野球分析の羅針盤
なかなか更新する機会がなくて恐縮ですが、思い立ったので新しい知見じゃないですが日頃から強調したいことに関して。
それは得点期待値の重要性についてです。
得点期待値とはイニング内の局面をアウト・走者状況別に24に分け、各局面から平均的に期待される得点数を表したもの。
例えば無死一塁という局面が生じたら、0点に終わることもあれば1点とれることもあれば2点とれることもある……と実際の結果はさまざまなわけですが、平均すれば0.81点、といった具合です。
観察される野球のプレー(事象)は、さまざまなものがあります。ヒット、三振、盗塁、好守備、パスボール……。
これらそれぞれについて、どのプレーが「好き」かとか、何が「すごい」と思うかなどは、個々人の価値観です。
ただし、好き嫌いは別として、「勝利にどれだけの影響を持っているか」については、ある程度客観的に表すことができます。
ヒットであれ盗塁であれ守備のファインプレーであれ、それが起きたことの客観的な意味は打者が出塁したとか進塁したとかアウトが増えたとか、(得点期待値の定義上24に分割された)局面の変化で表現することができます。具体的には、無死無走者の局面がヒットで無死一塁の局面になったとかいうことです。
それぞれの局面について得点期待値が判明しているため、局面が変化したことの意味は得点期待値の変化(増減分)として把握でき、結果、その変化を生じさせた事象の得点に与える影響が明らかとなります。得点ポテンシャルをどれだけ高めたか、という意味ですね。
言い換えれば、この方法であらゆる事象を得点という尺度で統一的に評価できるということです。野球は得点の多いほうが勝つわけですから、得点という単位で評価を行うことは理に適っています。
同じシングルヒットでも無死無走者から出る場合もあれば満塁で出る場合もありそれぞれに得点期待値の変化は違いますが、全てのシングルヒットについて得点期待値の変化を測り平均すれば「シングルヒット一般の得点価値」を割り出すことができます。このようにして打撃成績の各項目に得点価値の重みを与えて打者成績を「どれだけ得点を増やしたか」で評価するのがピート・パーマーのBatting Runsであり、それに運用上の調整を加えたものが現在セイバーメトリクスの最終評価WARなどでも用いられているwOBAです。単打や二塁打などに「一般的な加重」を与えれば、たまたま打者が打席に入ったときに塁上に走者が多いか少ないかといった環境による影響を排除することができます。
私は、このように得点期待値を活用して事象を得点で評価するシステム(LWTSなどといいますが)は分析装置として大変に強力であり、人類史における羅針盤に相当する大発明だと思っています。
従ってそのありがたみを感じつつどんどん分析に活用すべきと思います。なんとなくの印象で「A打者とB打者のどちらがチームに貢献しているか」や「C選手の打撃とD選手の守備、どちらをとるべきか」といったことを議論するより、遥かに明快な見通しが得られます。
野球の議論においては各プレーの「重み」が極めて恣意的に語られることが多いため、得点期待値があらゆる分析の尺度として常に妥当するとまでは言わなくとも出発点となる基準として参照することは意味があると思います。
確かに、得点期待値で描写すべきでないことや、得点期待値で描写できないこともあります。例えば、そのプレーが起きたイニングの重要性など。しかしそれらは目的の違いであって、目的が異なる場合には異なるツールを用いればいいというだけの話です。そして、得点期待値で意味のある解析が行える場面は多いのです。
LWTSを使えばチームの総得点は高い精度で説明することができ、また最終的なチームの勝率は総得点・総失点で90%説明できることを付け加えておきます。
というわけで、得点期待値はエライよ、というお話でした。
それは得点期待値の重要性についてです。
得点期待値とはイニング内の局面をアウト・走者状況別に24に分け、各局面から平均的に期待される得点数を表したもの。
例えば無死一塁という局面が生じたら、0点に終わることもあれば1点とれることもあれば2点とれることもある……と実際の結果はさまざまなわけですが、平均すれば0.81点、といった具合です。
観察される野球のプレー(事象)は、さまざまなものがあります。ヒット、三振、盗塁、好守備、パスボール……。
これらそれぞれについて、どのプレーが「好き」かとか、何が「すごい」と思うかなどは、個々人の価値観です。
ただし、好き嫌いは別として、「勝利にどれだけの影響を持っているか」については、ある程度客観的に表すことができます。
ヒットであれ盗塁であれ守備のファインプレーであれ、それが起きたことの客観的な意味は打者が出塁したとか進塁したとかアウトが増えたとか、(得点期待値の定義上24に分割された)局面の変化で表現することができます。具体的には、無死無走者の局面がヒットで無死一塁の局面になったとかいうことです。
それぞれの局面について得点期待値が判明しているため、局面が変化したことの意味は得点期待値の変化(増減分)として把握でき、結果、その変化を生じさせた事象の得点に与える影響が明らかとなります。得点ポテンシャルをどれだけ高めたか、という意味ですね。
言い換えれば、この方法であらゆる事象を得点という尺度で統一的に評価できるということです。野球は得点の多いほうが勝つわけですから、得点という単位で評価を行うことは理に適っています。
同じシングルヒットでも無死無走者から出る場合もあれば満塁で出る場合もありそれぞれに得点期待値の変化は違いますが、全てのシングルヒットについて得点期待値の変化を測り平均すれば「シングルヒット一般の得点価値」を割り出すことができます。このようにして打撃成績の各項目に得点価値の重みを与えて打者成績を「どれだけ得点を増やしたか」で評価するのがピート・パーマーのBatting Runsであり、それに運用上の調整を加えたものが現在セイバーメトリクスの最終評価WARなどでも用いられているwOBAです。単打や二塁打などに「一般的な加重」を与えれば、たまたま打者が打席に入ったときに塁上に走者が多いか少ないかといった環境による影響を排除することができます。
私は、このように得点期待値を活用して事象を得点で評価するシステム(LWTSなどといいますが)は分析装置として大変に強力であり、人類史における羅針盤に相当する大発明だと思っています。
従ってそのありがたみを感じつつどんどん分析に活用すべきと思います。なんとなくの印象で「A打者とB打者のどちらがチームに貢献しているか」や「C選手の打撃とD選手の守備、どちらをとるべきか」といったことを議論するより、遥かに明快な見通しが得られます。
野球の議論においては各プレーの「重み」が極めて恣意的に語られることが多いため、得点期待値があらゆる分析の尺度として常に妥当するとまでは言わなくとも出発点となる基準として参照することは意味があると思います。
確かに、得点期待値で描写すべきでないことや、得点期待値で描写できないこともあります。例えば、そのプレーが起きたイニングの重要性など。しかしそれらは目的の違いであって、目的が異なる場合には異なるツールを用いればいいというだけの話です。そして、得点期待値で意味のある解析が行える場面は多いのです。
LWTSを使えばチームの総得点は高い精度で説明することができ、また最終的なチームの勝率は総得点・総失点で90%説明できることを付け加えておきます。
というわけで、得点期待値はエライよ、というお話でした。
FIPの係数の意味とは
膨大なデータの海から、プロ野球の真実を探る。〜セイバーメトリクス入門書への提言〜
セイバーメトリクス・リポートを取り上げていただいております。
手厳しいご指摘というか提言もしていただいておりますが、ここではその点は有り難く受け取っておくということに留めまして(取り上げられるということ自体がとても有り難いことですね)、記事中に触れられているFIPにつきまして。
上記の記事を読んで「確かにFIPの係数ってなんなんだろう?」と気になった方もおられるかと思いますので、一応情報をアナウンスしておきます。
(FIPの計算式)
FIP=(13×被本塁打+3×(与四球+与死球−故意四球)−2×奪三振)/投球回+定数
まず、FIPは「守備の影響から独立した防御率」を計算する指標です。
通常の防御率は「自責点」によって計算されますが、これは失策の影響を除いてその投手が登板している間にチームが失った点数であり、守備の(失策に表れない)まずいプレーやまた逆にファインプレーなども要因として含んだ結果のものです。
FIPはそこから守備の影響を回避するため、野手の関与しない結果から防御率を計算しよう、という発想をとります。その野手の関与しない結果というのが被本塁打・与四球・奪三振です。
ただし単に各投手の被本塁打・与四球・奪三振の数を見ても、それが防御率としてどのくらいの評価に値するかはなかなかわかりませんし、したがって客観的に優劣の判断を下すこともできません。
そこで、被本塁打・与四球・奪三振の数に点数(野球における「得点(失点)」の単位)を加重して防御率に変換する過程が必要になります。
例えば被本塁打を一本打たれると平均的にどれだけ失点が増加するか(逆に言うと攻撃側の得点が増加するか)、といったことは統計的な分析によって算出することが可能です。具体的には平均的に見込まれる得点数に対する増減という形で算出され、被本塁打に大きな加重(13という係数)がかかっていたり、奪三振にマイナスの加重がかかっていたりするのはそのような得点数への影響を表しています。
つまり、FIPは投手を「野手の関与しない被本塁打・与四球・奪三振という結果だけから評価したい」という前提がまずあって、最終的に評価を防御率の形で表すために各項目に点数の意味での重みを与えているわけです。これがFIPの係数の意味です。
係数の大きさは単に失点に与える影響の大きさを統計的に測ったもので、「本塁打を打たれるというのはとても良くないことだから大きく罰する必要がある」とか「本塁打を防げないのは能力がない証拠」とかそういう価値判断とは関係がありません(結果としてそのような評価がなされるとしても)。
事象に得点の重みを与えるという考え方については拙サイトの「基本的な考え方」における「得点期待値」の項を、具体的なFIPの係数の導出過程については「DIPS再考」の中の「4.実用スタッツFIP」を見ていただけると筋道がわかるかと思います。
また、FIPはMLBを前提に開発された指標ですがそれがNPBに合うのかということも以前に簡単に検討しております(FIPの日本版係数)。
セイバーメトリクスの選手評価においては様々なプレーを客観的にひとつの単位(得点や勝利)に換算して統一的に評価しよう、という考え方が大きな基本としてあります。それについてはFIPだけでなくwOBAやUZRなども同じで、得点期待値という考え方がカギとして機能しています。「要するに個人の責任範囲のプレーを明確化したうえで、得点期待値の変化を使ってそのプレーを得点化してるんだ」と考えていただければ、現在主流で使われている多くの指標について統一的に理解ができるのではないかと思います。
ご参考までに。
ビリー・ビーンGMインタビュー
備忘。
「金持ち球団が強い流れに戻っている」――『マネーボール』のビリー・ビーンGMインタビュー
マネーボール的な戦略と短期決戦についてはよくわからない誤解が多いですよね。
全体的にビリー・ビーンの答えは非常に常識的。
「金持ち球団が強い流れに戻っている」――『マネーボール』のビリー・ビーンGMインタビュー
――確かにポストシーズンのゲーム数は少ないですが、通算で見てもビリーさんがゼネラルマネージャーになった1997年以降のアスレチックスは11勝16敗とポストシーズンを負け越しています。そこではチャンスに強いといったようなセイバーメトリクスでは否定されてきたことが重要になっているのではないかとも思うのですが。
ビリー 公平な質問だとは思います。ただ、スポーツにせよ、ほかのビジネスにせよ、短期的な結果のみで断定的な考察をするのは違うのではないかというのが僕の意見です。
一流企業であっても1年のうち数日間は商売が良くない日があるわけで、スポーツでもそういう日が長く続くとポストシーズンにはたどりつけないわけですね。ビジネスでもスポーツでも長期的に成功させようとするなら、先ほど言ったように、どんな運に見舞われようともインパクトを最小に食い止められるような位置取りをすることが肝心なんです。
マネーボール的な戦略と短期決戦についてはよくわからない誤解が多いですよね。
全体的にビリー・ビーンの答えは非常に常識的。
成績予測をどう扱うべきか
「セイバーメトリクス・リポート」、すでにネット上でも感想を書いて下さっている方がいらっしゃいますね。ありがとうございます。
さて、私は同書の中で日本プロ野球の(統計データに基づく)成績予測を行っています。書籍の中ではほとんど内容の説明がなかったので、今回はちょっとこれについて書いてみようかと思います。
マネー・ボールなどである程度お馴染みかもしれませんが、アメリカでは仮想のチーム編成ゲームであるファンタジー・ベースボールの隆盛も手伝って統計に基づく成績予測というものは以前から非常に活発に行われています。
色々な手法がありますが、結局のところこの成績予測の本質とはどういうものなのか。
いくらか語弊があるかもしれないことを承知で、ざっくりと本質を掴むために一言で言うと、私はセイバーメトリクスによる成績予測は「これまで打率が高かった選手はこれからも高いだろうし、本塁打が多かった選手はやっぱりこれからも多いよね」というものだと思っています。
各種の指標の過去の高低は一定のレベルで継続していく傾向がある、という統計的な法則を利用するのです。
そもそも統計というものが「過去の経験を整理して未来に活かす」という性質を持つものですから、いかに過去の情報(どのようなデータに期間的な関連性があるか、等々)をうまく整理していくかという問題になります。
本塁打を40本打った選手と5本打った選手の将来を予測するとき、前者のほうが後者より来年も多く打つだろうと考えるのは単純ですが妥当でしょう(※参考)。
もちろん実際に算出を行うにあたっては、色々と細かい補正はあります。
ただし、基本はどの予測システムでも同じではないか、と思います。
(ちなみに私が用いた成績予測の算出方法はサイトに掲載しています。2012予測にあたって改訂はしていますが)
ここまでの話では、「そんな単純なことだったらわざわざデータをこねくり回さなくたって、日常的に野球見てればわかるよ」と思われるかもしれません。
しかしここでは主観のバイアスの危険に対抗するという効用が指摘できると思います。
例えば、数値を使わずに評価を行うと印象的だった短期の成績や、記憶が鮮明なつい最近(直近のシーズン後半)の活躍度合の重要性を過大評価してしまうといった偏向があらわれがちであることが認知心理学的な知見からは知られています。
統計的にはあくまでも短期間の成績はアテにならないものであり、全体のデータから冷静に予測を行うことでそういった偏りを避けることができるというわけです。
また、場当たり的に個別の予測をしていくと、知らず知らずのうちに全体に対して楽観的な、あるいは悲観的な予測をしてしまうといった偏りも時に生じることも考えられます。
一人ひとりの予測をしていった結果、それをチーム打率として集計してみるとあり得ないほど高くなってしまう、など。
後出しでそれに気付いて無理に調整をしても、全体の傾向に対して整合的な予測をしているとは言い難いところがあります。
統計的な成績予測はこれらの偏りを避け、あくまで冷静に「過去のデータからすればこれくらい」といった結果を提示します。
個別の結果は正直なところズバズバ当たりはしないというか、結構外れます。
ただ、繰り返しになりますが、一般的な傾向に対して矛盾しない、「このくらいの成績を基準として、上にブレるかもしれないし下にブレるかもしれない」と考えるのに役立つ「基準」を提供します。
物事に対して個別的に向き合っていくと、個別事象は必ずしも全体の傾向と同じ振る舞いをするわけではないということを意識してしまいますが、全体としては「全体としてはこういう傾向がある」という傾向から逃げることは難しいのです。
現段階で私からオススメする成績予測の使用法は、ここまで説明したような意味での「基準」として用いることです。
さて、私は同書の中で日本プロ野球の(統計データに基づく)成績予測を行っています。書籍の中ではほとんど内容の説明がなかったので、今回はちょっとこれについて書いてみようかと思います。
マネー・ボールなどである程度お馴染みかもしれませんが、アメリカでは仮想のチーム編成ゲームであるファンタジー・ベースボールの隆盛も手伝って統計に基づく成績予測というものは以前から非常に活発に行われています。
色々な手法がありますが、結局のところこの成績予測の本質とはどういうものなのか。
いくらか語弊があるかもしれないことを承知で、ざっくりと本質を掴むために一言で言うと、私はセイバーメトリクスによる成績予測は「これまで打率が高かった選手はこれからも高いだろうし、本塁打が多かった選手はやっぱりこれからも多いよね」というものだと思っています。
各種の指標の過去の高低は一定のレベルで継続していく傾向がある、という統計的な法則を利用するのです。
そもそも統計というものが「過去の経験を整理して未来に活かす」という性質を持つものですから、いかに過去の情報(どのようなデータに期間的な関連性があるか、等々)をうまく整理していくかという問題になります。
本塁打を40本打った選手と5本打った選手の将来を予測するとき、前者のほうが後者より来年も多く打つだろうと考えるのは単純ですが妥当でしょう(※参考)。
もちろん実際に算出を行うにあたっては、色々と細かい補正はあります。
ただし、基本はどの予測システムでも同じではないか、と思います。
(ちなみに私が用いた成績予測の算出方法はサイトに掲載しています。2012予測にあたって改訂はしていますが)
ここまでの話では、「そんな単純なことだったらわざわざデータをこねくり回さなくたって、日常的に野球見てればわかるよ」と思われるかもしれません。
しかしここでは主観のバイアスの危険に対抗するという効用が指摘できると思います。
例えば、数値を使わずに評価を行うと印象的だった短期の成績や、記憶が鮮明なつい最近(直近のシーズン後半)の活躍度合の重要性を過大評価してしまうといった偏向があらわれがちであることが認知心理学的な知見からは知られています。
統計的にはあくまでも短期間の成績はアテにならないものであり、全体のデータから冷静に予測を行うことでそういった偏りを避けることができるというわけです。
また、場当たり的に個別の予測をしていくと、知らず知らずのうちに全体に対して楽観的な、あるいは悲観的な予測をしてしまうといった偏りも時に生じることも考えられます。
一人ひとりの予測をしていった結果、それをチーム打率として集計してみるとあり得ないほど高くなってしまう、など。
後出しでそれに気付いて無理に調整をしても、全体の傾向に対して整合的な予測をしているとは言い難いところがあります。
統計的な成績予測はこれらの偏りを避け、あくまで冷静に「過去のデータからすればこれくらい」といった結果を提示します。
個別の結果は正直なところズバズバ当たりはしないというか、結構外れます。
ただ、繰り返しになりますが、一般的な傾向に対して矛盾しない、「このくらいの成績を基準として、上にブレるかもしれないし下にブレるかもしれない」と考えるのに役立つ「基準」を提供します。
物事に対して個別的に向き合っていくと、個別事象は必ずしも全体の傾向と同じ振る舞いをするわけではないということを意識してしまいますが、全体としては「全体としてはこういう傾向がある」という傾向から逃げることは難しいのです。
現段階で私からオススメする成績予測の使用法は、ここまで説明したような意味での「基準」として用いることです。
「セイバーメトリクス・リポート」を置いている可能性がある書店
先日から告知しているセイバーメトリクス・リポートですが、Amazonで一時的に在庫切れとなっていたようです。ご迷惑おかけしております。
現在は「通常5〜7日以内に発送」との表示になっておりますが、一部のリアル書店でも入荷されているようで、情報をいただきましたので共有いたします。
以下は、そこに行けば確実にあるという保証ができるものではありませんので、事前にお電話などでご確認下さい。
『プロ野球を統計学と客観分析で考えるセイバーメトリクス・リポート1』が
置いてある可能性がある書店(2012年3月13日現在)
※事前に電話などで在庫をご確認下さい。
紀伊國屋書店様
http://www.kinokuniya.co.jp/store/
丸善・ジュンク堂様
http://www.junkudo.co.jp/tenpo/
ブックファースト様
http://www.book1st.net/shops/
芳林堂書店様
http://www.horindo.co.jp/map/map_rosen.html
あゆみブックス様
http://www.ayumibooks.jp/
リブロ様
http://www.libro.jp/shop_list/
ブックスユニ本郷店様
http://www.e-hon.ne.jp/bec/SF/ShotenHome?shotenCode=94922
八重洲ブックセンター様
http://www.yaesu-book.co.jp/
有隣堂様
http://www.yurindo.co.jp/storeguide/?preview_flag=0&flag_no=121
三省堂書店様
http://www.books-sanseido.co.jp/shop/
書泉様
http://www.shosen.co.jp/
オークスブックセンター様
http://www.oaksbc.co.jp/
青山ブックセンター様
http://www.aoyamabc.co.jp/
あおい書店様
http://www.aoishoten.co.jp/shop/
ブックデポ書楽様
http://www.syoraku.co.jp/
【東京都】
新宿/紀伊國屋書店新宿本店、新宿南店、ジュンク堂書店新宿店、ブックファー
スト新宿店、芳林堂書店高田馬場店、あゆみBOOKS早稲田店
池袋/ジュンク堂書店池袋店、リブロ池袋店
渋谷/MARUZEN&ジュンク堂渋谷店、ブックファースト渋谷公園通り店、Book
Cumu NHK店
紀伊國屋書店渋谷店、笹塚紀伊國屋書店笹塚店、
新橋/芳林堂書店汐留店
東京/丸善丸の内本店、八重洲ブックセンター
大手町/紀伊國屋書店大手町ビル店
本郷三丁目/ブックスユニ本郷店
神保町/三省堂書店神保町本店、書泉グランデ
秋葉原/書泉ブックタワー
水道橋/オークスブックセンター東京ドームシティ店
六本木/青山ブックセンター六本木店
中野/あおい書店中野本店
吉祥寺/ジュンク堂書店吉祥寺店
国分寺/紀伊國屋書店国分寺店
北千住/紀伊國屋書店北千住マルイ店
豊洲/紀伊國屋書店ららぽーと豊洲店
二子玉川/紀伊國屋書店玉川高島屋店
【埼玉県】
北与野/ブックデポ書楽
さいたま新都心/紀伊國屋書店さいたま新都心店
浦和/紀伊國屋書店浦和パルコ店
大宮/ジュンク堂書店ロフト大宮店
川越/紀伊國屋書店川越店
【千葉県】
津田沼/丸善津田沼店
流山/紀伊國屋書店流山おおたかの森店
【神奈川県】
川崎/有隣堂川崎BE店、
横浜/紀伊國屋書店横浜店
桜木町/紀伊國屋書店横浜みなとみらい店
関内/有隣堂本店、関内芳林堂書店セルパ店
鴨居/紀伊國屋書店ららぽーと横浜店
【北海道】
札幌/紀伊國屋書店札幌本店、紀伊國屋書店オーロラタウン店、MARUZEN&ジュ
ンク堂札幌店
小樽/紀伊國屋書店小樽店
【東北】
弘前/紀伊國屋書店弘前店
仙台/ジュンク堂書店仙台本店、あゆみBOOKS仙台店、紀伊國屋書店仙台店
盛岡/ジュンク堂書店盛岡店
【中部】
静岡/MARUZEN&ジュンク堂新静岡店
前橋/紀伊國屋書店前橋店
新潟/ジュンク堂書店新潟店
富山/紀伊國屋書店富山店
金沢/紀伊國屋書店金沢大和店
福井/紀伊國屋書店福井店
名古屋/ジュンク堂書店名古屋ロフト店
西春日井郡/紀伊國屋書店名古屋空港店
【関西】
京都/ジュンク堂書店京都BAL店
大阪/MARUZEN&ジュンク堂梅田店、ジュンク堂書店大阪本店、ブックファース
ト梅田店、ジュンク堂書店千日前店、ジュンク堂書店難波店、紀伊國屋書店梅田
本店、紀伊國屋書店本町店、紀伊國屋書店京橋店、紀伊國屋書店泉北店、紀伊國
屋書店高槻店、堺紀伊國屋書店堺北花田店
加古川/紀伊國屋書店加古川店
神戸/ジュンク堂書店三宮店、ジュンク堂書店三宮駅前店、紀伊國屋書店神戸
店、紀伊國屋書店西神店
川西/紀伊國屋書店川西店
大津/紀伊國屋書店大津店
【中国】
岡山/紀伊國屋書店クレド岡山店
広島/MARUZEN&ジュンク堂広島店、ジュンク堂書店広島駅前店、紀伊國屋書店
広島店
紀伊國屋書店ゆめタウン広島店
【四国】
高松/紀伊國屋書店高松店
丸亀/紀伊國屋書店丸亀店
徳島/紀伊國屋書店徳島店、紀伊國屋書店ゆめタウン徳島店
松山/ジュンク堂書店松山店
【九州】
福岡/ジュンク堂書店福岡店、紀伊國屋書店福岡本店、紀伊國屋書店ゆめタウン
博多店
久留米/紀伊國屋書店久留米店
大分/紀伊國屋書店大分店
佐賀/紀伊國屋書店佐賀店
長崎/紀伊國屋書店長崎店
熊本/紀伊國屋書店熊本光の森店、紀伊國屋書店熊本はません店
鹿児島/紀伊國屋書店鹿児島店、ジュンク堂書店鹿児島店
【大学生協】
東京大学本郷生協、東京大学駒場生協、早稲田大学コーポプラザ店、明治大学三
省堂書店和泉店、慶應大学三田生協、法政大学市ヶ谷生協、法政大学三省堂書店
法政店、立教大学丸善池袋店、立教大学丸善新座店、中央大学八王子生協
現在は「通常5〜7日以内に発送」との表示になっておりますが、一部のリアル書店でも入荷されているようで、情報をいただきましたので共有いたします。
以下は、そこに行けば確実にあるという保証ができるものではありませんので、事前にお電話などでご確認下さい。
『プロ野球を統計学と客観分析で考えるセイバーメトリクス・リポート1』が
置いてある可能性がある書店(2012年3月13日現在)
※事前に電話などで在庫をご確認下さい。
紀伊國屋書店様
http://www.kinokuniya.co.jp/store/
丸善・ジュンク堂様
http://www.junkudo.co.jp/tenpo/
ブックファースト様
http://www.book1st.net/shops/
芳林堂書店様
http://www.horindo.co.jp/map/map_rosen.html
あゆみブックス様
http://www.ayumibooks.jp/
リブロ様
http://www.libro.jp/shop_list/
ブックスユニ本郷店様
http://www.e-hon.ne.jp/bec/SF/ShotenHome?shotenCode=94922
八重洲ブックセンター様
http://www.yaesu-book.co.jp/
有隣堂様
http://www.yurindo.co.jp/storeguide/?preview_flag=0&flag_no=121
三省堂書店様
http://www.books-sanseido.co.jp/shop/
書泉様
http://www.shosen.co.jp/
オークスブックセンター様
http://www.oaksbc.co.jp/
青山ブックセンター様
http://www.aoyamabc.co.jp/
あおい書店様
http://www.aoishoten.co.jp/shop/
ブックデポ書楽様
http://www.syoraku.co.jp/
【東京都】
新宿/紀伊國屋書店新宿本店、新宿南店、ジュンク堂書店新宿店、ブックファー
スト新宿店、芳林堂書店高田馬場店、あゆみBOOKS早稲田店
池袋/ジュンク堂書店池袋店、リブロ池袋店
渋谷/MARUZEN&ジュンク堂渋谷店、ブックファースト渋谷公園通り店、Book
Cumu NHK店
紀伊國屋書店渋谷店、笹塚紀伊國屋書店笹塚店、
新橋/芳林堂書店汐留店
東京/丸善丸の内本店、八重洲ブックセンター
大手町/紀伊國屋書店大手町ビル店
本郷三丁目/ブックスユニ本郷店
神保町/三省堂書店神保町本店、書泉グランデ
秋葉原/書泉ブックタワー
水道橋/オークスブックセンター東京ドームシティ店
六本木/青山ブックセンター六本木店
中野/あおい書店中野本店
吉祥寺/ジュンク堂書店吉祥寺店
国分寺/紀伊國屋書店国分寺店
北千住/紀伊國屋書店北千住マルイ店
豊洲/紀伊國屋書店ららぽーと豊洲店
二子玉川/紀伊國屋書店玉川高島屋店
【埼玉県】
北与野/ブックデポ書楽
さいたま新都心/紀伊國屋書店さいたま新都心店
浦和/紀伊國屋書店浦和パルコ店
大宮/ジュンク堂書店ロフト大宮店
川越/紀伊國屋書店川越店
【千葉県】
津田沼/丸善津田沼店
流山/紀伊國屋書店流山おおたかの森店
【神奈川県】
川崎/有隣堂川崎BE店、
横浜/紀伊國屋書店横浜店
桜木町/紀伊國屋書店横浜みなとみらい店
関内/有隣堂本店、関内芳林堂書店セルパ店
鴨居/紀伊國屋書店ららぽーと横浜店
【北海道】
札幌/紀伊國屋書店札幌本店、紀伊國屋書店オーロラタウン店、MARUZEN&ジュ
ンク堂札幌店
小樽/紀伊國屋書店小樽店
【東北】
弘前/紀伊國屋書店弘前店
仙台/ジュンク堂書店仙台本店、あゆみBOOKS仙台店、紀伊國屋書店仙台店
盛岡/ジュンク堂書店盛岡店
【中部】
静岡/MARUZEN&ジュンク堂新静岡店
前橋/紀伊國屋書店前橋店
新潟/ジュンク堂書店新潟店
富山/紀伊國屋書店富山店
金沢/紀伊國屋書店金沢大和店
福井/紀伊國屋書店福井店
名古屋/ジュンク堂書店名古屋ロフト店
西春日井郡/紀伊國屋書店名古屋空港店
【関西】
京都/ジュンク堂書店京都BAL店
大阪/MARUZEN&ジュンク堂梅田店、ジュンク堂書店大阪本店、ブックファース
ト梅田店、ジュンク堂書店千日前店、ジュンク堂書店難波店、紀伊國屋書店梅田
本店、紀伊國屋書店本町店、紀伊國屋書店京橋店、紀伊國屋書店泉北店、紀伊國
屋書店高槻店、堺紀伊國屋書店堺北花田店
加古川/紀伊國屋書店加古川店
神戸/ジュンク堂書店三宮店、ジュンク堂書店三宮駅前店、紀伊國屋書店神戸
店、紀伊國屋書店西神店
川西/紀伊國屋書店川西店
大津/紀伊國屋書店大津店
【中国】
岡山/紀伊國屋書店クレド岡山店
広島/MARUZEN&ジュンク堂広島店、ジュンク堂書店広島駅前店、紀伊國屋書店
広島店
紀伊國屋書店ゆめタウン広島店
【四国】
高松/紀伊國屋書店高松店
丸亀/紀伊國屋書店丸亀店
徳島/紀伊國屋書店徳島店、紀伊國屋書店ゆめタウン徳島店
松山/ジュンク堂書店松山店
【九州】
福岡/ジュンク堂書店福岡店、紀伊國屋書店福岡本店、紀伊國屋書店ゆめタウン
博多店
久留米/紀伊國屋書店久留米店
大分/紀伊國屋書店大分店
佐賀/紀伊國屋書店佐賀店
長崎/紀伊國屋書店長崎店
熊本/紀伊國屋書店熊本光の森店、紀伊國屋書店熊本はません店
鹿児島/紀伊國屋書店鹿児島店、ジュンク堂書店鹿児島店
【大学生協】
東京大学本郷生協、東京大学駒場生協、早稲田大学コーポプラザ店、明治大学三
省堂書店和泉店、慶應大学三田生協、法政大学市ヶ谷生協、法政大学三省堂書店
法政店、立教大学丸善池袋店、立教大学丸善新座店、中央大学八王子生協




