【アップデート】 Game Pitching+を1.0から2.0にバージョンアップしました ■背景： 従来方式の課題は、打者が振るか見送るかという最初の分岐と、その後に起きる結果を、1つの多クラス分類で同時に学習させていた点です Swingの判断、空振りやファウル、見逃し時の判定は発生構造が異なります これらをまとめて扱うと、それぞれの条件付き確率を個別に最適化しにくく、頻度の異なる結果が同じ損失関数の中で競合します また、BIPのxwOBAcon回帰は平均的な打球品質を評価するには有用ですが、低頻度ながら失点影響の大きいHRと、通常のインプレーを同じ連続値の中で扱います そのため、平均的な打球品質の推定に引っ張られ、HRというテールリスクが薄まる可能性がありました ■Game Pitching+2.0概要： Game Pitching+ 2.0では、まずTake/Swingを予測し、その条件下でWhiff/Foul/InPlay、またはCalled Strike/Ball/HBPを予測します さらにBIP時のHR確率を独立して推定します 投球結果が発生する順序に沿ってモデルを分解することで、それぞれの確率を適切な対象球だけで学習できる構造にしました ■モデル検証： 検証では2022〜2024年を学習期間とし、2025年を完全な未学習データとして使用しました 確率校正は2022〜2023年で一時モデルを学習し、2024年でTemperature Scalingを実施 2025年に100回以上を投げた共通127投手について、FIP、K-BB%、SIERAとの関係を比較しました ■検証結果（Pearson相関の絶対値）： FIP：.588 → .761 K-BB%：.683 → .840 SIERA：.692 → .853 3指標平均は.654から.818へ改善しました Pitching+ 2.0では、球質・位置・状況を別々に評価して後から足すのではなく、最初から1つの投球価値として学習する設計を採用しています