ママチャリとみしんはデータが大好き

まあデータよりも好きなものなんていくらでもあるなんて言えない、、

こーんにーちわー！

　先日の蓋ざんまいでの応援歌(？)「ママチャリとみしん」が一部に好評だったようで、タイトルに入れてみました。

　ママチャリといえば都道府県自転車保有台数ランキングの1位はご存知でしょうか？？

1位は我が故郷埼玉県！と言いたいところですが単純な台数で言うと埼玉は東京、大阪に次ぐ3位となっています。(それでも神奈川よりは多い！！)

表１　平成25年の都道府県別自転車保有台数TOP１０

都道府県	自転車保有台数(千台)
東京	8533
大阪	6488
埼玉	4927
神奈川	4533
愛知	4197
千葉	3711
兵庫	3245
北海道	2872
福岡	2430
静岡	1917

出典:自転車産業振興協会「自転車統計要覧第51版(2017)」

　やたらと千葉県をライバル視したり、グンマ－帝国を見下したりしがちな埼玉県民(メディアが作り上げた幻想だと私は思っていますが、、)。何が何でも1位がいいらしく、人口100人あたりの自転車保有台数という指標を持ち出します。これで埼玉県が堂々のトップとなる、と教えられていたのですが、このデータでは大阪に次ぐ2番手でした。

表２　平成25年の都道府県別人口100人当たりの自転車保有台数TOP１０

都道府県	人口100人あたりの自転車保有台数(台/100人)
大阪	73.3
埼玉	68.2
徳島	65.3
滋賀	65.2
香川	64.8
京都	64.3
東京	64.2
栃木	60.1
千葉	59.9
高知	59.3

出典:自転車産業振興協会「自転車統計要覧第51版(2017)」及びe-Stat「人口推計(平成25年)」を参考に作成

この表の数字、なんか偏差値みたいな数字ですね...。

↑なんかファイルも貼れるっぽいので貼っておきます。思ってたよりいろいろな機能があるものですね。

　埼玉県は都市圏であるため車移動がそこまで必要なく、自転車+鉄道などの移動が主になることや比較的平坦な土地が多いことがその要因であると言われています。東京とか横浜とかは坂が多いですからね。

　一つ前の記事の小旅行以来、最近は家から駅、バイト先までくらいしかママチャリが出動していないのでそろそろママチャリも寂しがっている頃かと思います。待っててね！！

雪をかぶって動こうとしないママチャリの図

さて、僕はよく「とみしん」と呼ばれています。オーダー発表とかでも自分だけ名字とかじゃなくてとみしんって言われたりします。「とみしん」だけが独り歩きしているように感じています。まあ確かに東京とか横浜とかの知らないところを独り歩きするのは好きです。で、僕の名前を知っている方はどれくらいいるのでしょうか？

(まあたぶんブログ更新ツイートでネタバレされちゃうのかなあ💭)

最近は某紫がチームカラーであるところのチーム所属の紫色の野菜系🍆キャッパーとも会っていないので下の名前で呼んでくれる人がいなくて困っています。たまにSai先輩が呼んでくれるのは嬉しいです。

前書きを膨らますことは決して苦手ではないのですが、そろそろ本題に入りたいと思います。そうしないと読者が本題に入る前にはなれてしまいそうなので、、

だいぶ前のブログ『第8回-キャップ野球をデータする』においてもデータ好きの片鱗を見せていた私ですが、エクセルの知識もパワーアップしまして、扱えるデータも多くなりました。

(2年前の私、めっちゃ文章が堅苦しくてやたら上から目線で本当におウケになさるんですけど。まじ私のテンションがあげみですわ)

　プロ野球の個人成績やヌルデータさん、プロ野球データFreakさん、なども見て来たため、野球と同じような指標はいくらでもわかるんですが、今はキャップ野球に適用した時に野球以上に価値のある指標というのを見出そうと努力しているところです。

　とりあえずいくつか紹介したいと思います。

(ちなみに現状は打者目線の指標ばかり集めています。これに関しては僕の興味がそっちのしかないからしゃーなしです)

・コンタクト率

打者がスイングをかけたときに打球が発生した割合、あえて回りくどく言えば、空振りのしにくさ。キャップにおいては野球と比べて全体的にコンタクト率は低めになる傾向がある。自分がいるほうの横国みらいではチーム平均3割、打てている人でも5割行くか行かないかくらいだった。

・ストライクスイング率

　投球がストライクだった場合にスイングをしていた割合。集計の都合上、ボール球をスイングしている場合も含まれてしまう。みらいでは、平均して7割程度、その±15％くらいに全員が収まっていた。これが高いと積極的な打撃を行えている、低いと消極的(慎重)アプローチをしているといえる。能力というよりは打席内の意識によって変わるものである。

・選球眼

うまい言い回しが思いつかないのでとりあえず選球眼という名前にしている。投球を見逃した際にボール球だった割合。選球眼といえばボール球を振らない能力と考えていて、ボール球をめっちゃ振る打者でもストライクを見逃さなければこの指標は良化するので欠陥指標かもしれないがそのような極端な例はそんなに多くないと思う。

　これらは出塁能力につながると考えています。さらに1球ごとのデータがないと得られないデータということで、データ入力のめんどくささをどうにか相殺できている気がします(？)

　これ以外にも各打席のアウトカウントや塁状況なども記録しておくことで、スポーツナビで見られるような状況別成績みたいなものも見ることができます。Nが小さいし状況とか関係ないでしょ！って思う人もいるかと思いますが、極端に変わる自分のような人間もいるのでいくつかそれらしき例を示しておきます。

図１　打者富澤の状況別成績(上からカウント、アウトカウント、走者)

　2アウトとか走者がいる状況とかでやたら打てなくなっていることがわかるかと思います。この特徴だけ見たら僕は打順は1番が適任そうなのですが、1番で先発したときは無安打だったので信頼しすぎるのもよくないです。

　ところで、このエクセルも最初は自分の趣味で作ってたんですが、Hirooookiに見せたところこのような反応をいただけて、

図２　LINEの画面、掲載の許可はとってないから怒られたらどうしよう(*_*;

ちゃんとやろう！ってことになりました。そのあと、いろいろ考えを練った上で、全部入力するの渋いなーって思って協力者を募ったところ協力者がいてくれて(1人は半ば無理やりやってもらった感じでごめんだけど笑)今に至っています。手伝ってくれてるのは理系っぽいけどなにをやってるかわからないことでおなじみの都市科学部の子たちが多いですが、都市科学部でもこういうことをしたりするんでしょうか？

　当然データ自体は動画を見て入力することもありますが、基本的にはみなさんご存知ckoshien氏の「cap baseball scorebook」を活用させていただいています。この場を借りて関係各所にお礼を申し上げたいと思います。本当にありがとうございます。S氏、H氏、

Ｍ氏には感謝してもしきれません。入力の負担がめーっちゃ減りました。

　本当はもっとデータについて語りたいところだけど、自軍のデータをいくら擦ったってほかのチームに情報アドバンテージを与えるだけなのでぼくからはここら辺にしておきます。もっと抽象化して項目ごとの相関などを調べてまとめてくれる人もいると思うので、@ひろき　楽しみに待っててあげてください。

ちょっとだけ道を外れます。たいした内容はありません。次の区切り線まで読み飛ばすことを推奨します。

①普段は人であふれている駅に人があまりいないという状況が好きという話。