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■「ピッチャーが踏み出す両足の間隔」と「人体のプロポーション」　

　野球のピッチャーが投球を行うとき、理想の足を踏み出す幅は「足のサイズを基準にして、およそ６足半の長さ」だという。ピッチングの教科書を見ると、そう書いてある。たとえば、足のサイズが25cmの人であれば、25×6.5=162.5cmほど足を踏み出して、ボールを投げるのが理想的なフォームということになる。

　この数字は「理想的な投球を行うためには、ピッチャーは自分の身長とほぼ同じ長さだけ、足を広げて投球を行わなければならない」ということを意味している。ダ・ヴィンチの人体の素描を思い起こせば、それはつまり、ピッチャーは両足を180°近くも開脚した状態でボールを投げるということだ

　180°近く足を開きながらボールを投げるわけないよなぁ・・・と思いつつ、ピッチャーがボールを投げているようすを見てみると、確かに両足を身長と同じくらい近く開いている。広げた両腕と同じくらいの長さに、両足を広げている。

　野球の練習のために、相撲の「股割り」を長時間続ける練習をするとも聞く。野球のピッチングは調べれば調べるほど面白い。

■「速い球」と「遅い球」の境界は時速何kmか？　

　「野球の科学」を解説した本は多い。野球はとても人気があるスポーツであるし、野球に含まれている「力学から複雑な流体力学にわたる科学的事象」を単純化して解くことが比較的簡単にできるためか、野球を題材にした科学本が数多く出版されている。

　ワッツ＆ベイヒル　「ベース「ボール」の科学―ボールから目を離すな (数理科学ライブラリ)」を読んでいて面白かったのが、「球速 vs. 打者がホームベースの何m 手前で球を見失うか」というグラフだった。下のラクガキはそれを描き写したもので、ピッチャーが球を投げたとき、バッターから見て球の移動速度が「（角速度）にして300°/s」を超えたとき「打者は球を見失う」として作成された計算結果（のグラフ）である。追尾可能な角速度が300°/sというのは、（テストに参加した）プロ野球選手の能力のほぼ２倍という値だというから、実際にはこのグラフに示されているものより遙かに遅い速度で（＝ホームベースから遠い場所で）、バッターは球を見失ってしまうことになるだろう、と書かれている。つまりは、どんなバッターもボールの軌跡を眺め続けることはできないと書かれている。

　バッティングセンターに行ってみると、時速90kmくらいを境に「速い！」と感じてしまうが、このグラフを眺めてみると、ちょうど草野球レベルが時速90km辺りになるから、普通の草野球レベルを超える辺りのスピード球から「速い」と感じているようだ。つまり、私にとっては、「速い球」と「遅い球」の境界線は草野球レベルの時速90km辺りに引かれているようだ。野球好きな人、よく野球を楽しむ人たちの「速い球」と「遅い球」の境界線は一体時速何km辺りなのだろうか？

■「スピードガン」で「目差せ球速100km/h」　

　野球・ソフトボール・テニスのボールなら時速16~177kmまで、車両・列車・レースカーなら時速16~322kmまでの範囲を、　精度プラス・マイナス時速1kmで測定することができるというスピードガン「ブッシュネル スピードガン」1万6500円ナリ。スポーツファンも、モータースポーツファンも、フェライド成分に満ちている鉄道ファンも、みんなそれぞれのジャンルで楽しむことができそうだ。

　スピードガンで、目差せ球速100km/h。

■Take Me Out to the Ball Game～私を野球に連れてって～　

朝日新聞「観衆直撃、球場やきもき」から。

　野球というスポーツは球を激しく打つことで成り立つ。これを見るためにファンは球場にやってくる。どこに球が行くかなんて、誰も責任は持てない。

　「視界を遮るものはいらない」

Take me out to the ball game,
Take me out with the crowd;
Buy me some peanuts and Cracker Jack,
I don't care if I never get back.

Take Me Out to the Ball Game
（私を野球に連れてって）

■「野球の統計データ」を通して眺める「統計解析の基本と仕組み」　

　山口和範「図解入門 よくわかる統計解析の基本と仕組み―統計データ分析入門 」は、わかりやすい本です。けれど、この本の読んでいて感じる面白さは「わかりやすさ」より、「心で感じることができる楽しさ」にあると思います。

　どういうことかというと、この本にに出てくる例は「現実に即した例」で、それが工場の不良品率とかいった役に立つけれど「私たちの仕事から離れた趣味」とは必ずしも繋がらないような例ではなく、「私たちの私たちの趣味」と繋がるような、「（本当に）実際の野球選手にまつわるさまざまなデータ」なのです。不思議なくらい、そんなデータで「相関」や「主成分分析」などの話題が説明されていくのです。面白い本です。

　まずは、本塁打とフォアボールの数の関係を示したグラフが下の図になります。たとえば、このデータの場合イは、「本塁打を打つ選手は（に対しては）、フォアボールが多い」という直観・実感に即したデータです。ホームランバッターにはボール球を多く投げたくなる状況が多いでしょうから、これはごく自然なデータでしょう。ちなみに、ここで言うホームランバッターというのは、本塁打数が20本を超えるような選手だということがこのグラフからわかります。

　ところが、次の「本塁打」と「死球（デッドボール）」の関係グラフを眺めてみると、少し意外に感じます。ホームランバッターには危険球ぎみのボールを投げ、その結果デッドボールが多くなるかと思いきや、そういうわけではないようです。・・・考えてみれば、死球が多く、その結果怪我をしがちだったりしたら、ホームラン（本塁打）を多く打つことができなくなってしまうわけですから、これもよくよく考えてみればあたり前なのかもしれません。

　というわけで、ここまでは、よくよく考えてみると自然に納得できるデータです。次のまだ「関係がよくわからないデータ」は、打率と三振の関係を示したデータです。高打率を誇る選手は三振が少なそうに思えるのですが、そういうわけではないようです。どういう状況があることで、こういう関係が成り立っているのでしょうか。

直接私たちの何かの役に立つわけでもない「野球の統計データ」を通し、私たちが直接役に立てることができる「統計解析の基本と仕組み」を学ぶのは、何だか楽しく思えます。