Sagat
更新:3 時間前SteamSteamJapanJapanクラブ · DamedameM100%

highway_pc

Let's Do This
ランク 36MR 1,661#43,731
直近10戦9–1+63直近20戦12–8+36
勝率
56%
42勝 · 33敗 · 保存済み75件
ランクマッチの対戦
75
選択中のモード
勝利
42
ランクマッチ
敗北
33
ランクマッチ
最高MR
1,710
Sagat

ランクMR · Sagat

ローカル 63 · インポート 0 · グラフ 63 · 保存済み対戦 75

直近の対戦

勝利ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
C. Viper
highway_pc · C. Viper
Dee Jay
対戦相手 · Dee Jayふふふふふふ

プレイスタイル比較

Sagatの上位—人とプレイ傾向を比較

Sagatを読み込み中…

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. 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 0.1 · 比較対象 0.1
  2. ゲージ消費の目的を決める

    ドライブアーツ:プロフィール 28.3% · 比較対象 16.5%

    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
    • ドライブアーツ:プロフィール 28.3% · 比較対象 16.5%
  3. 近距離の選択を振り返る

    投げ抜け:プロフィール 0.7 · 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 0.7 · 比較対象 0.43

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

  1. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Ryu:25試合中18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:25試合中18勝
    • 対 Terry:20試合中10勝
    • 対 Luke:17試合中7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

C. Viper · 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 0.16

    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 0.16
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 5.3% · 比較対象 1.8%
  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被弾:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07

    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 0.07
    • パニッシュカウンター成功:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
  3. 近距離の選択を振り返る

    投げ:プロフィール 2.8 · 比較対象 2.28

    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 2.8 · 比較対象 2.28
    • 投げ抜け:プロフィール 0.8 · 比較対象 0.47
    • 投げ被弾:プロフィール 2.7 · 比較対象 2.19

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 2026/09/13 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

このプレイヤーへの対策

  1. 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 0.16

    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 0.16
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 5.3% · 比較対象 1.8%
  2. 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 0.07

    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 0.07
    • パニッシュカウンター成功:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
  3. 攻める前に守り方を探る

    投げ抜け:プロフィール 0.8 · 比較対象 0.47

    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
    • 投げ抜け:プロフィール 0.8 · 比較対象 0.47
    • 投げ被弾:プロフィール 2.7 · 比較対象 2.19

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 2026/09/13 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free