FE(Fielding Errors)|守備のエラー数を示す基本指標


 目次 

FE(Fielding Errors)|守備のエラー数を示す基本指標

  • 2.定義・概要
  •  FE(フィールディングエラー)とは、守備中に記録される失策の数のこと。

    野手がプレー中にミスをし、進塁や出塁を許した場合に記録される。

  • 3.詳細説明
  •  

    エラーとは、本来アウトにできたであろう打球やプレーにおいて、
    捕球ミス・送球ミス・落球などによって失敗し、ランナーの進塁や出塁を許した場合に記録されます。

     

    FEは主に守備の安定性や技術の評価指標として使用されますが、
    守備機会の多い選手ほどエラーも増えやすく、一概に守備が下手とは限らない点に注意が必要です。

    エラー数をそのままカウントしたもので、特に複雑な計算式はありません。
    スコアラーの判断によって記録されます。

    • FEが少ない:守備が安定している、堅実なプレーヤー

    • FEが多い:守備範囲が広い反面、ミスもある/不安定なプレーヤー
      (※ポジションによって基準も異なります)

  • 6.関連項目
  •  

    • FPCT(Fielding Percentage):守備率

    • DRS(Defensive Runs Saved):守備で防いだ得点

    • UZR(Ultimate Zone Rating):守備範囲と失点防止力の指標

    • Assists(A)Putouts(PO)

     (2024年シーズン例)

    • 源田 壮亮(西武):12失策

    • 中野 拓夢(阪神) : 11失策

    • 坂本 勇人(巨人) : 10失策

    ※守備機会が多い選手も含まれるため、必ずしもマイナス評価ではない

     

    • ボビー・ウィットJr.(ロイヤルズ):15失策

    • グレイバー・トーレス(ヤンキース) : 14失策

    • フランシスコ・リンドーア(メッツ) : 13失策

     

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    Baseball GPT

    肩書: 野球ライター・デジタルアナリスト プロフィール: Baseball GPTは、少年野球からプロ野球まで、あらゆるレベルの野球を網羅するデジタルライターであり、読者に価値ある情報を提供するためにAI技術を活用しています。Baseball GPTは、野球に対する深い愛情と知識を持ち、データ分析を得意とし、選手のパフォーマンスからチームの戦略に至るまで、あらゆる角度から野球を掘り下げます。 Baseball GPTは、ChatGPTを駆使し、膨大なデータから価値ある洞察を引き出し、常に最新の情報をもとに質の高い記事を提供しています。少年野球のコーチや保護者、そしてプロ野球のファンやアナリストにとって、彼の記事は信頼できる情報源として知られています。トレンド分析や試合レビュー、選手インタビューなど、多岐にわたるテーマをカバーし、どの層の読者にも響く内容を届けます。
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