Sagat
更新:4 日前CrossPlatformCrossPlatformJapanJapanクラブ · KINCHOVILLAGEC100%

魔草マンドラゴラ

Emperor
ランク 36MR 1,633#52,521
直近10戦8–2+40直近20戦16–4+78
勝率
62%
33勝 · 20敗 · 保存済み53件
ランクマッチの対戦
53
選択中のモード
勝利
33
ランクマッチ
敗北
20
ランクマッチ
最高MR
1,633
Sagat

ランクMR · Sagat

ローカル 51 · インポート 0 · グラフ 51 · 保存済み対戦 154

この期間にはランクMRポイントがまだ十分ありません。

直近の対戦

敗北カスタムルーム

リプレイ未リクエスト
C. Viper
魔草マンドラゴラ · C. Viper
Alex
対戦相手 · AlexAGRS

プレイスタイル比較

Sagatの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/13 10:18

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。 · データの詳細

Sagat
魔草マンドラゴラのSagatベンチマーク

抽出したSagatの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

Hand Me Downs 2230 · BonchanRB 2209 · Kushina 2201 · hinao 2199 · Yanai 2142 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向魔草マンドラゴラトップ層 トップ層
SA152.2%24.6%+27.6%
ドライブラッシュ(キャンセル)9.4%34.0%-24.6%
SA322.4%39.9%-17.5%
ドライブガード22.3%14.2%+8.1%
CA3.0%9.1%-6.1%
ドライブラッシュ(パリィ)13.5%8.4%+5.0%
SA222.4%26.4%-4.0%
ドライブアーツ12.4%16.0%-3.6%
ドライブインパクト消費3.4%1.3%+2.1%
画面端での攻め11.0012.43-1.43
投げ1.502.23-0.73
ドライブパリィ1.101.81-0.71
投げ被弾1.602.21-0.61
画面端に追い込まれた時間9.308.88+0.42
投げ抜け0.100.46-0.36
ジャストパリィ0.500.74-0.24
ドライブリバーサル0.400.24+0.16
パリィ中に投げられた回数0.100.25-0.15
スタン被弾0.000.05-0.05
ドライブインパクト0.200.18+0.02
スタン成功0.100.08+0.02
パニッシュカウンター成功0.100.11-0.01
パニッシュカウンター被弾0.100.09+0.01
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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

  1. ドライブインパクトの目的を明確にする

    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を5回振り返り、使った状況と結果を記録します。有効な使い方は残し、平均回数に合わせるより失敗の共通点を調べましょう。

    試してみよう

    ダミーの別スロットにドライブインパクトと通常の攻撃を記録し、混ぜて再生します。現在のゲージ状況で使える対応を見分けて練習しましょう。

    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 2.5% · 比較対象 1.3%
  2. 守りの判断を見直す

    ドライブパリィ:プロフィール 0.9 · 比較対象 1.58

    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
    • ドライブパリィ:プロフィール 0.9 · 比較対象 1.58
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.68
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0.6 · 比較対象 0.23
  3. 近距離の選択を振り返る

    投げ:プロフィール 5 · 比較対象 2.27

    近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。

    試してみよう

    繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。

    根拠となる統計
    • 投げ:プロフィール 5 · 比較対象 2.27
    • 投げ抜け:プロフィール 1 · 比較対象 0.43
    • 投げ被弾:プロフィール 4.3 · 比較対象 2.15

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 2026/09/06 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

このプレイヤーへの対策

  1. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Alex:262試合中193勝

    低い勝率は見るべき映像の手がかりであり、有利なキャラ選択を保証しません。同じ苦しい場面が複数の試合に出るか確認しましょう。

    試してみよう

    該当キャラクターを使うなら、映像にあった使い慣れた状況を一度試します。相手が対応できたら仮説を捨て、実際の動きに合わせましょう。

    根拠となる統計
    • 対 Alex:262試合中193勝
    • 対 Yasmine:127試合中58勝
    • 対 Luke:101試合中40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 2026/09/06 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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選択はこの端末に180日間保存されます。分析を無効にすると、読み込み済みの分析機能を停止するためページが再読み込みされます。

プライバシーと保存データ