野球に関する研究の講演は大阪大学大学院のグループから始まりました。

　彼等は、野球中継やネット上でよく用いられる、投手に対する「球が軽い」「飛翔癖がある」という表現に着目。投手によって、打者に遠くまで飛ばされやすい傾向が実際に見られるのか、イメージだけでなくデータから明らかにしようという研究です。

　より正規性のある外野飛球の飛距離に対象をしぼって、コース、球種別 平均飛距離の線形回帰モデルを作成していました。全体的には、直球系や真ん中高めは飛ばされやすく、内角は飛ばされにくいという、定説どおりの結果になりました。イメージを統計学的に示したということですね。

　投手個別には、2012, 2013年の田中将大、成瀬善久、能見篤史、前田健太らの「飛ばされやすさ」を図にまとめていました。選手ごとに平均飛距離のモデル式を推定し、投手平均と比較することで、「飛ばされやすいか」を判断するのです。単純集計でも同様に傾向を見ることもできますが、データ数が少ない場合でも投手の特徴をより平均的に表せる強みも持っています。

　実際の飛距離平均との差異を見るとよいのではないか、といった意見も出ました。こういった視点や可視化は、実戦・現場にも向いていて興味深いと感じました。

　もう一つの野球部門優秀賞は、東京工業大学の学生による、野球の試合をシミュレーションする研究でした。

　勝利までの道順を考えることによって「何回何アウト何塁、何点差か」によって期待勝率を算出することができて、その値によって盗塁をするか、犠打でいくか、それらを行わないか、最適戦略を選択するというしくみを説明していました。

　単に試合を再現するだけでなく、勝率の算出や組み込むルールを変えることによって、「強いチームを作る上での戦術」の構築を試みていたのも印象に残りました。

　たとえばチームごとに最も勝ちやすい「最適打順」を計算。実際の成績と比較すると、最適打順の1番打者にOPSの高い選手が選ばれていることが判明しました。
　審査会以降に行った研究として、最適戦術として犠打が選択される場面はどのくらいあるか、また実際の試合では犠打を行ったのか、を調べていました。限定された場面における犠打の効果についても評価することができました。期待値的には、パ・リーグは犠打を行わない方がよいという結論も導いていました。

　さらに、2012年の西武と2013年の西武を対戦させたり、盗塁を一切行わないルールの下試合を行ったり、様々な分析と考察を行っていました。

　参加学生は、メディアやゲームでの活用例についても提案をしていました。Baseball LABにおいてもシミュレーションを用いたプロ野球結果予想を行っていますが、研究する立場の方からこういった意見が自然と出てくるのは非常に頼もしく感じました。

　株式会社日本科学技術研修所のツールを用いたチーム対象のSEM因果分析賞を受賞したのは立教大学のチーム。体育会野球部の部員による発表が行われました。

　グラウンドによってプレーのしやすさが変わるのではないかという自身の経験に基づく疑問から、共分散分析やロジスティック分析と呼ばれる手法によって、ゴロをアウトにできた割合の推定を行っていました。打者の左右や打球方向に加え、人工芝・天然芝といったグラウンドの種類も加味したモデルを作成しており、チームの守備力をランクづけしていました。
　モデルの課題点も自らあげていて、変数選択の際の試行錯誤が見られる研究でした。身体感覚により即したモデルであり、課題設定がうまく感じられました。