直近の対戦
勝利ランクマッチ
AK
AL
KE
Steam
JapanC100%パワーダンク森下
WONDERFUL!!
MR 1,601#84,889直近10戦10–0+71直近20戦17–3+99
勝率
81%
17勝 · 4敗 · 保存済み21件
ランクマッチの対戦
21
選択中のモード
勝利
17
ランクマッチ
敗北
4
ランクマッチ
最高MR
1,601
Ken
ランクMR · Ken
ローカル 21 · インポート 0 · グラフ 21 · 保存済み対戦 21
リプレイ未リクエスト
AKALKE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | パワーダンク森下 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 8.3% | 27.3% | -18.9% | |
| SA3 | 50.0% | 35.8% | +14.2% | |
| CA | 16.7% | 11.0% | +5.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 34.3% | 38.2% | -3.9% | |
| 画面端での攻め | 10.10 | 13.12 | -3.02 | |
| ドライブアーツ | 17.7% | 14.9% | +2.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.20 | 8.95 | -1.75 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.0% | 6.8% | +1.2% | |
| SA2 | 25.0% | 25.9% | -0.9% | |
| ドライブガード | 13.4% | 12.7% | +0.7% | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.84 | -0.44 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.89 | -0.29 | |
| 投げ | 2.80 | 2.57 | +0.23 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.23 | -0.23 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.4% | +0.2% | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.44 | +0.16 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.26 | +0.14 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +0.01 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.10 | -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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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。
Ken · 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 0.1 · 比較対象 0.09
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 0.1 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.11
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 0.18
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 0.18
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.6% · 比較対象 1.3%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 10.1 · 比較対象 12.08
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 10.1 · 比較対象 12.08
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.2 · 比較対象 9.04
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine：127試合中69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 Yasmine：127試合中69勝
- 対 Mai：47試合中26勝
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 0 · 比較対象 0.21
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 0 · 比較対象 0.21
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.79
目の前のゲージに合わせる
SA3：プロフィール 50% · 比較対象 37.5%
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
- SA3：プロフィール 50% · 比較対象 37.5%
- CA：プロフィール 16.7% · 比較対象 11%
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
Terry · 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 0.1 · 比較対象 0.09
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 0.1 · 比較対象 0.09
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 10.1 · 比較対象 12.01
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 10.1 · 比較対象 12.01
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.2 · 比較対象 9.55
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.48
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 2.8 · 比較対象 2.48
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.18
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：185試合中111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 Char 253：185試合中111勝
- 対 Yasmine：159試合中96勝
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 0 · 比較対象 0.23
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 0 · 比較対象 0.23
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.73
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.37
目の前のゲージに合わせる
SA3：プロフィール 50% · 比較対象 29.9%
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
- SA3：プロフィール 50% · 比較対象 29.9%
- CA：プロフィール 16.7% · 比較対象 8.7%
- SA1：プロフィール 8.3% · 比較対象 34.2%
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