直近の対戦
敗北ランクマッチ
AL
MAAL更新：7 日前
Steam
DenmarkM100%
SteamDenmarkM100%ワニ村菊之進
Let's Do This
MR 1,171#583,529直近10戦4–6-22直近20戦8–12-38
勝率
45%
41勝 · 51敗 · 保存済み92件
ランクマッチの対戦
92
選択中のモード
勝利
41
ランクマッチ
敗北
51
ランクマッチ
最高MR
1,409
Alex
ランクMR · Alex
ローカル 92 · インポート 0 · グラフ 92 · 保存済み対戦 92
利用可能
ALMAAL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ワニ村菊之進 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 8.2% | 33.0% | -24.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 20.5% | 1.7% | +18.8% | |
| SA1 | 61.5% | 43.0% | +18.5% | |
| SA2 | 15.4% | 28.4% | -13.0% | |
| SA3 | 12.3% | 22.1% | -9.8% | |
| CA | 10.8% | 6.5% | +4.3% | |
| ドライブアーツ | 18.2% | 14.2% | +4.1% | |
| 画面端での攻め | 5.30 | 9.01 | -3.71 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.30 | 9.88 | -3.58 | |
| ドライブガード | 12.5% | 14.1% | -1.6% | |
| ドライブインパクト | 1.50 | 0.20 | +1.30 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.5% | 8.2% | +1.3% | |
| ドライブパリィ | 0.70 | 1.63 | -0.93 | |
| パニッシュカウンター成功 | 1.00 | 0.12 | +0.88 | |
| 投げ | 1.50 | 2.32 | -0.82 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.80 | 0.12 | +0.68 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.70 | -0.60 | |
| 投げ抜け | 0.00 | 0.48 | -0.48 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.29 | -0.29 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.47 | +0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.12 | -0.02 |
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。
保存済みの対戦プランを確認中…
公開プロフィールの統計をOpenRouterの無料AIモデルで分析します。プランは共有・再利用のため保存されます。提案は統計に基づく仮説であり、リプレイ映像の分析ではありません。保存済みマッチプラン
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。
Alex · 直近100試合
改善するポイント
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.48
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 · 比較対象 0.48
- 投げ被弾：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.12
- 投げ：プロフィール 1.5 · 比較対象 2.32
パニッシュカウンターの原因を見直す
パニッシュカウンター成功：プロフィール 1 · 比較対象 0.12
受けたパニッシュカウンターと決めたものを各5回確認します。空振りとガード後の隙を分けてから、練習する課題を選びましょう。
試してみよう繰り返す場面をトレーニングで再現し、間合いとフレームメーターを確認します。より安全な選択か、実際に届く反撃を練習しましょう。
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 1 · 比較対象 0.12
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.12
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 1.63
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 0.7 · 比較対象 1.63
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.7
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.47
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine：198試合中93勝
低い勝率は見るべき映像の手がかりであり、有利なキャラ選択を保証しません。同じ苦しい場面が複数の試合に出るか確認しましょう。
試してみよう該当キャラクターを使うなら、映像にあった使い慣れた状況を一度試します。相手が対応できたら仮説を捨て、実際の動きに合わせましょう。
根拠となる統計
- 対 Yasmine：198試合中93勝
- 対 Akuma：71試合中38勝
- 対 Ryu：59試合中27勝
継続する傾向と単発のミスを分ける
保存済みの直近ランクマッチ：88試合中39勝
複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。
試してみよう最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：88試合中39勝
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 1.5 · 比較対象 0.2
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 1.5 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 20.5% · 比較対象 1.7%
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free