直近の対戦
勝利ランクマッチ
SASASA更新：19 時間前
Steam
Japanクラブ · SF6LifeC100%
SteamJapanクラブ · SF6LifeC100%ファビュラス丸山
Angel Devil Kingdom
MR 1,507#231,003直近10戦6–4+18直近20戦9–11-17
勝率
43%
10勝 · 13敗 · 保存済み23件
ランクマッチの対戦
23
選択中のモード
勝利
10
ランクマッチ
敗北
13
ランクマッチ
最高MR
1,540
Sagat
ランクMR · Sagat
ローカル 23 · インポート 0 · グラフ 23 · 保存済み対戦 23
リプレイ未リクエスト
SASASA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ファビュラス丸山 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 65.5% | 39.9% | +25.5% | |
| SA1 | 9.1% | 24.6% | -15.5% | |
| SA2 | 12.7% | 26.4% | -13.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 45.2% | 34.0% | +11.2% | |
| ドライブアーツ | 7.6% | 16.0% | -8.4% | |
| ドライブガード | 8.9% | 14.2% | -5.3% | |
| CA | 12.7% | 9.1% | +3.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.40 | 8.88 | -2.48 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.2% | 1.3% | +1.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.7% | 8.4% | -1.7% | |
| 画面端での攻め | 10.90 | 12.43 | -1.53 | |
| ドライブパリィ | 0.70 | 1.81 | -1.11 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.74 | -0.54 | |
| 投げ | 1.90 | 2.23 | -0.33 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.46 | -0.26 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.21 | -0.21 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.18 | +0.12 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.11 | +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。
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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 0.3 · 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 0.3 · 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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.18
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 1.81
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 0.7 · 比較対象 1.81
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.74
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 Ryu：60試合中26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 Ryu：60試合中26勝
- 対 Luke：51試合中21勝
- 対 Akuma：34試合中18勝
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 1.81
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 0.7 · 比較対象 1.81
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.74
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 2026/09/14 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free