ドラフト候補研究所について

ドラフト候補研究所について

ドラフト候補研究所とは?

ドラフト候補研究所は、NPBをはじめ、MLB、KBO、CPBLのドラフト候補選手もまとめてピックアップしている日本唯一のドラフト情報メディアです。

公開データをもとに、ドラフト注目選手の成績をセイバーメトリクスを含めて分析し、視覚的に選手の能力が分かるようにグラフ化しています。


ドラフト候補研究所の特徴

一般的な野球メディアでは、「○○高校のエース」「全国大会で好投」など、感覚的な表現が多く使われがちです。

一方、ドラフト候補研究所では以下のような特徴があります。

  • 選手の成績データをグラフ化し、選手のタイプや能力を可視化
  • 日本だけでなく、アメリカ、韓国、台湾のドラフト注目選手を紹介
  • セイバーメトリクスを含めたデータの紹介

例えば、投手であれば奪三振率(K/9)や与四死球率(BB+HBP/9)、WHIPなどの指標から安定感を数値化しています。

打者であればOPSやIsoP(長打力)、IsoD(選球眼)を通して「出塁と長打のバランス」を判断します。

これらのデータはすべて、公開されている成績データをもとに計算されており、グラフ・表・比較チャートとしてわかりやすくまとめています。

スカウトレポートとファン目線の中間に立った存在として、野球データ好きの読者からも高い支持を得ています。


公開されているデータ分析サンプル

ドラフト候補研究所では、以下のように選手データをグラフ化して、選手の成績や傾向を可視化しています。

投手データ

・打者データ

このようにシーズンごとの数値をグラフ化し、「数字から見える特徴」「改善すべき課題」などを解説しています。

※選手のデータごとで、グラフのデザインや掲載数値が異なる場合があります。

※本レポートの数値は公開情報をもとに整理した参考値です。正確性を保証するものではなく、公式記録と差異がある場合があります。

ドラフト候補研究所では海外ドラフト候補まで分析

ドラフト候補研究所では、広範囲でドラフト注目選手を追っています。

当初は日本国内のアマチュア・独立リーグの投手・野手を中心にレポートを公開していました。

しかし、現在では、MLB・KBO・CPBLといった海外リーグの有望株までをカバーしています。

また、野球ファンだけでなく、スカウト、メディア関係者、選手自身にも有益なデータベースとして活用されています。


他メディアとの違い

ドラフト候補研究所の最大の強みは、「データの裏付けが明確」であることです。

感覚的なランキングや曖昧な表現ではなく、明確な数値を根拠にした分析を行うことで、読者に信頼される記事作りを徹底しています。

その結果、どの記事を見ても一目で成績傾向を理解できるデザインとなっています。

透明性・専門性の両立が、他サイトにはない「ドラフト候補研究所のブランド価値」です。


ドラフト候補研究所で野球の新しい楽しみ方を見つけよう

野球は結果だけを見るスポーツではなく、過程とデータから物語を読み解くスポーツです。

ドラフト候補研究所は、選手の裏側にある努力や成長を、数字とグラフで再現するメディアです。

これまで感覚でしか見られなかった「選手の伸びしろ」や「評価の裏付け」が、ここでは可視化されています。

プロ野球をより深く理解したい方、次のスターを自分の目で発掘したい方は、ぜひ一度覗いてみてください。

データから野球を語る時代の最前線を、共に楽しんでいきましょう。

月額500円で全記事が読み放題

ドラフト候補研究所では、1記事300円の単体販売に加え、月額500円のメンバーシッププランを設けています。

メンバーシップ会員の方は、すべての分析記事を制限なく閲覧できるほか、最新データ更新や新規候補の追加情報もリアルタイムで追うことが可能です。

単体300円×4本で1,200円になることを考えると、メンバーシップへの加入がお得です。

数値分析を追う野球ファンの方には、「ドラフト候補選手名簿」を毎月アップデートするような体験が得られます。

オンラインサロン「DRAFT COMMUNITY」運営中!

ドラフト候補研究所では、野球ファン向けのオンラインサロン「DRAFT COMMUNITY」を運営しています。

あなたがスカウトとなり、気になるアマチュア選手の成績データを調査し、DRAFT COMMUNITYにて共有し合う場所をご用意しています。

また、会員同士が交流できるフリートークチャネルでは、野球トークがしたいときに気軽にトークができます。

野球観戦をより充実したものにしたい方や選手を追うのが得意な方は、ぜひDRAFT COMMUNITYで趣味の野球を充実させましょう!

>>DRAFT COMMUNITYについて詳しく見る

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