インゼミ発表11月

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みそらとくやす
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1 1 プロ野球年俸の決定要因大村木下京可裕貴

2 全体の流れ 2 1 イントロダクション 2 研究目的研究方法の紹介 3 研究結果重回帰分析による分析実際の選手による検証回帰分析の精度検証 4 考察まとめ

3 2018 年高年俸選手トップ 20 順位選手年俸年齢順位選手年俸年齢 1 柳田悠岐 ( ソフトバンク ) 5.5 億 29 歳 11 攝津正 ( ソフトバンク ) 4 億 36 歳 2 サファテ ( ソフトバンク ) 5 億 37 歳 12 松田宣浩 ( ソフトバンク ) 4 億 35 歳 3 メヒア ( 西武 ) 5 億 32 歳 13 鳥谷敬 ( 阪神 ) 4 億 37 歳 4 金子千尋 ( オリックス ) 5 億 34 歳 14 糸井嘉男 ( 阪神 ) 4 億 36 歳 5 菅野智之 ( 巨人 ) 4.5 億 28 歳 15 五十嵐亮太 ( ソフトバンク ) 3.6 億 39 歳 6 ゲレーロ ( 巨人 ) 4 億 31 歳 16 マシソン ( 巨人 ) 3.55 億 34 歳 7 内川聖一 ( ソフトバンク ) 4 億 35 歳 17 筒香嘉智 (DeNA) 3.5 億 26 歳 8 バンデンハーク ( ソフトバンク ) 4 億 33 歳 18 メッセンジャー ( 阪神 ) 3.5 億 36 歳 9 デスパイネ ( ソフトバンク ) 4 億 32 歳 19 坂本勇人 ( 巨人 ) 3.5 億 29 歳 3 10 和田毅 ( ソフトバンク ) 4 億 37 歳 20 青木宣親 ( ヤクルト ) 3.5 億 36 歳

4 イントロダクション 4 日本のプロ野球選手の年俸は毎年シーズン終了後の契約更改時にそのシーズンの成績に基づいて来季の年俸が球団から提示される提示を受けた選手はその提示額に納得いけば承諾し納得いかなければ保留もしくは退団という選択に迫られるしかし実際は承諾しない選手は毎年ほんの数人程度であるこれは提示された金額が成績という選手自身も納得せざるをえない要因によって決定されているからだと思われるそこで実際にプロ野球選手の年俸はどのような要因が大きく影響して決まるのかを検証していくこととするプロ野球選手の年俸は公開されており誰でも簡単に知ることができる

5 先行研究 5 過去の似たような研究を探してみたらプロ野球の年俸の決定要因について重回帰分析を用いて行った研究が見つかった NPB 野手の年俸推測と各球団の年俸決定の特徴分析その研究では日本プロ野球機構の年俸の特徴を独自の考えを用いつつ年俸の決定要因について各要因の関係性 ( 多重共線性 ) に注意し慎重に要因を選定して重回帰分析を行っていたその後重回帰分析で得られた結果を用いて年俸推測式を作成し年俸の予測を行っていた

6 先行研究 6 ~ 今回の研究との相違点 ~ 先行研究 2015 年シーズンのデータを採用対象選手 : 野手のみ各球団ごとで回帰分析を行っていた今回の研究 2017 年シーズンのデータを採用対象選手 : 投手野手各球団で分けることなく回帰分析を行った

7 研究目的 7 プロ野球選手の年俸は何の要因が大きく影響を及ぼしているのかを実証分析を用いて研究する実際の選手の年俸を予測する

8 研究方法 8 各選手の年俸を決める要因は何か? 重回帰分析をする年俸を被説明変数( 目的変数 ) 2017 年シーズンの各選手の成績を説明変数とする重回帰分析とは 1 つの被説明変数 ( 目的変数 ) を複数の説明変数で予測しようとする分析

9 重回帰分析をする上での注意点 9 プロ野球の年俸を決める要因は多くありすぎるのでどれを説明変数にすればいいのかわからない ~ プロ野球選手の年俸を決める例 ~ 投手 : 年齢登板勝利敗北セーブホールド HP 完投完封勝利無四球勝率打者投球回安打本塁打四球故意四球死球三振暴投ボーク失点自責点防御率順位外国人など野手 : 年齢試合打席打数得点安打二塁打三塁打本塁打塁打打点盗塁盗塁刺犠打犠飛四球故意四球死球三振併殺打打率長打率出塁率順位外国人など NPB の公式 HP に載っていた成績より

10 重回帰分析をする上での注意点 10 多重共線性に注意する必要がある多重共線性とは説明変数同士の関係性が強い時互いに干渉しあって正しく分析できなくなることである ~ 多重共線性が発生するとどうなるか~ 分析結果における係数の標準誤差が大きくなる P 値が大きくなる回帰係数の符号が本来なるべきものとは逆の符号となる

11 多重共線性の例 11 コンビニの月間の売上を被説明変数 ( 目的変数 ) とした分析を行う売上に関係しそうな要素の中に雨が降った日数と月間の降水量の似たような要素が存在するこの状態で分析をすると多重共線性が発生するなぜならば雨が降った日数が多ければ多いほど月間の降水量も増えるのでこの 2 つの要素は相関関係が高いからであるこのような場合はどちらか一方を外して再度分析することで多重共線性を解消することができます

12 各成績間の相関係数 ( 投手 ) 年齢登板勝利敗北セーブホールド HP 完投完封勝利無四球勝率打者投球回安打本塁打四球故意四球四球三振暴投ボーク失点自責点防御率 Aクラス年齢 1 12 外国人優勝登板勝利敗北セーブホールド HP 完投完封勝利無四球勝率打者投球回安打本塁打四球故意四球四球三振暴投ボーク失点自責点防御率 A クラス外国人優勝黄色 0.5~0.6 緑 :0.6~0.7 青 :0.7 以上

13 年齢 1 年齢登板勝利敗北セーブホールド HP 完投完封勝利無四球勝率打者 13 登板勝利敗北セーブホールド HP 完投完封勝利無四球勝率

14 各成績間の相関係数 ( 野手 ) 年齢試合打席打数得点安打二塁打三塁打本塁打塁打打点盗塁盗塁刺犠打犠飛四球故意四球死球三振併殺打打率長打率出塁率 14A クラス外国人優勝年齢 1 試合打席打数得点安打二塁打三塁打本塁打塁打打点盗塁盗塁刺犠打犠飛四球故意四球死球三振併殺打打率長打率出塁率 A クラス外国人優勝黄色 0.5~0.6 緑 :0.6~0.7 青 :0.7 以上

15 年齢 1 年齢試合打席打数得点安打二塁打三塁打本塁打塁打打点盗塁 15 試合打席打数得点安打二塁打三塁打本塁打塁打

16 重回帰分析説明変数になりうる相関関係の弱い要因を抜粋し以下のように決めた 16 投手野手 1 年齢年齢 2 投球回試合数 3 防御率出塁率 4 セーブ数ー 5 外国人か否か外国人か否か 6 優勝か否か優勝か否か 5と6はダミー変数

仮説 ( 投手 ) 17 年齢プロ野球は実力主義で若くして活躍している選手はたくさんいるが年齢はある程度関係していると思うメジャーリーグの場合は年齢に関係なく完全な実力主義のイメージだが日本プロ野球の場合は年功序列の考えが根強く残っていると思う ( 因果関係あり ) 投球回投球回が多いということはある程度信頼されており実績のある投手が多くの投球回を

17 仮説 ( 投手 ) 17 年齢プロ野球は実力主義で若くして活躍している選手はたくさんいるが年齢はある程度関係していると思うメジャーリーグの場合は年齢に関係なく完全な実力主義のイメージだが日本プロ野球の場合は年功序列の考えが根強く残っていると思う ( 因果関係あり ) 投球回投球回が多いということはある程度信頼されており実績のある投手が多くの投球回を投げるということだから関係していると思う ( 大きな因果関係あり ) 防御率防御率が高ければ多くの失点をしてるということだから年俸が低くなると思う ( 因果関係あり ) セーブ数抑え投手はコスパがいいとよく言われるので大きな関係があると思う ( 因果関係あり ) 外国人か否か外国人はたくさん給料をもらってるイメージがあるので関係あると思う ( 大きな因果関係あり ) 優勝か否か優勝するチームの選手は成績が良い選手が多いためもちろん関係していると思う ( 因果関係あり )

18 仮説 ( 野手 ) 18 年齢プロ野球は実力主義で若くして活躍している選手はたくさんいるが年齢はある程度関係していると思うメジャーリーグの場合は年齢に関係なく完全な実力主義のイメージだが日本プロ野球の場合は年功序列の考えが根強く残っていると思う ( 因果関係あり ) 試合数試合数が多いということは実績があり結果を残している選手ということだから大きく関係していると思う ( 大きな因果関係あり ) 出塁率試合数と同様出塁率が上がればもちろん年俸は上がると思う ( 因果関係あり ) 外国人か否か外国人はたくさん給料をもらってるイメージがあるので関係あると思う ( 大きな因果関係あり ) 優勝か否か優勝するチームの選手は成績が良い選手が多いためもちろん関係していると思う ( 因果関係あり )

19 対象となる選手データ 19 対象となる選手 2017 年と2018 年のどちらにも日本プロ野球の同じチームに所属していた選手を対象とする 1 軍の試合に出場経験のあった選手に限るさらに投手の場合は投球回が15 回以上の選手に絞る防御率の数値を落ち着かせる狙い対象数 ( サンプル数 ) 投手 176 野手 273 対象外の例松坂大輔 (2017 年 : ソフトバンク 2018 年 : 中日 ) 今村信貴 (2017 年 : 投球回 6)

選手名年俸ポジション年数出身地チーム年度年齢試合打席打数得点安打二塁打三塁打本塁打塁打打点盗塁盗塁刺犠打犠飛四球故意四球死球三振併殺打打率長打率出塁率 A クラス外国人優勝 G 後藤武敏 1890 内野手 16 年静岡 DeNA 2017 38 26 29 26 0 3 1 0 0 4 3 0 0 0 0 3 0 0 7 1 0.115 0.154 0.

20 選手名年俸ポジション年数出身地チーム年度年齢試合打席打数得点安打二塁打三塁打本塁打塁打打点盗塁盗塁刺犠打犠飛四球故意四球死球三振併殺打打率長打率出塁率 A クラス外国人優勝 G 後藤武敏 1890 内野手 16 年静岡 DeNA ロペス内野手 6 年ベネズエラ DeNA 乙坂智 2100 外野手 7 年神奈川 DeNA 梶谷隆幸外野手 12 年島根 DeNA 関根大気 1570 外野手 5 年愛知 DeNA 宮﨑敏郎 8000 内野手 6 年佐賀 DeNA 桑原将志 8500 外野手 7 年大阪 DeNA 戸柱恭孝 3800 捕手 3 年鹿児島 DeNA 荒波翔 3000 外野手 8 年神奈川 DeNA 佐野恵太 700 内野手 2 年岡山 DeNA 細川成也 540 外野手 2 年神奈川 DeNA 山下幸輝 1140 内野手 4 年千葉 DeNA 柴田竜拓 2300 内野手 3 年岡山 DeNA 西森将司 610 捕手 7 年京都 DeNA 石川雄洋 5500 内野手 14 年静岡 DeNA 倉本寿彦 7300 内野手 4 年神奈川 DeNA 田中浩康 2200 内野手 14 年京都 DeNA 筒香嘉智外野手 9 年和歌山 DeNA 白根尚貴 540 外野手 7 年島根 DeNA 飛雄馬 750 内野手 7 年大阪 DeNA 嶺井博希 1900 捕手 5 年沖縄 DeNA T- 岡田外野手 13 年大阪オリックスマレーロ内野手 2 年アメリカオリックスロメロ外野手 2 年アメリカオリックス安達了一 6400 内野手 7 年群馬オリックス岡﨑大輔 610 内野手 2 年埼玉オリックス吉田正尚 3100 外野手 3 年福井オリックス吉田雄人 510 外野手 5 年北海道オリックス宮﨑祐樹 1800 外野手 8 年佐賀オリックス後藤駿太 2900 外野手 8 年群馬オリックス山崎勝己 1160 捕手 18 年兵庫オリックス縞田拓弥 1250 内野手 7 年福岡オリックス若月健矢 2000 捕手 5 年埼玉オリックス宗佑磨 650 内野手 4 年東京オリックス小谷野栄一 6300 内野手 16 年東京オリックス小田裕也 1150 外野手 4 年熊本オリックス小島脩平 2300 内野手 7 年群馬オリックス杉本裕太郎 700 外野手 3 年徳島オリックス大城滉二 2800 内野手 3 年沖縄オリックス中島宏之内野手 16 年兵庫オリックス

投手概要重回帰分析結果 21 回帰統計重相関 R 0.689241 重決定 R2 0.475054 補正 R2 0.456417 標準誤差 7219.308 観測数 176 分散分析表自由度変動分散観測された分散比有意 F 回帰 6 7.97E+09 1.33E+09 25.48963 1.92E-21 残差 169 8.81E+09 52118408 合計 175 1.

21 投手概要重回帰分析結果 21 回帰統計重相関 R 重決定 R 補正 R 標準誤差観測数 176 分散分析表自由度変動分散観測された分散比有意 F 回帰 E E E-21 残差 E 合計 E+10 係数標準誤差 t P- 値下限 95% 上限 95% 下限 95.0% 上限 95.0% 切片 E 年齢 E 投球回 E 防御率外国人優勝セーブ

投手回帰分析結果 22 回帰統計重相関 R 0.689241 決定係数 0.456417 係数 t P- 値切片 -21880.2-5.51147 1.31E-07 年齢 857.777 6.801289 1.71E-10 投球回 65.62562 5.282039 3.

22 投手回帰分析結果 22 回帰統計重相関 R 決定係数係数 t P- 値切片 E-07 年齢 E-10 投球回 E-07 防御率外国人優勝セーブ有意水準黄色 :1% とする

23 年俸との相関関係 ( 投手 ) 23 年齢セーブ数年棒と年齢の散布図 ( 投手 ) 年棒 ( 万円 ) 0 年棒とセーブ数の散布図年棒 ( 万円 ) 投球回年棒と投球回の散布図相関関係 : 年棒 ( 万円 ) ( 相関あり ) 相関関係 : ( 相関あり ) 相関関係 : ( やや相関あり ) 防御率年棒と防御率の散布図年棒 ( 万円 ) 相関関係 : ( やや相関あり ) r = 0.7~1 かなり強い相関がある r = 0.4~0.7 相関あり r = 0.2~0.4 やや相関あり r = 0~0.2 ほとんど相関なし

24 重回帰分析の考察 ( 投手 ) 24 決定水準 (R2):0.475 算出された係数は良い結果が得られた防御率が上がると年俸は下がる係数がマイナスになった年齢投球回外国人優勝セーブはすべて有意であった年俸とそれぞれの要因についてもある程度相関を見つけることができた

25 野手概要重回帰分析結果 25 回帰統計重相関 R 重決定 R 補正 R 標準誤差観測数 273 分散分析表自由度変動分散観測された分散比有意 F 回帰 E E E-30 残差 E 合計 E+10 係数標準誤差 t P- 値下限 95% 上限 95% 下限 95.0% 上限 95.0% 切片 E 年齢 E 試合 E 出塁率外国人 E 優勝

26 野手回帰分析結果 26 回帰統計重相関 R 決定係数係数 t P- 値切片 E-06 年齢 E-05 試合 E-12 出塁率外国人 E-07 優勝有意水準黄色 :1% とする

27 年俸との相関関係 ( 野手 ) 年棒と年齢の散布図 ( 野手 ) 年棒と打率の散布図 27 年齢打率年棒 ( 万円 ) 相関関係 : 年棒 ( 万円 ) ( やや相関あり ) 相関関係 : ( やや相関あり ) 年棒と試合数の散布図試合数 r = 0.7~1 かなり強い相関がある r = 0.4~0.7 相関あり r = 0.2~0.4 やや相関あり r = 0~0.2 ほとんど相関なし年棒 ( 万円 ) 相関関係 : ( 相関あり )

28 重回帰分析の考察 ( 野手 ) 28 決定水準 (R2):0.428 係数は良い数字が算出された年齢試合数外国人はすべて有意だった年俸とそれぞれの要因についてもある程度相関が見つけることができた

29 年俸と年齢の関係年俸 ( 万円 ) 平均年齢

30 検証 30 重回帰分析の結果で算出された係数等を用いて年俸推測式を作成し全選手の実際の数値を当てはめてみる年俸推測式 ( 投手 ) y=( 年齢 858)+( 投球回 66)+( 防御率 -134)+ ( 外国人 6438)+( 優勝 4007)+( セーブ 265) 年俸推測式 ( 野手 ) y=( 年齢 415)+( 試合 85)+( 出塁率 5218)+ ( 外国人 9753)+( 優勝 1685)-13322

31 検証例 31 投手 < 吉見一起 2018 年 > y=33( 年齢 ) ( 投球回 ) ( 防御率 ) ( 外国人 ) ( 優勝 ) ( セーブ ) ( 切片 ) =10884 万円 ( 実際は7500 万円 ) <ドリス 2018 年 > y=30( 年齢 ) ( 投球回 ) ( 防御率 ) ( 外国人 ) ( 優勝 ) ( セーブ ) ( 切片 ) =23898 万円 ( 実際は12500 万円 )

32 検証例 32 野手 <ロペス 2018 年 > y= 34( 年齢 ) ( 試合 ) ( 出塁率 ) ( 外国人 ) ( 優勝 ) ( 切片 ) =24339 万円 ( 実際は23000 万円 ) < 鈴木誠也 2018 年 > y= 23( 年齢 ) ( 試合 ) ( 出塁率 ) ( 外国人 ) ( 優勝 ) ( 切片 ) =9746 万円 ( 実際は9000 万円 )

投手検証結果 ( 一部抜粋 ) 選手名実際の年俸予測年俸誤差 r 田原誠次 3600 3605 5 鍵谷陽平 5000 4974 26 柳裕也 1450 1413 37 石田健大 6000 6110 110 白村明弘 2100 2292 192 松永昂大 6000 5805 195 山﨑福也 1700 1950 250 今永昇太 8400 8081 319 小林慶祐 2000 1677 323

33 投手検証結果 ( 一部抜粋 ) 選手名実際の年俸予測年俸誤差 r 田原誠次鍵谷陽平柳裕也石田健大白村明弘松永昂大山﨑福也今永昇太小林慶祐小笠原慎之介ディクソン池田駿秋吉亮カミネロ三嶋一輝西村健太朗又吉克樹釜田佳直玉井大翔選手名実際の年俸予測年俸誤差 r 福谷浩司笠原祥太郎大谷智久鈴木翔太畠世周公文克彦濵口遥大森原康平小澤怜史小川泰弘平井克典種市篤暉上原健太金田和之三ツ間卓也岩崎優松田遼馬宮國椋丞田口麗斗青柳晃洋選手名実際の年俸予測年俸誤差 r 武田翔太近藤大亮石崎剛菅原秀田中健二朗武隈祥太吉川光夫石川歩吉田侑樹小野泰己塩見貴洋吉田一将石川直也関谷亮太中﨑翔太マテオ加藤拓也中川皓太酒居知史岩嵜翔平均誤差 3227 万

野手検証結果 ( 一部抜粋 ) 34 選手名実際の年俸予測年俸誤差 r 選手名実際の年俸予測年俸誤差 r 選手名実際の年俸予測年俸誤差 r 高橋周平 1650 1720 70 ビシエド 17000 17526 526 井領雅貴 900 1551 651 宇佐見真吾 1700 1040 660 奥村展征 950 1518 568 吉村裕基 4000 4525 525 金澤岳 1040 1128

34 野手検証結果 ( 一部抜粋 ) 34 選手名実際の年俸予測年俸誤差 r 選手名実際の年俸予測年俸誤差 r 選手名実際の年俸予測年俸誤差 r 高橋周平ビシエド井領雅貴宇佐見真吾奥村展征吉村裕基金澤岳江越大賀黒羽根利規坂本誠志郎三輪正義縞田拓弥平沢大河茂木栄五郎岡田幸文斉藤彰吾近藤弘基炭谷銀仁朗髙濱卓也下水流昂茶谷健太山本泰寛清水優心森越祐人 T- 岡田吉田正尚山下幸輝中島卓也枡田慎太郎渡邉諒横尾俊建嶋基宏大山悠輔井上晴哉谷内亮太岡大海中村晃溝脇隼人杉山翔大白根尚貴坂田遼杉谷拳士西田明央石川駿土生翔平牧原大成鈴木誠也鈴木大地細谷圭磯村嘉孝ロペスペゲーロ井野卓村林一輝庄司隼人足立祐一肘井竜蔵釜元豪木下拓哉平均誤差 3349 万

35 検証結果 ( チーム間 ) 35 先行研究チーム名平均誤差額 ( 億円 ) 巨人 0.48 阪神 0.32 広島 0.27 中日 0.55 横浜 DeNA 0.26 ヤクルト 0.46 ソフトバンク 0.77 オリックス 0.28 日本ハム 0.31 ロッテ 0.35 西武 0.46 楽天 0.39 今回の研究チーム名平均誤差額 ( 億円 ) 巨人 0.53 阪神 0.36 広島 0.39 中日 0.18 横浜 DeNA 0.17 ヤクルト 0.34 ソフトバンク 0.67 オリックス 0.31 日本ハム 0.17 ロッテ 0.17 西武 0.39 楽天 0.33

36 検証結果 36 投手の平均誤差は 3227 万で野手の平均誤差は 3349 万だった投手野手ともに平均誤差が 3000 万円と比較的大きな誤差となってしまったチーム別で見ると平均誤差が 1000 万円台のチームもある一方ソフトバンクに関しては約 7000 万円の誤差が生じたしかし先行研究でもソフトバンクは大きな誤差が表れていた

37 年俸推測式の精度検証 37 ダーヴィンワトソン比 (DW 比 ) 誤差項つまり実測値と理論値の差の間に自己相関がないか否かを判別するための指標回帰分析では異なる誤差項の間には相関がないことを仮定しており 2 を基準にそれより大幅に小さい場合は正の相関大きい場合は負の相関があり 2 前後であれば相関なしと判断するつまり 2 前後の値であれば仮定から反さない正しい回帰分析と呼べる = ( )

038371 一般的には 2 に近いと良いとされる 0 に近いほど正の自己相関 4

38 年俸推測式の精度検証 38 ダーヴィンワトソン比 (DW 比 ) 投手野手一般的には 2 に近いと良いとされる 0 に近いほど正の自己相関 4 に近いほど負の自己相関を持っているとされるダーヴィンワトソン比の結果は投手野手ともに 2 に限りなく近い値となったためこの点に関しては正しい分析であったといえる

39 考察 39 年俸推測式を作成して実際の選手の年俸と成績をあてはめ算出された結果は実際の年俸とは少し離れたものとなってしまったが年俸推測式の制度的には問題のないものとなったと言える投手の場合は先発中継ぎ抑えの違いもあるため一概に同じ年俸推測式で導くには無理があるのかもしれない

40 考察 40 今回使用した年俸推測式を作成するのに使ったデータは前年 (2017 年 ) のデータのみを使用したが実際のプロ野球の世界では前年だけでなく一昨年やその前の年の成績も大きく影響してくるのでデータ数をもっと増やせばよりよい結果が得られるかもしれないもしかしたら通算成績のデータが有効なデータだった可能性もある年齢や成績だけでなく球団親会社の資金力人気の具合といった成績以外の要因も年俸に影響しているのではないかと考える今回の研究では選手の人気を測るデータは見つけることができなかったため分析に組み込むことができなかった

41 おわりに 41 今回の研究はプロ野球の年俸を回帰分析を使用して予想するというものだった選手の成績データは簡単に見つけることができたが実際に回帰分析をして選手の年俸を導き出すことに苦労し多くの時間を費やした先行研究を参考にさせてもらった方には非常に感謝をしている今後は今回使用した分析方法を発展させさらに難易度の高い研究分析にも取り組んでいきたいと思った

42 参考文献 42 日本野球機構ホームページプロ野球データ Freak NPB 野手の年俸推測と各球団の年俸決定の特徴分析相関の強さについて多重共線性とは ~ 概要と対応方法 ~

43 ご清聴ありがとうございました! 43

情報基礎論Ⅱ（担当：二宮智子先生）・後期最終課題

情報基礎論Ⅱ（担当：二宮智子先生）・後期最終課題情報基礎論 Ⅱ( 担当 : 二宮智子先生 ) 後期最終課題過去 5 年間のプロ野球勝利要因分析 ~ どの指標の組み合わせが最も勝利に影響したのか ~ () はじめに ( 目的 ) 私は千葉出身という事もあって小さい時から大の千葉ロッテマリーンズのファンで昨年は見事 3 年ぶりの優勝を果たす事が出来念願の勝利の美酒を味わう事が出来た昨年の千葉ロッテはボビーマジックと呼ばれるボビーバレンタイン監督の采配の元