直近の対戦
勝利カスタムルーム
SA
ALSA更新：1 週間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%ShowYou
Password is "Tiger"
MR 1,574#107,733直近10戦8–2+46直近20戦16–4+90
勝率
58%
21勝 · 15敗 · 保存済み36件
ランクマッチの対戦
36
選択中のモード
勝利
21
ランクマッチ
敗北
15
ランクマッチ
最高MR
1,574
Sagat
ランクMR · Sagat
ローカル 36 · インポート 0 · グラフ 36 · 保存済み対戦 100
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 | ShowYou | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 56.6% | 39.9% | +16.7% | |
| SA2 | 11.8% | 26.4% | -14.6% | |
| ドライブガード | 9.1% | 14.2% | -5.1% | |
| SA1 | 19.7% | 24.6% | -4.9% | |
| ドライブアーツ | 20.1% | 16.0% | +4.0% | |
| 画面端での攻め | 9.10 | 12.43 | -3.33 | |
| CA | 11.8% | 9.1% | +2.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 31.6% | 34.0% | -2.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.4% | 8.4% | -2.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.6% | 1.3% | +1.2% | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.81 | -1.01 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.10 | 8.88 | -0.78 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.74 | -0.64 | |
| 投げ | 1.70 | 2.23 | -0.53 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.21 | +0.39 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.46 | +0.34 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.24 | -0.24 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.18 | +0.12 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.25 | -0.05 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 |
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.1
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 · 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 · 比較対象 0.23
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.68
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 11.8% · 比較対象 25.1%
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
- SA2：プロフィール 11.8% · 比較対象 25.1%
- SA3：プロフィール 56.6% · 比較対象 41.5%
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：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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.18
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 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 0.8 · 比較対象 1.58
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.68
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.43
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.43
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 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：dots-studio/dots-3-note-preview:free