土田 龍空 の類似選手 (2025年 1軍)

土田 龍空の成績と、2025年以降のNPB全打者の成績を比較し、 統計的に最も似ている選手を自動検出しています。
※ 比較ロジック(使用指標・重み・球種グループなど)は検討中のため、今後変更される可能性があります。

土田 龍空 の指標

打率出塁率長打率OPS ISOBABIPBB%K% Chase%Contact%SwStr%Z-Con%
0.137 0.17 0.176 0.346 0.039 0.2 3.8% 30.2% 31.33 58.65 20.0 69.47

類似選手 TOP 15

# 類似度 選手名 チーム 年度 年齢 打率 出塁率 長打率 OPS ISO BABIP BB% K% Chase% Con% SwStr% Z-Con% 打席
1 94.6 加藤 響 DeNA 2025 - 0.176 0.222 0.176 0.399 - 0.273 5.6 33.3 31.43 54.35 19.48 70.0 18
2 93.5 長野 久義 巨人 2025 - 0.136 0.208 0.136 0.345 - 0.214 8.3 33.3 35.48 55.36 17.76 73.33 24
3 92.6 樋口 正修 中日 2025 - 0.091 0.13 0.091 0.221 - 0.143 4.0 32.0 29.73 59.26 15.96 77.78 25
4 92.6 清水 叶人 広島 2025 - 0.154 0.214 0.231 0.445 0.077 0.222 7.1 28.6 36.11 62.07 13.11 71.43 14
5 92.2 丸山 和郁 ヤクルト 2025 - 0.125 0.176 0.125 0.301 - 0.2 5.6 33.3 33.33 60.53 13.51 81.4 36
6 91.9 オリバレス オリックス 2025 - 0.182 0.229 0.212 0.441 0.03 0.24 5.7 22.9 36.67 61.97 16.54 80.0 35
7 91.8 蛭間 拓哉 西武 2025 - 0.176 0.2 0.176 0.376 - 0.231 2.7 21.6 41.51 63.86 17.89 75.93 37
8 91.5 石川 慎吾 ロッテ 2025 - 0.086 0.111 0.114 0.225 0.028 0.125 2.8 30.6 32.5 67.5 14.53 79.66 36
9 91.4 澤井 廉 ヤクルト 2025 - 0.187 0.208 0.28 0.488 0.093 0.277 1.3 35.1 37.97 57.87 20.0 75.0 77
10 91.2 宮崎 竜成 ロッテ 2025 - 0.194 0.248 0.224 0.472 0.03 0.284 2.7 28.2 39.53 64.96 17.32 77.06 110
11 91.0 牧野 翔矢 西武 2025 - 0.213 0.238 0.246 0.484 0.033 0.333 3.0 32.8 38.64 59.51 17.67 75.79 67
12 90.9 森 敬斗 DeNA 2025 - 0.153 0.173 0.181 0.354 0.028 0.193 2.7 21.3 35.45 69.64 13.91 83.62 75
13 90.9 石原 彪 楽天 2025 - 0.094 0.171 0.094 0.265 - 0.15 7.9 31.6 30.43 60.76 13.02 80.0 38
14 90.4 細川 凌平 日本ハム 2025 - 0.125 0.176 0.125 0.301 - 0.143 5.3 10.5 35.0 70.59 15.09 76.92 19
15 90.4 鵜飼 航丞 中日 2025 - 0.189 0.189 0.189 0.377 - 0.25 - 24.5 40.0 65.85 17.49 80.72 53

類似度は、各指標をリーグ全体で正規化 (Z-score) し、加重ユークリッド距離で算出しています。 100に近いほど成績プロファイルが似ています。

類似選手検索のしくみ

この機能は、選手の成績を複数の指標で「指紋」のように捉え、最も似た指紋を持つ選手を探し出します。

比較に使う指標

打者は 打率・出塁率・長打率・ISO(長打力)・BB%(四球率)・K%(三振率)・BABIP の成績指標に加え、 Chase%(ボール球スイング率)・Contact%(コンタクト率)・SwStr%(空振り率)・Z-Contact%(ゾーン内コンタクト率) のアプローチ指標も考慮して比較します。

計算方法

  1. 正規化: 各指標を全選手の平均・標準偏差で「偏差値」的な尺度に揃えます。これにより打率(.280)と本塁打(30)のような異なるスケールの指標を公平に比較できます。
  2. 加重距離: 各指標の差に重要度の重みを掛けて、多次元空間での距離を計算します。距離が近い=成績が似ている、ということです。
  3. 複数年度: 2025年以降の全選手データを対象にしているため、「あの年のあの選手に似ている」という発見も可能です。

類似度スコア

100に近いほど成績が似ています。80以上は非常に近い成績プロファイル、60以上はタイプが近い選手と言えます。