楽天主催のデータ分析コンテストの結果が発表

1 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:08:51.57 ID:kOehNV7Y0.net

　楽天イーグルスが3日間にわたり実施した「データ分析コンテスト」が22日に終了した。このコンテストは、統計や解析等のデータ分析に興味を持つ大学生や大学院生に、
球団が収集し日々の球団運営に活用している実データを用いて分析を行う機会を提供することで、球界でのデータの活用状況への関心を高めてもらうことなどを目的としたものだ。

　多数の応募の中から選ばれた24名の参加者は、楽天Koboスタジアム宮城に隣接する楽天野球団オフィスで3日間の分析活動を行った。

　1日目は、江副翠地域密着推進部長、上田顕チーム戦略室長ほか、チーム戦略室所属スタッフより、データや分析が球団のオペレーションにどう活用されているかについての現状の紹介などが行われた。
また分析については、球団がテーマとしている「優勝」と「黒字化」につながるもの、実際に現場で活用できるもの（現場の誰に伝えたいのか）など、共通の方向性をルールとして設けることが周知された。

2 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:09:13.23 ID:kOehNV7Y0.net

　2日目より参加者は実際に分析にとりかかった。球団からは学生側から求められたデータを順次提供され、さらに分析で生じた問題に対しアドバイスも行われた。
この日19時頃にオフィスでの作業は終わったが、多くの参加者は宿泊施設に戻ってからも引き続き分析を深めていたようだ。

　最終日は9時より参加者による分析結果の発表が行われた。テーマは、球団の観客動員やグッズ販売などのデータを用いたものと、グラウンド上の野球の戦略や戦術に関するものが半々といったバランス。
質疑応答含め1人15分の発表が続き、夕方16時に全員の発表が終了。その後、江副部長、上田室長ほか3名、計5名のスタッフが討議し、6名の優秀な発表者を決定した。

3 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:09:29.59 ID:kOehNV7Y0.net

1位に選ばれたのは……、「実際のビジネスにおいて十分通用する」

データ活用で浮上目指す楽天　将来の“フロント候補”を育成？
1位に選ばれた金子修也さん（左）【写真：編集部】
　1位に選ばれたのは、慶應義塾大学大学院健康マネジメント研究科修士1年、金子修也さんの「東北楽天ゴールデンイーグルス ファーム試合における観客動員数の予測モデルの開発」。
選手が身近に感じられるファームの試合が好きだという金子さんは、「マーケティングの予算は限られているようだが、ファームの試合も1つのスポーツビジネスの場」と考え、動員増にヒントをもたらす予測式づくりに取り組んだ。

4 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:09:44.97 ID:kOehNV7Y0.net

試合の曜日、デーゲームかナイターか、対戦相手、球場客席数、天気、一軍レギュラークラス選手がいるかどうかなど、観客動員に影響すると見られる要素を変数として選定し、データを集計。
使用球場の座席数などは判明していないものもあったので電話で直接尋ねるなどの手間もかけた。

　集めたデータから予測式をつくるも、当初は寄与率が上がらず苦戦したという。しかし、要素の数を絞る、サンプル数を増やすなどして限られた時間の中で折り合いをつけ、一定の有効性を示す次のような形に仕上げた。

予測モデル：（楽天イーグルスの）ファームの観客動員数
＝−1147.62
＋551.41×対巨人戦（あり＝1、なし＝0）
＋1468.25×対阪神戦（あり＝1、なし＝0）
＋225.63×曜日（月＝1〜日＝7）
＋917.70×試合開催時間（デーゲーム＝1、ナイター＝2）
＋515.88×特殊イベント（あり＝1、なし＝0）

5 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:09:53.51 ID:kOehNV7Y0.net

数字を当てはめてみればわかるように、式は週末の試合やナイターがどの程度動員を伸ばすかを捉えている。巨人や阪神（ファームの交流戦で対戦）といった全国区の人気を誇るチームとの対戦による動員増の予測も織り込まれている。
発表後、会場後方に座っていたファームのマーケティング担当の職員より様々な質問が投げかけられていたが、その様子を見るに“即戦力”の分析であるようだった。

　成績発表を受けて金子さんは、「テーマは2つくらい思いついたのですが、今回は球団からデータをいただけるということだったので、世の中にあまりない二軍に関する分析に決めました。
2日目の時点では、（予測式の）有効性が限りなく低く、ほとんど無意味ともいえる状況だったのですが、球団の方のアドバイスを参考に夜中まで頑張り、なんとかここまで持ってこられました」と喜びを語った。

　上田室長も「金子さんの発表はまず分析のレベルが高かった。取ってきたデータ、観点、切り口、精度どれも実際のビジネスにおいて十分通用するものだったと思います」と評価した。

6 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:10:55.17 ID:kOehNV7Y0.net

2位から6位にも興味深い発表が並んだ。

【2位】（同率）
「イベントが観客動員数に与える影響に関する分析」
　東京大学工学部4年　讃岐 遼行さん
　球団がホームゲームで実施しているイベントを、グッズの配布と、グラウンドを利用した体験に寄ったものに分類し、それぞれ観客動員にどう影響しているかを分析。コストも考慮し利益の形でイベントの評価を行った。

【2位】（同率）
「楽天Koboスタジアム宮城におけるグッズの売り上げ傾向に関する構造分析〜売れるグッズとその条件とは〜」
　慶應義塾大学大学院健康マネジメント研究科修士2年　内川 一明さん
　日々の物販の売上や天候、試合結果などのデータを用いて「どういった状況」で「どういった商品」が「どのような組み合わせ」で購入されているのかなど、全体的な構造についての分析を行った。

7 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:11:10.59 ID:kOehNV7Y0.net

【4位】
「投手の酷使と成績低下の関連性」
東京都市大学知識工学部2年　佐藤 優太さん

「（年間の）登板回数×投球数」という数字が高すぎると翌年投手が成績を落とすという仮説を立て、この数字と一定の登板機会を得たNPB在籍投手の2年間のWAR（注1）の変動との関係性を検証。仮説についての一定の有意性を得た。

【5位】
「ホームランボールを捕るための最適座席分析と活用」
日本大学工学部2年　歌丸 裕彬さん

　楽天Koboスタジアム宮城における「ホームランの着弾地点」のデータを整理し、どの座席に座ればホームランが捕れる確率が上がるかを考察。さらにその座席に付加価値を付けて販売する営業面のアイデアも披露。

8 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:11:12.03 ID:7iBeorwYa.net

こんなんやってたんか

9 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:11:35.22 ID:kOehNV7Y0.net

【6位】
「気体抵抗が選手パフォーマンスに及ぼす影響の考察」
北海道大学大学院工学院機械宇宙工学専攻修士1年　斎藤 勇士さん

　高地の球場で打球がよく飛ぶ現象などをヒントに、気圧＝抗力（密度）が管理された密閉型の東京ドームと、開放型の西武プリンスドームでの本塁打の生まれ方に違いがないかを物理的な視点から分析。

10 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:11:49.70 ID:kOehNV7Y0.net

　昨年10月頃より企画実施に向けて動いてきた上田室長は、コンテストを終えて「リアルなデータ分析コンテストにしたいと考えていましたが、
実際にチームで使っているデータで、チームで行っているのと同じプロセスで企画を立ててもらい、同じポイントから評価するという部分にはこだわれたと思います。これからも続けていくつもりです」と手応えを語った。

　MLBに追随する形で日本でもデータを駆使した球団運営が注目を浴びつつあるが、それを支える人材育成も球界の課題となっている。
今回のようなコンテストを通じ、球団内での分析の実際が伝わっていけば、統計解析などを学ぶ学生の進路の対象に、プロ野球チームが自然と選ばれる時代が来るのかもしれない。

11 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:12:10.97 ID:bzgyFMof0.net

【4位】
「投手の酷使と成績低下の関連性」
東京都市大学知識工学部2年　佐藤 優太さん

「（年間の）登板回数×投球数」という数字が高すぎると翌年投手が成績を落とすという仮説を立て、
この数字と一定の登板機会を得たNPB在籍投手の2年間のWAR（注1）の変動との関係性を検証。
仮説についての一定の有意性を得た。


デーブよう見とけよ

12 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:12:16.52 ID:JvAW3Aef0.net

結局観客動員絡みばっか上位やんけ

13 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:12:25.72 ID:kOehNV7Y0.net

注1　Wins Above Replacementの略。選手の貢献を勝利数に換算し、控えレベルの選手が同じ機会出場した際との差を算出したもの。

フルカウント編集部●文　text by Full-Count


イカソ
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20150226-00010002-fullcount-base

14 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:12:34.03 ID:xWv3N/HI0.net

はえー相関はどんなもんや

15 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:12:47.35 ID:w+LDwgw60.net

>>11
こういうのはちゃんと見とかなアカンな

16 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:12:50.46 ID:iT2ymJEp.net

はええすっごい

17 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:13:25.81 ID:JnlCbVMe0.net

回帰分析出来るだけで需要あんのか

18 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:13:28.01 ID:Xa6g0bwW.net

一位は慶応ボーイかよw
すげえなおい

19 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:13:33.66 ID:+zmodUs+d.net

お前らの数字遊びとはレベルがちゃうね

20 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:14:02.22 ID:Np/iT5uK0.net

>>18
どこから来たの君

21 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:14:08.18 ID:kH5CQJkZ0.net

デーブ「あははは！俺の給料のためにもっと分析しろよ！！」

22 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:14:23.98 ID:BOasfhsy.net

【4位】面白そう

23 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:14:41.51 ID:NzcMOpQ30.net

肩作りの投球数がよくわからないから正確な式作れないよな酷使指数って

24 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:14:56.07 ID:JvAW3Aef0.net

>>11
これ結論ありきで都合の良いデータ引っ張ってるからゴミ

25 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:15:07.64 ID:RujW6Yin0.net

マーケッティングの話ばかりでつまらん
優秀なのは>>11だけやな

26 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:15:36.34 ID:BOasfhsy.net

データ重要視してるなら後藤使うなよ…

27 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:15:51.21 ID:JbmyZtRE0.net

ホームランが来やすい席はどこやねん

28 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:16:16.57 ID:RujW6Yin0.net

観客動員増やしたければ勝てばいい
それだけ

29 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:16:38.02 ID:bzgyFMof0.net

>>24
なんで知ってるんや

30 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:17:36.13 ID:RujW6Yin0.net

>>29
実際に選ばれたものの落選したんじゃない

31 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:18:18.45 ID:kOehNV7Y.net

http://full-count.jp/wp-content/uploads/2015/02/20150226_rakuten.jpg
優勝した金子さん

http://full-count.jp/wp-content/uploads/2015/02/20150226_rakuten2.jpg
参加者



ヒカキンがいるんですけど…w

32 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:18:29.39 ID:JbmyZtRE0.net

まあ球団からすれば客を増やすことが一番の仕事だからな

33 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:18:32.92 ID:qX3aZbjh0.net

いいからホームランボール捕らせてくれよ

34 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:19:04.10 ID:bzgyFMof0.net

>>31
頭のいいヒカキン

35 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:19:05.91 ID:7iBeorwYa.net

>>31
ばーんで草

36 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:19:40.96 ID:QPUpguUp.net

こういうことはやる気あるよな楽天って

37 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:20:07.43 ID:0vWIlX6y0.net

こんなんやってんの知らんかった

38 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:20:18.28 ID:RujW6Yin0.net

>>36
便器のほうがやる気ありそう

39 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:20:18.47 ID:GzrCRqa50.net

5位好き

40 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:20:44.02 ID:RujW6Yin0.net

わかった
だからいますぐ全球場にPITCH f/xとFIELD f/xをつけろ

41 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:21:48.06 ID:bzgyFMof0.net

>>40
NPBがまず推進せんとなかなか難しいやろ

42 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:21:52.64 ID:kOehNV7Y0.net

>>40
あの電光掲示板の詳しさからすれば楽天だけでもやりそう
OPSやWhip、QSが出る球場なんてコボスタだけやろ

43 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:21:55.50 ID:wtUH130/0.net

5位気になる

44 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:22:07.52 ID:XmGRO+2Z0.net

>>38
便器マーケティング?

45 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:22:20.20 ID:Zwb0Qev00.net

いつの間にこんなのやってたんや

46 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:22:48.82 ID:nrSs+4nL0.net

4位って普通の単回帰でできそう

47 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:23:29.56 ID:He8j6zrQ0.net

>>40
データ分析やりますって言ってコンテストでアイデア待ちとか違うよな

48 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:23:46.06 ID:H3ZTaQ1sd.net

フロント主催だからマーケティングが上になるのはしゃーない
野球に知識なくてもマーケティングなら一般人でも分かるだろうし

49 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:24:31.54 ID:Vv94nEAf0.net

長すぎて読む気もしないが
データ通りやれば戦力の差が逆転するわけでもあるまい

50 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:25:11.55 ID:52LoeI0r0.net

面白いなこれ

51 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:25:12.84 ID:/EW2Vpvd0.net

こういうのはちゃんとデータ源も見ないと何とも言えん

52 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:25:20.39 ID:nrSs+4nL0.net

セイバーかと思ったらマーケティングだった

53 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:26:06.83 ID:H1/CRlBKr.net

日本では遅れてる部分やからマーケティングも大事やで

54 ：風吹けば名無し＠＼(^o^)／：2015/02/26(木) 16:26:12.67 ID:O/J4Bic/0.net

6位のドームラン分析知りたい