PECOTA

PECOTA: プロ野球選手の成績予測手法

PECOTAは「Pitcher Empirical Comparison and Optimization Test Algorithm」の略称で、1980年代にカンザスシティ・ロイヤルズでプレーした内野手ビル・ペコタに由来します。このシステムは、メジャーリーグベースボール（MLB）の選手の将来の成績を統計的に予測して分析する、いわゆるセイバーメトリクスの手法です。ネイト・シルバーによって開発され、2003年からベースボール・プロスペクタスで利用され始めました。シルバーはこれを通じて、選手の成績予測に関する責任を2003年から2009年の間担い、その後はPECOTAの運用は別のチームに引き継がれました。

PECOTAは毎年、BaseballProspectus.comというウェブサイトや、同社が出版する書籍を通じて、詳細な成績データを公開しています。また、NFLのKUBIAKやNBAのSCHOENE、NHLのVUKOTAなど、他のスポーツでも同様の成績予測システムが存在します。

PECOTAの方法論

PECOTAは、シルバーが2003年に公開したことから始まります。この手法は、ビル・ジェームズが開発した類似性スコアとゲイリー・ハッカベイの選手成績予測システムを統合したものです。具体的には、戦後のシーズンで実績を持つほぼ全てのメジャーリーガーやマイナーリーガーとの比較を行います。

現役選手と過去の選手を比較する際には、4つの異なる要素—生産メトリクス（打率など）、使用状況メトリクス（打席数など）、表現型特性（身長や年齢など）、守備位置—を考慮します。特に、選手の35歳から37歳までの成績を比較し、これを基に将来の成績を予測します。このアプローチは、通常の成績比較とは異なり、選手の年齢や成績の経過に注目しています。

投手の場合には、防御率（DIPS）を重視し、シルバーは1946年以降の全投手の成績を調査するアルゴリズムを設計しました。これにより、奪三振率や与四球率が最も重要な指標とされています。これは、選手の将来的な打率や本塁打などの成績を予測するために、類似した過去の選手と照らし合わせて行われます。

代替予測システム

PECOTA以外にも、選手の成績を予測するシステムは多く存在します。一般的に、これらは選手自身の過去の成績に基づいて予測を行うことが多いです。具体的には、選手の過去3シーズンの成績の加重平均を用いるケースが見られます。各システムでは、加齢やリーグの違いも考慮されています。

クリーブランド・インディアンスは自社で「ダイヤモンドビュー」というデータベースを構築し、MLBに所属する全選手やマイナーリーグの選手の成績を予測しています。また、ピッツバーグ・パイレーツもスカウティング情報や成績予測を統合した独自データベース「MITT」を開発中です。

PECOTAの精度

PECOTAは主に個別選手の成績を予測するのに使われていますが、チーム成績にも適用可能です。デビッド・テイトが考案した「マージナルラインナップ値」によって、チームの得点予測が行われており、これはビル・ジェームズのピタゴラス勝率を改良したものに基づいています。

2006年、PECOTAの予測精度は他のシステムと比較され、その結果、高く評価されました。特に、ウェブサイトのベガス・ウォッチでは、PECOTAが2008年のMLBチームの勝利数を最も正確に予測した事例が挙げられました。シルバー自身が2008年の米大統領選挙で極めて正確な予測を行ったことから、PECOTAへの関心も高まり、システム自体の評価も向上しました。

PECOTAは現在もファンや専門家に利用され続けており、MLBの成績予測手法の中で重要な役割を果たしています。

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