•チャンスに強い左投手に強いなど、印象による評価をされる場合がある。•そのような選手の特徴を数値化し、その数値で分類をする。どんな指標で打者を評価するか?日本のプロ野球では打率や打点、ホームラン数などで打者の評価を行うことが多い。打率では本塁打と安打との区別がない。同じ状況でも単打と本塁打とでは当然印象は異なる。そこで打撃の総合指標であるOPSに着目した。percentage)とは、野球を統計的に分析する手法であるセイバーメトリクスの指標の一つである。OPSは長打率(Slug)と出塁率(OB)の和で定義される。OPSを用いた新たな指標を考える。打者の特徴をとらえるために状況別OPSという指標を考える。状況別OPSとは、ある特定の状況の打撃結果からOPSを算出するもの。出した長打率と出塁率である。通常のOPSと6個の状況別OPSで選手の特徴を考える。(ロッテ)1.00090.8671丸(広島)0.9717中島(西武)0.8501この年大変活躍された巨人の阿部選手はどの状況別OPSも高い値になっている。高く、勝負どころで特に力を発揮した選手であるといえる。間の成績を比較するプロットを作成した。この図は阿部選手についてのプロットで、色のついたグラフは新しい年の成績になっており、この場合は2013年の成績である。2012年と比べ、左投手に対するOPSは下がっているが右投手に対するOPSは上がっている。全体的に高いOPSを示しているので状況に関わらず高い成績を残せたことがわかる。分析まとめ聖澤選手の2012年と2011年のプロットである。聖澤選手はOPSの高い選手とは言えないが、2012年のOPS_SPIが他の状況別OPSと比べてとても高い。強い選手であるとわかる。分析まとめ中村(紀)選手の2013年と2012年のプロットである。中村選手は2012年に比べ下がってしまってはいるが左投手を得意とする打者であることがわかる。2012年と比べ2013年はチャンスでのOPSが下がってしまっており、期待されるようなバッティングができなかったと思われる。印象に近い数値化ができたので、この数値を用いてクラスター分析で分類を行う。状況別OPSは現在対になっているため、状況別OPS差を定義し、分析変数として用いる。分析まとめ状況別OPS差それぞれの状況別OPS差は以下のように定義する。OPS_SPNこの3変数に通常のOPSを加えた4変数を基準化したものを分析変数に用いてクラスター分析を行う。通常のOPSはそもそも成績が良いかどうか判断するのに重要なので基準化したものを2倍にする。分析まとめ変数ごとにボックスプロット各変数について、クラスタ毎のボックスプロットである。示は基準化したものであることに注意をする。度は各クラスタ毎にまとめた。この図について考察をしていく。分析まとめクラスタごとに各変数を並べる第1クラスタOPS自体も低く、チャンスにもあまり打てない選手。捕手や守備面に期待される選手が多い。分析まとめクラスタごとに各変数を並べる第3クラスタOPSは高いものの、その他のDOPSは低い。分析まとめクラスタごとに各変数を並べる第4クラスタOPSは高く、その他のDOPSも高い。チャンスに強く、ホームで力を発揮しやすい印象の選手。各球団のクリーンナップの選手が多い。分析まとめクラスタごとに各変数を並べる第5クラスタOPSは並、DOPS_BPが高い。分析まとめクラスタごとに各変数を並べる第6クラスタOPSは低いものの、DOPS_SPは高い。状況別OPSによって各選手の特徴を数値化し、視覚的にみることのできるアプリケーションを作成した。DOPS(状況別OPS差)を定義し、クラスター分析することで選手の特徴について分類することができた。以前Rを用いて作成していたアプリケーションを、データを入れ替えるだけで作成者でない人にも編集しやすくなった。GDPRReport。