平沢 大河 の類似選手 (2025年 1軍)

平沢 大河の成績と、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。

平沢 大河 の指標

打率出塁率長打率OPS ISOBABIPBB%K% Chase%Contact%SwStr%Z-Con%
0.059 0.059 0.118 0.176 0.059 0.077 -% 23.5% 9.09 68.57 12.5 80.0

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 90.0 川村 友斗 ソフトバンク 2025 - 0.111 0.111 0.111 0.222 - 0.167 - 33.3 25.0 64.71 12.5 81.82 9
2 89.5 増田 大輝 巨人 2025 - 0.136 0.136 0.182 0.318 0.046 0.2 - 28.0 24.0 71.43 12.66 87.18 25
3 87.9 小川 泰弘 ヤクルト 2025 - 0.045 0.043 0.091 0.134 0.046 0.077 - 35.7 31.88 71.23 11.36 86.67 28
4 87.7 石川 昂弥 中日 2025 - 0.139 0.173 0.208 0.382 0.069 0.205 2.7 36.0 24.68 66.46 10.94 86.11 75
5 87.6 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
6 87.5 齋藤 大翔 西武 2025 - 0.091 0.167 0.091 0.258 - 0.125 8.3 25.0 25.0 62.96 13.73 78.95 12
7 87.4 アビラ ヤクルト 2025 - 0.091 0.091 0.091 0.182 - 0.143 - 32.0 31.88 71.23 11.36 86.67 25
8 87.4 磯村 嘉孝 広島 2025 - - - - 0 - - - 28.6 27.27 72.22 11.54 92.31 7
9 87.3 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
10 87.2 吉村 貢司郎 ヤクルト 2025 - 0.028 0.079 0.056 0.135 0.028 0.048 4.3 32.6 31.88 71.23 11.36 86.67 46
11 87.1 石川 雅規 ヤクルト 2025 - 0.091 0.091 0.091 0.182 - 0.143 - 36.4 31.88 71.23 11.36 86.67 11
12 87.0 野村 大樹 西武 2025 - 0.171 0.171 0.2 0.371 0.029 0.231 - 25.0 25.45 75.0 10.96 85.29 36
13 86.9 髙橋 遥人 阪神 2025 - 0.077 0.077 0.077 0.154 - 0.143 - 40.0 31.88 71.23 11.36 86.67 15
14 86.9 マラー 中日 2025 - 0.071 0.133 0.107 0.24 0.036 0.133 3.0 39.4 31.88 71.23 11.36 86.67 33
15 86.8 石田 裕太郎 DeNA 2025 - 0.087 0.125 0.087 0.212 - 0.133 3.8 30.8 31.88 71.23 11.36 86.67 26

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。