"지난 11월 캠프초청, 직접 지켜봤다" '롯데행 유력' 교야마는 어떤 선수? '최고 155㎞' 강속구+선발 경험 호평 [SC포커스]

최종수정 2025-12-11 11:31

"지난 11월 캠프초청, 직접 지켜봤다" '롯데행 유력' 교야마는 어떤 …
사진=교야마 SNS

[스포츠조선 김영록 기자] 베일에 싸여있던 롯데 자이언츠 오프시즌이 뒤늦게 막을 올렸다. 롯데가 일본프로야구(NPB) 요코하마 DeNA 베이스타즈 출신 교야마 마사야(27)의 영입에 근접했다.

스포츠닛폰은 11일 '요코하마에서 방출된 교야마가 내년부터 한국프로야구 롯데에서 뛴다'고 전했다.

이에 대해 롯데 구단은 "영입을 노크중인 선수는 맞다. 다만 공식적으로 결정된 단계는 아니다. 아직은 여러가지 절차가 진행중"이라고 조심스럽게 답했다.

교야마의 롯데행 가능성은 지난 11월부터 이미 제기된 것. 롯데가 일본 미야자키에서 진행한 마무리캠프 현장에서의 목격담이 등장하기도 했다.

다만 교야마는 김상진 코치가 급파됐던 NPB 방출선수 트라이아웃에 참여했던 선수는 아니다. 해당 트라이아웃에 참여하지 않고 일찌감치 각 구단과의 개별 테스트를 통해 새 보금자리를 찾는 선수들이 태반이다. 롯데 역시 일찌감치 교야마를 주목하고 영입을 준비해왔던 것.

관계자는 "미야자키 캠프에 초청해서 테스트를 한 것도 사실"이라고 덧붙였다. 가까운 곳에서 직접 이모저모 살펴본 결과 영입에 가까워졌다는 설명이다.


"지난 11월 캠프초청, 직접 지켜봤다" '롯데행 유력' 교야마는 어떤 …
우안투수 교야마는 2017년 요코하마에 입단해 9시즌 동안 84경기에 등판했다. 올해는 1군에서 기회를 받지 못하고, 방출됐다. 사진출처=스포츠닛폰
교야마는 2016년 신인 드래프트 4라운드에 요코하마의 선택을 받으며 프로에 입문했다. 2018년 첫 1군 맛을 봤고, 이해 13경기(선발 12) 59이닝을 소화하며 6승6패 평균자책점 5.64를 기록했다.

이후로도 꾸준히 요코하마에서 대체선발에 가까운 역할을 수행했다. 특히 2021년에는 16경기(선발 15)에 등판, 76이닝을 소화하며 2승7패 평균자책점 4.97을 기록하기도 했다.


하지만 2023년 이후 1군행이 뜸해졌다. 입스 때문에 한해를 통째로 날렸고, 이후 커리어가 흔들리기 시작했다.

지난해에는 23경기 22⅓이닝 소화에 그쳤고, 올해는 아예 1군 기록이 없다. 통산 성적은 84경기(선발 49) 14승23패, 277⅔이닝, 평균자책점 4.60이다.

다만 최고 155㎞에 달하는 강속구는 올해도 여전했다. 올해도 2군 경기에서 155㎞를 기록했다.

구위 하나는 인정받을만 하지만, 제구에 약점을 보여온 투수다. 2022년 이후론 볼넷-삼진 비율이 1대1에 가깝다.

롯데는 오랫동안 선발로 활약한 경험에 초점을 맞췄다는 후문. 지명타자가 없는 센트럴리그에서 나름 홈런을 친 경험도 있는 투수이기도 하다.


"지난 11월 캠프초청, 직접 지켜봤다" '롯데행 유력' 교야마는 어떤 …
사진=교야마 SNS
아직 외국인 선수가 한명도 확정되지 않은 팀이 롯데다. 보류명단에 이름을 올렸던 감보아가 보스턴 레드삭스와 마이너리그 계약을 맺음에 따라 그와도 작별을 고했다.

외인 원투펀치는 물론 박세웅, 나균안, 이민석 등이 활약했던 국내 선발진 역시 어떻게 꾸려질지 현재로선 미정이다. 지난해 규정이닝을 채운 선수는 박세웅(160⅔이닝) 한명이었고, 11승13패로 승수는 제몫을 했지만 평균자책점이 4,93으로 커리어로우에 가까운 기록을 내 실망감을 안겼다. 오히려 3승7패에 불과하지만, 137⅓이닝을 소화하며 평균자책점 3.87을 기록한 나균안이 더 안정적이었다.

롯데가 불펜 아닌 선발요원으로 교야마를 주목한다면, 그래도 박세웅-나균안의 선발 발탁 가능성이 높아보인다. 김태형 감독의 계약 마지막 해, 롯데는 교야마에게 많은 기대를 걸어야하는 입장이다.


김영록 기자 lunarfly@sportschosun.com

Copyright (c) 스포츠조선 All rights reserved. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지.

Copyright (c) 스포츠조선 All rights reserved. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지.

:) 당신이 좋아할만한 뉴스