直近の対戦
勝利ランクマッチ
SA
YASA更新：4 時間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%ゆうりん
Let's Do This
MR 1,471#405,876直近10戦7–3+33直近20戦10–100
勝率
40%
12勝 · 18敗 · 保存済み30件
ランクマッチの対戦
30
選択中のモード
勝利
12
ランクマッチ
敗北
18
ランクマッチ
最高MR
1,471
Sagat
ランクMR · Sagat
ローカル 30 · インポート 112 · グラフ 117 · 保存済み対戦 30
リプレイ未リクエスト
SAYASA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ゆうりん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 0.0% | 26.4% | -26.4% | |
| SA3 | 57.9% | 39.9% | +18.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 51.3% | 34.0% | +17.3% | |
| ドライブガード | 7.3% | 14.2% | -6.9% | |
| ドライブアーツ | 9.3% | 16.0% | -6.8% | |
| CA | 15.8% | 9.1% | +6.7% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 2.8% | 8.4% | -5.7% | |
| 画面端での攻め | 7.70 | 12.43 | -4.73 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 13.40 | 8.88 | +4.52 | |
| SA1 | 26.3% | 24.6% | +1.7% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.74 | -0.64 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.8% | 1.3% | +0.5% | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 1.81 | -0.41 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.46 | -0.36 | |
| 投げ | 1.90 | 2.23 | -0.33 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.21 | +0.19 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.25 | +0.05 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.18 | +0.02 |
統計を練習に活かす
直近100試合対戦プラン
このプロフィールの傾向と戦績から、実戦で試すヒントを作成します。行動傾向は全キャラクターの集計で、選択中のキャラクターは比較対象を決めます。
保存済みの対戦プランを確認中…
公開プロフィールの統計をOpenRouterの無料AIモデルで分析します。プランは共有・再利用のため保存されます。提案は統計に基づく仮説であり、リプレイ映像の分析ではありません。保存済みマッチプラン
生成時の根拠データと日付を保持したAIプランです。開くと両方の視点を読めます。
Sagat · 直近100試合
改善するポイント
パニッシュカウンターの原因を見直す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
受けたパニッシュカウンターと決めたものを各5回確認します。空振りとガード後の隙を分けてから、練習する課題を選びましょう。
試してみよう繰り返す場面をトレーニングで再現し、間合いとフレームメーターを確認します。より安全な選択か、実際に届く反撃を練習しましょう。
根拠となる統計
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
守りの判断を見直す
投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.21
守りの場面を5つ選び、相手の行動、自分の選択、結果を比べます。パリィや投げ抜けの回数が少ないだけでは弱点とは言えません。
試してみよう苦手な場面から異なる2つの行動をダミーに記録します。見分けて対応する練習を行い、次の対戦で判断が改善したか確認しましょう。
根拠となる統計
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.21
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.46
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：26試合中11勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：26試合中11勝
AIが引用された統計から確認済みの練習プランを選び、優先順位を付けます。行動傾向はプロフィール全体の集計で、キャラクター戦績と直近の試合は範囲が異なります。弱点の断定や映像分析ではなく、試して確かめる提案です。 直近100試合の報告された傾向です。生涯平均ではありません。
データ保存日 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
根拠となる統計
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
攻める前に守り方を探る
投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.21
使い慣れた攻めを一度試し、実際の反応を観察します。その結果から次の選択を変え、行動回数から成功率を推測しないようにしましょう。
試してみよう理解している状況で普段の打撃・投げの選択を試します。同じ反応が続く時だけ狙いを絞り、相手が対応したらタイミングを変えるか仕切り直しましょう。
根拠となる統計
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.21
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.46
ドライブインパクトの傾向を確かめる
ドライブインパクト：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.18
特定の場面でドライブインパクトが繰り返されるか観察します。間合い、硬直、ゲージを考慮し、練習で確認済みの対応を用意しましょう。
試してみよう同じ場面で隙を抑えた動きを試します。インパクトが来たら練習した対応を使い、来なければ通常の方針に戻しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.8% · 比較対象 1.3%
AIが引用された統計から確認済みの練習プランを選び、優先順位を付けます。行動傾向はプロフィール全体の集計で、キャラクター戦績と直近の試合は範囲が異なります。弱点の断定や映像分析ではなく、試して確かめる提案です。 直近100試合の報告された傾向です。生涯平均ではありません。
データ保存日 2026/09/13 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free