パークファクター（Park Factor / PF）は「特定の球場でプレーしたとき、得点・本塁打・2塁打・三振などがリーグ平均の何倍発生しやすいか」を示す指数です。
PF=1.00が中立（リーグ平均と同じ得点環境）、PF=1.10なら「その球場では10%多く点が入る」、PF=0.90なら「10%少ない」という意味です。
重要なのはPFはホームチームにも相手チームにも同時に影響するという点。「甲子園は投手有利（PF0.85）」は、阪神の投手だけでなく、甲子園でアウェイ試合をする相手チームの投手にも同様の恩恵があります。
WINSportsAI v3.0では過去3シーズン（2023〜2025年）のホーム/アウェイ成績の比較でPFを算出し、2026年シーズンに適用しています。3シーズン平均を使う理由は、1シーズンのサンプル数（72〜81ホームゲーム）では統計ノイズが大きいため。年ごとの変動はPF±0.03程度が正常範囲です。
特別な補正を加えるケース:
WINSportsAI v3.0が使用するNPB全12球場のパークファクターデータ（2026年シーズン適用版）:
| 球場名 | チーム | 得点 PF | HR PF | 2B PF | 芝/ドーム | AI評価 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| バンテリンドーム ナゴヤ | 中日 | 0.82 | 0.75 | 0.88 | 人工芝/ドーム | 投手天国 |
| 阪神甲子園球場 | 阪神 | 0.85 | 0.78 | 0.90 | 天然芝/屋外 | 投手有利 |
| ZOZOマリンスタジアム | ロッテ | 0.88 | 0.82 | 0.92 | 天然芝/屋外 | 投手有利 |
| マツダスタジアム | 広島 | 0.92 | 0.88 | 0.95 | 天然芝/屋外 | やや投手有利 |
| 楽天モバイルパーク宮城 | 楽天 | 0.95 | 0.90 | 0.98 | 天然芝/屋外 | やや投手有利 |
| 京セラドーム大阪 | オリックス | 0.95 | 0.92 | 0.96 | 人工芝/ドーム | やや投手有利 |
| みずほPayPayドーム福岡 | ソフトバンク | 0.98 | 1.00 | 0.96 | 人工芝/ドーム | 中立 |
| 東京ドーム | 巨人 | 1.05 | 1.08 | 0.98 | 人工芝/ドーム | やや打者有利 |
| 明治神宮野球場 | ヤクルト | 1.06 | 1.12 | 1.03 | 天然芝/屋外 | 打者有利 |
| 横浜スタジアム | DeNA | 1.08 | 1.15 | 1.05 | 天然芝/屋外 | 打者有利 |
| エスコンフィールド HOKKAIDO | 日本ハム | 1.10 | 1.15 | 1.05 | 天然芝/開放ドーム | 打者有利 |
| ベルーナドーム | 西武 | 1.12 | 1.08 | 1.05 | 人工芝/開放型 | 打者天国 |
得点PF0.82、本塁打PF0.75という数値はNPBで圧倒的に「投手が有利」な球場。理由はその広大なサイズ（両翼100m・左中間122m・中堅122m・右中間122m）と、ドームながらも天然芝に近い人工芝の採用。外野フライが落ちてしまう距離が長いため、HR性の打球が外野手に捕球されるケースが多い。
AIモデルへの影響: 中日の先発投手（ERA4.00前後でも）のPF補正ERAは3.28。逆に中日打線の得点力は見かけのOPS÷0.82が「真の打撃力」に近い。
両翼95m・外野が天然芝で広い構造に加え、夜間の「浜風（海からの風）」がレフト方向に吹き付けることで右打者のフライボールを押し戻す効果がある。甲子園でのホームラン数が同等レベルの球場より20%少ないことがPFに反映されています。
特筆すべきは三振PF1.08。浜風で打者のタイミングが狂いやすく、三振が増える傾向があります。村上頌樹ERA1.95は甲子園PF0.85補正では「球場中立ERA≈2.29」に相当し、実力が過小評価されていない。
両翼94mというNPBで最も狭い外野距離と、強い横風（海浜地帯特有）が打高環境を生む。本塁打PF1.15はリーグ上位で、牧秀悟（HR32ペース）が横浜スタジアムのPF恩恵を最大限に受けている。
AIモデルでは横浜主催試合のHR予測をPF1.15倍補正し、両投手の被HR率に反映。打者優位なため先発投手の信頼度を-10% Elo補正しています。
「パーシャルドーム」と呼ばれる開放型の構造（屋根はあるが側面が開放）で、風の影響を受けやすい。両翼97.2m・中堅120mと標準的なサイズながらPF1.12が出る理由は春〜秋の季節風が内部に流れ込む効果と、人工芝でのバウンドの高さ（バウンドHR・内野安打増）。西武の先発投手ERA評価はPF補正で0.35〜0.40程度割り引く必要がある。
先発投手のERAをPF補正して「球場中立ERA」を算出する方法:
| 投手（球場） | 実績ERA | 球場PF | 中立ERA（補正後） | 実力差 |
|---|---|---|---|---|
| 村上頌樹（甲子園ホーム半々） | 1.95 | 0.85 | 2.19 | 見かけより弱い |
| 小笠原慎之介（バンテリンホーム半々） | 3.10 | 0.82 | 3.44 | 見かけより弱い |
| 戸郷翔征（東京ドームホーム半々） | 2.40 | 1.05 | 2.29 | 見かけより強い |
| 今井達也（ベルーナホーム半々） | 3.25 | 1.12 | 2.90 | 見かけよりかなり強い |
打者のOPSをPF補正する方法も基本構造は同じ。打率・長打率・出塁率それぞれにPF補正を適用:
| 打者（ホーム球場） | 実績OPS | 球場PF | 中立OPS（補正後） |
|---|---|---|---|
| 牧秀悟（横浜・PF1.08） | .925 | 1.08 | .856 |
| 村上宗隆（神宮・PF1.06） | .955 | 1.06 | .901 |
| 岡本和真（東京ドーム・PF1.05） | .902 | 1.05 | .859 |
| 頓宮裕真（京セラ・PF0.95） | .888 | 0.95 | .935 |
興味深いのは頓宮裕真（京セラ・PF0.95）のOPS.888が、中立補正後.935になる点。横浜の牧秀悟（中立補正.856）より「真の打撃力」が高い可能性があります。PF補正を知らないと「牧 > 頓宮」の評価で止まってしまう。
PFをAI予想のEV計算に活用するシナリオ3つ:
横浜スタジアム（PF1.08）で「点が入りにくい投手戦」を予測するとき、市場は球場名から「横浜は点が入る」とオーバーリアクションしがち。実際の先発投手FIPが両チームとも2.80以下なら、PF1.08下でも合計得点が平均以下の試合が40%以上発生します。
バンテリン（PF0.82）・甲子園（PF0.85）での試合は、先発投手の優位が結果に直結しやすい。WINSportsAI v3.0では投高球場でFIPが0.50以上優位な先発投手がいる試合のAI予測信頼度を「High」に引き上げる補正をかけています。
ドーム球場（東京・バンテリン・京セラ・PayPay・ベルーナ）は雨天中止・強風の影響ゼロ。屋外球場では「強風・雨混じり」の日にAI予測にノイズが入りますが、ドームでは常に標準PFが適用され、AIモデルの予測精度が安定します。
WINSportsAI v3.0データではバンテリンドーム ナゴヤ（得点PF0.82）が最も投手有利。次いで甲子園（PF0.85）・ZOZOマリン（PF0.88）・マツダスタジアム（PF0.92）の順。バンテリンはHR PFが0.75でNPB最低。
得点PF0.1の差は投手のERAを約0.2〜0.3変動させる。例: 東京ドーム（PF1.05）で登板する先発投手のERAは、球場中立環境に比べて0.1〜0.15高くなるよう補正。甲子園（PF0.85）ではERA-0.3程度のプラス補正が入る。
PFは「その球場でプレーしたとき、得点・本塁打・三振などがリーグ平均の何倍発生しやすいか」を示す指数。PF=1.00が中立、1.05以上が打者有利（打高）、0.95以下が投手有利（投高）。過去3〜5シーズンのホーム/アウェイ成績の比較で算出。
エスコンフィールドは2023年開場の新球場で、2023〜2025年の実績データ3年分を使用。開場初年度は推定値が多かったが、3シーズン経過で実測値に更新。両翼96m・開放型ドームの設計からPF1.10（打高）の数値が確定。直近2026年シーズン開始時点でも同水準を維持しています。