髙松 渡 WATARU TAKAMATSU

西武 年度: 番号: 50 内野手

髙松 渡 の類似選手 (2026年 1軍)

髙松 渡の成績と、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。

髙松 渡 の指標

打率出塁率長打率OPS ISOBABIPBB%K% Chase%Contact%SwStr%Z-Con%
0.059 0.059 0.059 0.118 - 0.111 -% 42.1% 45.45 53.33 21.67 70.37

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 96.6 西村 瑠伊斗 ヤクルト 2025 - 0.091 0.091 0.091 0.182 - 0.143 - 36.4 46.67 57.14 16.67 70.0 11
2 95.1 伊藤 光 DeNA 2025 - - - - 0 - - - 44.4 37.5 55.56 21.43 72.22 9
3 95.0 田中 和基 楽天 2025 - 0.056 0.056 0.056 0.111 - 0.1 - 44.4 50.0 43.18 30.51 63.64 18
4 93.7 立松 由宇 ロッテ 2025 - - - - 0 - - - 50.0 58.33 50.0 21.05 66.67 6
5 93.6 モンテル 西武 2025 - 0.091 0.091 0.091 0.182 - 0.167 - 45.5 52.0 66.67 15.38 84.21 11
6 93.3 リチャード ソフトバンク 2025 - 0.091 0.091 0.182 0.273 0.091 0.2 - 54.5 36.04 53.27 20.79 76.07 22
7 93.0 九鬼 隆平 DeNA 2026 - - - - 0 - - - 50.0 33.33 60.0 14.29 66.67 2
8 92.8 栗山 巧 西武 2025 - 0.087 0.087 0.087 0.174 - 0.125 - 30.4 36.36 67.69 14.29 82.05 23
9 92.6 横山 聖哉 オリックス 2025 - - - - 0 - - - 50.0 33.33 40.0 28.57 66.67 2
10 92.6 石塚 裕惺 巨人 2025 - 0.111 0.111 0.111 0.222 - 0.25 - 55.6 38.46 56.52 16.67 85.71 9
11 92.2 井上 朋也 ソフトバンク 2025 - 0.125 0.125 0.125 0.25 - 0.158 - 20.8 45.16 57.14 21.62 83.33 24
12 92.1 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
13 92.0 山野辺 翔 西武 2025 - - - - 0 - - - 33.3 39.47 74.0 12.79 76.47 3
14 92.0 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
15 91.4 佐藤 啓介 広島 2025 - 0.067 0.125 0.067 0.192 - 0.1 6.2 31.2 38.46 67.44 13.33 84.0 16

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。