「得点期待値ってどうやって計算するの？」
「0.80という数字は、80％の確率で点が入るということ？」
「中日ドラゴンズだけの得点期待値も計算できる？」
こんな疑問を解決します。
得点期待値という言葉だけを見ると、少し難しそうですよね。
でも、計算の考え方自体はかなりシンプル
この記事では、得点期待値の計算方法をできるだけ簡単に解説します。
さらに、Chat-GPTなどのAIを使えば、今シーズンの中日ドラゴンズとNPB全体の得点期待値を比較するといった分析もできます。
野球を数字から見てみたい人は、ぜひ参考にしてください。
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・幼い頃から野球が大好き
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得点期待値はどうやって計算する？
結論からいうと、得点期待値は、同じ走者・アウト状況から、イニング終了までに入った得点の平均を計算したものです。
例えば、ノーアウト一塁という場面が100回あったとします。
そこからイニング終了までのシーンを全て分析します。
結果、得点をすべて合計すると80点だった場合、
80 ÷ 100 ＝ 0.80
となります。
つまり、ノーアウト一塁の得点期待値は0.80となります。
簡単に言えば、「この状況から、その後平均何点入ったの？」という数字になります
得点期待値そのものについて詳しく知りたい方はこちら。
なぜ得点期待値は24パターンある？
得点期待値は全部で24パターンあります。
アウトカウントは、
・0アウト
・1アウト
・2アウト
の3種類。
走者状況は、
・走者なし
・一塁
・二塁
・三塁
・一、二塁
・一、三塁
・二、三塁
・満塁
の8種類です。
そのため、3 × 8 ＝ 24パターンになります。
この24パターンについて、それぞれ平均得点を計算したものが、
Run Expectancy Matrix（得点期待値表）です。
得点期待値0.80は80％の確率で点が入る？
得点期待値0.80＝80％の確率で1点入るという意味ではありません。
得点期待値は、平均で何点入るかを表しています。
0点で終わることもあれば、1点、2点、3点と入ることもあります。
たまには、ツーアウトランナー無しから、10点ぐらい入る時もあります。
それらをすべて平均した数字が得点期待値です。
一方、「1点以上入る確率」を表すのが得点確率です。
似ていますが、意味は違います。
実際の試合データではどう計算する？
結論、自力で全て計算するのはかなり大変です。
例えば、ある試合で、ノーアウト一塁・得点0という場面になったとします。
その後、攻撃が続いて2点入り、イニングが終了しました。
この場合、ノーアウト一塁から入った得点＝2点として記録します。
別のノーアウト一塁では0点。
また別の場面では1点。
このようなデータを大量に集めて平均します。
つまり、その状況から入った総得点 ÷ その状況が発生した回数が得点期待値です。
計算式そのものは難しくありません。
大変なのは、大量の試合データを整理することです。
得点期待値は毎年同じ？
得点期待値は、実際の試合結果から計算します。
そのため、毎年まったく同じ数字になるわけではありません。
2025年と2026年でも少し変わりますし、
NPBとMLBでも若干違います。
打高のシーズンなら高くなりやすく、投高のシーズンなら低くなりやすいためです。
ただし、NPBやMLBのようなプロ野球であれば、
走者・アウト状況ごとの値は概ね似た傾向になります。
例えば、ノーアウト一塁よりノーアウト二塁の方が得点期待値は高い同じ走者状況ならアウトが増えるほど得点期待値は下がるといった傾向です。
つまり、細かな数値は違っても、プロ野球では大きな傾向はそれほど変わらないと考えると分かりやすいです。
中日ドラゴンズだけの得点期待値も計算できる？
結論、AIを使うと計算できてしまうんです。
「今年の中日は、無死一塁からどれくらい得点できている？」
「NPB平均よりチャンスを得点につなげられている？」
こうした計算は、自分ですべて処理しようとすると大変です。
ただ、ChatGPTを使って、
中日の得点期待値を計算する
NPB全体の得点期待値と比較する
といった集計を手伝ってもらうこともできます。
「中日の今シーズンの得点期待値はNPB平均と比べてどうなのか？」
といった疑問を、データを使って分析することができます
得点期待値を自分で計算したい人におすすめの本
僕が野球データ分析を勉強するときに参考にしたのが、
『Rによるセイバーメトリクス入門』
です。
Rを使って、
・野球データの加工
・得点期待値
・セイバーメトリクス
・野球データの分析方法
などを学ぶことができます。
「セイバーメトリクスの数字を見るだけではなく、自分でも分析してみたい」
という人にはおすすめです。
得点期待値が分かると何が面白い？
得点期待値が分かると、
送りバントや盗塁は本当に得なのか？
といったことも数字で考えられます。
例えば、
ノーアウト一塁 → 送りバント → 一死二塁
になったとします。
この2つの得点期待値を比較すれば、
送りバントによって得点期待値が上がったのか、下がったのか
が分かります。
盗塁でも同じです。
一死一塁 → 盗塁成功 → 一死二塁
になったとき、得点期待値がどう変わるのかを見ることができます。
まとめ｜得点期待値の計算方法は意外とシンプル
得点期待値は、
その走者・アウト状況からイニング終了までに入った得点の平均
です。
計算方法は、
その状況から入った総得点 ÷ その状況が発生した回数
です。
ポイントをまとめると、
・得点期待値は全部で24パターン
・得点期待値と得点確率は違う
・年やNPB、MLBによって数字は少し変わる
・プロ野球なら大きな傾向は概ね同じ
・中日だけの得点期待値も計算できる
・NPB全体と比較するとチームの特徴も見えてくる
ということです。
得点期待値が分かるようになると、
「この場面でバントする意味はある？」
といった野球の疑問も、感覚だけではなく数字から考えられるようになります。