BEAST X のチーム相性
BEAST Xvs
フェニックス 視点で見る (vs BEAST X)フェニックス のチーム詳細
フェニックス
BEAST X vs フェニックス の対戦成績・相性 (Mリーグ通算)
115戦
延べ同卓
2.61vs2.48
同卓時 平均順位
全期間
2018-19〜 毎日更新
−0.13 劣勢優位項目 BEAST X 1 — 6 フェニックス
データ更新 2026-05-15通算 BEAST X vs フェニックス 比較 (延べ 115 戦)
| 49勝 | 直接対決 勝敗着順が上=勝ち・同着除く | 66勝 |
| 2.61 | 平均順位同卓時・加重平均 | 2.48 |
| 25.2% | トップ率 | 28.7% |
| 30.4% | ラス率低いほど優位 | 27.8% |
| −3.0 | 平均スコア同卓時 1試合あたり pt | +1.1 |
| 52回 | 直撃相手側からのロン和了 | 59回 |
| 106回 | ツモで支払った回数低いほど優位 | 125回 |
左 = BEAST X勢 / 右 = フェニックス勢 (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 44.3%ラス回避 69.6%平均 2.61
25%
19%
25%
30%
1着29
2着22
3着29
4着35
フェニックス勢 の同卓時 着順分布 (延べ)
順位分布
連対率 51.3%ラス回避 72.2%平均 2.48
29%
23%
21%
28%
1着33
2着26
3着24
4着32
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 (フェニックス側 − BEAST X側)。 ペアを押すと 1対1 の直接対決ページへ。
鈴木大介vs醍醐大4勝8敗·平均順位 2.83vs2.42−0.42 劣勢12戦
鈴木大介vs竹内元太4勝4敗·平均順位 2.25vs2.63+0.38 有利8戦
中田花奈vs茅森早香2勝5敗·平均順位 3.57vs2.71−0.86 劣勢7戦
中田花奈vs竹内元太2勝5敗·平均順位 2.86vs2.57−0.29 劣勢7戦
猿川真寿vs醍醐大4勝3敗·平均順位 2.71vs2.86+0.14 有利7戦
下石戟vs醍醐大4勝2敗·平均順位 1.67vs2.50+0.83 有利6戦
東城りおvs醍醐大3勝3敗·平均順位 2.83vs2.83互角6戦
菅原千瑛vs醍醐大2勝4敗·平均順位 2.33vs2.33互角6戦
鈴木大介vs茅森早香2勝4敗·平均順位 3.17vs2.33−0.83 劣勢6戦
中田花奈vs醍醐大1勝4敗·平均順位 2.60vs1.60−1.00 劣勢5戦
中田花奈vs浅井堂岐3勝2敗·平均順位 1.80vs2.40+0.60 有利5戦
鈴木大介vs浅井堂岐4勝1敗·平均順位 2.00vs3.40+1.40 有利5戦
下石戟vs浅井堂岐3勝1敗·平均順位 1.75vs3.00+1.25 有利4戦
下石戟vs竹内元太1勝3敗·平均順位 2.50vs1.75−0.75 劣勢4戦
猿川真寿vs茅森早香2勝2敗·平均順位 2.75vs3.00+0.25 有利4戦
菅原千瑛vs浅井堂岐2勝2敗·平均順位 2.00vs2.50+0.50 有利4戦
菅原千瑛vs茅森早香2勝2敗·平均順位 2.75vs2.50−0.25 劣勢4戦
下石戟vs茅森早香0勝2敗·平均順位 2.50vs1.50−1.00 劣勢2戦
中田花奈vs魚谷侑未0勝2敗·平均順位 3.50vs1.00−2.50 劣勢2戦
猿川真寿vs浅井堂岐2勝0敗·平均順位 2.50vs4.00+1.50 有利2戦
猿川真寿vs竹内元太0勝2敗·平均順位 3.00vs2.00−1.00 劣勢2戦
猿川真寿vs魚谷侑未1勝1敗·平均順位 2.50vs1.50−1.00 劣勢2戦
鈴木大介vs魚谷侑未0勝2敗·平均順位 3.00vs2.00−1.00 劣勢2戦
東城りおvs浅井堂岐0勝1敗·平均順位 4.00vs1.00−3.00 劣勢1戦
東城りおvs茅森早香0勝1敗·平均順位 4.00vs1.00−3.00 劣勢1戦
菅原千瑛vs魚谷侑未1勝0敗·平均順位 3.00vs4.00+1.00 有利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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