直近の対戦
敗北ランクマッチ
SA
CA
E.更新：7 日前
Steam
Japanクラブ · WorldWideFGC100%
SteamJapanクラブ · WorldWideFGC100%日替わりさと氏
Fighting Spirit Unleashed
MR 1,758#13,997直近10戦7–3+22直近20戦13–7+38
勝率
50%
14勝 · 14敗 · 保存済み28件
ランクマッチの対戦
28
選択中のモード
勝利
14
ランクマッチ
敗北
14
ランクマッチ
最高MR
1,758
E. Honda
ランクMR · E. Honda
ローカル 28 · インポート 0 · グラフ 28 · 保存済み対戦 106
リプレイ未リクエスト
SACAE.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 日替わりさと氏 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 53.7% | 36.7% | +17.0% | |
| SA1 | 24.1% | 38.1% | -14.1% | |
| ドライブアーツ | 16.9% | 22.0% | -5.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 27.5% | 22.8% | +4.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.70 | 9.78 | -3.08 | |
| SA2 | 11.1% | 13.6% | -2.5% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.2% | 1.9% | +2.3% | |
| ドライブガード | 16.0% | 14.5% | +1.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.7% | 7.8% | -1.2% | |
| ドライブパリィ | 2.80 | 1.87 | +0.93 | |
| 画面端での攻め | 9.80 | 9.02 | +0.78 | |
| 投げ | 1.20 | 1.81 | -0.61 | |
| 投げ抜け | 0.00 | 0.59 | -0.59 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.37 | -0.57 | |
| CA | 11.1% | 11.5% | -0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.90 | 0.60 | +0.30 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.39 | -0.19 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.22 | +0.18 | |
| スタン成功 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -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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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。
E. Honda · 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 0.4 · 比較対象 0.21
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 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.2% · 比較対象 2%
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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.12
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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.12
- 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
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.59
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
- 投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.59
- 投げ：プロフィール 1.2 · 比較対象 2.02
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：526試合中297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 Char 253：526試合中297勝
- 対 E. Honda：205試合中103勝
- 対 Luke：55試合中31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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
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
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.43
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
- 投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.43
- 投げ：プロフィール 1.2 · 比較対象 2.27
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.15
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 11.1% · 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 11.1% · 比較対象 25.1%
- SA3：プロフィール 53.7% · 比較対象 41.5%
- CA：プロフィール 11.1% · 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 2026/09/07 · 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 0.4 · 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 4.2% · 比較対象 1.3%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 2.8 · 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 2.8 · 比較対象 1.58
- ジャストパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.68
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.23
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：390試合中187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 Char 253：390試合中187勝
- 対 E. Honda：116試合中43勝
- 対 Ryu：41試合中21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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free