[1F5-OS-10c] OS-10

6:40 PM - 6:55 PM JST(9:40 AM - 9:55 AM UTC)

[1F5-OS-10c-05] Modeling Game Flow in Baseball Using WPA and Play-by-Play Data, and Evaluation Through Game Reports

〇Yuya Yasuda¹, Norifumi Watanabe¹ (1. Musashino University)

Keywords:

Logistic Regression,WPA(Win Probability Added),Play By Play Data,Game Flow,Hot-Hand

本研究は，野球における試合の「流れ」を定量的に捉える新たな指標の構築を目的とする．スポーツにおいて「流れ」は勝敗を左右する重要な概念であるが，従来は定量化が困難であった．そこでプレイが勝利確率に与える影響を示す指標であるWPA（Win Probability Added）に着目し，ロジスティック回帰により推定したFlowモデル係数と統合することで，各プレイが試合の趨勢に与える寄与度を示す新たな指標「FlowWPA」を提案する．FlowWPAを利用し，試合状況に依存したプレイの影響を補正しながら累積することで，試合中の流れの推移を可視化した．2022年から2024年のプロ野球公式戦2566試合を対象に分析し，FlowWPAは従来のWPAでは捉えることが困難であった終盤の反撃局面や，チャンス場面における流れの変化を抽出できることを示した．また，試合後の戦評テキストにおいて重要と記述された転換点とFlowWPAの急変箇所の比較から，提案モデルが人の試合認識とも整合性があることが示唆された．以上より，本手法は試合の重要局面抽出や流れの早期把握に有用であると考えられる．