直近の対戦
勝利ランクマッチ
SA
ELSA更新：5 日前
Steam
Japanクラブ · StreetCatsC100%
SteamJapanクラブ · StreetCatsC100%jalerter
Let's Do This
MR 1,660#40,759直近10戦7–3+19直近20戦10–10+19
勝率
48%
48勝 · 53敗 · 保存済み101件
ランクマッチの対戦
101
選択中のモード
勝利
48
ランクマッチ
敗北
53
ランクマッチ
最高MR
1,668
Sagat
ランクMR · Sagat
ローカル 71 · インポート 0 · グラフ 71 · 保存済み対戦 147
リプレイ未リクエスト
SAELSA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | jalerter | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 17.8% | 39.9% | -22.1% | |
| SA1 | 42.5% | 24.6% | +17.9% | |
| ドライブアーツ | 23.3% | 16.0% | +7.3% | |
| 画面端での攻め | 5.30 | 12.43 | -7.13 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 29.1% | 34.0% | -4.9% | |
| ドライブガード | 10.2% | 14.2% | -4.0% | |
| SA2 | 30.1% | 26.4% | +3.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.8% | 1.3% | +3.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.6% | 8.4% | -2.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.00 | 8.88 | -1.88 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.81 | -0.61 | |
| ドライブインパクト | 0.70 | 0.18 | +0.52 | |
| CA | 9.6% | 9.1% | +0.5% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.60 | 0.11 | +0.49 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.21 | +0.39 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.74 | -0.34 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.46 | -0.26 | |
| 投げ | 2.00 | 2.23 | -0.23 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.05 | +0.15 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| 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
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：71試合中35勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：71試合中35勝
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成功：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.1
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成功：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
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
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
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：71試合中35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：71試合中35勝
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 0.09
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 0.2 · 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 0.7 · 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
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