直近の対戦
敗北ランクマッチ
SA
CASA更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%nilg
Let's Do This
MR 1,611#66,333直近10戦5–5-5直近20戦6–14-60
勝率
31%
11勝 · 25敗 · 保存済み36件
ランクマッチの対戦
36
選択中のモード
勝利
11
ランクマッチ
敗北
25
ランクマッチ
最高MR
1,709
Sagat
ランクMR · Sagat
ローカル 36 · インポート 0 · グラフ 36 · 保存済み対戦 75
リプレイ未リクエスト
SACASA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | nilg | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 5.8% | 34.0% | -28.2% | |
| SA2 | 14.0% | 26.4% | -12.4% | |
| ドライブアーツ | 28.0% | 16.0% | +11.9% | |
| SA3 | 51.2% | 39.9% | +11.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 8.7% | 1.3% | +7.4% | |
| CA | 14.0% | 9.1% | +4.9% | |
| ドライブガード | 10.4% | 14.2% | -3.8% | |
| SA1 | 20.9% | 24.6% | -3.7% | |
| 画面端での攻め | 9.00 | 12.43 | -3.43 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.7% | 8.4% | -1.8% | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.81 | -0.91 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.74 | -0.64 | |
| 投げ | 1.70 | 2.23 | -0.53 | |
| ドライブインパクト | 0.70 | 0.18 | +0.52 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.50 | 0.11 | +0.39 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.50 | 8.88 | -0.38 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.24 | +0.26 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.46 | +0.24 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.21 | -0.21 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.25 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +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 0.5 · 比較対象 0.1
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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 8.7% · 比較対象 1.3%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 9 · 比較対象 12.64
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
- 画面端での攻め：プロフィール 9 · 比較対象 12.64
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.5 · 比較対象 8.91
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-pro:free
このプレイヤーへの対策
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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 8.7% · 比較対象 1.3%
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 0.5 · 比較対象 0.1
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 0.5 · 比較対象 0.23
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 0.5 · 比較対象 0.23
- 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 0.1 · 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-pro:free