直近の対戦
LUDJ.MATCH
ランクMR · Luke
ローカル 114 · インポート 0 · グラフ 114 · 保存済み対戦 249
| 傾向 | DJ.MATCH | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 4.9% | 26.0% | -21.1% | |
| SA3 | 49.2% | 34.2% | +15.0% | |
| ドライブラッシュ(キャンセル) | 25.9% | 37.3% | -11.4% | |
| ドライブアーツ | 26.5% | 16.7% | +9.9% | |
| 画面端での攻め | 8.00 | 13.55 | -5.55 | |
| CA | 13.1% | 9.2% | +4.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.1% | 1.4% | +2.7% | |
| ドライブガード | 10.5% | 13.2% | -2.7% | |
| ドライブラッシュ(パリィ) | 5.2% | 7.6% | -2.4% | |
| SA1 | 32.8% | 30.6% | +2.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.40 | 8.74 | -0.34 | |
| 投げ | 2.10 | 2.43 | -0.33 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.80 | -0.30 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.06 | +0.24 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.08 | +0.22 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.19 | +0.21 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.01 | +0.19 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.69 | -0.19 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.37 | +0.13 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.20 | +0.10 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.22 | +0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 |
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。
Luke · 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成功:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.08
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 0.3 · 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 0.5 · 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 0.5 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費:プロフィール 4.6% · 比較対象 1.3%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ:プロフィール 1.6 · 比較対象 1.82
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 1.6 · 比較対象 1.82
- ジャストパリィ:プロフィール 0.4 · 比較対象 0.71
- ドライブリバーサル:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.2
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine:405試合中248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:405試合中248勝
- 対 Terry:77試合中49勝
- 対 Juri:41試合中17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:100試合中53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:100試合中53勝
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 0.3 · 比較対象 0.08
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 0.3 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター被弾:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.06
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 2026/09/06 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

