直近の対戦
勝利ランクマッチ
SA
ZASA更新：4 日前
CrossPlatform
OtherC100%
CrossPlatformOtherC100%雪泉 5A
Let's Do This
直近10戦6–4直近20戦13–7
勝率
54%
46勝 · 39敗 · 保存済み85件
ランクマッチの対戦
85
選択中のモード
勝利
46
ランクマッチ
敗北
39
ランクマッチ
最高LP
20,372
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
SAZASA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 雪泉 5A | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 24.8% | 34.0% | -9.3% | |
| CA | 16.4% | 9.1% | +7.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 7.0% | 1.3% | +5.7% | |
| SA2 | 23.0% | 26.4% | -3.4% | |
| ドライブガード | 10.8% | 14.2% | -3.3% | |
| SA1 | 21.3% | 24.6% | -3.3% | |
| 画面端での攻め | 9.50 | 12.43 | -2.93 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.2% | 8.4% | -2.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.80 | 8.88 | -1.08 | |
| ドライブリバーサル | 1.00 | 0.24 | +0.76 | |
| ドライブパリィ | 1.10 | 1.81 | -0.71 | |
| SA3 | 39.3% | 39.9% | -0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.74 | -0.54 | |
| ドライブインパクト | 0.70 | 0.18 | +0.52 | |
| ドライブアーツ | 16.5% | 16.0% | +0.5% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.50 | 0.11 | +0.39 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.09 | +0.31 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.21 | +0.29 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.46 | -0.16 | |
| 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 | |
| 投げ | 2.20 | 2.23 | -0.03 |
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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 8.3% · 比較対象 1.3%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 7.6 · 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 7.6 · 比較対象 12.64
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.2 · 比較対象 8.91
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.23
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.23
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.68
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 8.3% · 比較対象 1.3%
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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.09
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.23
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.23
- ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.58
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.68
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free