直近の対戦
勝利ランクマッチ
SA
TESA更新：11 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%沼地の大ザリガニ
Let's Do This
MR 1,411#521,043直近10戦7–3+32直近20戦12–8+34
勝率
45%
47勝 · 57敗 · 保存済み104件
ランクマッチの対戦
104
選択中のモード
勝利
47
ランクマッチ
敗北
57
ランクマッチ
最高MR
1,509
Sagat
ランクMR · Sagat
ローカル 104 · インポート 0 · グラフ 104 · 保存済み対戦 104
リプレイ未リクエスト
SATESA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 沼地の大ザリガニ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 13.2% | 24.6% | -11.4% | |
| SA3 | 47.4% | 39.9% | +7.4% | |
| CA | 15.8% | 9.1% | +6.7% | |
| ドライブアーツ | 10.5% | 16.0% | -5.5% | |
| 画面端での攻め | 8.70 | 12.43 | -3.73 | |
| SA2 | 23.7% | 26.4% | -2.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.7% | 1.3% | +2.3% | |
| ドライブガード | 16.4% | 14.2% | +2.2% | |
| 投げ | 3.40 | 2.23 | +1.17 | |
| ドライブパリィ | 2.90 | 1.81 | +1.09 | |
| 投げ被弾 | 2.90 | 2.21 | +0.69 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.0% | 8.4% | -0.5% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.74 | -0.44 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.50 | 8.88 | -0.38 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.46 | +0.34 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 34.3% | 34.0% | +0.3% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.24 | -0.24 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.18 | +0.22 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -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 |
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被弾：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.08
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 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 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 0.5 · 比較対象 0.17
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 0.5 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.7% · 比較対象 1.3%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.27
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：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.27
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.12
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.45
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 2026/09/08 · 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被弾：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.08
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 0.4 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 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 0.5 · 比較対象 0.17
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 0.5 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.7% · 比較対象 1.3%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.9 · 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 2.9 · 比較対象 2.27
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.12
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.45
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 2026/09/08 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free