直近の対戦
敗北ランクマッチ
SA
ALSA更新：1 週間前
CrossPlatform
JapanM100%
CrossPlatformJapanM100%ULT_湯豆腐
Conqueror: Devoted Master
LP 21,429直近10戦1–9直近20戦6–14
勝率
35%
35勝 · 66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
35
ランクマッチ
敗北
66
ランクマッチ
最高LP
21,771
Sagat
ランクLP · Sagat
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
SAALSA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ULT_湯豆腐 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 1.5% | 34.0% | -32.5% | |
| CA | 36.1% | 9.1% | +27.0% | |
| SA2 | 5.6% | 26.4% | -20.8% | |
| ドライブアーツ | 31.3% | 16.0% | +15.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 10.4% | 1.3% | +9.0% | |
| SA1 | 16.7% | 24.6% | -7.9% | |
| 画面端での攻め | 8.90 | 12.43 | -3.53 | |
| ドライブガード | 12.4% | 14.2% | -1.8% | |
| SA3 | 41.7% | 39.9% | +1.7% | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.81 | -1.01 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.74 | -0.74 | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.18 | +0.42 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.09 | +0.41 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.9% | 8.4% | +0.4% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.50 | 0.11 | +0.39 | |
| 投げ | 2.60 | 2.23 | +0.37 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.60 | 8.88 | -0.28 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.24 | -0.24 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.46 | -0.16 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.21 | +0.09 | |
| 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 | 0.30 | 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。
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
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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 10.4% · 比較対象 1.3%
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 0.5 · 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 0.5 · 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
ゲージ消費の目的を決める
ドライブアーツ：プロフィール 31.3% · 比較対象 16.5%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- ドライブアーツ：プロフィール 31.3% · 比較対象 16.5%
- CA：プロフィール 36.1% · 比較対象 9.3%
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
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 Yasmine：195試合中70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 Yasmine：195試合中70勝
- 対 Luke：105試合中54勝
- 対 Alex：58試合中24勝
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