AI×野球　横浜DeNAベイスターズのチーム強化最前線

AIと挑むベイスターズの チーム強化最前線 大西 克典 1

SUBTITLE 大西 克典 IT本部AI・データ戦略統括部 2017年| DeNAへ新卒入社 ~現在 | 横浜DeNAベイスターズ×AIプロジェクト 新規立上し、以降プロジェクトを主導 現在はプロダクトマネージャーとしてチームを牽引

ベイスターズのR&D体制 ベイスターズR&DとDeNAで協力しながら野球界最先端のデータ/AIの活用を進めている Yokohama DeNA Baystars バイオメカニクスアナリスト データサイエンティスト DeNA (親会社) データアナリスト AIチーム 本日はココ 3

AIチームの取り組み AIプロダクトでベイスターズの投/打/捕を下支え キャッチャー ピッチャー バッター 捕手能力をAIで定量評価 コマンド(&AI metric)本格運用 動作解析 AI metric プロト運用 数年前から現場で活用 25年春から本格現場導入 25年7月からプロトを現場導入 4

AIチームの取り組み AIプロダクトでベイスターズの投/打/捕を下支え キャッチャー ピッチャー バッター 捕手能力をAIで定量評価 コマンド(&AI metric)本格運用 動作解析 AI metric プロト運用 数年前から現場で活用 25年春から本格現場導入 25年7月からプロトを現場導入 5

コマンド能力を計測できるように コマンドとは？ コントロール コマンド ストライクゾーンに 投げる能力 狙ったところに 投げる能力 狙ったところに投げられているか AIで定量的に評価 映像からミット 構えた位置を計測 コマンドスコア化 6

コマンドは計測できるようになったが… 選手の育成を加速させるプロダクトになっているのだろうか？ 当初のリクエスト 投手コーチ 制球力が測れなくて 困ってる コマンドを計測可能にしました 1軍レベルのコマンドって どれくらい？ でもここが1軍レベルのコマン ドって特になかったです… AIチーム いやいや。コマンド測れるように なっただけで十分ありがたい！ …単にユーザーが嬉しいだけで終わっていいのだろうか？ 7

プロダクトの4階層フレームワークで整理 ● 投手コーチはコマンドを知りたいのではない ○ 1軍レベルに選手を引き上げたい 8

1軍ラインの可視化 開発方針をPivot ○ 1軍レベルの投手能力 と コマンド能力のギャップを埋めることに注力 → 他のデータと組み合わせて1軍ラインを発見し、イメージ湧きやすい形で可視化 1軍レギュラー 1軍平均レベル ？？？ ● ルーキー 9

投手コマンドプロダクトを本格化 プロト運用(2024) 簡易システムで試験運用 想定以上のニーズと価値が見えた 本格化(2025) 本格的にデータ分析できるwebシステム化 育成目標や日々の状態などを確認しやすく 10

どのように現場活用を進めたのか 投手AI定例 日次レポート 育成カルテMTG 目的： 目的： 目的： コマンドやPitching+(YDB R&D)な どのAI系データを元に、各選 手の状態や課題を議論する 選手の育成課題を議論して目 標を整理し、関係者全員で共 通認識を作る 日々のデータをSlackに投稿 し、昨日の登板内容を即座に 振り返れるようにする 参加者： コーチ / 監督 / アナリスト / AI / R&D 参加者： コーチ / コーディネータ / トレーナー アナリスト / R&D 関係者： コーチ / 監督 / 選手 / AI / R&D 結果によらない投球内容やコンディ ションを把握した上で、課題や改善 案を議論できるように 目標設定にコマンドデータも活用し てもらうことでより定量的な目標設 定が可能に 課題が解決できたのか、改善の兆候 が見られたのかを鮮度高く振り返る ことが可能に 11

チーム投手成績が大幅改善 *1: 投手WAR 控え選手レベルを基準値とした時何勝分貢献できたかを示す指標 [DELTA, Inc.] ● 投手チームWAR*1 ○ DeNAは投手貢献度が2024年→2025年で大幅向上 セ5位(24年)→セ2位(25年)と大幅向上 チーム防御率も同様にセ5位(24年)→2位(25年)と向上 12

投手AIデータ活用事例 個別の活用事例をいくつかピックアップして紹介！ 13

投手AIデータ活用事例①：竹田祐 選手 ドラフト1位指名 即戦力投手として 期待されて入団 春先結果が出ず 育成カルテMTG 後半戦1軍で大活躍 取り組み方針を 全員で議論 8月緊急昇格し 以降6試合連続で活躍 14

投手AIデータ活用事例①：竹田祐 選手 春先結果が出ず だがしかし... 即戦力投手として期待がかかるも OP戦では打たれる その後は2軍でも成績が残らない状態に AIデータで見ると球速低下以外はドラフト前の 評価レベルと全く変化なし！ 球速が3.7km/h*上がれば1軍で通用する見立て (*ドラフト前の平均球速よりやや低いくらい) ？？？ 1軍ラインまでの距離 コマンドスコア 15

投手AIデータ活用事例①：竹田祐 選手 育成カルテMTG 各選手の取り組み目標をまずは1つに絞るMTG 前述のデータを提供し、竹田投手は球速upを主軸に置 いて欲しいとAIチームから提言 目標を「秋までに平均球速147km/h達成」にセットし コーチ/トレーナー/バイメカ全員が一丸となり球速up に取り組む💪 入団してからずっとパフォーマンスが上 がってこなかった。 編成・スタッフ・コーチ陣みんなで話をし て、彼が今やるべきことを「シンプルにこ れだ！」ときめて、落とし込んで彼にやら せていこうよ。 - 入来コーチ[球団公式youtubeより] 16

投手AIデータ活用事例①：竹田祐 選手 その後の経過と1軍での活躍 ● ● ● 6月ごろから球速が徐々に上がり始める 8月途中に目標達成 ○ 達成翌週に他先発のアクシデントで緊急 1軍昇格 ○ → 見事7回無失点の好投 その後5試合もデータ期待値通りの活躍を継続👏 ○ 4勝1敗防御率1.69 17

投手AIデータ活用事例①：竹田祐 選手 ドラフト1位指名 春先結果が出ず 育成カルテMTG 後半戦1軍で大活躍 即戦力投手として 期待されて入団 だが、AIデータで見ると 球速低下以外はドラフト前の 評価レベルと全く変化なし 目標を「秋までに 平均球速147km/h」 にセット コーチ/トレーナー/バイ メカなど全員一丸となり 球速upに取り組む 8月目標到達 翌週緊急昇格し 以降6試合連続で活躍 我々はデータで道をはっきり示しただけで、頑張ったのは本人やコーチやスタッフだが 現在地と目標地点までの距離を明確にしてあげることで、全員が向かうべき方向がクリアになった 18

投手AIデータ活用事例②：石田裕太郎 選手 データではローテ級投手 実際はそこまでは活躍せず 登板機会も少なかった データの表現力足りな い部分から原因を究明 提案直後 完封 それを踏まえつつ 武器を最大限活かせる 新しい投球スタイルを提案 後半新スタイルが馴染ん できてローテに定着 結果がデータに追いつく ように (5/22) 19

投手AI定例の様子 原因究明＆ 新スタイル叩き台作成 コーチ陣とブラッシュアップ ＠投手AI定例 石田裕投手に提案 そのためにはこの球種をここ に投げきれてないのでは？ （ファームでも丁度同じこと を取り組ませていたが） 投手コーチと共に 本人に新スタイルを提案 データの表現力足りない部分から 原因を究明 入来コーチ それを踏まえつつ 彼の武器を最大限活かせる 新しい投球スタイルの叩き台を AIチームが作成 スライダーの使い方こうした らもっと有効になりそう 相川コーチ(現監督) 直後の登板で見事9回1安打完封 シーズン後半新スタイルを 自分のものに進化させローテ定着 結果がデータに追いつくように シンカーの成分こうした方が 良さそうなので投げ方教えて 調整しておきます 小杉コーチ … 20

投手AIデータ活用事例③：宮城滝太 選手 ぱっと見のデータでは 1軍レベル未満 でもオープン戦抑えてる＆ コーチの感覚的にもいい投手 データの表現力足り ない部分から活躍の 理由を究明 それを踏まえ更なる活躍の ための修正点と投球スタイ ルをアドバイス リリーフ貢献度*1 チーム2位の活躍 宮城選手「あのアドバイス で頭がクリアになった」 *1：RP RAR [DELTA, Inc.] 21

データという武器の扱い方 ● データの裏側まで見る ○ データを表面的に読むだけで、無条件に信じるのはダメ ○ 表現力がまだ100％でない以上、データの特性を深く理解した上で扱うのが大事 ● データ or 感性の二者択一ではない ○ そもそも見解が一致する部分が大半 ○ 残りの見解が異なる部分をどう扱っていくかが肝 ● データと感性、両方を常に擦り合わせて進化させていく ○ データ側も感性を参考にアップデートしていく ○ 感性側もまたデータを参考にアップデートされていく 22

投手AI活用事例：その他の事例 投手A 投手B 投手C 去年より1段上の実力になっ ているのを観測 6月頃からコマンドが更によ くなったので配球面の updateを提案 簡単な修正で成績向上すると データで明確に見えていた シーズン途中から新スタイル を取得し成績向上 夏頃からの投球内容向上が データでも明確に説明できる ように その状態からの更なる課題を 発掘し、秋の重点項目に 他多数！ 23

まとめ ● 2025年本格化させた投手AIプロダクト ○ 投手成績の大幅改善(セ5位→2位)に貢献 ● 具体的な活用事例を紹介 ○ 定量的な育成目標設定への活用 ○ データで見えているポテンシャルを引き出すための提案 ○ データ以上に結果を出している選手をさらに良くするための提案 ● データという武器の扱い方 ○ データの裏側まで見る ○ データと感性で互いに高め合っていく現場活用 24

川崎ブレイブサンダースにおけるAI活用 B1所属のプロバスケットボールチーム 川崎ブレイブサンダースでもAIを用いたチーム 強化プロジェクトが進行中 映像解析によって「トラッキングデータ」を作 成することでより詳細な分析を可能に 独自のスコアリングなどを用いて「編成」での 貢献をスコープにプロダクトを開発・運用中 ブース展示中 25

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