直近の対戦
勝利ランクマッチ
AL
JAAL更新：6 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%T4K1
What About Me?
MR 1,604#77,769直近10戦9–1+63直近20戦14–6+62
勝率
58%
19勝 · 14敗 · 保存済み33件
ランクマッチの対戦
33
選択中のモード
勝利
19
ランクマッチ
敗北
14
ランクマッチ
最高MR
1,604
Alex
ランクMR · Alex
ローカル 33 · インポート 0 · グラフ 33 · 保存済み対戦 33
リプレイ未リクエスト
ALJAAL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | T4K1 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 23.0% | 43.0% | -20.0% | |
| SA3 | 39.2% | 22.1% | +17.1% | |
| SA2 | 33.8% | 28.4% | +5.4% | |
| ドライブアーツ | 10.7% | 14.2% | -3.5% | |
| CA | 4.1% | 6.5% | -2.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.0% | 1.7% | +1.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.70 | 9.88 | -1.18 | |
| 投げ | 1.70 | 2.32 | -0.62 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 33.6% | 33.0% | +0.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.7% | 8.2% | -0.5% | |
| 画面端での攻め | 8.50 | 9.01 | -0.51 | |
| ドライブガード | 14.6% | 14.1% | +0.5% | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.12 | +0.38 | |
| ドライブパリィ | 2.00 | 1.63 | +0.37 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.48 | +0.32 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.29 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.12 | +0.08 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.12 | +0.08 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.47 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| ジャストパリィ | 0.70 | 0.70 | -0.00 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.20 | +0.00 |
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
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 3% · 比較対象 1.7%
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 0.2 · 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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.12
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.12
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 23% · 比較対象 43%
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
- SA1：プロフィール 23% · 比較対象 43%
- SA3：プロフィール 39.2% · 比較対象 22.1%
- ドライブアーツ：プロフィール 10.7% · 比較対象 14.2%
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 2026/09/08 · 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 Luke：57試合中34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 Luke：57試合中34勝
- 対 Blanka：51試合中37勝
- 対 Dee Jay：43試合中20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：33試合中19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：33試合中19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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free