直近の対戦
敗北ランクマッチ
DH
C.DH更新：13 時間前
CrossPlatform
OtherC100%
CrossPlatformOtherC100%び～～～～～す
New to Fighting Games
MR 1,483#369,082直近10戦6–4+13直近20戦12–8+31
勝率
58%
88勝 · 63敗 · 保存済み151件
ランクマッチの対戦
151
選択中のモード
勝利
88
ランクマッチ
敗北
63
ランクマッチ
最高MR
1,550
Dhalsim
ランクMR · Dhalsim
ローカル 151 · インポート 81 · グラフ 197 · 保存済み対戦 151
リプレイ未リクエスト
DHC.DH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | び～～～～～す | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 42.4% | 15.0% | +27.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 7.5% | 30.7% | -23.2% | |
| SA1 | 34.8% | 53.6% | -18.7% | |
| ドライブガード | 24.8% | 12.9% | +11.9% | |
| SA3 | 13.6% | 24.5% | -10.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 15.0% | 7.3% | +7.7% | |
| ドライブアーツ | 14.6% | 21.5% | -6.9% | |
| 画面端での攻め | 4.20 | 7.51 | -3.31 | |
| CA | 9.1% | 6.9% | +2.2% | |
| 投げ | 3.50 | 1.81 | +1.69 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.10 | 12.39 | -1.29 | |
| ドライブリバーサル | 0.90 | 0.56 | +0.34 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.9% | 1.7% | +0.3% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.10 | +0.20 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.25 | +0.15 | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 1.69 | +0.11 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.42 | +0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.06 | +0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.23 | -0.03 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.47 | +0.03 |
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。
Dhalsim · 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 0.2 · 比較対象 0.1
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 0.1
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.14
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 0.23
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 0.2 · 比較対象 0.23
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.8% · 比較対象 1.7%
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 1.7 · 比較対象 0.56
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 1.7 · 比較対象 0.56
- ドライブパリィ：プロフィール 1.6 · 比較対象 1.69
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.47
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
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 1.7 · 比較対象 0.56
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 1.7 · 比較対象 0.56
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 0.23
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 0.23
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.8% · 比較対象 1.7%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Alex：50試合中21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 Alex：50試合中21勝
- 対 Akuma：58試合中30勝
- 対 Ken：48試合中21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