BEAST X のチーム相性
BEAST Xvs
Pirates 視点で見る (vs BEAST X)Pirates のチーム詳細
Pirates
BEAST X vs Pirates の対戦成績・相性 (Mリーグ通算)
140戦
延べ同卓
2.60vs2.42
同卓時 平均順位
全期間
2018-19〜 毎日更新
−0.18 劣勢優位項目 BEAST X 0 — 6 Pirates
データ更新 2026-05-15通算 BEAST X vs Pirates 比較 (延べ 140 戦)
| 66勝 | 直接対決 勝敗着順が上=勝ち・同着除く | 74勝 |
| 2.60 | 平均順位同卓時・加重平均 | 2.42 |
| 25.0% | トップ率 | 25.0% |
| 30.7% | ラス率低いほど優位 | 22.9% |
| −3.4 | 平均スコア同卓時 1試合あたり pt | +1.8 |
| 56回 | 直撃相手側からのロン和了 | 72回 |
| 164回 | ツモで支払った回数低いほど優位 | 153回 |
左 = BEAST X勢 / 右 = Pirates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 45.7%ラス回避 69.3%平均 2.60
25%
21%
24%
31%
1着35
2着29
3着33
4着43
Pirates勢 の同卓時 着順分布 (延べ)
順位分布
連対率 55.7%ラス回避 77.1%平均 2.42
25%
31%
21%
23%
1着35
2着43
3着30
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 (Pirates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仲林圭7勝5敗·平均順位 2.25vs2.42+0.17 有利12戦
鈴木大介vs瑞原明奈4勝6敗·平均順位 2.60vs2.70+0.10 有利10戦
鈴木大介vs仲林圭4勝6敗·平均順位 2.90vs2.30−0.60 劣勢10戦
東城りおvs鈴木優5勝4敗·平均順位 2.22vs2.00−0.22 劣勢9戦
鈴木大介vs小林剛6勝3敗·平均順位 2.00vs3.00+1.00 有利9戦
中田花奈vs鈴木優4勝4敗·平均順位 2.63vs2.63互角8戦
中田花奈vs瑞原明奈3勝5敗·平均順位 3.38vs2.50−0.88 劣勢8戦
東城りおvs瑞原明奈2勝5敗·平均順位 2.86vs2.00−0.86 劣勢7戦
猿川真寿vs瑞原明奈1勝6敗·平均順位 3.00vs1.71−1.29 劣勢7戦
菅原千瑛vs鈴木優3勝4敗·平均順位 3.00vs2.43−0.57 劣勢7戦
東城りおvs小林剛2勝4敗·平均順位 3.00vs2.67−0.33 劣勢6戦
猿川真寿vs仲林圭3勝3敗·平均順位 2.67vs2.17−0.50 劣勢6戦
鈴木大介vs鈴木優4勝2敗·平均順位 2.67vs3.00+0.33 有利6戦
菅原千瑛vs瑞原明奈1勝4敗·平均順位 2.80vs1.80−1.00 劣勢5戦
下石戟vs瑞原明奈3勝0敗·平均順位 2.00vs3.67+1.67 有利3戦
下石戟vs小林剛2勝1敗·平均順位 2.00vs2.67+0.67 有利3戦
下石戟vs鈴木優1勝2敗·平均順位 3.00vs2.67−0.33 劣勢3戦
中田花奈vs仲林圭1勝2敗·平均順位 3.00vs2.33−0.67 劣勢3戦
中田花奈vs小林剛3勝0敗·平均順位 1.33vs2.67+1.33 有利3戦
東城りおvs朝倉康心2勝1敗·平均順位 1.33vs1.67+0.33 有利3戦
猿川真寿vs鈴木優1勝2敗·平均順位 3.00vs1.67−1.33 劣勢3戦
菅原千瑛vs仲林圭3勝0敗·平均順位 1.33vs3.33+2.00 有利3戦
猿川真寿vs小林剛1勝1敗·平均順位 2.50vs3.00+0.50 有利2戦
菅原千瑛vs小林剛0勝2敗·平均順位 3.50vs1.50−2.00 劣勢2戦
下石戟vs仲林圭0勝1敗·平均順位 3.00vs2.00−1.00 劣勢1戦
東城りおvs石橋伸洋0勝1敗·平均順位 4.00vs2.00−2.00 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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