すべてのベッターが野球に注目するべき理由

データ革命の始まり

新しいベッティングの方法

気づきから行動へ

すべてのベッターが野球に注目するべき理由

人々は、多くの理由から、特定のスポーツに対してベットを行います。そのスポーツをプレーするのが好きなのかも知れないし、よく試合を見ているのかも知れません。もっと真剣なベッターたちにとっては、その特定のスポーツなら市場の非効率性を見分けられる、という理由かも知れません。誰もが野球でベットをおこなうべきだとは言いませんが、ベッターは野球から有益な教訓を得ることができます。詳細をお読みください。

じっと見なくても、ただ学べばいいのです。

「ベッティングに興味があるなら野球に注目すべき」、という指摘は、興味がない、あるいはほとんど知識のないスポーツを見ながら何時間も過ごさなければならないという意味ではありません。野球に注目すべき理由は、この競技が経験してきた事柄と、この競技を分析する方法が世界中の他のほとんどの競技スポーツに与える影響の大きさにあります。

ここ20年以上の間に、スポーツのプレー方法や観戦の方法、そしてベットの方法は劇的に変わりました。スポーツ全般にわたるそれらの発展には多くの要因がありますが、野球におけるデータ分析の誕生には何よりも大きなインパクトがあったと言えるでしょう。

実証分析に関しては、今やほとんどの人気スポーツが野球に追いついています。しかし、このデータ革命の始まりを振り返ることが有効です。そのように振り返ることで、ベッター達はどのように、なぜ物事が変わり始めたのかを学ぶことができるのです。そして、先入観を捨て、より大きな結果につながる新しい手法を受け入れることの利益を理解することができるようになります。

データ革命の始まり

長い間、野球の試合で人々が気にしていた数字はボックススコアだけでした。ボックススコアには対戦チームやイニング数、両チームの出塁数、安打数、エラー数だけでなく、バッティングやピッチングといった個別の選手のパフォーマンスも記録してあります。

昔ながらの予想屋が、ラインを測るために経験やそのスポーツへの理解からくる「第六感」を使うのは、「昔の」野球のスカウトが契約したり売り出したりする選手にしていたことと同じと考えられます。

これらの数字は(その過程で多少の変化はあったものの)実に100年以上にわたって野球社会のニーズに応え続けてきました。1971年に、アメリカ野球学会(SABR:Society for American Baseball Research)は野球の歴史と記録を研究し、広めることを目的として設立されました。1年後の1972年に、SABRは最初のBaseball Research Journalを発行しました。これが年刊へと変わり、人々は野球に関する新しい研究や調査結果を共有する機会を得ることになりました。

Bill James (SABR会員) は1977年に自身の著書『Baseball Abstruct』を発行しました。彼の作品の内容は、 野球における統計分析から得られた見解に焦点を当てるものでした。その後、Billy Beaneがセイバーメトリクス法 (SABRからの用語)を活用し、低予算のオークランドアスレチックス(A’s)をアメリカンリーグディビジョンシリーズに出場させた2002年までに、データ収集と分析における複数の発展がありました。

A’sのゼネラルマネージャーとしてのBeaneの成功は、選手のパフォーマンスを評価するより効率的な方法がセイバーメトリクスによってどのようにもたらされたのか、またチームの構成要素に対する意識が高まることで、野球チームはどのように最大限の効率で機能するようになるのか、という理解に基づいていました2002年のA’sの話(それとこのデータ駆動型の手法がどれほど重要だったかということ)は2003年にある本によって広く知られるところとなるのです。その本とはMichael Lewisの 『マネーボール:不公平なゲームに勝利する技術』 で、後の2011年に映画化されています。

新しいベッティングの方法

Billy BeaneとA’sはただ、チームの目線から、野球でのデータの活用がどれほど有益なのかを示しました。数年以内に、リーグのほとんどのチームにおいて、伝統的なスカウトシステムはデータアナリストのチームに置き換えられました。大量のデータから決定的な行動(選手の売買または名簿内からの他選手の採用など)を生み出す能力はすぐに、プロレベルでプレーした過去の経歴よりも高く評価されるようになりました(ほとんどのチームは両方の混合を活用しました)。

また、セイバーメトリクス法により、マッチレポートやブロードキャストから、読みこなす数字や見識がより多く集まってくるので、これが新しいファンエクスペリエンスにつながりました。しかし、(とにかくこの記事の目的にとって)最も重要なのは、チームの運営事務局で新しく発見された手法により、人々の野球へのベットの方法が変わったということです。

昔ながらの予想屋が、ラインを測るために経験やそのスポーツへの理解からくる「第六感」を使うのは、「昔の」野球のスカウトが契約したり売り出したりする選手にしていたことと同じと考えられます。新しいスカウトたちが、チームが誰を買うべきかを決定するためにデータを活用しているのと同様、ベッターたちは結果を予想し、どのようなベットが価値を生むかを計算するために、より多くデータを活用し始めました。

野球において、データの活用は発展し続けてきました。そして、野球チームは今や、野球場でのあらゆるプレーの経過から何千というアクションを追跡することができます。ほとんどのベッターはこの種の情報にアクセスすることはできません。しかし、Baseball-ReferenceやFanGraphs、そしてMLB公式ホームページなどのウェブサイトでは、結果を予測するために活用できる多くのデータを提供しています。

野球界におけるデータ革命が媒介となり、ベッティングを行う多くの人々が、適切な種類のデータにどれだけ有用性があるかを理解しました。野球での出塁率(OBP:on-base percentage)やWAR(wins above replacement)から始まったものが、サッカーでの 予想ゴール数 (xG)やバスケットボールでの フロアインパクトカウンター (FIC)などに派生しました。

ベットをおこなうスポーツが、やはりいちばん重要です。

野球におけるこれらの技術的発展を分析することで、価値のある教訓を得られます。しかし、やはり実際にベットをおこなうスポーツにもっとも重点を置くべきでしょう。

スポーツにはそれぞれ数えきれないくらいの違いがあります。あるスポーツの理に適った強味を見極めるために努力してきたなら、その強味を最大にできるよう、時間を費やすべきでしょう。Green Lumbarは、専門的なスポーツの知識は、同じスポーツの専門的なベッティングのスキルには置き換えられないことを示しました。しかし、ベットするスポーツのニュアンスを理解すると、価値のあるベッティングの機会を見つけるのに役立ちます(少なくとも、見ている数字を文脈化することはできるでしょう)。

残念ながら、あなたよりも多くのリソース、より良いデータ、そしてより先進的なシステムを持っているベッターは存在するでしょう。

野球とその他の多くのスポーツの最も顕著な違いのひとつは、入手できるデータの量です。先に紹介した野球のウェブサイトは、野球のベッターたちが入手できるデータソースのひとつのセレクションにすぎません。他のスポーツでは、この量のデータを手に入れるのはもっと困難です。

注意すべきもうひとつの主要な違いは、野球の仕組みは統計分析に適しているということです(おそらくこれがこれほど大きく発展した理由です)。例えば、バスケットボールやサッカーといったスポーツは野球よりずっと流動的です。

多くのスポーツは野球ほど「細切れ」ではないので、プレーごとの境にはっきりとした始まりと終わりがありません。アメリカンフットボールといった他のスポーツでは、試合結果の見込みはあっという間に移り変わります(攻撃側でも守備側でも、どのような試合経過でも、タッチダウンが決まる可能性があるからです)。

気づきから行動へ

野球に起こったことが、なぜベッティングの視点から見て重要なのかを理解することと、その知識を実用化することは全く別物です。例えば、2002年はA’sにとってはとても印象に残るシーズンでした。なぜなら、彼らがその種の先駆けで、誰として同じ方法を使っている者がいなかったからです(つまり、彼らが買いたいと思った選手をめぐる競争相手がごくわずかしがいなかったということです)。

しかし、MLBの誰もが同じことをし、様々なチームが広範囲のリソースを得られるようになった今、短い時間でくまなく情報を確認することは非常に困難です。 

ベッティングマーケットにおいても、同じことを言われるかも知れません。データの活用は、ベッティングでは少しも新しいものではなく、ベッターの大半がこぞって同じこと(得をするベッティング)をしようとしています。残念ながら、あなたよりも多くのリソース、より良いデータ、そしてより先進的なシステムを持っているベッターは存在するでしょう。あなたは、ブックメーカーだけではなく、このような人たちにも勝とうとしているのです。

野球というスポーツや、データ活用が行く末を変えた様子に注目するだけでは成功するベッターにはなれません。しかし、どのようにすれば市場に打ち勝つことができ、なぜ物事を異なる視点から見ることが長期的には役に立つのかということを理解するのに役立つでしょう。

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