BEAST X のチーム相性
BEAST Xvs
ドリブンズ 視点で見る (vs BEAST X)ドリブンズ のチーム詳細
ドリブンズ
BEAST X vs ドリブンズ の対戦成績・相性 (Mリーグ通算)
165戦
延べ同卓
2.56vs2.45
同卓時 平均順位
全期間
2018-19〜 毎日更新
−0.12 劣勢優位項目 BEAST X 0 — 7 ドリブンズ
データ更新 2026-10-16通算 BEAST X vs ドリブンズ 比較 (延べ 165 戦)
| 81勝 | 直接対決 勝敗着順が上=勝ち・同着除く | 84勝 |
| 2.56 | 平均順位同卓時・加重平均 | 2.45 |
| 26.7% | トップ率 | 30.3% |
| 30.3% | ラス率低いほど優位 | 27.3% |
| −2.4 | 平均スコア同卓時 1試合あたり pt | +4.1 |
| 81回 | 直撃相手側からのロン和了 | 93回 |
| 195回 | ツモで支払った回数低いほど優位 | 194回 |
左 = BEAST X勢 / 右 = ドリブンズ勢 (両チーム所属選手同士の同卓のみ、延べ合算)。
BEAST X勢 の同卓時 着順分布 (延べ)
順位分布
連対率 47.3%ラス回避 69.7%平均 2.56
27%
21%
22%
30%
1着44
2着34
3着37
4着50
ドリブンズ勢 の同卓時 着順分布 (延べ)
順位分布
連対率 52.1%ラス回避 72.7%平均 2.45
30%
22%
21%
27%
1着50
2着36
3着34
4着45
選手ペアごとの対戦内訳
バッジは同卓時の平均順位の差 (ドリブンズ側 − BEAST X側)。 ペアを押すと 1対1 の直接対決ページへ。
東城りおvs園田賢9勝5敗·平均順位 2.29vs2.71+0.43 有利14戦
鈴木大介vs園田賢5勝9敗·平均順位 2.79vs2.21−0.57 劣勢14戦
東城りおvs鈴木たろう7勝3敗·平均順位 2.10vs2.80+0.70 有利10戦
鈴木大介vs浅見真紀5勝5敗·平均順位 2.40vs2.70+0.30 有利10戦
中田花奈vs鈴木たろう5勝4敗·平均順位 2.44vs2.56+0.11 有利9戦
東城りおvs渡辺太2勝7敗·平均順位 3.44vs2.22−1.22 劣勢9戦
菅原千瑛vs渡辺太3勝6敗·平均順位 2.89vs2.00−0.89 劣勢9戦
下石戟vs渡辺太3勝5敗·平均順位 2.63vs2.25−0.38 劣勢8戦
中田花奈vs渡辺太3勝5敗·平均順位 3.13vs2.38−0.75 劣勢8戦
猿川真寿vs鈴木たろう4勝4敗·平均順位 2.50vs2.63+0.13 有利8戦
東城りおvs村上淳5勝2敗·平均順位 2.29vs3.00+0.71 有利7戦
菅原千瑛vs園田賢2勝5敗·平均順位 3.14vs2.14−1.00 劣勢7戦
鈴木大介vs渡辺太4勝3敗·平均順位 2.57vs2.29−0.29 劣勢7戦
中田花奈vs浅見真紀5勝1敗·平均順位 1.67vs2.83+1.17 有利6戦
猿川真寿vs浅見真紀4勝2敗·平均順位 2.17vs3.00+0.83 有利6戦
鈴木大介vs鈴木たろう4勝2敗·平均順位 2.00vs2.50+0.50 有利6戦
下石戟vs園田賢2勝3敗·平均順位 2.40vs1.60−0.80 劣勢5戦
中田花奈vs園田賢2勝3敗·平均順位 2.80vs2.40−0.40 劣勢5戦
下石戟vs鈴木たろう1勝2敗·平均順位 2.00vs2.00互角3戦
東城りおvs浅見真紀2勝1敗·平均順位 2.00vs3.00+1.00 有利3戦
猿川真寿vs園田賢1勝2敗·平均順位 3.00vs2.00−1.00 劣勢3戦
菅原千瑛vs浅見真紀1勝2敗·平均順位 3.00vs2.33−0.67 劣勢3戦
東城りおvs丸山奏子1勝1敗·平均順位 2.50vs2.50互角2戦
下石戟vs浅見真紀1勝0敗·平均順位 2.00vs3.00+1.00 有利1戦
猿川真寿vs渡辺太0勝1敗·平均順位 4.00vs2.00−2.00 劣勢1戦
菅原千瑛vs鈴木たろう0勝1敗·平均順位 4.00vs1.00−3.00 劣勢1戦
このページの読み方
対象は両チームの所属選手同士が同卓した試合 (所属は最新シーズン時点のロスターで判定)。延べ同卓は選手ペア単位の同卓数の合計。直撃は相手チーム勢からのロン和了、ツモで支払った回数は相手チーム勢のツモ和了での支払いで、 この 2 項目は両チーム間の同じやり取りを数えるため延べでもそのまま比較できます。勝敗は同卓時に着順が上だった試合数で、 同着はどちらの勝ちにも数えません。
平均順位・率は同卓試合だけを対象にした加重集計で、 4 人打ちのため残り 2 人の影響も含みます。 対戦数が少ない場合の差は偶然の範囲に収まることが多い、 傾向発見用の目安です。
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