直近の対戦
勝利ランクマッチ
JA
KEJA更新：4 日前
CrossPlatform
Japanクラブ · CCG6C100%
CrossPlatformJapanクラブ · CCG6C100%Quuken
Throw Fists On Screen, Not Off!
MR 1,604#79,829直近10戦4–6-20直近20戦10–10-3
勝率
60%
27勝 · 18敗 · 保存済み45件
ランクマッチの対戦
45
選択中のモード
勝利
27
ランクマッチ
敗北
18
ランクマッチ
最高MR
1,604
Jamie
ランクMR · Jamie
ローカル 45 · インポート 0 · グラフ 45 · 保存済み対戦 62
リプレイ未リクエスト
JAKEJA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Quuken | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 2.2% | 21.4% | -19.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 43.8% | 33.8% | +9.9% | |
| SA1 | 38.0% | 29.0% | +9.0% | |
| SA3 | 45.7% | 39.7% | +5.9% | |
| ドライブアーツ | 18.5% | 23.2% | -4.7% | |
| CA | 14.1% | 9.8% | +4.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.60 | 8.56 | -1.96 | |
| 画面端での攻め | 16.50 | 14.89 | +1.61 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.4% | 5.7% | -1.4% | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.78 | +0.62 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.15 | -0.35 | |
| 投げ | 2.10 | 2.40 | -0.30 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.4% | +0.2% | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.67 | -0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブガード | 11.0% | 11.0% | +0.0% | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.40 | 0.00 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 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。
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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。
Jamie · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 3.2 · 比較対象 1.7
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 3.2 · 比較対象 1.7
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.6
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.24
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 1.8% · 比較対象 1.5%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 15.5 · 比較対象 14.71
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 15.5 · 比較対象 14.71
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 6.6 · 比較対象 7.67
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 2026/09/07 · 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 Sagat：91試合中61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 Sagat：91試合中61勝
- 対 Yasmine：75試合中33勝
- 対 Marisa：53試合中40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：20試合中13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：20試合中13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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free