データで観るBリーグ

Bリーグをデータから楽しむブログです。

スクレイピングでBリーグ全選手の試合ごとスタッツを取得する

このブログはBリーグ観戦の肴になりそうなデータ分析の結果を主なコンテンツにしていますが、ときどきその裏でどういう技術的なことをやっているのかについても書きたいと思っています。これはその第1号です。よってこの記事の内容はBリーグやバスケットに直接の関係はありません。

はじめに

これまでの分析記事の多くは、Bリーグ公式のスタッツページにある各選手のシーズントータルのスタッツを取得し、それを使用して書きました。ちなみに具体的にどのように取得したかと言うと、例えばB1の2017-18シーズンのデータが欲しい場合はこうしました。

  1. スタッツのページに普通にブラウザでアクセス
  2. ページに表示される選手のスタッツ一覧表をすべて選択してコピー
  3. コピーしたものをExcelに張り付ける
  4. 張り付けたものをCSV(カンマ区切り)ファイルとして保存

CSVファイルを作ってしまえば、あとはRにしろPythonにしろ読み込んでしまえば、好きに加工したり分析したり何でもできます。Excel上で分析するのもいいでしょうし、データベースのテーブルにしてしまってSQLを駆使する人もいるかもしれません。私はRを使うか、もしくはExcelを使っています。

これからやりたいこと

最近はシーズントータルのスタッツを使った分析では段々と物足りなくなってきて、選手の試合ごとのスタッツを使った分析したくなってきました。ありがたいことに各選手の試合ごとのスタッツも公式ページで取得できます。例えばニック・ファジーカスの2017-18シーズン全試合のスタッツはこのページで取得できます。

数人の選手のデータが必要なだけであれば、上述のやり方で試合ごとスタッツの情報をコピーしてからExcelに貼り付けてデータを作ってもそこまで手間ではありません。しかしこれをB1、B2と合わせて何百人もいるすべての選手に対して行うのはいささか大変です。

そこで自動的にB1、B2全選手の試合ごとスタッツのページにアクセスし、必要な情報を読み取り、最後にそれをCSVファイルとして保存してくれるプログラムを書きたいと思います。このようにWebページから情報を読み取る行為を一般的にWebスクレイピングと呼びます(もしくは単にスクレイピング。)

この記事で必要なもの

Webスクレイピングをするプログラムを書くのに一番人気の言語はPythonではないかと推測しますが、この記事ではRを使います。単純に私が分析にRを使っているからです。Rのプログラムを書き実行するのにはR Studioというソフトウェアが便利なので、それも使用します。

またRはパッケージと呼ばれる拡張機能が充実しているのですが、その中からrvestというWebスクレイピングに便利なものをインストールしたいと思います。インストールの方法は次のセクションで説明します。

またGoogle Chromeも使用します。

まず試しに簡単なスクレイピングをやってみる

まずお試しで上述のファジーカスの2017-18シーズンの試合ごとスタッツの情報を取得してみましょう。R Studioの使い方はこの記事では説明しませんが、Windowsで言うところのCTRL + ENTERを押すと、カーソルがある行のコードがコンソールにて実行されることは覚えておくと便利です。

まずは簡単なことから始めてみます。ファジーカスの2017-18の情報のみスクレイピングして、それをCSVファイルにして保存しましょう。

if (!require(rvest)) {
  install.packages("rvest")
  library(rvest)
}

url <- "https://www.bleague.jp/roster_detail/?tab=1&year=2017&PlayerID=8490"
page <- read_html(url, encoding = "utf-8")
tables <- html_table(page)
games <- tables[[4]]

write.csv(games, "Fazekas.csv")

最初のif()の箇所は全体で「rvestパッケージがなかったらインストールしてからロードしてね。あったら単にロードしてね。」という意味です。

次のread_html()というのがページにアクセスしている部分です。ここでこのページにリクエストが投げられ、ページの内容(つまりHTMLのテキスト)を取得することができます。

続くhtml_table()というのはrvestの便利な関数で、いわゆる<table>、<td>、<tr>などのタグで書かれたHTMLのテーブルとその中身を抜き出してくれます。このページの場合、ページ内の4番目のテーブルが試合ごとのスタッツが入っているテーブルなので、4を指定して抜き出しています。ちなみにRのインデックスは0ではなく1から始まります。

変数gamesはRでdata.frameと呼ばれている型なのですが、いわゆるテーブル形式でデータを保持するのに使用される型です。上記のプログラムを実行すると、gamesの最初の3行は以下のようになっています。見事にファジーカスの試合ごとスタッツが取得されています。

DAY VS S MIN PTS FGM FGA FG% 3FGM 3FGA 3FG% FTM FTA FT% OR DR TR AS TO ST BS BSR F FD DUNK EFF
2018.01.14 B.BLACK VS B.WHITE 17:58 6 3 11 27.3% 0 5 0.0% 0 0 0.0% 2 8 10 1 2 1 0 0 1 0 0 8
2018.01.26 川崎 VS 千葉 28:44 22 9 17 52.9% 0 1 0.0% 4 4 100.0% 3 13 16 4 3 1 1 0 3 5 0 33
2018.01.27 川崎 VS 千葉 24:37 26 11 19 57.9% 2 6 33.3% 2 2 100.0% 0 8 8 2 5 0 1 0 4 3 0 24

最後にgamesに名前を付けて保存すればCSVファイルの完成です。

全選手のデータを取得するためにプログラムを改造する

では上記のプログラムを全選手のデータを取得する為に改造してみましょう。大まかな方針は以下のようになります。

  1. 各選手の情報が載っているページのURLを手に入れる
  2. 各選手のページに順番にアクセスし、html_table()を使って試合ごとのスタッツを抜き出す
  3. 各選手の結果をすべて結合し、ひとつのdata.frameにまとめる
  4. まとめた結果のdata.frameをCSVとして保存する

こうして見ると、そんなに手間ではなさそうです。実際にこの中で少し難しいのは手順1のみです。

もちろん実際にデータを使う段階になると、スクレイピングで取得したデータそのものをそのまま使うのではなく、少し加工してから使う必要がある場合がほとんどです。なので手順4の後にやらなければならないこともたくさんあります。この記事ではそこには触れません。

各選手のページのURLを手に入れるためのスクレイピング

上の例でファジーカスのスタッツを手に入れる為のURLが出てきました。

https://www.bleague.jp/roster_detail/?tab=1&year=2017&PlayerID=8490

どうやらtabというのがB1/B2、yearがシーズン、PlayerIDが各選手を表しているようです。よって各選手のPlayerIDさえ分からればB1、B2全選手の2016-17、2017-18両シーズンの試合ごとスタッツが手に入りそうです。

この各選手のPlayerIDですが、これを手に入れるためにはスクレイピングが必要です(Bリーグのシステム担当者に知り合いでもいない限り。)つまりスクレイピングをする為に、別のスクレイピングが必要ということになります。私はスクレイピングをやるのがこれが初めてですが、おそらくよくあることでしょう。

スクレイピングをするべきは、Bリーグのスタッツトップページの以下の赤枠内のリンク部分です。ちなみにトップページURLのパラメータはどうやら各選手のページと同様のルールに従っているようです。

https://www.bleague.jp/stats/?tab=1&year=2017

f:id:rintaromasuda:20180713082933p:plain

テーブルに記載されている情報なので上述のrvestのhtml_table()を使えばいいかと一瞬思いましたが、それだとリンクではなく文字列(つまり選手の名前)の方が取得されてしまうので上手く行きません。ではどうすればいいでしょう。

CSSセレクタを利用して一連のルールに従う要素を抜き出す

説明はあと回しにして、このようにRを書くとスクレイピングで該当のリンクの情報を抜き出すことができます。

if (!require(rvest)) {
  install.packages("rvest")
  library(rvest)
}

url_top <- "https://www.bleague.jp/stats/?tab=1&year=2017"
html_top <- read_html(url_top, encoding = "utf-8")

urls_player <- html_top %>%
  html_nodes("#tbl-player > tbody > tr > td:nth-child(3) > a") %>%
  html_attr("href")

urls_player <- paste(urls_player, "&year=2017", sep = "")

試しに出力してみると、URLが取得できているのがわかります。ちなみにyear=2017は自分で付与しないといけないことが判明したので、paste()というRの関数を用いて取得したURL文字列にくっつけています。

> head(urls_player)
[1] "https://www.bleague.jp/roster_detail/?PlayerID=9040&year=2017" 
[2] "https://www.bleague.jp/roster_detail/?PlayerID=8490&year=2017" 
[3] "https://www.bleague.jp/roster_detail/?PlayerID=8593&year=2017" 
[4] "https://www.bleague.jp/roster_detail/?PlayerID=12595&year=2017"
[5] "https://www.bleague.jp/roster_detail/?PlayerID=8503&year=2017" 
[6] "https://www.bleague.jp/roster_detail/?PlayerID=10819&year=2017"

さて、プログラムの中になんだか「#tbl-player > tbody ...」というおまじないみたいな文字列が出てきましたね。これはCSSセレクタと呼ばれるものです。スクレイピングをするときには絶対に外せない部分だと思います。

CSSについて詳しくなる必要はまったくありません(私も詳しくありません。)簡単に言うとCSSとはWebページの見た目を整えるためのものであり、デザイナーさんなどが「このルールに従う一連の文字は赤色にしてね!」みたいな処理をするために使うものです。そしてその「一連の~」をが指示するときにCSSセレクタを使います。これをスクレイピングでも流用して「このルールに従う一連のHTML要素を抜き出してください!」とやるわけです。

ちなみにCSSセレクタと同じ目的でXPathという記述方法もあり、rvestではXPathも使用できますが、今回はCSSセレクタのみ使います。おそらくCSSセレクタだけで事足りる場合がほとんどだと思います。

ではあなたが欲しいページの要素のCSSセレクタをどのように知ればいいのでしょうか?これにはGoogle Chrome(や他のブラウザの)開発者ツールを使用すると便利です。

BリーグのスタッツトップページGoogle Chromeで開き、以下のようにします。

  1. F12ボタンを押す。すると開発者ツールが開きます。
  2. 開発者ツール左上にある矢印ボタンを押します
  3. あなたが気になっているページ内要素をクリックします(右クリックで「検証」を選んでも可)
  4. そうするとツール内で対応するHTML要素がハイライトされるので、それを右クリックをします。
  5. Copy -> Copy selectorを選びます

f:id:rintaromasuda:20180713143853p:plain

これでクリップボードCSSセレクタがコピーされました。ファジーカスのリンク(つまり<a>要素)でCopy selectorしたときの値はこのようになりました。

#tbl-player > tbody > tr:nth-child(2) > td:nth-child(3) > a

ただこのままだと、ファジーカスの行のリンクだけを指し示しているCSSセレクタになってしまいます。この列にある<a>要素をすべてを指すためには、すべての行を指すようにしなければならないため、tr:nth-child(2)を少しいじって以下のように変更します。

#tbl-player > tbody > tr > td:nth-child(3) > a

これですべての<a>要素が抜き出せました。あとはこの要素からhref属性を抜き出すことでURLが文字列として手に入ります。上記のプログラムの中に%>%という文字列が出てきましたが、これは「パイプ」と呼ばれるもので「まずAをやって、そして次にBをやって、最後にCをやって」みたいな処理の連鎖を「A %>% B %>% C」のように記述するやり方です。上記の例では「まずはこのCSSセレクタでa要素を取得して、その後にhref属性の値を取得してね!」という処理をパイプを使って書いています。

複数のdata.frameを結合する

私はすべての選手のすべての試合のデータをひとつのファイルにまとめたいので、その前段階としてすべてのデータをひとつのdata.frameにまとめます。これにはrbind()という関数を使います。Row bind、つまり行ベースで結合するということです。

改造版のコード

ではこれですべてのピースが揃ったはずなので、がっちゃんこしたプログラムを書いてみましょう。

if (!require(rvest)) {
  install.packages("rvest")
  library(rvest)
}

result <- data.frame()

for (year in c(2016, 2017)) {
  for (league in c(1, 2)) {
    url_top <- paste("https://www.bleague.jp/stats/",
                     "?tab=",
                     as.character(league),
                     "&year=",
                     as.character(year),
                     sep = "")
    print(url_top)
    html_top <- read_html(url_top, encoding = "utf-8")
    
    urls_player <- html_top %>%
      html_nodes("#tbl-player > tbody > tr > td:nth-child(3) > a") %>%
      html_attr("href")
    
    urls_player <- paste(urls_player, "&year=", as.character(year), sep = "")
    
    for (url in urls_player) {
      html_player <- read_html(url, encoding = "utf-8")
      tables_player <- html_table(html_player)
      df_game <- tables_player[[4]]
      result <- rbind(result, df_game)
    }
  }
}

write.csv(result, file = "player_games.csv")

if (!require(readr)) {
  install.packages("readr")
  library(readr)
}
readr::write_excel_csv(result, "player_games_excel.csv")

実行するとかなり長い時間がかかりますが、すべての選手ページにアクセスし、試合ごとのスタッツを読み取り、最後にひとつのファイルが作成されるのが確認できます。write_excel_csv()というのはおまけで、作成したCSVExcelで開きたいときはこちらの方法で保存するのがおすすめです。

最後の問題点

せっかくデータができたのですが、これだとどの行がどの選手のデータなのか分かりません。なので各行に選手の名前と、それから上で出てきたPlayerIDを追加しておきましょう。多分このIDはそのうち役に立つと思います。

またフィルタするのに役立ちそうなので、どちらのシーズンのデータなのか、B1なのかB2なのかもデータとして足しておきましょう。

以上を踏まえて以下のようにプログラムを変更しました。これがこの記事での最終形です。

if (!require(rvest)) {
  install.packages("rvest")
  library(rvest)
}

result <- data.frame()

for (year in c(2016, 2017)) {
  for (league in c(1, 2)) {
    url_top <- paste("https://www.bleague.jp/stats/",
                     "?tab=",
                     as.character(league),
                     "&year=",
                     as.character(year),
                     sep = "")
    print(url_top)
    html_top <- read_html(url_top, encoding = "utf-8")
    
    urls_player <- html_top %>%
      html_nodes("#tbl-player > tbody > tr > td:nth-child(3) > a") %>%
      html_attr("href")
    urls_player <- paste(urls_player, "&year=", as.character(year), sep = "")
    
    names_player <- html_top %>%
      html_nodes("#tbl-player > tbody > tr > td:nth-child(3) > a") %>%
      html_text(trim = TRUE)

    startStr <- "PlayerID="
    endStr <- "&"
    ids_player <- substring(urls_player,
                            regexpr(startStr, urls_player) + nchar(startStr),
                            regexpr(endStr, urls_player) - nchar(endStr))

    index <- 0
    for (url in urls_player) {
      index = index + 1
      html_player <- read_html(url, encoding = "utf-8")
      tables_player <- html_table(html_player)
      df_game <- tables_player[[4]]
      df_game$PLAYER <- names_player[index]
      df_game$PID <- ids_player[index]
      df_game$YEAR <- year
      df_game$LEAGUE <- league
      result <- rbind(result, df_game)
    }
  }
}

write.csv(result, file = "player_games.csv")

if (!require(readr)) {
  install.packages("readr")
  library(readr)
}
readr::write_excel_csv(result, "player_games_excel.csv")

名前の取得のところはhref属性を取得している部分とほぼ同じ要領で$lt;a>のテキストを取得しています。選手のIDの取得は若干複雑になってしまいましたが、要はURLの中にある"PlayerID=xxxxxx&"のxxxxxxの部分を抜き出しているだけです。

まとめ

Webスクレイピングを使用し、Bリーグの全選手の試合ごとデータを取得しました。スクレイピングをする方法は色々あると思いますが、ひとつの参考になれば幸いです。

前述のとおりもう少し後処理をしないとデータ分析で使うためには不十分ですが、それが終わりましたらバシバシまたこれでバスケ観戦がより楽しくなるような分析結果がお届けできると思います。

技術的なことでもなんでも、質問がありましたらお気軽にどうぞ。もしスクレイピングをする気はないけど私が作ったデータが欲しい!分析したい!という人がいたら、何かしらの方法(おそらくgithubかなんかに上げます)でお渡ししますのでそれもご遠慮なく。

参考書籍

rvestパッケージのことやR全般のことは概ね以下の書籍を参考にしました。

Rプログラミング本格入門: 達人データサイエンティストへの道

Rプログラミング本格入門: 達人データサイエンティストへの道

追記1(2018年7月14日)

今回作成したプログラムとそこから出力したふたつのCSVですが、githubに上げておきました。

bleaguebydata/blog/2018071301 at master · rintaromasuda/bleaguebydata · GitHub

当然ですがBリーグが公式にサポートしているファイルでもないですし、私のプログラムやその他の原因で間違いが含まれている可能性もあります。ご了承ください。

またデータの後処理はしていません。データの処理は分析者の都合によって変わってくるので敢えてそのままにしている部分もありますが、明らかなもの(例えば選手の名前に半角スペースが含まれている場合と全角スペースが含まれている場合がある)も直していませんので、そちらも使用時にはご注意ください。

宇都直輝の2035分をデータで振り返る

2017-18シーズンの宇都直輝のスタッツはすごいです。

59試合に出場しリーグでただひとり2000分を超えるプレー時間を記録(ちなみにプレー時間リーグ2位はチームメイトの大塚裕土)、試合平均得点は日本人最多の17.0点、そしてご存知の通りアシスト王を受賞、そしてターンオーバー数でもリーグ最多となりました。

2035分も出場したシーズンを闘ったあとで残留プレイオフ、そして最終的には熊本との入れ替え戦があり、その後は日本代表としての活動もあったわけですから、その精力的なバスケットへの取り組みには頭が下がります。

宇都のオフェンスが富山全体のオフェンスに占める割合

宇都が富山の攻撃の起点であることは疑いようがないと思いますが、それは数値にするとどれくらいでしょうか?以下の記事の中で各チームの得点効率というものを求めましたが、その前提として各チームのポゼッション数というものを求めました。これは簡単に言えばチームのオフェンス機会がどのくらいあったのかを表す数字でした。

記事にあるように富山には4529回のオフェンス機会があった訳ですが、この中で宇都で終わったオフェンスはどのくらいあったでしょうか?宇都のフィールドゴール数、フリースロー数(に0.44をかけたもの)、ターンオーバー数を合計してから4529で割ると約0.26です。これはつまり富山の攻撃の約26%が宇都のシュート、もしくはターンオーバーで終わっているということになります。

これにアシストの数も足すと約36%になりますので、それも考慮に入れると富山の攻撃の約36%は宇都のシュートかターンオーバー、もしくは宇都のアシストからのシュートで終わっているということになります。宇都がパスした先でシュートが外れたり、ターンオーバーが起きたりといった場合もあるので(これらはアシストに記録されない)、実際にはもう少し高い割合で宇都を起点にしているはずです。

上述のようにチームの1/4以上のオフェンスで起点になっている宇都ですから、その調子いかんでチーム全体のオフェンスが左右されることになりそうです。*1

宇都の疲労について考察する

ここまで長時間出場し、かつチームのオフェンスの起点になっている選手ですから疲労は相当なものだと思います。特に宇都の場合、失礼ながらあまり外からのシュートが得意ではなく、ダイナミックにドライブして点を取りに行くスタイルです。これは非常に体力を消耗する点の取り方ではないかと思います(なので宇都のプレーは華があり、見ていて気持ちがいいわけですが。)

シーズンが進むに連れて宇都の得点力は落ちていかなかったでしょうか、以下のグラフはx軸がシーズン60試合を、y軸が各試合の「出場1分あたりの得点数」を表しています。

f:id:rintaromasuda:20180708233638j:plain

シーズン後半に進むに連れて宇都の得点力が落ちているということはなさそうです。しかし得点力のアップダウンになにやら周期性がありそうです。この「出場1分あたりの得点数」を、前日にも試合があったかどうか、つまり連戦だったかどうかで分けて見てみましょう(出場59試合中31試合が連戦。)

f:id:rintaromasuda:20180709083704j:plain

かなり如実に差が付きました。Bリーグのスケジュール上、連戦の場合は同じチームを相手に戦っている場合がほとんどです。なので相手側の要因は最小限のはず。やはり連戦だとどうしても疲労が得点力に影響するのではないでしょうか。

同じ要領でアシスト数とターンオーバー数についても見てみると、アシストではさらに如実にパフォーマンスの差がありそうです。ターンオーバーは中央値は同じようなものですが、やはり連戦時の方が多くターンオーバーを出していたようです。

f:id:rintaromasuda:20180709083952j:plain f:id:rintaromasuda:20180709084002j:plain

ついでにフィールドゴール%について見てみると、やはり連戦のときの方が数字が落ちています。

f:id:rintaromasuda:20180709083734j:plain

ちなみに出場時間を見ると、むしろ連戦時の方が宇都はコートに長く立っています。これは不十分だったかもしれないが次の日に備えて宇都を休ませていた結果かもしれませんし、単純に連戦時の方がゲームが厳しくなり、宇都が長くプレーせざるを得なかったのかもしれません。

f:id:rintaromasuda:20180709065718j:plain

まとめ

大活躍した2017-18シーズンの宇都直輝のスタッツを振り返ってみました。正直シーズンMVPでもおかしくないほどの数字だと思います。

来シーズンのグラウジーズ千葉ジェッツふなばしから阿部友和が移籍するということなので、阿部を上手く使い宇都の力をうまく温存することがシーズンを勝ち切る為のひとつの大事なポイントとなりそうです。そこに注目していきたいと思います。

*1:ちなみにこの考え方はUSG%と呼ばれNBAで採用されており、この記事なんかが参考になると思います。

機械学習でBリーグの選手を13タイプに分類してみた

今回の記事は半分ネタです。

ご存知の通りバスケットはひとつのチームから5人がコートに立つスポーツです。よって往々にして選手は5つの役割に分割して語られがちです。それを1番から5番と呼んだり、ポイントガードシューティングガードスモールフォワードパワーフォワード、センターと呼んだりします。

しかし同じポジションに分類されるプレイヤーでもプレースタイルは実に様々です。例えば先日の日本代表の面子を見てみても、富樫、篠山、宇都は同じ1番もしくはポイントガードと分類される選手ですが、そのプレーはかなり異なっています。

上のような議論を考慮し、バスケットプレイヤーをもっと細かく分類しようという試みは既になされています。例えば以下のWiredの記事中ではAyasdiという会社のインターンが、NBAの選手を13のグループに分類した例が紹介されています。

今回はこれをヒントに、機械学習を使ってB1の選手を13のグループに分けて(この行為をクラスタリングと呼びます)みたいと思います。機械学習はどの選手とどの選手が似たタイプだと判断するでしょうか。

機械学習のパラメータとして利用したスタッツ

今回機械学習に使ったスタッツの値ですが、まず前提としてどの値も出場時間平均にして使うことにしました。総計を使う、または出場試合平均を使うという手もありましたが、そんなに出番がなかった選手にも光が当たる可能性を増やしたく、出場時間平均を使いました。これに伴い、あまりにも出場時間が少ない(100分に満たない)選手は対象外としました。

以下が実際に使用したスタッツです。逆に言うとこれ以外のスタッツは結果に影響ありません。

  • 2点シュートを打った本数の出場時間(分)平均
  • フリースローを打った本数の出場時間(分)平均
  • リバウンドを取った数の出場時間(分)平均
  • ブロックショットをした数の出場時間(分)平均
  • 3点シュートを打った本数の出場時間(分)平均
  • アシストをした数の出場時間(分)平均
  • スティールをした数の出場時間(分)平均

本当は2点シュートの本数はゴールに近い、遠いで分けたかったのですがデータがありませんでしたのでひとまとめでやります。

シュート系のスタッツですが、シュートを決めた数ではなく打った数であることに注意してください。つまり、例えばスリーポイントをたくさん打った選手であれば、成功確率が高かろうが低かろうが同じタイプの選手として分類される傾向にある、ということになります。

最後になりますが、例えばシュートの本数とブロックショットの数では桁が違うので、すべての尺度のスケールを揃えるためにZ得点と呼ばれる値に各値を変換してから用いてます。Z得点は偏差値だと思ってもらえればいいと思います。実際Z得点に10をかけてから50を足せば偏差値です。大体の場合において-3〜3くらいの範囲に収まります。

クラスタリング手法

今回はk平均法と呼ばれる方法を用います。この手法の細かい点の説明は省きますが、注意しなければいけないポイントとして以下があります。

  • k平均法は初期値に依存して結果が変わってしまう
  • k平均法は最初にいくつのグループに分類するか決めなければならない

初期値に関しては、今回は最初に設定したランダムな値をベースに出た結果を採用することにしました。グループの数は引用した記事と同じ13としました。

クラスタリング結果

まずは13のグループのそれぞれの人数と、各スタッツのZ得点の平均を見てみましょう。若干見づらいですが、平均のZ得点が1.5を超えたものに関しては数値を太字にしています。

グループ 人数 3点シュート試投数 2点シュート試投数 フリースロー試投数 リバウンド数 ブロックショット スティール数 アシスト数
1 27 0.96 -0.75 -0.73 -0.81 -0.60 0.31 -0.32
2 17 0.05 -0.56 -0.42 -0.48 -0.30 1.51 0.51
3 11 1.08 1.16 1.58 1.11 0.16 1.64 1.11
4 19 -0.95 2.06 1.90 1.64 1.12 -0.23 -0.26
5 29 -0.51 -0.25 -0.44 -0.60 -0.52 0.10 0.04
6 8 -0.73 0.79 0.11 -0.37 -0.57 0.61 2.31
7 13 0.76 0.51 0.35 1.18 1.11 -0.31 -0.04
8 16 -1.20 -0.45 -0.37 -0.03 0.01 -1.01 -1.11
9 33 0.61 -0.94 -0.83 -0.64 -0.58 -0.91 -0.66
10 16 0.73 0.09 0.35 -0.31 -0.29 -0.71 -0.23
11 21 0.48 -0.55 -0.47 -0.84 -0.70 0.06 1.66
12 13 -1.19 0.90 0.83 1.45 2.36 1.14 -0.48
13 14 -1.23 0.64 0.58 1.24 0.79 -0.68 -0.84

ではひとつずつグループを見ていきましょう。

グループ1

グループ1に属する選手はスリーポイントを平均以上に打ちました。スティールは平均的ですが、その他のスタッツはすべて平均を下回っています。

グループ 人数 3点シュート試投数 2点シュート試投数 フリースロー試投数 リバウンド数 ブロックショット スティール数 アシスト数
1 27 0.96 -0.75 -0.73 -0.81 -0.60 0.31 -0.32

このグループには以下の選手が属しました。時間あたりのスリーポイント本数の多い順に並べています。

TEAM PLAYER PO MIN
京都 坂東 拓 SG 286.68
琉球 津山 尚大 PG/SG 765.10
栃木 渡邉 裕規 PG 679.50
栃木 山崎 稜 SG 236.23
三河 狩俣 昌也 PG 680.98
栃木 喜多川 修平 SF 1161.83
三遠 田渡 修人 SG 1686.48
滋賀 長谷川 智伸 SG/SF 1341.20
千葉 石井 講祐 SG 1141.28
三河 松井 啓十郎 SG 701.92
富山 上江田 勇樹 SG/SF 1066.22
富山 岡田 優 SG 244.63
富山 橋本 尚明 SG 939.37
北海道 関野 剛平 SG/SF 1117.43
滋賀 高橋 耕陽 SG/SF 1068.63
川崎 谷口 光貴 SG 478.60
琉球 須田 侑太郎 SF 1046.85
SR渋谷 清水 太志郎 PG/SG 396.43
島根 山本 エドワード PG 904.37
川崎 小澤 智将 SG 170.42
栃木 前村 雄大 PG/SG 126.18
島根 相馬 卓弥 SG 1474.38
A東京 ザック・バランスキー SF/PF 1066.48
西宮 谷 直樹 SF 1515.97
川崎 長谷川 技 SG/SF 1402.47
島根 後藤 翔平 PG 723.58
滋賀 菅原 洋介 SG/SF 374.18

グループ2

グループ2を特徴づけるのはなんと言ってもスティール数です。またアシストでも悪くない値が出ています。

グループ 人数 3点シュート試投数 2点シュート試投数 フリースロー試投数 リバウンド数 ブロックショット スティール数 アシスト数
2 17 0.05 -0.56 -0.42 -0.48 -0.30 1.51 0.51

このグループには以下の選手が属しました。時間あたりのスティール数の多い順に並べています。

TEAM PLAYER PO MIN
名古屋D 柏木 真介 PG 372.72
千葉 トニー・ガフニー PF 360.67
滋賀 田中 大地 SF 143.52
千葉 西村 文男 PG 669.95
SR渋谷 広瀬 健太 SF 956.82
大阪 合田 怜 PG 1027.23
SR渋谷 ベンドラメ 礼生 PG 1512.57
A東京 馬場 雄大 SF 831.13
京都 綿貫 瞬 PG 654.55
三河 橋本 竜馬 PG 1313.88
千葉 アキ・チェンバース SF 1205.85
千葉 阿部 友和 PG 497.67
西宮 大塚 勇人 PG 259.38
北海道 桜井 良太 SF 1198.57
栃木 鵤 誠司 PG 1137.77
名古屋D 中東 泰斗 SG 1424.68
三遠 川嶋 勇人 PG 1352.63

グループ3

グループ3は非常に興味深いです。まずグループ2に続きスティールの値が高いです。またフリースローをはじめとして、全体的にシュートを打った回数が多いグループです。アシストも1を超えています。ブロックショットだけは平均的なようです。

グループ 人数 3点シュート試投数 2点シュート試投数 フリースロー試投数 リバウンド数 ブロックショット スティール数 アシスト数
3 11 1.08 1.16 1.58 1.11 0.16 1.64 1.11

このグループには以下の選手が属しました。時間あたりの2点シュートを打った本数の多い順に並べています。

TEAM PLAYER PO MIN
島根 タイラー・ストーン PF 310.60
三遠 ウェンデル・ホワイト SF/PF 773.88
栃木 セドリック・ボーズマン SF 814.48
栃木 ライアン・ロシター PF/C 1611.45
北海道 ディジョン・トンプソン SF/PF 415.90
北海道 グレゴリー・ウィッティントン SF/PF 334.03
栃木 ジェフ・ギブス PF/C 766.75
富山 ドリュー・ヴァイニー SF/PF 696.72
西宮 ドゥレイロン・バーンズ SG/SF 1142.70
京都 ジュリアン・マブンガ PF 1030.80
横浜 ジェフリー・パーマー SF/PF 1115.00

グループ4

グループ4は2点シュートとフリースローの本数が多く、またリバウンドも多いです。逆にスリーポイントは少ないことからインサイドの選手が属していると思われます。

グループ 人数 3点シュート試投数 2点シュート試投数 フリースロー試投数 リバウンド数 ブロックショット スティール数 アシスト数
4 19 -0.95 2.06 1.90 1.64 1.12 -0.23 -0.26

このグループには以下の選手が属しました。時間あたりのフリースローを打った本数の多い順に並べています。

TEAM PLAYER PO MIN
新潟 ダバンテ・ガードナー C 1771.73
京都 ジョシュア・スミス C 1394.12
滋賀 ベンキー・ジョイス PF 735.67
島根 ジョシュ・スコット PF/C 1352.27
富山 クリント・チャップマン PF 453.83
大阪 エグゼビア・ギブソン C 716.72
千葉 ギャビン・エドワーズ PF 1741.97
川崎 ニック・ファジーカス C 1794.27
A東京 アレックス・カーク C 1564.98
大阪 キース・ベンソン C 692.17
名古屋D ジャスティン・バーレル PF/C 1280.90
川崎 ジュフ・バンバ SF/PF 159.02
富山 デクスター・ピットマン C 1015.27
SR渋谷 ロバート・サクレ C 1582.55
川崎 ジョシュ・デービス PF 1257.37
島根 ギャレット・スタツ C 348.03
西宮 キャメロン・リドリー PF/C 632.32
横浜 ウィリアム・マクドナルド PF/C 926.60
西宮 ハーバート・ヒル PF/C 728.25

グループ5

グループ5には残念ながらあまり特筆するべきところがありませんが、強いて言うならスティール数、アシスト数では平均的です。

グループ 人数 3点シュート試投数 2点シュート試投数 フリースロー試投数 リバウンド数 ブロックショット スティール数 アシスト数
5 29 -0.51 -0.25 -0.44 -0.60 -0.52 0.10 0.04

このグループには以下の選手が属しました。時間あたりのスティール数の多い順に並べています。

TEAM PLAYER PO MIN
西宮 松崎 賢人 PG 558.20
富山 水戸 健史 SG 1042.53
横浜 高島 一貴 SG 1071.80
SR渋谷 伊藤 駿 PG 1010.48
西宮 道原 紀晃 PG/SG 1675.98
新潟 畠山 俊樹 PG 1268.30
西宮 岡田 優 SG 652.22
滋賀 横江 豊 PG 488.07
名古屋D 船生 誠也 SF 1262.17
琉球 渡辺 竜之佑 PG/SG 182.90
西宮 谷口 淳 PF 998.68
横浜 竹田 謙 SG 559.38
A東京 安藤 誓哉 PG 1347.63
A東京 菊地 祥平 SF 1045.72
横浜 蒲谷 正之 SG 318.43
横浜 佐藤 託矢 PF 975.53
三河 森川 正明 SF 184.32
横浜 満田 丈太郎 SG 1155.78
大阪 今野 翔太 SG 1335.73
大阪 藤高 宗一郎 SF 709.58
栃木 生原 秀将 PG 1005.67
北海道 川邉 亮平 SF 908.90
島根 岡本 飛竜 PG 730.65
滋賀 小林 遥太 PG 430.23
三河 村上 直 PG 477.05
京都 片岡 大晴 SG 1176.75
西宮 梁川 禎浩 SG 989.97
横浜 山田 謙治 PG 265.07
川崎 野本 建吾 SF/PF 447.55

グループ6

グループ6は圧倒的なアシスト力を誇るグループです。ガードの選手が属すると予想されますが、スリーポイントの本数は少ないことからシューターは属していないようです。

グループ 人数 3点シュート試投数 2点シュート試投数 フリースロー試投数 リバウンド数 ブロックショット スティール数 アシスト数
6 8 -0.73 0.79 0.11 -0.37 -0.57 0.61 2.31

このグループには以下の選手が属しました。時間あたりのアシスト数の多い順に並べています。

TEAM PLAYER PO MIN
滋賀 並里 成 PG 1649.35
北海道 松島 良豪 PG 713.17
富山 宇都 直輝 PG 2035.30
三河 桜木 ジェイアール PF 1711.15
京都 伊藤 達哉 PG 1415.08
横浜 田渡 凌 PG 1043.53
三河 比江島 慎 PG/SG 1423.73
栃木 田臥 勇太 PG 1073.50

グループ7

グループ7はリバウンド数、ブロックショット数が多いことからインサイドの選手が予想されますが、スリーポイントの本数も0.76とわりかし多めなのが面白いです。外からも打てるインサイド選手ということでしょうか。

グループ 人数 3点シュート試投数 2点シュート試投数 フリースロー試投数 リバウンド数 ブロックショット スティール数 アシスト数
7 13 0.76 0.51 0.35 1.18 1.11 -0.31 -0.04

このグループには以下の選手が属しました。時間あたりのスリーポイントの本数の多い順に並べています。

TEAM PLAYER PO MIN
島根 アル・ソーントン SF/PF 453.17
名古屋D クレイグ・ブラッキンズ PF/C 1290.08
西宮 コナー・ ラマート PF 680.67
SR渋谷 ジョシュ・ハレルソン PF/C 1406.72
三遠 ロバート・ドジャー PF 850.92
新潟 ラモント・ハミルトン PF/C 685.05
富山 サム・ウィラード PF 1416.00
大阪 デイビッド・ウェア SF/PF 988.73
島根 ブレンダン・レーン PF 352.78
滋賀 オマール・サムハン C 733.75
A東京 竹内 譲次 PF/C 1172.08
千葉 レオ・ライオンズ SF/PF 948.40
琉球 アイラ・ブラウン PF 1722.18

グループ8

このグループはリバウンド、ブロックショットでは平均的ですが、他のスタッツはあまり目立ったところがなかったようです。

グループ 人数 3点シュート試投数 2点シュート試投数 フリースロー試投数 リバウンド数 ブロックショット スティール数 アシスト数
8 16 -1.20 -0.45 -0.37 -0.03 0.01 -1.01 -1.11

このグループには以下の選手が属しました。時間あたりのリバウンド数の多い順に並べています。

TEAM PLAYER PO MIN
富山 青木 ブレイク PF 358.58
名古屋D 大宮 宏正 PF 126.43
西宮 坂井 レオ PF/C 270.02
滋賀 樋口 大倫 PF 265.50
西宮 土屋 アリスター時生 C 135.12
千葉 伊藤 俊亮 C 148.17
富山 小原 翼 PF 312.95
三遠 比留木 謙司 PF 121.37
島根 波多野 和也 PF 922.93
西宮 石塚 裕也 PF 739.77
千葉 荒尾 岳 PF 118.30
島根 小阪 彰久 PF 334.07
富山 葛原 大智 SG 178.30
西宮 内藤 健太 SG 277.10
新潟 遥 天翼 SF 847.23
川崎 鎌田 裕也 PF/C 787.35

グループ9

グループ9はスリーポイントを平均より多く打っているものの、2点シュート、スティール、アシストなどでは平均よりぐっと落ちており、スリーポイントシュートが特徴のグループとなりました。また人数も33人と最多です。

グループ 人数 3点シュート試投数 2点シュート試投数 フリースロー試投数 リバウンド数 ブロックショット スティール数 アシスト数
9 33 0.61 -0.94 -0.83 -0.64 -0.58 -0.91 -0.66

このグループには以下の選手が属しました。時間あたりのスリーポイント本数の多い順に並べています。

TEAM PLAYER PO MIN
京都 岡田 優介 SG 1410.28
大阪 安部 潤 PG/SG 214.88
名古屋D 安藤 周人 SG 1351.97
琉球 田代 直希 SF/PF 1145.53
SR渋谷 ルーベン・ボイキン PF 209.37
新潟 城宝 匡史 SG 1155.38
滋賀 狩野 祐介 SG 1379.80
名古屋D 中務 敏宏 SG/SF 489.28
新潟 池田 雄一 SF 1151.37
新潟 今村 佳太 SG/SF 859.73
SR渋谷 杉浦 佑成 SF 225.60
三遠 大石 慎之介 SG 207.55
三遠 岩田 涼太 SG/SF 178.60
富山 大塚 裕土 SG/SF 1849.85
京都 晴山 ケビン SF 1033.43
島根 佐藤 公威 SG 1796.42
SR渋谷 長谷川 智也 SG 1038.93
栃木 遠藤 祐亮 PG/SG 1431.63
千葉 原 修太 SG/SF 680.83
京都 内海 慎吾 SG 1110.30
三遠 鹿野 洵生 SF 1307.05
琉球 金城 茂之 SG 238.78
大阪 根来 新之助 SF/PF 1158.48
三河 西川 貴之 SF 959.50
島根 熊谷 宜之 SF 486.78
新潟 鵜澤 潤 PF 875.63
A東京 正中 岳城 SG 469.22
滋賀 佐藤 卓磨 SF/PF 477.55
西宮 セオン・エディ SG 367.75
SR渋谷 菊池 真人 PF 852.22
新潟 佐藤 優樹 SG 129.63
三遠 岡田 慎吾 SG 1083.22
川崎 栗原 貴宏 SF 796.18

グループ10

グループ10です。こちらもスリーポイントが特徴ですが、グループ9とは違って2点シュートもフリースローもそこそこ打っています。そこが違いですね。

グループ 人数 3点シュート試投数 2点シュート試投数 フリースロー試投数 リバウンド数 ブロックショット スティール数 アシスト数
10 16 0.73 0.09 0.35 -0.31 -0.29 -0.71 -0.23

このグループには以下の選手が属しました。時間あたりのスリーポイント本数の多い順に並べています。

TEAM PLAYER PO MIN
三遠 カルティエ・マーティン SG/SF 430.00
琉球 古川 孝敏 SF 1101.25
名古屋D ジェロウム・ティルマン PF 1042.20
三河 金丸 晃輔 SG/SF 1599.52
大阪 熊谷 尚也 SF/PF 1623.52
横浜 川村 卓也 SG 1685.23
千葉 小野 龍猛 SF/PF 1599.80
A東京 ジャワッド・ウィリアムズ PF 1165.58
横浜 湊谷 安玲久司朱 SG 104.25
名古屋D 張本 天傑 SF/PF 1180.25
北海道 折茂 武彦 SG 1114.48
北海道 野口 大介 PF 998.17
北海道 牧 全 SG 346.57
SR渋谷 満原 優樹 PF/C 1145.38
京都 永吉 佑也 PF/C 1508.92
大阪 橋本 拓哉 SG 1198.43

グループ11

グループ11は再びアシストが特徴的なグループです。ただスリーポイントは多めながら、2点シュートは少なめのグループです。アシストが得意なスリーポイントシューターというところでしょうか。

グループ 人数 3点シュート試投数 2点シュート試投数 フリースロー試投数 リバウンド数 ブロックショット スティール数 アシスト数
11 21 0.48 -0.55 -0.47 -0.84 -0.70 0.06 1.66

このグループには以下の選手が属しました。時間あたりのスリーポイント本数の多い順に並べています。

TEAM PLAYER PO MIN
川崎 辻 直人 SG 1572.38
琉球 岸本 隆一 PG/SG 1529.52
千葉 富樫 勇樹 PG 1391.82
新潟 五十嵐 圭 PG 1829.97
琉球 二ノ宮 康平 PG 752.68
名古屋D 笹山 貴哉 PG 1433.50
川崎 藤井 祐眞 PG 1419.12
横浜 細谷 将司 PG 1346.97
琉球 石崎 巧 PG/SG 699.05
A東京 田中 大貴 SG 1552.17
大阪 木下 博之 PG 1088.40
北海道 伊藤 大司 PG 729.07
三遠 鈴木 達也 PG 1293.62
北海道 多嶋 朝飛 PG 1357.20
島根 渡邊 翔太 PG 1076.67
川崎 篠山 竜青 PG 1296.20
SR渋谷 山内 盛久 PG/SG 1225.80
A東京 小島 元基 PG 956.77
名古屋D 藤永 佳昭 PG 870.82
新潟 森井 健太 PG 355.38
富山 宮永 雄太 PG 405.13

グループ12

ブロックショットグループです。合わせてリバウンドや2点シュート、フリースローの本数も多いですね。はい、インサイドです。

グループ 人数 3点シュート試投数 2点シュート試投数 フリースロー試投数 リバウンド数 ブロックショット スティール数 アシスト数
12 13 -1.19 0.90 0.83 1.45 2.36 1.14 -0.48

このグループには以下の選手が属しました。時間あたりのブロックショット数の多い順に並べています。

TEAM PLAYER PO MIN
横浜 ハシーム・サビート C 1396.60
SR渋谷 ブランデン・ドーソン SF/PF 122.43
滋賀 ディオール・フィッシャー PF/C 1777.80
栃木 アンドリュー・ネイミック C 253.22
北海道 ダニエル・ミラー C 1287.72
北海道 マーク・トラソリーニ PF/C 1484.45
琉球 ハッサン・マーティン PF/C 1612.88
千葉 マイケル・パーカー PF 1520.30
A東京 ランデン・ルーカス C 259.37
琉球 ヒルトン・アームストロング C 1259.58
京都 マーカス・ダブ PF 886.98
島根 ジャミール・マッケイ PF 131.10
大阪 グレッグ・スミス PF/C 438.32

グループ13

最後のグループになります。こちらもインサイドの選手が予想されますが、どちらかというとリバウンドが貢献だった選手のようです。

グループ 人数 3点シュート試投数 2点シュート試投数 フリースロー試投数 リバウンド数 ブロックショット スティール数 アシスト数
13 14 -1.23 0.64 0.58 1.24 0.79 -0.68 -0.84

このグループには以下の選手が属しました。時間あたりのリバウンド数の多い順に並べています。

TEAM PLAYER PO MIN
川崎 ルー・アマンドソン PF 445.30
三河 アイザック・バッツ C 1622.28
西宮 ジョーダン・ヴァンデンバー C 375.92
三河 コートニー・シムズ PF 471.50
A東京 ブレンダン・レーン PF/C 555.98
三河 ダニエル・オルトン PF 919.82
新潟 ジャレッド・バーグレン PF/C 446.33
三遠 スコット・モリソン C 1294.50
島根 ジーノ・ポマーレ PF/C 652.20
SR渋谷 ジャマール・ソープ SF/PF 259.00
栃木 竹内 公輔 PF/C 1549.95
新潟 オースティン・ダフォー PF 696.10
滋賀 ファイ サンバ C 1156.42
三遠 太田 敦也 C 1358.40

まとめ

冒頭で述べたとおり半分ネタだったのですが、個人的にはけっこう面白い結果が出たのではないかと思います。冒頭に挙げた例のうち、富樫と篠山が同じグループに入ってしまったのはご愛嬌ということで。

あと別の記事でも述べましたが、シーズンの途中で移籍があるとその選手に関するスタッツが複数できてしまいます。今回面白かったのが、その複数のデータが同じグループに属さなかったことです。やはりチームが変われば役割が変わってくるということなのでしょうか。

参考書籍

上述のAyasdiの話も合わせて、以下の書籍を参考にしました。

Basketball Analytics: Spatial Tracking

Basketball Analytics: Spatial Tracking

B2ナンバーワン攻撃力を持つチームはFE名古屋で、勝率1位の秋田は6番手

B1の各チームの得点効率と勝率の相関関係についてはこちらの記事で分析しました。

同じ要領でB2各チームの2017-2018シーズンの得点効率と勝率の関係をみてみましょう。なお上の記事でも説明していますが、得点効率とは攻撃ターンが100回相手から回ってきたときに何点くらい取れそうなのか、というチームの攻撃力を示す数値です。

攻撃ターンが回ってきた回数に関しては(これをポゼッションと言います)、以下の式で近似しています。

ポゼッション数 = フィールドゴールを打った回数
- オフェンスリバウンドの回数
+ ターンオーバーの回数
+ 0.44 * フリースローを打った回数

得点効率 = 総得点数 / ポゼッション数 * 100

では上の式で得点効率を求めてみます。以下の図にチームの勝率と一緒にプロットしてみました。また図の下に数字を表にまとめておきます。

f:id:rintaromasuda:20180701232036j:plain

チーム 勝率 得点効率 総得点 ポゼッション
秋田 0.900 104.94 4798 4572
福岡 0.783 107.18 4865 4539
熊本 0.683 107.66 4863 4517
FE名古屋 0.650 109.03 4964 4553
福島 0.633 103.71 4862 4688
茨城 0.633 104.28 4576 4388
愛媛 0.550 105.70 5047 4775
広島 0.550 103.38 4766 4610
群馬 0.533 107.08 4812 4494
金沢 0.467 102.04 4594 4502
山形 0.417 100.86 4474 4436
信州 0.417 94.62 4225 4465
香川 0.367 96.00 4272 4450
仙台 0.350 99.52 4607 4629
東京Z 0.333 96.03 4305 4483
奈良 0.317 97.98 4325 4414
青森 0.300 102.72 4838 4710
岩手 0.117 87.51 3932 4493

ご覧の通りですが、気になるところをいくつか挙げます。

勝率1位の秋田ですが、得点効率が6位とは意外な結果でした。単純な予想としてはきっとディフェンスが良かったのだろうと思いますが、これはさらに分析してみないと分かりません。B1のときは上位チームは軒並み得点効率も抜けて良かったので、この秋田の結果は興味深いです。

得点効率1位はFE名古屋でした。FE名古屋はB2のスリーポイント王で、試合平均12.1点という数字をマークした福澤を擁します。福澤は来シーズンは茨城でプレーとのことですが、今後とも注目の選手だと言えそうです。FE名古屋の後は熊本、福岡、群馬と続きます。

また若干ではありますが、B1の方が相関関係は強かったようです。B1が相関係数0.864のところB2だと0.802という数字でした。

B2にはスリーポイント成功率40%超えが3人。B1では喜多川のみ。

田口成浩が秋田から千葉に移籍し大きな話題になっています。プロとしてのキャリアすべてを過ごしてきた、そして自分の出身地でもある秋田を離れるのは相当な想いがあってのことでしょう。今後とも注目です。

さてこの移籍をきっかけにB2のスリーポイントシューターについて調べてみました。以下は51試合以上に出場し、3ポイントを90本(60試合で平均すると1試合1.5本)以上決めた選手の試投数と成功確率をプロットしたものです。

f:id:rintaromasuda:20180630220510j:plain

なんと成功確率が40%を超える選手が田口も含めて3人もいます。トップの福澤は300本近く打って成功率が44.5%とは驚きの数字です(ちなみに福澤もFE名古屋から茨城に移籍しています。)もうひとりの朝山は広島のベテラン選手です。

B1のスリーポイントシューターの中で上記の条件を満たしながら40%を超えているのは栃木の喜多川のみです。同じようにプロットしてみます。(すみません、上のプロットと軸の目盛りの位置がずれているのでご注意を。)

f:id:rintaromasuda:20180630220941j:plain

もちろんB1とB2では対戦しているチームが違い、当然シューターが受けるディフェンスも違ってくるので直接比較はできません。ですがB1との比較は置いておいても、B2にはかなり良いシューターがいることが確認できます。

特に福澤はまだ2018-19で3シーズン目とのことですが、スリーポイントに限らずかなりの数字を出しています(2017-18では試合平均12.1点。)残念ながらまだプレーを見ていないのですが、間違いなく茨城ロボッツの注目選手のひとりとなるでしょう。

B1の選手のスリーポイントに関しては以下の記事でも分析しています。

B1全選手の"得点力偏差値"を算出してみた

タイトルのとおりですが、2017-18シーズンのスタッツを使ってB1全選手の得点力偏差値を算出してみました。全選手がひとつの記事に並ぶとけっこう爽快です!

算出の方法

今回は出場時間(分)ごと平均得点を使って偏差値を算出することにしました。総得点や試合ごと平均得点を使ってしまうと出場の機会の多少によって結果が左右されてしまうので、あまり目立ってなかったけど得点を上げていた選手が見つかるといいなと願いつつ、時間ごとの平均得点を使うことにしました。

そのため極端に出場時間の少ない選手は対象から外すことにしました(対象外選手は記事末を参照。)しきい値はデータを見ながら決めましたが、最低でも100分プレーしていることを条件としました。ご了承下さい。

なぜ偏差値なのか

統計の世界やデータの仕事の現場ではあまり偏差値というものは使われませんが、広く知れ渡っている概念のため今回は偏差値を用いることに決めました。Zスコアという同一の概念の方が実際はよく使われます。

分布

まずは対象選手の時間ごと平均得点の分布を見てみましょう。結構きれいな分布になったと思います。

f:id:rintaromasuda:20180625215228j:plain

統計に興味のある方のために、分布の性質を表す数字も載せておきます。

指標
平均 0.36
中央値 0.33
標準偏差 0.16
歪度 0.85
尖度(3が正規分布 3.60

平均と中央値がそれぞれ0.36/0.33ですので、これによりだいたい1分間に0.33~0.35点、つまり3分に1点くらい取れればB1の選手として普通の得点力ということが分かりました。

標準偏差が0.16ですので、1分間に0.5点、つまり2分に1点以上取る選手になってくると、標準の集団から抜け出す得点力があると言えます。

それではさっそく偏差値順に上から見ていきましょう。

偏差値80台

チーム 選手 出場時間(分) 分ごと平均得点 偏差値
新潟 ダバンテ・ガードナー 1771.73 0.96 87.7
川崎 ニック・ファジーカス 1794.27 0.85 80.9

もはや説明の必要のないふたりです。ガードナーはほぼ1分に1点、ファジーカスも0.85点も取っています。ただただすごい得点力です。ふたりの得点王争いについてはこちらの記事でも考察していますので、よろしければ読んで下さい!

偏差値70台

チーム 選手 出場時間(分) 分ごと平均得点 偏差値
三遠 カルティエ・マーティン 430.00 0.76 75.3
富山 クリント・チャップマン 453.83 0.75 74.6
島根 アル・ソーントン 453.17 0.74 74.0
北海道 マーク・トラソリーニ 1484.45 0.72 72.8
三遠 ウェンデル・ホワイト 773.88 0.72 72.8
京都 ジュリアン・マブンガ 1030.80 0.71 72.1
京都 ジョシュア・スミス 1394.12 0.70 71.5
西宮 ドゥレイロン・バーンズ 1142.70 0.70 71.5
島根 タイラー・ストーン 310.60 0.70 71.5
大阪 キース・ベンソン 692.17 0.69 70.9

偏差値70台です。まだ日本人選手の名前は登場しませんね。京都ハンナリーズは主な得点源のふたりがここに並び、チームの高い得点力が表れています。

個人的に少しもったいないと感じてしまうのが島根スサノオマジックです。ここに2人もランクインしているものの、色々あって出場時間が短く終わってしまいました。

偏差値60台

チーム 選手 出場時間(分) 分ごと平均得点 偏差値
大阪 エグゼビア・ギブソン 716.72 0.66 69.0
島根 ジョシュ・スコット 1352.27 0.64 67.8
名古屋D ジャスティン・バーレル 1280.90 0.64 67.8
富山 デクスター・ピットマン 1015.27 0.64 67.8
北海道 ディジョン・トンプソン 415.90 0.64 67.8
SR渋谷 ロバート・サクレ 1582.55 0.63 67.1
川崎 ジュフ・バンバ 159.02 0.63 67.1
富山 ドリュー・ヴァイニー 696.72 0.63 67.1
千葉 ギャビン・エドワーズ 1741.97 0.62 66.5
A東京 アレックス・カーク 1564.98 0.62 66.5
島根 ギャレット・スタツ 348.03 0.61 65.9
栃木 セドリック・ボーズマン 814.48 0.59 64.6
北海道 グレゴリー・ウィッティントン 334.03 0.59 64.6
新潟 ラモント・ハミルトン 685.05 0.58 64.0
千葉 富樫 勇樹 1391.82 0.57 63.4
三遠 ロバート・ドジャー 850.92 0.57 63.4
西宮 ハーバート・ヒル 728.25 0.57 63.4
三河 金丸 晃輔 1599.52 0.56 62.8
横浜 ウィリアム・マクドナルド 926.60 0.56 62.8
栃木 ジェフ・ギブス 766.75 0.56 62.8
琉球 ハッサン・マーティン 1612.88 0.55 62.2
横浜 ハシーム・サビート 1396.60 0.55 62.2
三河 桜木 ジェイアール 1711.15 0.54 61.5
SR渋谷 ブランデン・ドーソン 122.43 0.54 61.5
名古屋D クレイグ・ブラッキンズ 1290.08 0.53 60.9
名古屋D ジェロウム・ティルマン 1042.20 0.53 60.9

富樫と金丸の名前が登場しました。このクラスになると2分に1点くらいのペースで点を取っています。各チームのエース級の選手が並んでいると言っていいでしょう。個人的には富樫や金丸のようにアウトサイドの選手がもっとこのクラスに名前を出すようになってきて欲しいですね。

桜木ジェイアールは自分と同年代なので、この活躍ぶりには本当に尊敬を感じます。桜木がポストプレイで点を取れるのは、三河の大きな武器のひとつだと思います。

偏差値50台

チーム 選手 出場時間(分) 分ごと平均得点 偏差値
滋賀 ベンキー・ジョイス 735.67 0.51 59.7
千葉 マイケル・パーカー 1520.30 0.50 59.0
三河 比江島 慎 1423.73 0.50 59.0
富山 宇都 直輝 2035.30 0.49 58.4
川崎 ジョシュ・デービス 1257.37 0.49 58.4
横浜 ジェフリー・パーマー 1115.00 0.49 58.4
西宮 コナー・ ラマート 680.67 0.49 58.4
栃木 ライアン・ロシター 1611.45 0.48 57.8
千葉 レオ・ライオンズ 948.40 0.48 57.8
三河 ダニエル・オルトン 919.82 0.48 57.8
川崎 辻 直人 1572.38 0.47 57.2
大阪 デイビッド・ウェア 988.73 0.47 57.2
横浜 川村 卓也 1685.23 0.46 56.5
北海道 ダニエル・ミラー 1287.72 0.46 56.5
A東京 ジャワッド・ウィリアムズ 1165.58 0.46 56.5
滋賀 ディオール・フィッシャー 1777.80 0.45 55.9
SR渋谷 ジョシュ・ハレルソン 1406.72 0.45 55.9
島根 ジーノ・ポマーレ 652.20 0.45 55.9
A東京 ランデン・ルーカス 259.37 0.45 55.9
滋賀 並里 成 1649.35 0.44 55.3
SR渋谷 ベンドラメ 礼生 1512.57 0.44 55.3
三遠 スコット・モリソン 1294.50 0.44 55.3
栃木 喜多川 修平 1161.83 0.44 55.3
富山 サム・ウィラード 1416.00 0.43 54.7
A東京 竹内 譲次 1172.08 0.43 54.7
滋賀 ファイ サンバ 1156.42 0.43 54.7
琉球 古川 孝敏 1101.25 0.43 54.7
西宮 道原 紀晃 1675.98 0.42 54.0
千葉 小野 龍猛 1599.80 0.42 54.0
A東京 田中 大貴 1552.17 0.42 54.0
名古屋D 笹山 貴哉 1433.50 0.42 54.0
北海道 折茂 武彦 1114.48 0.42 54.0
新潟 オースティン・ダフォー 696.10 0.42 54.0
大阪 グレッグ・スミス 438.32 0.42 54.0
A東京 馬場 雄大 831.13 0.41 53.4
富山 岡田 優 244.63 0.41 53.4
琉球 岸本 隆一 1529.52 0.40 52.8
名古屋D 張本 天傑 1180.25 0.40 52.8
西宮 岡田 優 652.22 0.40 52.8
A東京 ブレンダン・レーン 555.98 0.40 52.8
島根 ブレンダン・レーン 352.78 0.40 52.8
琉球 アイラ・ブラウン 1722.18 0.39 52.2
滋賀 オマール・サムハン 733.75 0.39 52.2
三河 松井 啓十郎 701.92 0.38 51.6
西宮 キャメロン・リドリー 632.32 0.38 51.6
三河 コートニー・シムズ 471.50 0.38 51.6
三遠 太田 敦也 1358.40 0.37 50.9
川崎 篠山 竜青 1296.20 0.37 50.9
琉球 田代 直希 1145.53 0.37 50.9
三河 森川 正明 184.32 0.37 50.9
三河 アイザック・バッツ 1622.28 0.36 50.3
川崎 藤井 祐眞 1419.12 0.36 50.3
京都 伊藤 達哉 1415.08 0.36 50.3
A東京 安藤 誓哉 1347.63 0.36 50.3
京都 片岡 大晴 1176.75 0.36 50.3
滋賀 高橋 耕陽 1068.63 0.36 50.3
横浜 田渡 凌 1043.53 0.36 50.3
北海道 野口 大介 998.17 0.36 50.3
栃木 渡邉 裕規 679.50 0.36 50.3

ボリュームゾーンの偏差値50台はさすがにお馴染みの名前が並びました。比江島や宇都といった点取り屋がトップに位置します。宇都はあまりにも長い出場時間を考慮すると、もう少し潜在的な得点力は上だと思っていいのではないでしょうか。

西宮の岡田ですが、富山時代のデータと2回登場していることにご注意ください。西宮は道原の活躍が今年目立ったと感じているのですが、やはり良い点の取り方をしていたようです。来シーズンも道原には着目していきたいです。

3ポイント王の喜多川、新人王の馬場、琉球に移籍の決まったファンタジスタの並里などの名前も見つかりますね。

偏差値50未満

チーム 選手 出場時間(分) 分ごと平均得点 偏差値
新潟 五十嵐 圭 1829.97 0.35 49.7
大阪 熊谷 尚也 1623.52 0.35 49.7
富山 上江田 勇樹 1066.22 0.35 49.7
琉球 津山 尚大 765.10 0.35 49.7
栃木 山崎 稜 236.23 0.35 49.7
横浜 湊谷 安玲久司朱 104.25 0.35 49.7
三遠 田渡 修人 1686.48 0.34 49.1
京都 岡田 優介 1410.28 0.34 49.1
栃木 遠藤 祐亮 1431.63 0.34 49.1
大阪 橋本 拓哉 1198.43 0.34 49.1
SR渋谷 長谷川 智也 1038.93 0.34 49.1
三河 村上 直 477.05 0.34 49.1
川崎 ルー・アマンドソン 445.30 0.34 49.1
SR渋谷 ジャマール・ソープ 259.00 0.34 49.1
滋賀 狩野 祐介 1379.80 0.33 48.4
北海道 多嶋 朝飛 1357.20 0.33 48.4
名古屋D 安藤 周人 1351.97 0.33 48.4
滋賀 長谷川 智伸 1341.20 0.33 48.4
横浜 満田 丈太郎 1155.78 0.33 48.4
北海道 関野 剛平 1117.43 0.33 48.4
千葉 西村 文男 669.95 0.33 48.4
北海道 牧 全 346.57 0.33 48.4
西宮 谷 直樹 1515.97 0.32 47.8
千葉 アキ・チェンバース 1205.85 0.32 47.8
千葉 石井 講祐 1141.28 0.32 47.8
新潟 鵜澤 潤 875.63 0.32 47.8
新潟 ジャレッド・バーグレン 446.33 0.32 47.8
栃木 アンドリュー・ネイミック 253.22 0.32 47.8
京都 永吉 佑也 1508.92 0.31 47.2
横浜 細谷 将司 1346.97 0.31 47.2
SR渋谷 満原 優樹 1145.38 0.31 47.2
京都 晴山 ケビン 1033.43 0.31 47.2
大阪 藤高 宗一郎 709.58 0.31 47.2
琉球 石崎 巧 699.05 0.31 47.2
名古屋D 中務 敏宏 489.28 0.31 47.2
西宮 ジョーダン・ヴァンデンバー 375.92 0.31 47.2
富山 大塚 裕土 1849.85 0.30 46.6
島根 相馬 卓弥 1474.38 0.30 46.6
名古屋D 中東 泰斗 1424.68 0.30 46.6
三遠 川嶋 勇人 1352.63 0.30 46.6
北海道 桜井 良太 1198.57 0.30 46.6
新潟 城宝 匡史 1155.38 0.30 46.6
大阪 木下 博之 1088.40 0.30 46.6
栃木 田臥 勇太 1073.50 0.30 46.6
A東京 ザック・バランスキー 1066.48 0.30 46.6
三河 西川 貴之 959.50 0.30 46.6
西宮 坂井 レオ 270.02 0.30 46.6
島根 佐藤 公威 1796.42 0.29 45.9
琉球 ヒルトン・アームストロング 1259.58 0.29 45.9
栃木 生原 秀将 1005.67 0.29 45.9
SR渋谷 広瀬 健太 956.82 0.29 45.9
新潟 今村 佳太 859.73 0.29 45.9
横浜 蒲谷 正之 318.43 0.29 45.9
三遠 比留木 謙司 121.37 0.29 45.9
三河 橋本 竜馬 1313.88 0.28 45.3
三遠 鈴木 達也 1293.62 0.28 45.3
京都 マーカス・ダブ 886.98 0.28 45.3
琉球 二ノ宮 康平 752.68 0.28 45.3
京都 綿貫 瞬 654.55 0.28 45.3
新潟 畠山 俊樹 1268.30 0.27 44.7
栃木 鵤 誠司 1137.77 0.27 44.7
島根 渡邊 翔太 1076.67 0.27 44.7
富山 橋本 尚明 939.37 0.27 44.7
琉球 金城 茂之 238.78 0.27 44.7
SR渋谷 ルーベン・ボイキン 209.37 0.27 44.7
千葉 トニー・ガフニー 360.67 0.27 44.7
栃木 竹内 公輔 1549.95 0.26 44.1
大阪 今野 翔太 1335.73 0.26 44.1
A東京 小島 元基 956.77 0.26 44.1
三河 狩俣 昌也 680.98 0.26 44.1
島根 熊谷 宜之 486.78 0.26 44.1
名古屋D 船生 誠也 1262.17 0.25 43.4
大阪 根来 新之助 1158.48 0.25 43.4
西宮 梁川 禎浩 989.97 0.25 43.4
島根 波多野 和也 922.93 0.25 43.4
川崎 谷口 光貴 478.60 0.25 43.4
名古屋D 大宮 宏正 126.43 0.25 43.4
琉球 須田 侑太郎 1046.85 0.24 42.8
大阪 合田 怜 1027.23 0.24 42.8
A東京 菊地 祥平 1045.72 0.24 42.8
島根 山本 エドワード 904.37 0.24 42.8
滋賀 小林 遥太 430.23 0.24 42.8
京都 坂東 拓 286.68 0.24 42.8
西宮 内藤 健太 277.10 0.24 42.8
川崎 長谷川 技 1402.47 0.23 42.2
SR渋谷 山内 盛久 1225.80 0.23 42.2
横浜 佐藤 託矢 975.53 0.23 42.2
西宮 松崎 賢人 558.20 0.23 42.2
滋賀 横江 豊 488.07 0.23 42.2
SR渋谷 杉浦 佑成 225.60 0.23 42.2
大阪 安部 潤 214.88 0.23 42.2
新潟 池田 雄一 1151.37 0.22 41.6
SR渋谷 伊藤 駿 1010.48 0.22 41.6
北海道 川邉 亮平 908.90 0.22 41.6
北海道 伊藤 大司 729.07 0.22 41.6
滋賀 佐藤 卓磨 477.55 0.22 41.6
川崎 野本 建吾 447.55 0.22 41.6
西宮 セオン・エディ 367.75 0.22 41.6
西宮 大塚 勇人 259.38 0.22 41.6
京都 内海 慎吾 1110.30 0.21 41.0
A東京 正中 岳城 469.22 0.21 41.0
島根 小阪 彰久 334.07 0.21 41.0
滋賀 樋口 大倫 265.50 0.21 41.0
三遠 岩田 涼太 178.60 0.21 41.0
名古屋D 藤永 佳昭 870.82 0.20 40.3
新潟 遥 天翼 847.23 0.20 40.3
島根 後藤 翔平 723.58 0.20 40.3
千葉 原 修太 680.83 0.20 40.3
横浜 竹田 謙 559.38 0.20 40.3
富山 水戸 健史 1042.53 0.19 39.7
SR渋谷 清水 太志郎 396.43 0.19 39.7
島根 ジャミール・マッケイ 131.10 0.19 39.7
三遠 鹿野 洵生 1307.05 0.18 39.1
横浜 山田 謙治 265.07 0.18 39.1
三遠 岡田 慎吾 1083.22 0.17 38.5
横浜 高島 一貴 1071.80 0.17 38.5
川崎 鎌田 裕也 787.35 0.17 38.5
西宮 石塚 裕也 739.77 0.17 38.5
千葉 阿部 友和 497.67 0.17 38.5
滋賀 菅原 洋介 374.18 0.17 38.5
名古屋D 柏木 真介 372.72 0.17 38.5
富山 葛原 大智 178.30 0.17 38.5
栃木 前村 雄大 126.18 0.17 38.5
西宮 谷口 淳 998.68 0.16 37.8
SR渋谷 菊池 真人 852.22 0.16 37.8
北海道 松島 良豪 713.17 0.16 37.8
琉球 渡辺 竜之佑 182.90 0.16 37.8
西宮 土屋 アリスター時生 135.12 0.16 37.8
島根 岡本 飛竜 730.65 0.15 37.2
三遠 大石 慎之介 207.55 0.15 37.2
川崎 小澤 智将 170.42 0.13 36.0
新潟 佐藤 優樹 129.63 0.13 36.0
川崎 栗原 貴宏 796.18 0.12 35.3
富山 青木 ブレイク 358.58 0.11 34.7
新潟 森井 健太 355.38 0.11 34.7
富山 宮永 雄太 405.13 0.10 34.1
千葉 伊藤 俊亮 148.17 0.10 34.1
滋賀 田中 大地 143.52 0.06 31.6
富山 小原 翼 312.95 0.05 31.0
千葉 荒尾 岳 118.30 0.05 31.0

50未満は一気にまとめてしまいました。個別のコメントはありません。繰り返しになりますが、バスケは得点がすべてではないのがもちろんのこと、いわゆるスタッツに表れないような好プレーの種類もたくさんあるスポーツです。

ここに名前の見つかる選手はあくまで2017-18シーズンの分ごと平均得点だけでここにランクされたということをご理解くださいませ。

今回対象外となった選手

チーム 選手 出場時間(分) 分ごと平均得点
大阪 寒竹 隼人 88.53 0.29
三遠 ローレンス・ブラックレッジ 87.12 0.44
横浜 ジェイソン・ウォッシュバーン 85.82 0.56
京都 頓宮 裕人 79.87 0.19
滋賀 澤地 サミュエルJr. 78.33 0.22
栃木 橋本 晃佑 69.65 0.22
栃木 落合 知也 68.60 0.22
川崎 青木 保憲 64.27 0.22
A東京 齋藤 拓実 62.88 0.29
三河 加藤 寿一 59.35 0.27
SR渋谷 阿部 諒 55.70 0.27
北海道 ジャスティン・レイノルズ 44.28 0.45
三遠 大口 真洋 42.58 0.42
京都 ローレンス・ブラックレッジ 37.23 0.46
栃木 カイル・リチャードソン 32.98 0.70
北海道 田原 隆徳 25.07 0.64
大阪 澤邉 圭太 18.85 0.42
琉球 平岩 玄 18.68 0.48
川崎 林 翔太郎 9.52 0.32
富山 田中 健介 8.62 0.00
三遠 ダシルバ ヒサシ 7.08 0.71
栃木 須田 昂太郎 5.60 1.43
新潟 輪島 射矢 3.15 0.00
富山 中村 太地 1.70 0.00

まとめ

2017-18シーズンのスタッツを用い、時間ごと平均得点をベースに得点力偏差値を計算してみました。お楽しみ頂けましたでしょうか。

移籍をきっかけに2017-18シーズンで飛躍した選手は誰か?

移籍後に飛躍した選手を探す

Bリーグもオフシーズンに入って、すっかり話題はバスケのワールドカップと選手の移籍です。私も今週金曜日のオーストラリア戦、首を長くして待っているところです。

さてこの記事はもうひとつの話題の移籍についてです。2016-17シーズンと2017-18シーズンを違うチームで過ごした、つまり昨シーズン後に移籍をした選手、その中で飛躍を遂げた選手を探してみたいと思います。

なお公式に移籍のデータは(すくなくても便利な形では)存在せず、両シーズンのスタッツから移籍した選手を抽出するしかありませんでした。両シーズンのデータを突き合わせる方法が選手名しかなく、残念ながら同姓同名の選手がいたり、選手の名前が何かしらの理由で変わっているなどの理由でデータが正しくない場合がありえます。ご了承ください。

出場時間が伸びた選手を探す

2017-18に新しいチームに移籍した選手の中で飛躍した選手を探したいと思います。まずは出場時間が伸びた選手を探します。

2017-18シーズンに向けて移籍し、出場時間が伸びた選手

選手 チーム(今) チーム(前) 増加出場時間(分)
大塚裕土 富山 SR渋谷 1282.10
晴山ケビン 京都 川崎 851.55
上江田勇樹 富山 千葉 771.30
熊谷尚也 大阪 栃木 745.00
山内盛久 SR渋谷 琉球 717.85
二ノ宮康平 琉球 A東京 636.81
永吉佑也 京都 川崎 605.04
鵜澤潤 新潟 名古屋D 551.45
レオ・ライオンズ 千葉 秋田 548.58
クレイグ・ブラッキンズ 名古屋D 滋賀 417.00

今シーズンは出ずっぱりで、出場時間でチームメイトの宇都に続きリーグ2位だった大塚がもっとも出場時間の伸びた移籍選手でした。チームとして富山は残念な結果になったかもしれませんが、大塚個人としては存在感を示せたシーズンだったのではないでしょうか。上江田も同様かと。

京都の晴山も主力選手のひとりとして京都を支えましたね。熊谷も栃木のときはシックスマンのような活躍だったと思いますが、今では大阪の主力選手になりました。

試合平均得点が伸びた選手を探す

今度は試合平均得点で見てみます。しかし出場時間が伸びれば得点総数が増えるのは当然ですので、似たような布陣になるのは致し方ありません。

2017-18シーズンに向けて移籍し、試合平均得点が伸びた選手

選手 チーム(今) チーム(前) 試合平均得点(今) 試合平均得点(前) 増分
大塚裕土 富山 SR渋谷 9.3 3.3 6.0
熊谷尚也 大阪 栃木 9.5 4.4 5.1
上江田勇樹 富山 千葉 6.8 2.1 4.7
晴山ケビン 京都 川崎 5.5 1.8 3.7
永吉佑也 京都 川崎 8.2 4.5 3.7
藤高宗一郎 大阪 SR渋谷 4.4 1.9 2.5
セオン・エディ 西宮 A東京 3.2 0.7 2.5
鵜澤潤 新潟 名古屋D 4.9 2.5 2.4
山内盛久 SR渋谷 琉球 4.6 2.3 2.3
二ノ宮康平 琉球 A東京 3.7 1.5 2.2

出場時間平均の得点が伸びた選手を探す

今度は出場時間の平均得点で見てみます。これだと出場時間の多さには直接影響されないので新しい選手の名前が見られそうです。

2017-18シーズンに向けて移籍し、出場時間平均の得点が伸びた選手

選手 チーム(今) チーム(前) 時間平均得点(今) 時間平均得点(前) 増分
上江田勇樹 富山 千葉 0.35 0.22 0.13
伊藤大司 北海道 A東京 0.22 0.12 0.10
藤高宗一郎 大阪 SR渋谷 0.31 0.22 0.09
ラモント・ハミルトン 新潟 琉球 0.58 0.51 0.07
山崎稜 栃木 富山 0.35 0.28 0.07
綿貫瞬 京都 大阪 0.28 0.22 0.06
大宮宏正 名古屋D 琉球 0.25 0.19 0.06
安藤誓哉 A東京 秋田 0.36 0.31 0.05
熊谷尚也 大阪 栃木 0.35 0.30 0.05
比留木謙司 三遠 富山 0.29 0.24 0.05

上江田がまだ残っていますが、北海道に移った伊藤、大阪に移った藤高が2位と3位にに出てきました。10分あたり1点程度の得点力アップということで、素晴らしいと思います。

まとめ

やはりチーム同士の力の関係で言えば、強いチームから他のチームに流れていったケースが多いですが、こうして移籍先で移籍前を上回る成績を残すことは選手にもチームにも素晴らしいことですよね。

2018-19シーズンに向けてもたくさんの移籍が発表されていますが、そこからどのようなドラマが生まれるでしょうか。今から待ちどおしいです。