直近の対戦
勝利ランクマッチ
RA
LURA更新：1 時間前
Steam
Japanクラブ · AquariumC100%
SteamJapanクラブ · AquariumC100%トリケラトプス
GIVES YOU WINGS.
MR 1,897#4,105直近10戦6–4+14直近20戦10–10-2
勝率
49%
43勝 · 44敗 · 保存済み87件
ランクマッチの対戦
87
選択中のモード
勝利
43
ランクマッチ
敗北
44
ランクマッチ
最高MR
2,012
Rashid
ランクMR · Rashid
ローカル 87 · インポート 0 · グラフ 87 · 保存済み対戦 170
リプレイ未リクエスト
RALURA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | トリケラトプス | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 69.9% | 56.0% | +13.8% | |
| SA1 | 13.3% | 22.7% | -9.4% | |
| SA3 | 8.4% | 16.6% | -8.2% | |
| ドライブアーツ | 14.8% | 20.1% | -5.2% | |
| CA | 8.4% | 4.7% | +3.8% | |
| 画面端での攻め | 12.20 | 15.02 | -2.82 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.6% | 7.4% | -1.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.20 | 9.52 | +1.68 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 31.1% | 32.1% | -1.1% | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.05 | +0.65 | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 1.77 | +0.53 | |
| 投げ | 2.20 | 2.64 | -0.44 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.3% | 2.0% | +0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.80 | 0.61 | +0.19 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.37 | +0.13 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.28 | +0.12 | |
| ドライブガード | 12.9% | 13.0% | -0.1% | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| ドライブリバーサル | 0.40 | 0.31 | +0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.25 | -0.05 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.08 | +0.02 |
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。
Rashid · 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被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.11
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 0.3 · 比較対象 0.11
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 0.25
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 0.25
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 12.2 · 比較対象 15.02
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 12.2 · 比較対象 15.02
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.2 · 比較対象 9.52
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 2026/09/14 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.11
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被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.11
ドライブインパクトの傾向を確かめる
ドライブインパクト：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.25
特定の場面でドライブインパクトが繰り返されるか観察します。間合い、硬直、ゲージを考慮し、練習で確認済みの対応を用意しましょう。
試してみよう同じ場面で隙を抑えた動きを試します。インパクトが来たら練習した対応を使い、来なければ通常の方針に戻しましょう。
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 0.25
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.37
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.37
- 投げ被弾：プロフィール 2.7 · 比較対象 2.05
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 2026/09/14 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free