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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

  1. 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 0.5 · 比較対象 0.14

    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 0.5 · 比較対象 0.14
    • パニッシュカウンター被弾:プロフィール 0.4 · 比較対象 0.1
  2. 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 0.8 · 比較対象 0.23

    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 0.8 · 比較対象 0.23
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 6.8% · 比較対象 1.7%
  3. ゲージ消費の目的を決める

    SA2:プロフィール 39.5% · 比較対象 15%

    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
    • SA2:プロフィール 39.5% · 比較対象 15%
    • SA3:プロフィール 12.9% · 比較対象 24.5%
    • CA:プロフィール 3.2% · 比較対象 6.9%

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

  1. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Ryu:34試合中15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 Ryu:34試合中15勝
    • 対 Dee Jay:27試合中20勝
    • 対 A.K.I.:10試合中8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 2026/09/06 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free