直近の対戦
EDAkiosroom
ランクMR · Ed
ローカル 239 · インポート 0 · グラフ 239 · 保存済み対戦 461
| 傾向 | Akiosroom | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ(キャンセル) | 45.3% | 35.3% | +10.0% | |
| SA2 | 13.9% | 23.2% | -9.3% | |
| ドライブガード | 6.2% | 12.9% | -6.8% | |
| SA3 | 40.3% | 33.7% | +6.6% | |
| ドライブラッシュ(パリィ) | 1.1% | 6.8% | -5.7% | |
| CA | 15.3% | 9.8% | +5.4% | |
| 画面端での攻め | 7.60 | 11.75 | -4.15 | |
| SA1 | 30.6% | 33.3% | -2.8% | |
| ドライブアーツ | 16.6% | 18.1% | -1.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.20 | 8.93 | +1.27 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.79 | -0.39 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.92 | -0.32 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.20 | +0.30 | |
| 投げ | 2.80 | 2.53 | +0.27 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.8% | 1.7% | +0.2% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.53 | -0.03 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.22 | -0.02 |
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。
Ed · 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 0.8 · 比較対象 1.77
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 0.8 · 比較対象 1.77
- ジャストパリィ:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.76
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 0.2
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 0.2
- ドライブインパクト消費:プロフィール 1.5% · 比較対象 1.5%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め:プロフィール 8.3 · 比較対象 11.8
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 8.3 · 比較対象 11.8
- 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 9.6 · 比較対象 9.53
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
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.2
- 投げ被弾:プロフィール 2.4 · 比較対象 2.18
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253:1,571試合中747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 Char 253:1,571試合中747勝
- 対 Ryu:170試合中77勝
- 対 Yasmine:137試合中64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:55試合中35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:55試合中35勝
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

