直近の対戦
勝利ランクマッチ
SA
ZA
EL更新：6 日前
Steam
Japanクラブ · DestroyerSC100%
SteamJapanクラブ · DestroyerSC100%鴨沢ひつじ
Muay Thai Erudite
MR 1,705#25,278直近10戦4–6-7直近20戦8–12-24
勝率
53%
49勝 · 43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
49
ランクマッチ
敗北
43
ランクマッチ
最高MR
1,705
Elena
ランクMR · Elena
ローカル 91 · インポート 0 · グラフ 91 · 保存済み対戦 183
リプレイ未リクエスト
SAZAEL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 鴨沢ひつじ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 20.0% | 9.5% | +10.5% | |
| SA3 | 22.5% | 32.8% | -10.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 23.6% | 31.0% | -7.4% | |
| ドライブガード | 18.3% | 13.8% | +4.5% | |
| 画面端での攻め | 10.80 | 13.06 | -2.26 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.80 | 9.26 | +1.54 | |
| SA1 | 30.0% | 31.4% | -1.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.9% | 7.5% | +1.4% | |
| ドライブパリィ | 3.10 | 1.85 | +1.25 | |
| SA2 | 27.5% | 26.3% | +1.2% | |
| 投げ | 2.80 | 2.14 | +0.66 | |
| ドライブアーツ | 18.5% | 18.1% | +0.4% | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.54 | +0.16 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.4% | 1.2% | +0.2% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| ジャストパリィ | 0.90 | 0.80 | +0.10 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.15 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.24 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.19 | +0.01 |
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。
Elena · 直近100試合
改善するポイント
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被弾：プロフィール 0 · 比較対象 0.07
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被弾：プロフィール 0 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
ドライブインパクトの目的を明確にする
ドライブインパクト：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.17
ドライブインパクトを5回振り返り、使った状況と結果を記録します。有効な使い方は残し、平均回数に合わせるより失敗の共通点を調べましょう。
試してみようダミーの別スロットにドライブインパクトと通常の攻撃を記録し、混ぜて再生します。現在のゲージ状況で使える対応を見分けて練習しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.5% · 比較対象 1.4%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 13.8 · 比較対象 13.58
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 13.8 · 比較対象 13.58
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 5.4 · 比較対象 8.42
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 1.9 · 比較対象 0.46
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 1.9 · 比較対象 0.46
- 投げ：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.27
- 投げ被弾：プロフィール 3.5 · 比較対象 2.08
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.2
使い慣れた攻めを一度試し、実際の反応を観察します。その結果から次の選択を変え、行動回数から成功率を推測しないようにしましょう。
試してみよう理解している状況で普段の打撃・投げの選択を試します。同じ反応が続く時だけ狙いを絞り、相手が対応したらタイミングを変えるか仕切り直しましょう。
根拠となる統計
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.2
目の前のゲージに合わせる
ドライブアーツ：プロフィール 14.3% · 比較対象 17.5%
対戦中のドライブとスーパーアーツの残量を確認します。プロフィールの使用傾向は検証する材料であり、バーンアウトや確定の隙を予測するものではありません。
試してみよう大きな消費の後は、接近前に双方の選択肢を見直します。統計と異なる使い方をする相手には、実際の状況に合わせましょう。
根拠となる統計
- ドライブアーツ：プロフィール 14.3% · 比較対象 17.5%
- SA2：プロフィール 39.5% · 比較対象 25.9%
- SA3：プロフィール 40.7% · 比較対象 34.1%
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free