mlb-regression-flagger

MLB 回帰フラガー

目次

• 例
• ワークフロー
• 一般的なパターン
• ガードレール
• クイックリファレンス

例

シナリオ：ユーザーが「Junior Caminero は買い時の選手ですか。それとも、根拠のない情報に踊らされているだけですか？」と尋ねます。

Baseball Savant と FanGraphs から収集した生データ（URLを引用）：

• Caminero の2026年 wOBA：.310（実際の結果）
• Caminero の2026年 xwOBA：.380（打球速度＋打ち出し角度に基づく予測値）
• BABIP：.255（リーグ平均の.300を大きく下回る）
• バレル率：14.2%（エリート水準、90パーセンタイル）
• ハードヒット率：52%（エリート水準）

回帰指数の計算：

regression_index = (xwOBA - wOBA) x 500
                 = (.380 - .310) x 500
                 = +35

二次チェック — BABIP：打者に限ってさらに基準を厳しくする場合、.255は外れ値の下限である.240を下回ってはいませんが、.255という数値とエリート級のコンタクトの質を合わせて考えると、運に恵まれていないことが確認できます。「.300まで回復する」選手ではありませんが、打球の傾向を考えれば、.255のままでいる可能性は低いでしょう。

結論：regression_index = +35 → 買い。Caminero は運に恵まれていませんが、根底にあるコンタクトの質はエリート級です。今後30日間で、表面的な成績が実力に追いつくと予想されます。

ユーザー向けの説明（CLAUDE.md のルール #5 に従った、初心者向けの文章）：

「Junior Caminero の表面的な数字は平凡に見えます（wOBA .310 — これは打撃全般を示す指標です）。しかし、実際のコンタクトの質（どれだけ強く、どの角度でボールを打っているか）から判断すると、.380を記録すべきです。この差はリーグでも最大級です。獲得可能なら追加するか、成績が実力に追いつく前にトレードで獲得しましょう。」

シグナルファイルの出力（signal-framework.md に従う）：

---
type: regression
date: 2026-04-17
emitted_by: mlb-regression-flagger
player: Junior Caminero
regression_index: +35
direction: BUY
confidence: 0.78
source_urls:
  - https://baseballsavant.mlb.com/savant-player/junior-caminero-...
  - https://www.fangraphs.com/players/junior-caminero/...
---

ワークフロー

このチェックリストをコピーして、進捗を記録してください。

Regression Flagger Progress:
- [ ] Step 1: Define the candidate list (who to check)
- [ ] Step 2: Web-search Savant for expected stats (xwOBA, xERA, xBA)
- [ ] Step 3: Web-search FanGraphs for surface stats (wOBA, ERA, BABIP, HR/FB)
- [ ] Step 4: Compute regression_index per player
- [ ] Step 5: Apply secondary flags (BABIP, HR/FB)
- [ ] Step 6: Emit signal file + user-facing translation

ステップ 1：候補者リストを定義する

誰をチェックしますか？候補者の選定方法は 3 つあります。

• ユーザーの現在のロスター（SELL 候補 — 成績が実力を上回っている選手）
• フリーエージェント＋ウェイバーワイヤー（BUY 候補 — 成績が振るわない一方、基礎指標が非常に優れている選手）
• 指定された選手（例：トレード候補）

ステップ 2：Web 検索で Baseball Savant の期待値指標を調べる

正確な検索クエリと URL の形式については、resources/methodology.md を参照してください。

• 打者：xwOBA、xBA、xSLG、バレル率、ハードヒット率
• 投手：xERA、被期待打率、空振り率、チェイス率
• 各 URL をシグナルファイルの source_urls に記録する

ステップ 3：Web 検索で FanGraphs の表面指標を調べる

検索クエリの形式については、resources/methodology.md を参照してください。

• 打者：wOBA、BABIP、打率、出塁率、長打率
• 投手：ERA、FIP、xFIP、被本塁打率、残塁率
• 各 URL を記録する

ステップ 4：regression_index を計算する

計算式については、resources/methodology.md を参照してください。

• 打者：regression_index = (xwOBA - wOBA) x 500。範囲は ±100 に制限する
• 投手：regression_index = (FIP - ERA) x 50。範囲は ±100 に制限する
  • 注：投手の場合、FIP が ERA より大きい（よりプラス）と、投手は幸運だったことを意味します（ファンタジーではマイナスのシグナル）。FIP が ERA より小さいと、投手は不運だったことを意味します（プラスのシグナル）。符号の規則については methodology を参照してください。
• 算出結果を resources/template.md に記入する

ステップ 5：二次フラグを適用する

• 打者の BABIP を確認する：.370 を超える場合（持続不可能なほど幸運）、または .240 を下回る場合（持続不可能なほど不運）にフラグを付ける
• 投手の HR/FB を確認する：17% を超える場合（不運。通常は約 12% に戻る）、または 8% を下回る場合（幸運）にフラグを付ける
• 注：二次フラグは、主要な regression_index を補強したり、相反したりします。指標が一致する場合は確信度が上がります。一致しない場合は確信度が下がり、実行可能な BUY/SELL ではなく「watchlist」バケットに選手を分類します。

ステップ 6：シグナルファイルとユーザー向けの説明を出力する

• signal-framework.md に従って、フロントマターを含む signals/YYYY-MM-DD-regression.md を作成する
• すべての指標をユーザー向けに平易な言葉で説明する（CLAUDE.md のルール #5 に従う）
• 推奨事項の最後には必ず行動を示す動詞を付ける：BUY / SELL / HOLD / ADD / DROP（CLAUDE.md のルール #6 に従う）
• resources/evaluators/rubric_mlb_regression_flagger.json に照らして検証する。目標平均スコアは 3.5 以上です。

よくあるパターン

パターン 1：優れたコンタクト能力を持つ不運な打者（典型的な BUY）

• シグナル：xwOBA - wOBA ≥ +.050、Barrel % ≥ 90 パーセンタイル、BABIP ≤ .260
• 典型的なプロフィール：優れた打球速度を持つ若手打者だが、ライナーが野手の正面を突いている
• アクション：積極的に BUY。市場が気づく前にトレードを申し込みましょう。ウェーバーに出ている場合は、FAAB で入札しましょう。
• 例：Junior Caminero — xwOBA .380 対 wOBA .310、BABIP .255 → +35、BUY。

パターン 2：幸運なベテラン選手（典型的な SELL）

• シグナル：wOBA - xwOBA ≥ +.050、Barrel % が中央値未満、BABIP ≥ .360
• 典型的なプロフィール：キャリア平均程度の打者だが、弱いコンタクトで好調な時期を過ごしている
• アクション：高値で SELL。実力のある BUY-LOW 候補とのトレードを試みましょう。
• 例（仮定）：BABIP .360、xwOBA .295 対 wOBA .340 で打率 .310 のユーティリティ IF → -22、SELL。

パターン 3：幸運な投手の先発投手（SELL）

• シグナル：ERA が FIP より大幅に低い（例：ERA 2.50、FIP 4.20）、HR/FB < 8%、残塁率（LOB%）> 80%
• 典型的なプロフィール：フライボールがスタンドに届かず、前の投手から引き継いだ走者も得点していない先発投手
• アクション：ERA の見栄えがよいうちに SELL。
• Regression_index の例：(FIP - ERA) x 50 = (4.20 - 2.50) x 50 = +85。ただし投手の場合、FIP と ERA の差が大きいほど幸運だったことを意味するため、符号を反転させて -85、SELL となります。符号の規約については、方法論を参照してください。

パターン 4：不運な投手の先発投手（BUY）

• シグナル：ERA が FIP を大きく上回る（例：ERA 5.10、FIP 3.40）、HR/FB > 17%、LOB% < 68%
• 典型的なプロフィール：優れた球威を持つが、投球の組み立てや BABIP の運に恵まれていない
• アクション：ERA が適正化する前に BUY。

パターン 5：シグナルが相反する（WATCHLIST、アクションの対象外）

• シグナル：xwOBA-wOBA の差は大きいが Barrel % は中央値未満、または BABIP が極端だがコンタクトの質がその数値を裏付けている
• アクション：BUY/SELL を自動でフラグ付けしないでください。信頼度を下げた（< 0.5）regression_index を出力し、もう 1 週間ウォッチリストに載せましょう。

ガードレール

1. サンプルサイズの最低基準：打者の打席数が80未満、または投手の投球回が30未満の場合、regression_indexを出力しないでください。Statcastの期待成績は、この基準を下回るとノイズが大きくなります。基準を下回る場合は、confidence: 0.3を出力し、too-earlyとラベル付けしてください。

2. 投手の符号規則：(FIP - ERA) x 50で生の数値が得られます。正の生の数値はERA < FIPを意味します。つまり投手は運に恵まれているため、負のregression_index（SELLシグナル）になるよう符号を反転させます。負の生の数値はERA > FIPを意味します。つまり運に恵まれていないため、符号を反転させて正の値（BUY）にします。必ず符号を反転させてください。計算例は方法論を参照してください。打者には生の符号をそのまま使用します。

3. ±100に制限：極端なxwOBAの差（>.200）は、ほぼ常にサンプルサイズが小さいことによるアーティファクトです。必ず上限・下限を適用してください。regression_indexに+140を報告しないでください。

4. 球場と左右の相性の調整：SavantのxwOBAは球場の影響を受けませんが、左右の相性による分割成績は調整されません。左打者が左打者に不利な球場（例：Oracle）でプレーし、今後の先発投手に左投手が多い場合、回帰は指数が示すよりも遅くなる可能性があります。注意点として記載してください。再計算はしないでください。

5. BABIPは副次的な指標であり、主指標ではありません：基礎的なコンタクトの質が非常に高い場合、高いBABIPだけではSELLシグナルになりません。極端に高い打球速度（例：Judge、Ohtani）の打者は、シーズンを通じて.340を超えるBABIPを維持します。フラグを立てる前に、必ずBABIPをHard-Hit %と照合してください。

6. 投手のHR/FBの補正：リーグ平均のHR/FBは約12%です。投手はリーグ平均ではなく、キャリアHR/FBに近づくように回帰します。フライボール投手の「標準的な」HR/FBは14%、ゴロ投手は9%です。入手可能な場合はキャリア平均または3年平均を使用し、過去のデータがない場合に限り12%を使用してください。

7. すべての事実をウェブ検索する（CLAUDE.mdに従う）：計算式に使うすべての数値は、source_urls:にURLを記録したうえで、ライブウェブ検索から取得してください。記憶や学習データから補完してはいけません。検索に失敗した場合は、confidence: 0.3に下げ、レッドチーム確認でその旨を記録してください。

8. 初心者向けに説明する：ユーザーには野球の知識がまったくありません。「xwOBA」「FIP」「BABIP」を使うユーザー向けの文では、初出時にそれぞれの意味を文中で説明してください。CLAUDE.mdのルール#5と上記の例を参照してください。

クイックリファレンス

基本の計算式：

HITTER:  regression_index = clamp((xwOBA - wOBA) x 500, -100, +100)
         positive = UNLUCKY (BUY); negative = LUCKY (SELL)

PITCHER: raw = (FIP - ERA) x 50
         regression_index = clamp(-raw, -100, +100)
         positive = UNLUCKY (BUY); negative = LUCKY (SELL)

SECONDARY (hitter):  BABIP > .370 → lucky flag; BABIP < .240 → unlucky flag
SECONDARY (pitcher): HR/FB < 8% → lucky flag; HR/FB > 17% → unlucky flag

アクションのしきい値：

regression_index	傾向	ファンタジーでのアクション
≥ +30	非常に運に恵まれていない	積極的にBUY / ADD / 高額のFAAB入札
+15 to +29	やや運に恵まれていない	安く入手できる場合はBUY
-14 to +14	ノイズ	HOLD / アクションなし
-29 to -15	やや運に恵まれている	相場価格のオファーがあればSELL
≤ -30	非常に運に恵まれている	積極的にSELL / DROP / オファーを断る

データソースの対応表（data-sources.mdに従う）：

指標	主な情報源	URLパターン
xwOBA、xBA、xSLG、Barrel %、Hard-Hit %	Baseball Savant	https://baseballsavant.mlb.com/savant-player/{slug}-{id}
wOBA、BABIP（打者）	FanGraphs	https://www.fangraphs.com/players/{slug}/{id}
ERA、FIP、xFIP、HR/FB、LOB%	FanGraphs	同上
xERA	Baseball Savant	同上

主なリソース：

• resources/template.md：フラグ対象選手の表、選手ごとのワークシート、シグナルファイルのテンプレート
• resources/methodology.md：符号規則を含む計算式、ウェブ検索クエリのパターン、計算例、BABIPとHR/FBの補正
• resources/evaluators/rubric_mlb_regression_flagger.json：8項目の評価基準

必要な入力：

• 選手名（複数可）、または「ロースターをスキャン」／「ウェイバーをスキャン」
• リーグの状況：残り週数、カテゴリー別のニーズ（context/league-config.mdおよびmlb-category-state-analyzerのシグナルから取得）

生成される出力：

• 選手ごとのregression_index（-100から+100）
• 傾向タグ：BUY / SELL / HOLD / WATCHLIST
• 副次的なフラグの注記（BABIP、HR/FB）
• signals/YYYY-MM-DD-regression.mdのシグナルファイル
• 専門用語の意味を文中で説明し、アクションを表す動詞を含むユーザー向けの要約