直近の対戦
敗北ランクマッチ
DH
MADH
Steam
Japanクラブ · DhalsimScrubsC100%BiNo
Pension Owner
MR 1,603#80,511直近10戦4–6-22直近20戦9–11-19
勝率
43%
13勝 · 17敗 · 保存済み30件
ランクマッチの対戦
30
選択中のモード
勝利
13
ランクマッチ
敗北
17
ランクマッチ
最高MR
1,661
Dhalsim
ランクMR · Dhalsim
ローカル 30 · インポート 0 · グラフ 30 · 保存済み対戦 30
リプレイ未リクエスト
DHMADH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | BiNo | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 75.0% | 15.0% | +60.0% | |
| SA1 | 15.2% | 53.6% | -38.4% | |
| ドライブアーツ | 42.1% | 21.5% | +20.5% | |
| SA3 | 5.4% | 24.5% | -19.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 11.7% | 30.7% | -19.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 2.9% | 7.3% | -4.4% | |
| 画面端での攻め | 3.60 | 7.51 | -3.91 | |
| ドライブガード | 9.3% | 12.9% | -3.6% | |
| CA | 4.5% | 6.9% | -2.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.80 | 12.39 | -1.59 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.9% | 1.7% | +1.2% | |
| ドライブリバーサル | 1.70 | 0.56 | +1.14 | |
| 投げ抜け | 0.00 | 0.42 | -0.42 | |
| 投げ | 1.40 | 1.81 | -0.41 | |
| ドライブパリィ | 2.00 | 1.69 | +0.31 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.47 | -0.27 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.06 | -0.26 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.25 | -0.05 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.23 | -0.03 |
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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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。
Dhalsim · 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 0.42
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 · 比較対象 0.42
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.06
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 3.6 · 比較対象 7.51
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 3.6 · 比較対象 7.51
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.8 · 比較対象 12.39
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 11.7% · 比較対象 30.7%
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
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 11.7% · 比較対象 30.7%
- ドライブラッシュ（パリィ）：プロフィール 2.9% · 比較対象 7.3%
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 1.7 · 比較対象 0.56
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 1.7 · 比較対象 0.56
- ドライブパリィ：プロフィール 2 · 比較対象 1.69
目の前のゲージに合わせる
SA2：プロフィール 75% · 比較対象 15%
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
- SA2：プロフィール 75% · 比較対象 15%
- SA3：プロフィール 5.4% · 比較対象 24.5%
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