直近の対戦
勝利ランクマッチ
BL
JABL更新：2 日前
CrossPlatform
Japanクラブ · KAMEIDOC100%
CrossPlatformJapanクラブ · KAMEIDOC100%**はえ**
Uwo! Uwo!
MR 1,745#17,279直近10戦6–4+13直近20戦9–11-12
勝率
41%
24勝 · 35敗 · 保存済み59件
ランクマッチの対戦
59
選択中のモード
勝利
24
ランクマッチ
敗北
35
ランクマッチ
最高MR
1,888
Blanka
ランクMR · Blanka
ローカル 59 · インポート 0 · グラフ 59 · 保存済み対戦 109
リプレイ未リクエスト
BLJABL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | **はえ** | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 37.8% | 26.9% | +10.9% | |
| ドライブアーツ | 14.7% | 24.9% | -10.2% | |
| SA3 | 23.1% | 14.8% | +8.3% | |
| SA2 | 47.7% | 54.8% | -7.1% | |
| SA1 | 20.0% | 25.2% | -5.2% | |
| CA | 9.2% | 5.2% | +4.1% | |
| ドライブガード | 16.5% | 12.7% | +3.8% | |
| 画面端での攻め | 8.50 | 12.16 | -3.66 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.6% | 7.2% | +2.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.80 | 9.41 | +1.39 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.3% | 1.7% | +0.6% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.44 | -0.44 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.01 | +0.29 | |
| ドライブパリィ | 1.90 | 1.61 | +0.29 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.52 | +0.08 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.33 | -0.03 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.32 | -0.02 | |
| 投げ | 2.60 | 2.59 | +0.01 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 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。
Blanka · 直近100試合
改善するポイント
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 31.7% · 比較対象 14.6%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- SA3：プロフィール 31.7% · 比較対象 14.6%
- SA2：プロフィール 31.7% · 比較対象 53.6%
- CA：プロフィール 7.3% · 比較対象 3.6%
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成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.12
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成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.12
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 9.8 · 比較対象 12.12
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 9.8 · 比較対象 12.12
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 12 · 比較対象 9.14
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：214試合中115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：214試合中115勝
- 対 Jamie：55試合中34勝
- 対 Terry：45試合中24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：29試合中11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：29試合中11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 0.44
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 0.44
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.33
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free