直近の対戦
勝利ランクマッチ
SA
JASA更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%hyon
Emperor
MR 1,862#4,517直近10戦8–2+47直近20戦11–9+12
勝率
55%
16勝 · 13敗 · 保存済み29件
ランクマッチの対戦
29
選択中のモード
勝利
16
ランクマッチ
敗北
13
ランクマッチ
最高MR
1,998
Sagat
ランクMR · Sagat
ローカル 29 · インポート 0 · グラフ 29 · 保存済み対戦 29
リプレイ未リクエスト
SAJASA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | hyon | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 77.1% | 39.9% | +37.2% | |
| SA1 | 2.1% | 24.6% | -22.5% | |
| SA2 | 12.5% | 26.4% | -13.9% | |
| ドライブアーツ | 13.4% | 16.0% | -2.6% | |
| 画面端での攻め | 9.80 | 12.43 | -2.63 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.9% | 8.4% | +2.4% | |
| ドライブガード | 16.3% | 14.2% | +2.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 32.1% | 34.0% | -1.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.00 | 8.88 | +1.12 | |
| CA | 8.3% | 9.1% | -0.8% | |
| 投げ | 1.60 | 2.23 | -0.63 | |
| 投げ被弾 | 1.60 | 2.21 | -0.61 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.74 | -0.44 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.0% | 1.3% | -0.3% | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.46 | -0.16 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.11 | -0.11 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.81 | -0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.18 | -0.08 | |
| 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 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.09 | +0.01 |
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成功：プロフィール 0 · 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 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 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 1.7 · 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 1.7 · 比較対象 1.58
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 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 9.8 · 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 9.8 · 比較対象 12.64
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10 · 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
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター成功：プロフィール 0 · 比較対象 0.1
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成功：プロフィール 0 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.09
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1.7 · 比較対象 1.58
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
- ドライブパリィ：プロフィール 1.7 · 比較対象 1.58
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 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
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.6 · 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 1.6 · 比較対象 2.27
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.43
- 投げ被弾：プロフィール 1.6 · 比較対象 2.15
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