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全美落魄冠軍

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Sagat
全美落魄冠軍 · Sagat
M. Bison
対戦相手 · M. BisonMmMmM

プレイスタイル比較

Sagatの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/13 10:18

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。 · データの詳細

Sagat
全美落魄冠軍のSagatベンチマーク

抽出したSagatの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

Hand Me Downs 2230 · BonchanRB 2209 · Kushina 2201 · hinao 2199 · Yanai 2142 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向全美落魄冠軍トップ層 トップ層
SA152.0%24.6%+27.4%
SA324.0%39.9%-15.9%
ドライブラッシュ(キャンセル)24.2%34.0%-9.8%
SA218.0%26.4%-8.4%
ドライブアーツ22.9%16.0%+6.9%
画面端での攻め8.0012.43-4.43
CA6.0%9.1%-3.1%
画面端に追い込まれた時間11.208.88+2.32
ドライブインパクト消費3.7%1.3%+2.3%
ドライブラッシュ(パリィ)6.7%8.4%-1.8%
投げ1.102.23-1.13
ドライブガード15.2%14.2%+1.0%
ドライブパリィ2.501.81+0.69
ジャストパリィ0.200.74-0.54
投げ被弾1.902.21-0.31
投げ抜け0.200.46-0.26
ドライブインパクト0.400.18+0.22
パニッシュカウンター成功0.300.11+0.19
パリィ中に投げられた回数0.100.25-0.15
ドライブリバーサル0.100.24-0.14
パニッシュカウンター被弾0.200.09+0.11
スタン被弾0.100.05+0.05
スタン成功0.100.08+0.02
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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

  1. 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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.18
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 3.7% · 比較対象 1.3%
  2. 守りの判断を見直す

    ドライブパリィ:プロフィール 2.5 · 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 2.5 · 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
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.23
  3. 近距離の選択を振り返る

    投げ:プロフィール 1.1 · 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 1.1 · 比較対象 2.27
    • 投げ抜け:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.43
    • 投げ被弾:プロフィール 1.9 · 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 2026/09/07 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

このプレイヤーへの対策

  1. 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 0.2 · 比較対象 0.09

    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 0.2 · 比較対象 0.09
  2. 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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.18
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 3.7% · 比較対象 1.3%
  3. 攻める前に守り方を探る

    ドライブパリィ:プロフィール 2.5 · 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 2.5 · 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
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.23

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 2026/09/07 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

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選択はこの端末に180日間保存されます。分析を無効にすると、読み込み済みの分析機能を停止するためページが再読み込みされます。

プライバシーと保存データ