直近の対戦
勝利ランクマッチ
SA
C.SA更新：19 時間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%クロロ＝ルシルフル
GIVES YOU WINGS.
MR 1,805#10,036直近10戦7–3+34直近20戦11–9+22
勝率
54%
159勝 · 138敗 · 保存済み297件
ランクマッチの対戦
297
選択中のモード
勝利
159
ランクマッチ
敗北
138
ランクマッチ
最高MR
1,805
Sagat
ランクMR · Sagat
ローカル 297 · インポート 187 · グラフ 409 · 保存済み対戦 308
リプレイ未リクエスト
SAC.SA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | クロロ＝ルシルフル | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 55.7% | 39.9% | +15.8% | |
| SA1 | 11.4% | 24.6% | -13.2% | |
| SA2 | 21.4% | 26.4% | -5.0% | |
| 画面端での攻め | 9.50 | 12.43 | -2.93 | |
| CA | 11.4% | 9.1% | +2.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 35.7% | 34.0% | +1.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.00 | 8.88 | +1.12 | |
| ドライブアーツ | 17.1% | 16.0% | +1.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 0.8% | 1.3% | -0.5% | |
| ドライブガード | 14.6% | 14.2% | +0.4% | |
| ドライブパリィ | 2.20 | 1.81 | +0.39 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.46 | -0.36 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.74 | -0.34 | |
| 投げ | 2.50 | 2.23 | +0.27 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.24 | -0.24 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.3% | 8.4% | -0.1% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.18 | -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 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.11 | -0.01 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.21 | -0.01 |
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。
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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 0.2 · 比較対象 0.08
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 0.2 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0 · 比較対象 0.09
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.21
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.21
- ドライブパリィ：プロフィール 2.1 · 比較対象 1.78
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.78
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.8 · 比較対象 9.28
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.8 · 比較対象 9.28
- 画面端での攻め：プロフィール 9.5 · 比較対象 12.38
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 2026/09/12 · 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 0.2 · 比較対象 0.08
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 0.2 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0 · 比較対象 0.09
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 0.1 · 比較対象 0.17
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 0.1 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.2% · 比較対象 1.3%
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.21
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.21
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.45
- 投げ被弾：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.12
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free