ドリブンズ のチーム相性
ドリブンズvs
BEAST X 視点で見る (vs ドリブンズ)BEAST X のチーム詳細
BEAST X
ドリブンズ vs BEAST X の対戦成績・相性 (Mリーグ通算)
165戦
延べ同卓
2.45vs2.56
同卓時 平均順位
全期間
2018-19〜 毎日更新
+0.12 有利優位項目 ドリブンズ 7 — 0 BEAST X
データ更新 2026-10-16通算 ドリブンズ vs BEAST X 比較 (延べ 165 戦)
| 84勝 | 直接対決 勝敗着順が上=勝ち・同着除く | 81勝 |
| 2.45 | 平均順位同卓時・加重平均 | 2.56 |
| 30.3% | トップ率 | 26.7% |
| 27.3% | ラス率低いほど優位 | 30.3% |
| +4.1 | 平均スコア同卓時 1試合あたり pt | −2.4 |
| 93回 | 直撃相手側からのロン和了 | 81回 |
| 194回 | ツモで支払った回数低いほど優位 | 195回 |
左 = ドリブンズ勢 / 右 = BEAST X勢 (両チーム所属選手同士の同卓のみ、延べ合算)。
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
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
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 (BEAST X側 − ドリブンズ側)。 ペアを押すと 1対1 の直接対決ページへ。
園田賢vs鈴木大介9勝5敗·平均順位 2.21vs2.79+0.57 有利14戦
園田賢vs東城りお5勝9敗·平均順位 2.71vs2.29−0.43 劣勢14戦
浅見真紀vs鈴木大介5勝5敗·平均順位 2.70vs2.40−0.30 劣勢10戦
鈴木たろうvs東城りお3勝7敗·平均順位 2.80vs2.10−0.70 劣勢10戦
渡辺太vs東城りお7勝2敗·平均順位 2.22vs3.44+1.22 有利9戦
渡辺太vs菅原千瑛6勝3敗·平均順位 2.00vs2.89+0.89 有利9戦
鈴木たろうvs中田花奈4勝5敗·平均順位 2.56vs2.44−0.11 劣勢9戦
渡辺太vs下石戟5勝3敗·平均順位 2.25vs2.63+0.38 有利8戦
渡辺太vs中田花奈5勝3敗·平均順位 2.38vs3.13+0.75 有利8戦
鈴木たろうvs猿川真寿4勝4敗·平均順位 2.63vs2.50−0.13 劣勢8戦
園田賢vs菅原千瑛5勝2敗·平均順位 2.14vs3.14+1.00 有利7戦
村上淳vs東城りお2勝5敗·平均順位 3.00vs2.29−0.71 劣勢7戦
渡辺太vs鈴木大介3勝4敗·平均順位 2.29vs2.57+0.29 有利7戦
浅見真紀vs中田花奈1勝5敗·平均順位 2.83vs1.67−1.17 劣勢6戦
浅見真紀vs猿川真寿2勝4敗·平均順位 3.00vs2.17−0.83 劣勢6戦
鈴木たろうvs鈴木大介2勝4敗·平均順位 2.50vs2.00−0.50 劣勢6戦
園田賢vs下石戟3勝2敗·平均順位 1.60vs2.40+0.80 有利5戦
園田賢vs中田花奈3勝2敗·平均順位 2.40vs2.80+0.40 有利5戦
園田賢vs猿川真寿2勝1敗·平均順位 2.00vs3.00+1.00 有利3戦
浅見真紀vs東城りお1勝2敗·平均順位 3.00vs2.00−1.00 劣勢3戦
浅見真紀vs菅原千瑛2勝1敗·平均順位 2.33vs3.00+0.67 有利3戦
鈴木たろうvs下石戟2勝1敗·平均順位 2.00vs2.00互角3戦
丸山奏子vs東城りお1勝1敗·平均順位 2.50vs2.50互角2戦
浅見真紀vs下石戟0勝1敗·平均順位 3.00vs2.00−1.00 劣勢1戦
渡辺太vs猿川真寿1勝0敗·平均順位 2.00vs4.00+2.00 有利1戦
鈴木たろうvs菅原千瑛1勝0敗·平均順位 1.00vs4.00+3.00 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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