直近の対戦
敗北ランクマッチ
DH
RADH更新：1 日前
Steam
Japanクラブ · NBFANCLUBC100%
SteamJapanクラブ · NBFANCLUBC100%ねじまき鳥クロニクル
Voice of the Flame God
MR 2,006#1,162直近10戦3–7-21直近20戦7–13-36
勝率
54%
208勝 · 177敗 · 保存済み385件
ランクマッチの対戦
385
選択中のモード
勝利
208
ランクマッチ
敗北
177
ランクマッチ
最高MR
2,203
Dhalsim
ランクMR · Dhalsim
ローカル 383 · インポート 0 · グラフ 383 · 保存済み対戦 499
リプレイ未リクエスト
DHRADH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ねじまき鳥クロニクル | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 70.4% | 53.6% | +16.8% | |
| SA3 | 13.0% | 24.5% | -11.5% | |
| ドライブアーツ | 12.7% | 21.5% | -8.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 36.0% | 30.7% | +5.3% | |
| CA | 2.8% | 6.9% | -4.1% | |
| 画面端での攻め | 5.20 | 7.51 | -2.31 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 13.90 | 12.39 | +1.51 | |
| SA2 | 13.9% | 15.0% | -1.1% | |
| 投げ被弾 | 2.90 | 2.06 | +0.84 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.9% | 1.7% | -0.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.7% | 7.3% | +0.4% | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.69 | -0.39 | |
| 投げ | 1.50 | 1.81 | -0.31 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.56 | -0.16 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.25 | -0.15 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.23 | -0.13 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.47 | +0.13 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.42 | -0.02 | |
| ドライブガード | 12.8% | 12.9% | -0.0% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.10 | -0.00 |
統計を練習に活かす
直近100試合対戦プラン
このプロフィールの傾向と戦績から、実戦で試すヒントを作成します。行動傾向は全キャラクターの集計で、選択中のキャラクターは比較対象を決めます。
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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。
Dhalsim · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 1.69
守りの場面を5つ選び、相手の行動、自分の選択、結果を比べます。パリィや投げ抜けの回数が少ないだけでは弱点とは言えません。
試してみよう苦手な場面から異なる2つの行動をダミーに記録します。見分けて対応する練習を行い、次の対戦で判断が改善したか確認しましょう。
根拠となる統計
- ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 1.69
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.47
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.42
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 0.2 · 比較対象 0.42
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 25.5% · 比較対象 15%
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
- SA2：プロフィール 25.5% · 比較対象 15%
- SA1：プロフィール 44.1% · 比較対象 53.6%
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 2026/09/05 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.3 · 比較対象 0.23
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 0.3 · 比較対象 0.23
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.4% · 比較対象 1.7%
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.14
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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.14
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.1
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.42
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.42
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.06
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 2026/09/05 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free