Sagat
更新:1 日前SteamSteamJapanJapanクラブ · NEKOHAM99%

@@18

Vanquisher
ランク 36MR 1,273#610,568
直近10戦3–7-30直近20戦6–14-64
勝率
39%
26勝 · 41敗 · 保存済み67件
ランクマッチの対戦
67
選択中のモード
勝利
26
ランクマッチ
敗北
41
ランクマッチ
最高MR
1,418
Sagat

ランクMR · Sagat

ローカル 67 · インポート 66 · グラフ 81 · 保存済み対戦 135

直近の対戦

勝利ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
Sagat
@@18 · Sagat
Jamie
対戦相手 · JamieXysty9

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
@@18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@@18トップ層 トップ層
ドライブラッシュ(キャンセル)12.6%34.0%-21.4%
SA323.5%39.9%-16.4%
SA236.3%26.4%+9.9%
ドライブインパクト消費8.1%1.3%+6.8%
CA14.7%9.1%+5.6%
画面端での攻め6.9012.43-5.53
ドライブアーツ20.6%16.0%+4.6%
画面端に追い込まれた時間12.708.88+3.82
SA125.5%24.6%+0.9%
ドライブガード15.0%14.2%+0.9%
投げ1.602.23-0.63
ジャストパリィ0.200.74-0.54
ドライブインパクト0.600.18+0.42
ドライブパリィ1.401.81-0.41
パニッシュカウンター被弾0.400.09+0.31
パニッシュカウンター成功0.400.11+0.29
投げ被弾2.402.21+0.19
投げ抜け0.300.46-0.16
パリィ中に投げられた回数0.100.25-0.15
ドライブラッシュ(パリィ)8.6%8.4%+0.1%
ドライブリバーサル0.300.24+0.06
スタン被弾0.000.05-0.05
スタン成功0.100.08+0.02
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. 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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.09
    • パニッシュカウンター成功:プロフィール 0.4 · 比較対象 0.1
  2. 守りの判断を見直す

    ドライブリバーサル:プロフィール 0.4 · 比較対象 0.23

    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 0.4 · 比較対象 0.23
    • ドライブパリィ:プロフィール 1.2 · 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

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 2026/09/09 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

このプレイヤーへの対策

  1. 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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.18
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 8.2% · 比較対象 1.3%
  2. 無理な攻めを避けて位置を取る

    画面端に追い込まれた時間:プロフィール 13.2 · 比較対象 8.91

    使い慣れた選択で位置を取れる場面を探します。端に追い込んだ後は、相手が実際にどう脱出しようとするか観察して対応を選びましょう。

    試してみよう

    得意な攻めを一つ試します。同じ脱出が続くならその行動への対応を練習し、守りを変えてくるなら一つの読みに固執しないようにしましょう。

    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 13.2 · 比較対象 8.91
  3. 継続する傾向と単発のミスを分ける

    保存済みの直近ランクマッチ:37試合中17勝

    複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。

    試してみよう

    最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。

    根拠となる統計
    • 保存済みの直近ランクマッチ:37試合中17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 2026/09/09 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

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