直近の対戦
敗北ランクマッチ
SA
AK
ZA更新：1 週間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%Jige
Let's Do This
MR 1,605#73,359直近10戦4–6直近20戦7–13
勝率
41%
21勝 · 30敗 · 保存済み51件
ランクマッチの対戦
51
選択中のモード
勝利
21
ランクマッチ
敗北
30
ランクマッチ
最高MR
1,605
Zangief
ランクMR · Zangief
ローカル 12 · インポート 0 · グラフ 12 · 保存済み対戦 51
リプレイ未リクエスト
SAAKZA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Jige | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 61.5% | 21.1% | +40.4% | |
| SA2 | 3.8% | 36.6% | -32.8% | |
| SA3 | 23.1% | 30.6% | -7.5% | |
| ドライブアーツ | 15.2% | 12.9% | +2.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.10 | 10.28 | -2.18 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 37.4% | 35.2% | +2.2% | |
| 画面端での攻め | 8.70 | 6.66 | +2.04 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.5% | 7.9% | +1.6% | |
| 投げ | 1.60 | 2.51 | -0.91 | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 2.09 | -0.69 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.6% | 2.1% | +0.5% | |
| 投げ抜け | 1.00 | 0.57 | +0.43 | |
| ドライブガード | 14.3% | 14.6% | -0.4% | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.42 | -0.32 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.77 | -0.27 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.32 | +0.18 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| CA | 11.5% | 11.7% | -0.1% | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.27 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.20 | +0.00 |
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
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 1 · 比較対象 0.43
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 2.5 · 比較対象 2.15
- 投げ：プロフィール 1.6 · 比較対象 2.27
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.4 · 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 1.4 · 比較対象 1.58
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.68
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.23
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.7 · 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 8.7 · 比較対象 12.64
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.1 · 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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：162試合中81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 Char 253：162試合中81勝
- 対 Akuma：15試合中7勝
- 対 Ryu：13試合中5勝
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：33試合中15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：33試合中15勝
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.6% · 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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free