直近の対戦
勝利ランクマッチ
A.
JAA.更新：4 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%もぶあだV
Looking to Make Friends
MR 1,873#4,189直近10戦9–1+51直近20戦15–5+70
勝率
56%
36勝 · 28敗 · 保存済み64件
ランクマッチの対戦
64
選択中のモード
勝利
36
ランクマッチ
敗北
28
ランクマッチ
最高MR
1,884
A.K.I.
ランクMR · A.K.I.
ローカル 64 · インポート 0 · グラフ 64 · 保存済み対戦 64
リプレイ未リクエスト
A.JAA.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | もぶあだV | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 25.0% | 37.8% | -12.8% | |
| SA3 | 42.3% | 30.6% | +11.7% | |
| ドライブアーツ | 11.7% | 21.0% | -9.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 31.0% | 23.3% | +7.7% | |
| SA2 | 28.8% | 22.0% | +6.9% | |
| CA | 3.8% | 9.6% | -5.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.7% | 11.0% | -1.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 0.9% | 1.8% | -0.8% | |
| 投げ抜け | 1.10 | 0.52 | +0.58 | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.30 | +0.50 | |
| ドライブガード | 17.5% | 17.0% | +0.5% | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 1.93 | +0.37 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.60 | 9.83 | -0.23 | |
| 画面端での攻め | 11.50 | 11.29 | +0.21 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.40 | -0.20 | |
| 投げ | 2.50 | 2.34 | +0.16 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.60 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.12 | -0.02 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.11 | -0.01 |
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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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。
A.K.I. · 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 0.1 · 比較対象 0.21
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 0.1 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.9% · 比較対象 1.6%
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.4
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.4
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.54
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.31
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：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.31
- 投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.33
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 2026/09/10 · 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
投げ抜け：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.53
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
- 投げ抜け：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.53
- ドライブパリィ：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.77
目の前のゲージに合わせる
SA2：プロフィール 28.8% · 比較対象 20.4%
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 28.8% · 比較対象 20.4%
- SA3：プロフィール 42.3% · 比較対象 31.9%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Marisa：19試合中8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 Marisa：19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 2026/09/10 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free