2011/5/19
RC＝（A＋2,4C)(B＋3C）／9C－0,9C
A＝(安打)＋(四球)＋(死球)－(盗塁死)－(併殺打）
B＝塁打＋0,26×｛(四球)＋(死球)}＋0,53×｛(犠打)＋(犠飛)}
＋0,64×(盗塁)－0,03×(三振）
C＝(打数)＋(四球)＋(死球)＋(犠打)＋(犠飛)
見ているだけで頭がくらくらしそうなこの計算式RCは、プロ野球
選手が、チーム得点の中で何点分の貢献をしたかを表わす指標と
なるものです。
『9回裏無死１塁でバントはするな
～野球解説は“ウソ”だらけ』
鳥越規央著 祥伝社
野球においてデータを統計学的見地から客観的に分析し、選手の
評価や戦略を考える分析手法を「セイバーメトリクス」と言います。
1970年代に提唱されたものですが、1997年にアスレチックスのGMと
なったビリー・ビーンが「セイバーメトリクス」を活用したスカウ
ティングシステムで、低予算で効率よく勝てるチーム作りに成果を
上げると、メジャーリーグの他球団でも追随するところが出てきま
した。【『マネー・ボール』（マイケル・ルイス著 ランダムハウ
ス講談社）に詳しいです。名著！】
本書では、9回裏無死１塁でバントを成功させると、かえって勝利
確率を4％下げてしまうこと、ツーストラク・ノーボールから1球
外してボールとすると、打率が4分上がってしまうことを統計から
指摘し、従来の常識をいくつも覆していきます。
「セイバーメトリクス」は選手の評価にも導入され、冒頭の計算式
を始め、いくつもの評価指標が活用されてきています。
毎日の顧客の消費動向を分析し、商品選定や開発などに活用する
ことはコンビニなどではすでに常識中の常識です。
POSレジさえ導入すれば、個人商店でもかなりのデータを獲得する
ことが出来る時代となっています。
しかし、毎日集計されるデータは膨大ですから、専門に分析できる
人員を割けない規模の店舗では、活用するテーマを絞って着目する
数値を限定しないと、消化不良を起こしてしまって日常業務に
フィードバックすることができなくなってしまいます。
これまで、いずれ分析するつもりだというレシートの束が、何年分
もダンボールに眠っている個人商店をたくさん見てきました。
それは、まるで全巻揃えの百科事典が1度も開かれることなく埃を
被っているようなもので、宝の持ち腐れなのです。
個人商店などでは、集められたすべてのデータを活用しようなどと
肩に力を入れないほうがいいのではないかと思います。
接客担当者がその日のお客様とのやりとりから感じた皮膚感覚を、
POSデータで確認してみる、といった程度の方が長続きし、日常
業務にも活かせることが多いようです。
あらゆる数値に囲まれた情報化社会にあっては、取捨選択の能力
こそが一番重要なのです。