直近の対戦
勝利ランクマッチ
SA
ALSA更新：17 時間前
Steam
Japanクラブ · UNDERGROUNDSFM100%
SteamJapanクラブ · UNDERGROUNDSFM100%1抜けは根性なし X@オダテル
Training is Everything
MR 1,680#38,378直近10戦5–50直近20戦10–10+2
勝率
48%
43勝 · 47敗 · 保存済み90件
ランクマッチの対戦
90
選択中のモード
勝利
43
ランクマッチ
敗北
47
ランクマッチ
最高MR
1,792
Sagat
ランクMR · Sagat
ローカル 90 · インポート 0 · グラフ 90 · 保存済み対戦 90
リプレイ未リクエスト
SAALSA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 1抜けは根性なし X@オダテル | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 46.0% | 24.6% | +21.4% | |
| SA3 | 23.0% | 39.9% | -16.9% | |
| ドライブアーツ | 31.3% | 16.0% | +15.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 20.8% | 34.0% | -13.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 12.50 | 8.88 | +3.62 | |
| 画面端での攻め | 9.00 | 12.43 | -3.43 | |
| SA2 | 23.0% | 26.4% | -3.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.8% | 1.3% | +1.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.3% | 8.4% | -1.2% | |
| CA | 8.0% | 9.1% | -1.1% | |
| ドライブガード | 13.1% | 14.2% | -1.1% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.74 | -0.44 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.21 | -0.31 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.46 | -0.26 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.25 | -0.15 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.05 | +0.15 | |
| 投げ | 2.10 | 2.23 | -0.13 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.18 | +0.12 | |
| ドライブパリィ | 1.90 | 1.81 | +0.09 | |
| 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 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.24 | +0.06 |
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 0.1 · 比較対象 0.09
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 1.78
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 0.7 · 比較対象 1.78
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 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 9.7 · 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 9.7 · 比較対象 9.28
- 画面端での攻め：プロフィール 11.3 · 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 2026/09/05 · 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 0.1 · 比較対象 0.09
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.27
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.27
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.12
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.45
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 0.17
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 0.2 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.3% · 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 2026/09/05 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free