本発表は、投手が投げるストレートの分類に焦点を当てる。ストレートは縦変化（ホップ、垂れる）や横変化（シュート変化、スライダー変化）、さらには球速や回転数などによって異なる特徴を持つ。これらのデータは、メジャーリーグ（MLB）であればBaseball Savantのページで容易に収集できる。そこで、2024年のMLBレギュラーシーズンにおける投手のストレートを対象に、混合ガウスモデル(GMM)を用いてこれらのストレートをいくつかのクラスターに分類し、その結果を縦変化と横変化の座標を用いて視覚化する。さらに、各クラスターに対するアウトカム（空振り率、プレイの結果など）を集計し、各クラスターの特徴やパフォーマンスを定量的に評価する。また、日本人MLB投手（菊池投手、今永投手、山本投手など）の投げるストレートがどのクラスターに属するかを明らかにし、そのクラスターの平均的なアウトカムと比較してパフォーマンスの優劣を調べる。