DIPS指標の性能

各々が抱えるバイアスを調べる
検証
作者

GHL

公開

2026年5月21日

更新日

2026年6月23日

今回はあくまでも簡易的に、Fangraphs や Baseball Prospectus のリーダーボードですぐに取得できる指標の性能をまとめておきます。

各指標の記述力、予測力

他でいくらでも確認できますが、各指標の記述力と予測力もおさらいしておきます。

目的変数は失点率としたいですが、MLB では防御率スケールが一般的であり、実際今回使用する指標のほとんどは防御率スケールなので防御率とします。

以下が今回対象とする指標です。

一部、リーダーボードに存在しないが容易に算出できるもの、そのままの値ではなく補正項の更新をしたものもあります。

StatCorner の「About tRA」を見ると平均への回帰を行う工程があるように解釈できますが、他文献から tRAr についての説明だと推測できます。少なくとも FanGraphs においては平均への回帰を盛り込んでいないことは明言しており、今回使用する tERA は FanGraphs の値を加工していません。

ヒント対象指標一覧
  • xERA：xwOBA の防御率スケール指標。\text{xERA} \propto \text{xwOBA}^2
  • tERA：tRA の防御率スケール指標。\text{tERA} = \frac{\text{Expected Runs}}{\text{Expected Outs}} \times 27 \times \left(\frac{\text{ER}}{\text{R}}\right)_{\text{LG}}
  • FIP：守備の関与が極々限定的なイベントを対象に得点価値で重みづけした防御率スケール指標。\text{FIP} = \frac{13\cdot\text{HR} + 3\cdot(\text{BB}+\text{HBP}) - 2\cdot\text{K}}{\text{IP}} + C_{\text{FIP}}
  • kwERA：K-BB% のみを対象とした防御率スケール指標。\text{kwERA} = C_{\text{kw}} - 12 \times \frac{K - BB}{PA}
  • GBkwERA：kwERA と ERA の乖離を GB% を変数とする二次関数で補正した指標。\text{GBkwERA} = \text{kwERA} \times (-3.518 \cdot \text{GB\%}^2 + 2.344 \cdot \text{GB\%} + 0.629)
  • xFIP：FIP の HR 数をリーグ平均 HR/FB から期待される HR 数で置き換えた防御率スケール指標。\text{xFIP} = \frac{13 \cdot (\text{FB} \times \text{lgHR/FB}) + 3 \cdot (\text{BB}+\text{HBP}) - 2 \cdot \text{K}}{\text{IP}} + C_{\text{FIP}}
  • cFIP：構成要素（K・BB・HBP・HR）について、混合モデルで文脈を分離し推定された投手に帰属する効果を FIP 係数で加重合計した指標。
  • DRA：打者管理（value/PA）・走者管理（SRAA・TRAA・EPAA）の投手に帰属する効果をそれぞれ混合モデルで推定し、先発割合・対戦打者数を含めた 6 変数を RE24/PA に回帰させた後、投手個人の対戦打者数で失点率にスケールした指標。
  • SIERA：線形近似では残るバイアスを、K%・BB%・(GB-FB)% の 2 次項・交互作用項で補正した防御率スケール指標。\text{SIERA} = f\!\left(\frac{K}{PA},\, \frac{BB}{PA},\, \frac{GB - FB}{PA}\right) + C_{\text{siera}}

同年の記述力（左）と翌年の予測力（右）です。

xFIP_OFFB は 1.02 等で採用されている分母が外野フライのもの。

cFIP と DRA は防御率スケールではないので RMSE は防御率に線形補正したものを表示。

同年の防御率の記述力
TBF >= 100 / MLB 2002 - 2025
n R² RMSE
FIP 11377 0.577 0.809
tERA 11377 0.571 0.815
xERA 5423 0.564 0.835
xFIP_OFFB 11377 0.401 0.962
xFIP 11377 0.387 0.974
SIERA 11377 0.373 0.984
GBkwERA 11377 0.372 0.985
DRA 11377 0.370 0.987
kwERA 11377 0.326 1.021
cFIP 11377 0.306 1.036
※RMSEは線形補正した後の誤差
翌年の防御率の予測力
TBF >= 100 / MLB 2002 - 2025
n R² RMSE
SIERA 7587 0.145 1.097
GBkwERA 7587 0.139 1.101
cFIP 7587 0.135 1.104
xFIP_OFFB 7587 0.132 1.106
xFIP 7587 0.129 1.108
kwERA 7587 0.127 1.109
DRA 7587 0.125 1.111
tERA 7587 0.110 1.120
FIP 7587 0.103 1.124
xERA 3272 0.085 1.163
※RMSEは線形補正した後の誤差

記述力

いくつか触れておきます。

まず一つは FIP vs tERA でしょうか。よく tRA の解説で、「FIP が評価対象外としている BIP に関しても投手の責任範囲として～」というニュアンスの文言が並び、実際理論的には正しく思えます。ただ実態として防御率の記述力は FIP と比して高くなっていません。理由として挙げられるのは分母の違いでしょうか。FIP は実際のアウトあたりの得点価値、tERA は期待されるアウトあたりの得点価値を算出しています。得点価値部分の記述力の向上をアウト数部分で相殺している形になっていると言えそうです。

厳密には現行の FIP は BIP を評価対象外にはできていません。分母がイニング（取ったアウトの数）ですので間接的に BIP も評価されています。

もう一つ、cFIP にも触れておきます。この中ではかなり記述力が低くなっています。ただこれが悪いとは一概に言えません。防御率に含まれるノイズや外部要因を除いた結果であればむしろ正しい記述力とも言えます。cFIP は混合モデルによりノイズを平均へ縮小し、球場や捕手、審判といった外部要因の影響を投手自身の効果から分離することを意図しているので、防御率の記述力が FIP より低くなるのは自然な結果です。

予測力

先ほど述べたノイズや外部要因の除去が正しくできていれば予測力は上がります。実際に cFIP は FIP と順位が逆転しておりその意図は反映されていそうです。

FIP ↔︎️ xFIP や FIP ↔︎️ cFIP のような逆転が kwERA ↔︎️ GBkwERA には見られないところは要注目です。kwERA が拾わない打球部分を拾う GBkwERA は記述力だけでなく予測力も高くなっています。つまり kwERA が捨てている GB％ という打球情報はノイズや外部要因以外にも投手に帰属すべき情報が含まれている可能性が高いと解釈できます。

開発の順序としては kwERA → GBkwERA ですので kwERA はノイズや外部要因が大きくなる打球結果や走者管理を捨てたという点で大きな誤差を修正している指標です。ただ kwERA をもってして、打球情報の有用性を低く見積もるのは早計でしょう。

DRA については記述力、予測力ともに中途半端な位置にいます。DRA の Value/PA モデルでやっているのは投手効果の記述ですので、他効果の分離を直接的に行わない他の指標より記述力が落ちたとしてもそれは「正しい」記述力の低下と同義になりません。ただ投手の効果を推定できているなら予測力に関しては上昇してほしいところです。同じく混合モデルを活用している cFIP の予測力が高いことを考えると打球部分の過剰適合が気になります。

2015 年以降の xERA については他指標と条件が揃っていないのでここでは言及しません。

各指標のバイアス

では主題であるバイアスについてまとめていきます。

年代

まずは年代から。打球データが公開管理された 2002 年と Statcast データが公開管理された 2015 年を区切りとした年代の比較です。

同年の記述力です。

同年 防御率の記述力
TBF >= 100 / MLB 2002-2014
n R² RMSE
FIP 5,954 0.577 0.799
tERA 5,954 0.560 0.814
xFIP_OFFB 5,954 0.412 0.941
xFIP 5,954 0.399 0.951
SIERA 5,954 0.388 0.961
GBkwERA 5,954 0.383 0.964
DRA 5,954 0.375 0.970
kwERA 5,954 0.337 0.999
cFIP 5,954 0.307 1.022
xERA 0 NA NA
※RMSEは線形補正した後の誤差
同年 防御率の記述力
TBF >= 100 / MLB 2015-2025
n R² RMSE
tERA 5,423 0.585 0.814
FIP 5,423 0.577 0.822
xERA 5,423 0.564 0.835
xFIP_OFFB 5,423 0.388 0.989
xFIP 5,423 0.372 1.002
DRA 5,423 0.365 1.007
GBkwERA 5,423 0.359 1.012
SIERA 5,423 0.355 1.015
kwERA 5,423 0.312 1.048
cFIP 5,423 0.305 1.054
※RMSEは線形補正した後の誤差

翌年の予測力です。

翌年 防御率の予測力
TBF >= 100 / MLB 2002-2014
n R² RMSE
SIERA 4,315 0.169 1.065
GBkwERA 4,315 0.160 1.071
xFIP_OFFB 4,315 0.156 1.073
cFIP 4,315 0.155 1.074
xFIP 4,315 0.152 1.076
kwERA 4,315 0.150 1.078
DRA 4,315 0.140 1.084
tERA 4,315 0.130 1.090
FIP 4,315 0.130 1.090
xERA 0 NA NA
※RMSEは線形補正した後の誤差
翌年 防御率の予測力
TBF >= 100 / MLB 2015-2024
n R² RMSE
SIERA 3,272 0.112 1.145
GBkwERA 3,272 0.112 1.145
cFIP 3,272 0.107 1.148
DRA 3,272 0.103 1.151
xFIP_OFFB 3,272 0.101 1.152
xFIP 3,272 0.100 1.153
kwERA 3,272 0.098 1.154
tERA 3,272 0.085 1.163
xERA 3,272 0.085 1.163
FIP 3,272 0.072 1.171
※RMSEは線形補正した後の誤差

参考文献

Zimmerman, Jeff. 2015年. 「kwERA: The Starting Point for Pitcher Evaluations」. https://tht.fangraphs.com/kwera-the-starting-point-for-pitcher-evaluations/.