ 迷いましたね。。 私が食べた１つ目はこしあん！！ 本当に餡子がぎっしりで餡子大好き人間の小生は大、大、大満足、大満足ぅでした😂 2つ目は〜栗きんとん！！ ぎっしりと栗が入っています🌰 お節で1
菊池と誠也がベストナインとゴールデングラブ賞を受賞しました。 なんか、もう当たり前のような感じで、特にびっくりしません。さすがです。 菊池の８年連続ゴールデングラブ賞は、王貞治氏の９年連続に次ぐ記録です。打撃成績さえ瀕死な状態にならなければ、年齢的にも１０年連続いけるんではないでしょうか？？ 毎年、菊池がゴールデングラブ賞を取ると、打撃が悪いだの、セイバーメトリクスのなんかわからん数値が誰より低いだとか、クソ文句垂れる奴がツイッターに湧いてくるんだけど、さすがに今年は２名確認しただけです。 そんなことよりも、シーズン守備率１０割無失策という記録がありながら、他の選手に投票した新聞記者は、所属会社と名前を公表して、いますぐ仕事を辞めた方がいいよ。 田中広輔の弟・田中俊太が人的補償でＤｅＮＡへ移籍 少しだけびっくりしましたが、神奈川出身だし、出場機会も増えるんではないでしょうか。 巨人の内野は
野球好きのデータ分析初心者は「Rによるセイバーメトリクス入門」から探索するといいかもしれない - Lean Baseball
読売巨人軍, 福岡ソフトバンクホークスがリーグ優勝, ロサンゼルスドジャースが世界一となった今シーズンの野球ももうそろそろ終わりが見えてきました. CSで盛り上がったり日本シリーズに思いを馳せたり*1, 気持ちは2021年に向いていたり（？）それぞれ楽しみ方はありますよね.*2 そんな流れの野球界隈, つい先日（一部の野球ファンからは以前より存在が知られていた）セイバーメトリクスの書籍が発売となりました. セイバーメトリクスと野球が好きな人待望の一冊 Rによるセイバーメトリクス入門 作者:Max Marchi,Jim Albert,Benjamin S. Baumer発売日: 2020/11/13メディア: 単行本（ソフトカバー） 個人的には「待ち望んでいた本の訳書がやっとでた！」という感じで嬉しいです&ご縁があってレビューに参加させていただきました. このエントリーでは, Rによるセイバ
ブックマークコメント返信専用記事～２０２１・３月前半～ - げんこつやま/頑固なグルメやオタク記事など、雑多な内容をオリキャラ茶番で好き勝手語るブログ
どーもです。ホオズキとビワでお届け致します。 当ブログへのブックマークコメントに対する返信専用の記事です。温かいコメントいつも本当にありがとうございます！ ・ブックマークコメント返信について ・ＩＤコールについて ・Twitterお絵描記・その３３【半分女子～ズ】 ・ビワくんの独白【キャラクターの数のジレンマ/自己満足と交流のジレンマ】 ・ブログのサブタイトルを久々に少し変えてみる ・ブックマークコメント返信専用記事～２０２１・１月前半～ ・「卵オールスター」ランキング・マイベスト１０ ・ドラゴンクエスト～ダイの大冒険～２０２０アニメ第７２話「最後の一太刀」感想 ・モアイの懺悔室～「コメント文化」について～ ・マスコットキャラクターの設定を細かく決めてみる・その４ ・サンデー（大嘘）・バセバル（baseball）・タイム！【ルール変更の思い出】 ・なんでもランキング「もっと勉強しときゃよか
機械学習を使った野球データサイエンス - 打者・大谷翔平選手の20代をシュッと占ってみた - Lean Baseball
やったことは非常にシンプルでして. 大谷翔平選手の26〜29歳（2020〜2024年）までの打撃成績を, 一般的な打撃成績データ（安打, 本塁打, 三振etc...）を使った機械学習でそれっぽく出してみました 大谷翔平さんはやっぱ凄い（詳細はこの後で） まだまだ改良点や穴があるものの, 統計的にもアルゴリズム的にも十分に納得行くモノができたので一旦公開します. なお, どういったアプローチでやったか?特徴量はどうやって選んだか??については8/28, 29開催のPyCon JP 2020で発表します.*1 免責事項 言うてもおもちゃですしちょっとしたお遊びです. そのつもりでご覧ください. 一部のサンプルコードを除きコードおよび特徴量は公開しません. データはMLBのPublicな公開データセットであるLahman’s Baseball Databaseおよび, RETROSHEETを使っ
大谷翔平選手のMLBにおける2021年本塁打量産ペースをExploratoryで可視化してみた | DevelopersIO
さて、連日スポーツニュースを賑わせている米国メジャーリーグ(MLB)、ロサンゼルスエンゼルス大谷翔平選手の本塁打量産ペース。これまでに日本人としてのMLBシーズン記録だった松井秀喜氏の31本(2004年)にシーズン前半戦だけで残り1本に肉薄するというものすごいスピード感で毎日の様に打ちまくり、ファンの皆を驚かせています。(下記ツイートは30号本塁打の時のもの) talented, brilliant, incredible, amazing, show stopping, spectacular, never the same, totally unique, completely not ever been done before pic.twitter.com/qjXLSogrpE — Los Angeles Angels (@Angels) July 3, 2021 当エントリでは、
送りバントを妄信する日本球界が気づかぬ現実
今年のプロ野球は入場者数が制限され、相変わらず静かなスタジアムで淡々と試合が行われている。こうした中、テレビ中継では番組を盛り上げるためにいろいろな企画を行っている。 ある地上波局は、サブチャンネルで「セイバーメトリクスとは何だ？」というテーマで中継をした。セイバーメトリクス（SABRmetrics） とは、統計学に基づいた野球のデータ分析だ。 この番組では、野球解説者とセイバーメトリクスの専門家が試合展開とともに解説をしていた。走者が出てバントで送ろうとした場面では、専門家が「セイバー的には送りバントは勝ちにつながる作戦とはいえない」と指摘すると、解説者は「そうなんですか！」と驚いてみせた。 また、アナウンサーが「今日はOPS（後述）という特別のデータをご紹介しましょう。（阪神の）大山悠輔のOPSは1.000を超えています。これはすごい数字なんです」と補足していた。 いつまで｢セイバーメ
阪神の「アレ」の秘密は投打ともに「お散歩」だった - セイバーメトリクスで「そら、そうよ」と納得した理由 - Lean Baseball
阪神タイガースさん「アレ」おめでとうございます🎉（今更感） 野球ファンの歴史を阪神ファン（厳密に言えば新庄剛志のファン）でスタートした私（参考文献）, 今は日ハムのファンなれど阪神18年ぶりの「アレ」は心からうれしく思います. 現在は野球とは無縁の仕事*1をしている私とはいえ, 阪神って結局何が良くって「アレ」したんだ？ あんだけ独走しての「アレ」だから何かしらの秘密・特徴がありそう. そうだ, データを見てみよう！ ...と（本業もプライベートもまあまあ詰まっているにもかかわらず）気になったのでデータを見てみることにしました. TL;DR 今回の評価方法 岡田タイガース強さのひみつ チーム 打者成績 投手成績 結び - 阪神黄金期は来るのか? Appendix: 参考文献&本記事の全グラフデータ チーム成績 打者成績 投手成績 参考文献 TL;DR 阪神タイガースはチームの投打共に「お
草野球プレーヤーが、球界の常識を覆すかもしれない。「相模台レイダース」の杉浦健二郎投手（21＝麻溝台）だ。11月の国内独立リーグ「BCリーグ」トライアウト。硬球で150キロを投げ、関係者の度肝を抜いた。来季はBC・神奈川でプレー予定で、来秋のNPBドラフトで指名される可能性もある。高校・大学と野球部未所属でも、国内最高峰に届くのか。今もなお草野球を楽しむ杉浦の練習に潜入した。 ◇ ◇ ◇ 集合時間になった。ほのぼのした学生5人に「えーっと」と戸惑う。「今日はこれだけです」と杉浦。参加者が少ないかもと聞いてはいたものの、まさか。 登録選手は25人、みんな旧友だ。週1回ペースの活動に集まるのは平均11～12人。出欠管理はグループLINEで行い、たまに既読スルーもある。くもり時々雪予報の相模原・横山球場。「家でぬくぬくしたい人は最初から欠席です」。誰も文句は言わない。 寒いからか、練習試
村上宗隆を全打席敬遠すべきかをOPSの観点から考察します。 OPSの定義 OPSの問題点 modified OPS 解くべき問題とその答え 結論：村上宗隆を全打席敬遠すべきか おまけ：過去の打者について OPSの定義 OPSとは長打率と出塁率の和で表されるセイバーメトリクスです。 簡単のため打撃結果として安打（二塁打・三塁打・本塁打を含む）・四球・凡退のみを考えることとします。さらに、打率、長打率、四球率をそれぞれ 、 、 とおきます。このとき、出塁率は となるので、OPSは以下の式で定義されます。 OPSの問題点 上の定義式（＊）はOPSの本来の定義とは少し異なるところがあります。本来、四球率がちょうど1となるとき、つまり、打数が0になるときには長打率が定義できないのでOPSも定義できないはずです。（＊）の定義式はの範囲では通常のOPSを表しており、ではとしたときの極限の値をOPSの定義
原作は読んでいませんが、セイバーメトリクスという言葉を有名にしたこの本はベストセラーとなり、映画も作られました。 ブラッド・ピット主演の映画です。 この映画の概要 キャスト あらすじ 感想 この映画の概要 監督：ベネット・ミラー 脚本：スティーヴン・ザイリアン/アーロン・ソーキン 原作：マイケル・ルイス 製作：2011年アメリカ 上映時間：133分 製作費：50,000,000ドル 興行収入：110,206,000ドル キャスト ビリー・ビーン：ブラット・ピット ピーター・ブランド：ジョナ・ヒル スコット・ハッテバーグ：クリス・プラット あらすじ オークランド・アスレチックスはチーム一丸となってプレーオフに進出しますが、強敵ヤンキースに破れ、ワールドシリーズ出場を逃します。 その後、アスレチックスのスター選手であるジェイソン・ジアンビ、ジョニー・デイモン。ジェイソン・イズリングハウゼンの3
野球好きとデータ好きのためのStatcastデータ入門 - スポーツデータ解析の第一歩 - Lean Baseball
【2022/8/13更新】打球位置のプロット例を追加しました（解説ブログのリンクを含む） プライベートの時間はウイニングポスト9*1で自家生産の馬を育てるか, 野球データと戦っている人です. 野球のデータは見れば見るほど面白いです, どれぐらい面白いかと言うと「10年見ても飽きない*2」それぐらい面白いです（個人の感想です）. それはさておき, 私はメジャーリーグのデータを使って調べ物をしたりなにかのテーマに取り組む時, 以下のデータセットを用いています.*3 Lahman’s Baseball Database. 年度別のチーム・選手成績など, ある程度まとまった単位のデータ. GitHubから取得可能（https://github.com/chadwickbureau/baseballdatabank）. Retrosheet. 試合・打席ごとの成績データ. GitHubから取得可能（
「雑用扱いで名前もない」 データ分析の土台を支える“SQLを叩く人”の重要性を問い直す：これからのAIの話をしよう（データ整備人編）（3/3 ページ） しんゆう：特に収集フェーズは「データがあればすぐにできるでしょ」と思っている人が多過ぎますね。今まで日本企業がデータ分析に真剣に取り組んでこなかったツケといえます。ビッグデータや人工知能など特定の言葉がはやると、経営層が「何かやれ」と現場に命令して、「できませんでした」となるのが毎回のオチです。言葉だけはやって、おのおのが自分のイメージで好きなようにその言葉を語っているんです。 データ分析については「そもそも何をするのか」という部分が抜け落ちている人が多いです。それは意思決定者だけでなく、分析者にも当てはまります。「データを使って何かやる」という所だけにフォーカスするのは、何か違うなと思っています。 松本：料理を作るシーンを見て「僕も何かの
充実の補強を経たスワローズ、 3人のメジャーリーガーに加えて、 パ・リーグ戦力外から多くの若手投手を獲得、 「謎の70人ルール」を撤廃して、 育成枠での獲得を広げています。 「今年のスワローズは違う」 そう思わせるのに十分な補強となりました。 さて、表題の件、 日ハムを戦力外になった「東大卒」の宮台と入団合意とのこと、 長いプロ野球の歴史を紐解いても、 東大卒のプロ野球選手は数えるほどしかおらず、 その「希少性」は大いに価値があります。 将来の幹部候補という目論みあっての獲得、 そういう側面もあるのかもしれません。 日本でも話題になった、 ノンフィクション映画『マネーボール』 ゼネラルマネージャーという立場、 日本では現場とフロントとの橋渡し役として、 プロ選手から監督経験を経て務めることが一般的ですが、 メジャーリーグでは既に、 プロ選手経験のないインテリたちがひしめく状況、 球団経営の
スポーツと科学～「正解」はスポーツを面白くするか？～【コラムその４９】 - スタ辞苑〜全国スタジアム観戦記〜
日本でスポーツというと、古くから「努力」「根性」といった精神論のイメージが非常に強くありました。 練習時間は長い方がいい、キツイ方がいい、理不尽な方が精神が鍛えられるなどなど…。スポ根漫画、というジャンルもあるほどです（読むと面白いんですけどね）。 しかし近年では、全世界的にスポーツに「科学」が積極的に取り入れられ結果が出てくるようになってきました。 それに伴い意味のない練習、理不尽なしごきは古臭いものとみなされ、淘汰されていく傾向にあります。 さらに、それまでスポーツにおいて「常識」と思われていたことにもメスが入れられるようになり、きわめて合理的な選択をすることが多くなったように思います。 例えば、野球では1番打者が出塁、2番打者がつないで、3番4番でランナーを返すというのが「常識」でしたが、近年では2番打者に最強の打者を置くことで得点の効率が上がる、といった考え方も広まっています。 あ
野球の防御率はたまに嘘をつくのでDIPSと合わせて見てみよう - データサイエンスから学ぶセイバーメトリクス - Lean Baseball
前回は打者成績の話をしたので（予告通り）投手の成績の話をします. 投手をシーズン成績（または通算成績）で見る時, 代表的な指標として以下の3つがあります（いわゆる, 「投手三冠」の対象）. 勝利数（その名の通り, 投げて勝利した回数） 奪三振（打者から奪った三振の数） 防御率（9イニングあたりの自責点率. このエントリーの主人公）. この成績のうち, 勝利数は投手個人の頑張り「だけ」では稼げない数字というのは野球をちょっとでも見たことある人なら想像つくと思います.*1 奪三振は「三振」が持つ意味, 見た目の派手さからすると投手の実力が生きるモノと言えます（そしてこれは事実だという話をこれからします）. 問題は, 「相手に許した得点（自責点）を9イニング（ほぼ一試合分）に平均した」実に便利な指標である「防御率」で, 防御率は投手を必要以上に良く見せる（もしくは悪く見せる）ことがあり, 「たま
鳴り物入りでDeNAに入団したトレバー・バウアーだが、ここまでは3試合で防御率8.40と、まさかの結果に終わっている。こうした結果もあり、メディアやファンからは「バウアーの高めへストレートを集める配球がNPBでは通用しないのではないか」という指摘がなされている。近年MLBでは「フライボール革命」もあり、多くの打者がフライを狙うアッパースイングを採用している。ストレートを高めに集める投球戦略は、そうした打者の変化への対応策でもあったのだ。ただMLBに比べるとアッパースイングの打者が少ないNPBにおいて、はたしてこうした配球が有効なのだろうか。バウアーがこうした配球ゆえに失点を喫しているということはないだろうか。バウアーが打たれた原因をデータから探っていく。 高さだけでは説明できない はじめに前提を確認しておきたい。バウアーからはここまでの登板について「不運」というコメントも聞かれている。実際
野球ファン目線での野球AI開発と実践 - 突然ですが"成績"占ってもいいですか? - Lean Baseball
日米ともに突然の加藤球投高打低時代が戻ってきて今年の野球面白すぎでは?と思ってるマンです.*1 野球をテーマにした趣味プロジェクト・個人開発を始めてから実は10年が経とうとしているのですが, つい先日「これは最高傑作なのでは！？」っていうネタが完成し, Baseball Play Study mini（BPStudy）および, datatech-jp Casual Talks #2でお披露目させていただきました. BigQueryとPythonではじめるプロ野球選手の成績予測（もしくは成績占い） / Baseball Player Performance Prediction using BigQuery and Python - Speaker Deck どちらも反応は上々で（ちなみにdatatech-jpの方は短縮版で資料は公開していません*2）, 非常にポジティブな感想および, 私に
北海道在住の筆者は先日、1933年旭川新聞の記事から全国（旧制）中等学校優勝野球大会北海道大会決勝のスコアを入手した。これは日本野球における伝説の投手ヴィクトル・スタルヒンの、甲子園まであと1勝という試合での投球が記された貴重な記録である。ただ今回、筆者はスタルヒンそのものについて記述を行いたいわけではない。この年代の野球のスコアが残っていることが貴重なのだ。今回はこのスコアから80年弱の間で野球のプレーにどのように変化が起こっているか思索を巡らせたい。 はじめに 先日閉幕した東京五輪において、野球日本代表はついに念願の金メダルを獲得。プロ参加解禁以来、３大会で獲得メダルは銅メダルが１回という、諸条件からすると空白に近い戦果の歴史に終止符を打つことができた。また今回筆者は五輪を視聴する中で、どの競技も変革が大きく、前回の東京五輪当時と比べるとプレー内容が原形を留めていないとまでに感じる場面
野球のための特徴量エンジニアリング - データサイエンスから学ぶセイバーメトリクス - Lean Baseball
新型コロナウイルスに我々はかならず勝つ！というお気持ちでずっと #StayHome している私達ですが, 野球が待ち遠しい事は変わりありません.*1 お家にいながら野球どうやってやろう :thinkingface: ...と考えた結果, 「野球データで遊ぶならずっと #StayHome なまま野球ができるじゃん⚾」 ということで, 野球の統計学である「セイバーメトリクス」を「データサイエンス」の文脈で解釈しつつ データサイエンスで大事な「特徴量」の事を学びながら 野球をデータという切り口で楽しもう っていうコンテンツを何回かに分けて紹介したいと思います（つまり連載です）. 連載初回となるこのエントリーでは 特徴量エンジニアリング セイバーメトリクス 野球の成績（打撃成績・投球成績） にフォーカスした話をします. スターティングメンバー スターティングメンバー この連載の対象読者 TL;DR
チームでもっとも貢献している（足を引っ張っている）打者は誰なのか?12球団の打者パフォーマンスを可視化してみた - Lean Baseball
2021年プロ野球が開幕して一ヶ月半くらい. 佐々木朗希がついに一軍デビューしたり, 伝統の一戦「巨人阪神戦」が昨日で通算2,000試合になったり, 日々話題に欠ける事無く楽しいですね. 日々流れてくるニュースも気になるとは思いますが, 贔屓チームを推してると「なぜウチのチームは強い（弱い）んじゃ?」って気になりますよね? 私の場合は地元である北海道日本ハムファイターズが最下位なのはなぜなのかすごく気になります. 野球は相手チームより得点を稼ぐことにより勝てるスポーツです. もちろん投球や守備も同じぐらい大事なのですが, 点を取らないことには勝つことはできません. というわけで, 全12球団で1打席以上立っている打者の「貢献度」を可視化し, 「誰が打線のキーマンか?」「足を引っ張ってる選手は誰なのか?」を明確にする という試みを「公式記録として手に入るデータを元に」分析・可視化してみました
野球は確率のスポーツだ！ ビッグデータベースボール トラヴィス・ソーチック - 悪魔の尻尾
画像はAmazonより Kindleで読みました。 先に購入したのは「マネーボール」だったのですが、そちらは積読状態です。 先に映画を見て興味を持って購入したのですが、まだほとんど読んでいないですね。 tails-of-devil.hatenablog.com そしてこちらの本ですが、「マネーボール」よりも新しい本であり、より最新の技術を用いたデータ野球の本となっています。 サブタイトルに20年連続負け越し球団ピッツバーグ・パイレーツを蘇らせた数学の魔法となっています。 「マネーボール」ではオークランド・アスレチックスでしたが、今回はピッツバーグ・パイレーツです。 どちらも弱小に違いなく、そしてニューヨーク・ヤンキースやロサンゼルス・ドジャースのように大金を投じて補強するというメジャーリーグならではの手法は取れません。 なければないなりに知恵を絞った結果なのですね。 さて内容ですが、ちゃん
ダルビッシュ有は、なぜTwitterで議論するのか「賛否両論あるということは、自分らしく生きられてる証拠」 全4回にわたる独占インタビュー、第1回でメディアへの本音を、第2回で日本野球界の問題を語ってくれた、ダルビッシュ有。 続く第3回のテーマは、「Twitter論」だ。 スポーツ選手の中でもいち早くTwitterを始め、自身の考えを発信するだけにとどまらず、野球のことも、野球以外のことも、さまざまなことについて一般人とも議論を交わしてきた。 なぜダルビッシュはこうしたスタイルを貫いているのだろうか？ また、貫くことで新たに何が見えてきたのだろうか？ 日本の社会全体にも通じる想いを明かしてくれた――。 （インタビュー・構成＝岩本義弘［『REAL SPORTS』編集長］、撮影＝小中村政一） 前回記事はこちら 「言いたいことを言いたい時に言うし、言いたい人に言う」 Twitterについて聞かせ
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マネーボール 野球は統計だ！ - 悪魔の尻尾
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野球は80年の歴史でどう変わったのか。スタルヒン中学時代のスコアから考える
ダルビッシュ有は、なぜTwitterで議論するのか「賛否両論あるということは、自分らしく生きられてる証拠」