代替選手に対する勝利数( WAR ) または代替選手に対する勝利数( WARP ) は、選手のチームへの総貢献度を合計するために開発された、標準化されていないセイバーメトリクス野球統計です。 [ 1 ]選手の WAR 値は、その選手が代替選手レベルの選手(最小限のコストと労力でチームに加えることができる一般的なスキルを持つ選手)とトレードされた場合にチームが達成するであろう勝利数を上回る追加勝利数であるとされています。[ 2 ]
個々のWAR値は、選手のフィールド上での行動(打撃、走塁、守備、投球)の数と成功率から計算され、値が高いほどチームの成功への貢献度が高いことを示します。[ 2 ] WAR値は、選手がどのポジションでプレーするかによっても異なり、捕手や遊撃手のような守備上重要なポジションには、一塁手のような守備上の重要性が低いポジションよりも高い値が割り当てられます。[ 2 ]選手が積み上げた高いWAR値は、優れたパフォーマンス、多くの出場時間、またはその両方を反映しています。
WAR値の算出基準は、打撃や走塁などの攻撃的な行動によって選手が貢献した得点数と、守備や投球などの守備的な行動によって選手が相手チームに阻止した得点数の推定値です。加重出塁率(wOBA)、アルティメットゾーンレーティング(UZR)、アルティメットベースランニング(UBR)、守備独立投球統計(DIPS)などの統計値は、打席ごとまたはイニングごとに、選手がチームのために得点を生み出し、阻止する効果を測定します。これらの統計値を選手の出場時間に掛けることで、チームに貢献した攻撃得点と守備得点の推定値が得られます。
チームに貢献する追加得点は追加勝利につながり、10得点はおよそ1勝に相当すると推定されています。[ 3 ]したがって、選手の1.0 WAR値は、特定の期間において、代替レベルの選手よりも約10得点多く貢献していることを意味します。代替レベルの選手は、FanGraphsによって、600打席でリーグ平均のパフォーマンスの選手よりも17.5得点少ない貢献をしていると定義されています。[ 4 ]したがって、1.0 WARの選手は、同じ打席数で平均と比較して推定-7.5得点貢献しており、2.0 WARの選手は+2.5得点貢献、5.0 WARの選手は+32.5得点貢献しています。
個々の選手の場合、WAR値は単一のシーズンまたはシーズンの一部、複数シーズン、または選手のキャリア全体にわたって計算できます。複数の選手の集合的なWAR値も推定できます。たとえば、チームが外野手、リリーフ投手、または捕手などの特定のポジションから受ける貢献度を判断するためです。[ 5 ] [ 6 ]また、選手の過去のパフォーマンスデータから将来のWAR値を外挿することも可能です。 [ 7 ]
WARには明確に確立された公式は存在しません。この統計を提供する情報源によって計算方法が異なります。これには、Baseball Prospectus、Baseball-Reference、FanGraphsなどがあります。これらの情報源はすべて、WARを計算するために使用する方法を公表しており、すべて同様の基本原則を使用しています。[ 8 ] Baseball Prospectusが公表しているバージョンはWARPと呼ばれ、[ 9 ] Baseball-ReferenceではbWARまたはrWARと呼ばれています(「r」は、そのサイトの統計バージョンを実装したSean SmithのニックネームであるRallyまたはRallyMonkeyに由来します)[ 10 ] FangraphsではfWARと呼ばれています。[ 11 ] rWARと比較すると、fWARの計算では周辺統計がより重視されます。[ 2 ]
WARの値は投手と打者で同じ尺度で計算されます。つまり、チームへの貢献度が同程度とみなされる場合、投手と野手はほぼ同じWAR値になります。ただし、投手と野手では値の計算方法が異なります。野手は守備、走塁、打撃の統計値を使用して評価されますが、投手はFanGraphs版では相手打者のヒット、四球、奪三振に関連する統計値を使用して評価され、Baseball-Reference版では9イニングあたりの失点にチーム守備の調整を加えた値を使用して評価されます。独立したWARフレームワークは計算方法が異なるため、同じ尺度ではなく[ 12 ]、分析の文脈で互換的に使用することはできません。
Baseball-Referenceは、野手のWARを計算するために6つの要素を使用します。打撃得点(Rbat)、走塁得点(Rbaser)、ダブルプレーの状況での併殺打による得点増減( Rdp)、守備得点(Rfield)、ポジション調整得点(Rpos)、代替レベル得点(Rrep)です。最初の5つの要素はリーグ平均と比較されるため、0の値は平均的な選手を表します。[ 13 ]
用語は最初の 5 つの要素 (Rbat + Rbaser + Rdp + Rfield + Rpos) から計算でき、もう 1 つの項は Rrep から計算できます。[ 13 ]これらの各要素が計算され合計された後、ランはPythagenpatを使用して決定されたラン/勝利値で割ることによって勝利に変換されます。
bWARと同様に、FanGraphsは6つの要素を使用してポジションプレーヤーのfWARを計算します。これらの要素はすべて得点のスケールで、得点環境に基づいてシーズンごとに変化する1勝あたりの得点値に基づいて勝利数に変換されます。使用される式は[ 15 ]です。
Baseball Prospectus (BP) は WARP (Wins Above Replacement Player) を使用しています。WARP は、BP 独自の統計セットである「Deserved Runs」に依存しており、投手の場合は DRA (「Deserved Runs Allowed」) [ 19 ]、打者の場合は DRC (「Created」) [ 20 ] [ 21 ]が含まれます。BPは、選手がチームを移籍した場合や、物理的な試合球が年ごとに変化する場合に、選手のパフォーマンスを比較するのに DRC が優れた指標であると主張しています。ポジションプレーヤーの WARP 式は次のとおりです[ 22 ]
BRAAとは、「打撃得点平均以上」とは、打者が平均的な打者と比較してどれだけの得点を稼いだかを示す指標であり、球場による影響を考慮して調整されている。
BRR(ベースランニング・ラン)とは、「ベースランニング・ラン」の略で、プレー中の走塁、盗塁の試み、タッチアップ、その他の進塁機会など、塁上での選手の貢献度を測定する指標です。BRRは、グラウンド進塁ラン(GAR)、盗塁ラン(SBR)、空中進塁ラン(AAR)、ヒット進塁ラン(HAR)、その他の進塁ラン(OAR)といった様々なベースランニング要素の合計として算出されます。
FRAAとは「守備得点平均以上」を意味し、守備についた選手の守備貢献度を測定する指標です。
POS_ADJ = 「選手が守るポジションの守備価値(総得点数で表し、平均的な選手と比較)」。BPは、この調整に使用する値を一般に公開していません。
REP_LEVEL = "平均的な選手が代替レベルと比較して生み出すであろう得点数。"
RPW = 1勝あたりの得点数。
その式は明示的に次のように書くことができる。
Baseball-Referenceは、投手のWARを計算するために、失点(自責点と非自責点の両方)と投球回数の2つの要素を使用します。これらの統計は、数値をより適切に文脈化するために、さらにいくつかの計算に使用されます。[ 26 ]
Fangraphsは、実際の失点に焦点を当てるのではなく、投手の貢献をよりよく反映していると考えるため、WARを計算する主要な要素として守備独立投球(FIP)を使用しています。 [ 27 ]
2017年現在投球fWARの計算は[ 27 ] [ 28 ]にまとめられる。
Baseball Prospectus (BP) は WARP (Wins Above Replacement Player) を使用しています。WARP は、BP 独自の統計セットである「Deserved Runs」に依存しており、投手の場合は DRA (「Deserved Runs Allowed」)、打者の場合は DRC (「Created」) が含まれます。DRA は、投手のパフォーマンスの変動の 72% を正確に説明できることがわかっていますが、Fielding Independent Pitching ( FIP ) では 50% です。[ 29 ]投手が制御できない「環境要因」として評価されるものには、例えば、打者の利き手、審判の身元、最初の投球時の試合の気温などがあります。
「代替レベル」という概念がどこから生まれたのかは明らかではないが、WARは初期のセイバーメトリクス統計にルーツを持つ。1982年、ビル・ジェームズは「攻撃勝率と守備勝率」で選手をランク付けし、パートタイム選手のデータを埋めるために事実上の代替率を使用した。彼は翌年、「代替レベル」という用語を明示的に使用した。ジェームズは「勝率」が.350の選手が代替レベルであると計算した。彼の著書『Historical Baseball Abstract』の中で、ジェームズは次のように書いている。
選手の価値を測る基準となるのは、代替レベルだ。代替レベルは、野球チームや野球選手にとって非常に現実的で具体的な指標であり、それを下回れば解雇される。しかし、平均より少し上かったり、少し下かったりしても、何も起こらない。
1987年までに、ジェームズは「代替選手を上回る得点」という表現を用いるようになった。その後、ジェームズはデータを「勝利数」に変換したが、「代替選手を上回る勝利数」という用語は使わなかった。
80年代後半から90年代前半にかけて、出版物「Big Bad Baseball Annual」はWARに基づいて選手をランク付けし(略語を使用していた)。
1992年、ブロック・ハンケは著書『ベースボール・セイバーメトリクス』の中で「代替選手に対する勝利数(Wins Above Replacement)」という用語を使用した。
2002年、クレイ・ダベンポート( Baseball Prospectusの共同創設者)はWARPの初期バージョンを発表した。キース・ウールナーはVORP(Value Over Replacement Player)を作成し、攻撃的な価値のみに焦点を当てた。[ 30 ]
野球の守備統計であるUZR(アルティメット・ゾーン・レーティング)の発明者であるミッチェル・リヒトマン(「MGL」としても知られる)は、プレーごとに走塁と守備を含めたSuperLWTS(「線形重みサブセット」)を作成した。SuperLWTSは、ピート・パーマー(主にオンベース・プラス・スラッギング、または「OPS」の発明者として知られている)と彼のシステムである線形重みとトータル・プレイヤー・レーティングの影響を受けている。[ 31 ] [ 32 ]
2009年、デイブ・キャメロンはfWARが「勝敗を予測する上で素晴らしい仕事をしている」と述べた。[ 33 ]彼は、fWARに基づくチームの予測成績と実際の成績には強い相関関係(相関係数0.83)があり、すべてのチームが2標準偏差(σ=6.4勝)以内に収まっていることを発見した。[ 33 ]
2012年、グレン・デュポールは、1996年から2011年までの各シーズンで無作為に選ばれた5チームの累積rWARと、そのシーズンのチームの実際の勝利数を比較する回帰分析を実施した。彼は、両者には高い相関関係があり、相関係数は0.91であること、そして勝利数の分散の83%がfWARによって説明されることを発見した(R² =0.83)。[ 34 ]標準偏差は2.91勝利であった。回帰方程式は以下のとおりである。
これは予想された方程式に近いものでした。
これは、代替レベルの選手で構成されたチームが、勝率.320 、つまり162試合のシーズンで52勝を挙げることが期待されることを意味する。
fWARを予測ツールとしてテストするために、デュポールは前年のチームの累積選手WARと、その年のチームの実際の勝利数との間の回帰分析を実行しました。結果として得られた回帰方程式は次のとおりです。[ 34 ]
これは統計的に有意な相関0.59を示しており、チームの勝利数の分散の35%(0.59の二乗)は、前シーズンの選手の累積fWARによって説明できることを意味する。[ 34 ]
WARはメジャーリーグベースボールとイライアススポーツビューローによって公式統計として認められており、ESPNはポジションプレーヤーと投手に関する統計ページでBaseball-Reference版のWARを公開している。[ 2 ]
WARの重要性を、一般的な統計カテゴリーと比較した場合、その重要性については継続的な議論がなされている。
例えば、 2012年のメジャーリーグベースボールシーズンの終盤とその後、アメリカンリーグの最優秀選手賞はどの選手が受賞すべきかについて多くの議論が交わされた。[ 35 ]多くのライターが候補として挙げたのは、三冠王を獲得したミゲル・カブレラと、WARでメジャーリーグベースボールのトップに立ったマイク・トラウトの2人だった。 [ 36 ]議論は、打点やホームランなどの伝統的な野球統計と、WARなどのセイバーメトリクス統計の使用に焦点を当てていた。 [ 35 ]
カブレラはアメリカンリーグで打率、本塁打、打点のすべてでトップだったが、トラウトの方がより完成度の高い選手だと考える人もいた。[ 37 ]平均的な選手と比較すると、カブレラは打撃で53.1点多く貢献したが、守備では-8.2点、走塁では-2.9点だった。[ 38 ]一方、トラウトは打撃で50.1点、守備で13.0点、走塁で12.0点貢献した。[ 39 ] 2人の選手のうち、所属チームがポストシーズンに進出したのはカブレラだけだったが、カブレラは全米野球記者協会の28票中22票の1位票を獲得し、圧倒的な勝利でMVPを受賞した。2013年もカブレラとトラウトは似たようなシーズンを送ったが、カブレラは再びMVPを受賞した。[ 40 ] [ 41 ]デイブ・キャメロンはFanGraphsの記事でこれに異議を唱えた。
この2年間で、野球史上最高のシーズンが2つも誕生したが、歴史を記録する役割を担う組織は、それらをほとんど評価してこなかった。私たちは幸運にも、全盛期のミッキー・マントルを現代で見ることができたのに、それを祝うどころか、11月は彼のチームメイトの劣勢がなぜ彼が個人賞を受賞できない理由を説明することに費やされた。[ 42 ]
ビル・ジェームズは、当時のスキルレベルのばらつきが大きかったため、以前の時代の選手に有利なバイアスが存在すると述べている。つまり、「最高の選手は今よりも平均から遠かった」ということである。 [ 2 ]つまり、現代の野球では、1800年代や1900年代のデッドボールとライブボールの時代に比べて、選手が同世代の選手の能力を超えることはより困難になっている。[ 2 ]ジェームズの批判は、進化生物学者のスティーブン・ジェイ・グールドが1996年に出版した著書『フルハウス』で、打率に関して同じ点を主張したことに端を発している。[ 43 ]グールドとジェームズが指摘したバイアスは、WARに基づくランキングリストには実際には以前の時代の選手が多すぎることを示す統計的研究で確認された。[ 44 ]この研究は、WARが時代の違いを適切に調整しているという立場に異議を唱えている。[ 45 ]
ジェームズの批判は、近年のWARの適用と使用法にも起因している。2017年のメジャーリーグベースボールシーズンでは、2012年と同様に、アメリカンリーグの最優秀選手賞(MVP)はホセ・アルトゥーベとアーロン・ジャッジのどちらが受賞すべきかという議論が巻き起こった。FanGraphsのWAR計算では、ジャッジが8.2でアルトゥーベの7.5を上回り、1位となった。Baseball-Referenceの計算では、アルトゥーベが8.3対8.1でわずかに上回った。しかし、ジェームズの言葉を借りれば、このMVP論争におけるWARの使用は「…ナンセンスだ。アーロン・ジャッジはホセ・アルトゥーベほど価値のある選手ではなかった。…全く比較にならない。比較になるという考えは、誤った統計分析に基づいている」。彼はさらに、WARは「…完全に間違っている。なぜなら、その統計の作成者はパフォーマンス統計と勝利との関連性を断ち切っており、それによって分析が損なわれているからだ」と述べている。彼はさらに、ジャッジは接戦の終盤などの重要な状況でアルトゥーベよりもパフォーマンスが悪く、WARはこれを適切に考慮していないと指摘している。[ 46 ] RE24などの他の高度な統計では、ジャッジが50.91、アルトゥーベが38.76と、正反対の結果を示している。[ 47 ]
セイバーメトリクスの専門家の中には、WAR の計算に組み込まれている守備指標の中には大きなばらつきがあるものがあるため、「単シーズンの WAR 値の重要性から距離を置いている」[ 34 ] 人もいます。たとえば、2012 年シーズン中、トロント ブルージェイズは、デビッド オルティーズやカルロス ペーニャなどの左打者に対して内野シフトを採用し、三塁手のブレット ローリーを浅い右翼に配置しました。これにより、ローリーの守備防御点(DRS) の合計が非常に高くなり[ 48 ]、DRS を構成要素として使用する rWAR も高くなりました[ 49 ] 。DRSの作成者である Baseball Info Solutions のアナリスト、ベン ジェドロベックは、ブルージェイズの「最適なポジショニング」により、ローリーは「三塁手がほとんどプレーしない場所でプレーしている」と述べています。[ 50 ]もう一つの守備指標であるアルティメットゾーンレーティング(UZR)は、DRSデータを使用するが、シフトの結果として防がれた得点は除外する。[ 50 ]
ジェイ・ジャッフェは、2004年に開発した「ジャッフェ勝利数代替スコア」(JAWS)と呼ばれる統計指標にWARを応用しました。この指標は、選手のキャリアWARと7年間のピークWAR(必ずしも連続した年である必要はない)の平均値を算出します。最終的な数値は、そのポジションの殿堂入り選手の平均JAWSと比較することで、野球殿堂入りに値する選手の適格性を測定するために使用されます。Baseball -ReferenceのJAWSの説明には、「その目標は、殿堂の基準を向上させること、あるいは少なくとも基準を低下させるのではなく維持することであり、そのポジションの平均的な殿堂入り選手と同等以上の選手を、長寿だけが適格性の唯一の決定要因ではない方法で受け入れることである」とあります。[ 51 ]
例えば、2025年4月現在 三塁手のアドリアン・ベルトレは通算93.7WARを記録し、ベスト7シーズンの合計では48.9WARを記録した。これらの数字を平均すると、ベルトレのJAWSは71.3となる。[ 52 ]