WBC에서 본 오타니 투수의 에그이 슬라이더 그 이름도 "스위퍼"
WBC에서의 일본 대표의 활약은, 최근의 큰 화제가 되고 있네요. 나는 최근, 지상파의 야구 중계가 별로 없기 때문에, 천천히 야구 중계를 보는 것이 없어져 버렸습니다만, 이번 WBC는 큰 화제성도 수반해, 차분히 보고 있습니다.
일본 선수 중에서는, 역시 오타니 선수가 제일 주목받고 있어 투타로 결과를 남기고 있습니다만, 본 기사에서는 투수로서의 오타니 선수를 고찰합니다.
WBC에서 오랜만에 오타니 투수의 투구를 생중계로 보고 있었습니다만, 분명히 이전의 오타니 투수와 투구 내용이 다르다고 느꼈습니다. 중계의 해설에서도 말해지고 있었습니다만, 이전과 같은 직구와 스플릿을 다투하는 투구 내용이 아니고 슬라이더, 게다가 별로 가라앉지 않는 슬라이더를 다투하고 있는 것입니다.
오타니 투수는 대중국전, 대이탈리아전에서 등판했지만, MLB의 스타트 정보를 참조할 수 있는 사이트 Baseball Savant 에 따르면, 이 두 경기의 구종 구성은 다음과 같습니다. 가장 많이 사용한 구종은 Sweeper(스위퍼)입니다. 일본에서는 별로 익숙하지 않습니다. 간단히 말하면, 에그 슬라이더라고도 할까요?
저도 지금까지 몰랐지만 MLB로 계측된 구종은 "슬라이더"와 "스위퍼"로 구별됩니다. 슬라이더는 횡방향으로 구부러져 조금 아래로 가라앉는 이미지입니다만, 스위퍼는, 슬라이더에 비해 구부림이 날카롭고 그다지 떨어지지 않는 이미지인 것 같습니다. 확실히 WBC를 보면 오타니 투수가이 스위퍼에서 타자에게서 흔들리는 장면을 만났습니다.
스위퍼와 슬라이더의 차이
스위퍼와 슬라이더의 차이에 대해서, 투수로서도 활약한 작년(2022년), 재작년(2021년)의 오타니 투수의 투구 내용으로부터 고찰해 봅니다.
마찬가지로 Baseball Savant에서 얻은 데이터를 이용해 2021년, 2022년에 있어서의 오타니 투수의 투구의 변화량을 그래프화해 보겠습니다.
가로의 변화량(pfx_x), 세로의 변화량(pfx_z)을 플롯하여 구종으로 색으로 나누고 있습니다. 가로 방향은 포수 시선으로 생각하고, 음수 값은 슛 방향, 양수 값은 슬라이드 방향을 나타냅니다. 세로 방향의 0(영)은 중력에 따라 그대로 떨어질 때의 값을 나타냅니다.
구종으로 좌표점이 잘 나뉘어져 있는 것 같습니다만, 이후에서는 스위퍼(적색의 점), 슬라이더(물색의 점)에 짜서 고찰합니다. 그래프를 보면 알 수 있듯이, 스위퍼는 슬라이더에 비해 횡방향의 굽힘이 크고, 그다지 떨어지지 않은 것 이해합니다.
또 다른 그래프로서, 스위퍼와 슬라이더에 대해서, 홈 베이스를 통과할 때의 좌표(포수 시선)와 등고선을 나타냅니다.
역시 스위퍼와 슬라이더에서는, 홈 베이스를 통과할 때의 위치에도 차이가 있네요.
오타니 투수의 투구를 받은 카이 포수는 중국 전후의 인터뷰에서 오타니 투수는 3종류의 슬라이더를 던졌다고 말했다. 라는 것은, 어쩌면 스위퍼에 대해서도 2개로 분류할 수 있어, 슬라이더도 합쳐 3종류가 될지도 모른다고 생각했습니다.
그래서 통계 수법의 등장입니다. 변화량(가로, 세로), 베이스상의 좌표(가로, 세로), 구속, 회전량의 6개의 변수를 사용해, 클러스터링 기법에 따라 스위퍼를 두 그룹으로 나눕니다.
혼합 가우스 분포에 의한 스위퍼 분류 및 비교
여기서는 클러스터링의 수법으로서, 기계 학습 등에서 자주 사용되는 「혼합 가우스 분포」를 이용합니다. 각 개체(여기에서는 각 투구)가 어느 클래스에 속하는지를 확률적으로 표현하는 방법으로, 이번 스위퍼처럼 산포도 등을 그려도 외형으로 분명하게 분류하기 어려운 데이터를 분류할 때 사용되는 경우가 있습니다.
JMP에서는 클러스터 분석에 있습니다. [정규 혼합] 메뉴를 선택하여 실행할 수 있습니다.
회전수가 비정상적으로 낮거나 입력되지 않은 데이터를 제외한 1,423구의 스위퍼에 대해서, 6개의 변수를 사용해 2개의 그룹으로 분류한 리포트입니다. JMP의 리포트에서는, 주성분 공간(주성분 1, 주성분 2)상에 2개의 클러스터를 플롯한 것(바이 플롯)을 표시할 수 있습니다만, 클러스터의 겹치는 영역이 많기 때문에, 명확하게 분류 할 수있는 것은 아닌 것 같습니다.
'클러스터 요약'과 '클러스터 평균' 보고서를 보면, 클러스터 2에 속하는 950구는 클러스터 1에 속하는 473구에 비해 평균적으로 속도가 빠르고 회전수가 많은 것을 알 수 있습니다.
왠지 클러스터 2 쪽이 좋은 스위퍼 같은 느낌이 드네요. 그래서 여기에서는 클러스터 2의 스위퍼를 "Sweeper High", 클러스터 1의 스위퍼를 "Sweeper Low"라고 명명해 보았습니다. 카이 선수가 말하고 있는 3종류의 슬라이더와 일치하는지는 모르겠지만, 우선 통계적으로 3종류의 슬라이더 "Sweeper High", "Sweeper Low", "Slider"로 분류했습니다.
이러한 슬라이더를 구속(release_speed), 회전수(release_spin_rate), 베이스에서의 좌표(plate_x, plate_z), 변화량(pfx_x, pfx_z)으로 비교한 것을 나타냅니다. 이러한 항목에 대해 각 슬라이더의 평균값을 선으로 연결합니다.
혼합 가우스 분포로 클러스터링된 "Sweeper High"와 "Sweepr Low"의 큰 차이는 구속, 회전수입니다.
"Sweeper High"와 "Slider"의 구속, 회전수는 거의 같지만, 그 이외의 변화량, 베이스에서의 좌표에 큰 차이가 있는 것은 흥미롭습니다. 타자로부터 하면, 구속이나 회전수가 같고, 변화량이 다른 구를 던질 수 있으면, 꽤 귀찮네요.
세 가지 슬라이더의 궤도 시각화
이번 사용하고 있는 데이터에는 볼을 릴리스했을 때의 좌표도 있으므로, 위에서 나타낸 3종류의 슬라이더의 궤도를 가시화해 봅니다.
아래의 애니메이션은, 각 슬라이더에 대해서, 릴리스시의 좌표와 베이스를 통과하는 좌표에 대한 최빈점(밀도를 추정했을 때 가장 커지는 점)을 이용해, JMP의 「버블 플롯」으로 작성한 것입니다.
(주의:아래의 애니메이션은 어디까지나 릴리스시와 베이스 통과시의 좌표를 직선적으로 나타낸 것입니다.)
스위퍼의 진화가 투수로서 좋은 성적이었던 요인?
마지막으로, 2021년과 2022년에 3가지 종류의 슬라이더 사용 비율을 비교합니다.
아래 그림은 JMP의 "이변량 관계"로 그릴 수 있는 모자이크 다이어그램입니다. 얼른 보는 것만으로도 2021년과 2022년의 분명한 차이가 보이네요.
2022년에 슬라이더의 거의 90%가 "Sweeper High"로 되어 있습니다. 즉, 구속이 있어 회전수도 많고, 잘 구부러져 별로 떨어지지 않는 슬라이더입니다. 대리그에서는 스위퍼가 타자를 억제하기 위해 유효한 구종이라고 합니다만, 오타니 투수는 그 중에서도 더욱 퀄리티가 높은 스위퍼를 던질 수 있게 되었기 때문에, 2022년의 투수 성적이 좋았다고 할 수 있다 의지도 모릅니다.
오타니 투수의 WBC에서의 등판 기회는 더 이상 없는 것 같습니다만, 2023년, MLB에서의 시즌, 슬라이더를 조종해 어떠한 활약을 하는지 기대입니다.
물론, 타자로도 기대하고 있습니다!
