直近の対戦
勝利ランクマッチ
ED
JAED更新：2 日前
Steam
Japanクラブ · MEDormM100%
SteamJapanクラブ · MEDormM100%ニシンのパイ
You Want the Foot?
MR 1,622#60,988直近10戦8–2+47直近20戦11–9+14
勝率
50%
14勝 · 14敗 · 保存済み28件
ランクマッチの対戦
28
選択中のモード
勝利
14
ランクマッチ
敗北
14
ランクマッチ
最高MR
1,622
Ed
ランクMR · Ed
ローカル 28 · インポート 0 · グラフ 28 · 保存済み対戦 28
リプレイ未リクエスト
EDJAED差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ニシンのパイ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 69.4% | 33.7% | +35.8% | |
| SA1 | 13.9% | 33.3% | -19.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 53.5% | 35.3% | +18.2% | |
| SA2 | 5.6% | 23.2% | -17.6% | |
| ドライブガード | 7.0% | 12.9% | -5.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.1% | 6.8% | -5.7% | |
| 画面端での攻め | 7.80 | 11.75 | -3.95 | |
| ドライブアーツ | 14.7% | 18.1% | -3.4% | |
| CA | 11.1% | 9.8% | +1.3% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.79 | -0.59 | |
| 投げ | 3.10 | 2.53 | +0.57 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.3% | 1.7% | -0.3% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.22 | -0.22 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.10 | 8.93 | +0.17 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.20 | -0.10 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.53 | -0.03 | |
| ドライブパリィ | 1.90 | 1.92 | -0.02 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| 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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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。
Ed · 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 69.4% · 比較対象 30%
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 69.4% · 比較対象 30%
- SA1：プロフィール 13.9% · 比較対象 33.1%
- SA2：プロフィール 5.6% · 比較対象 27.6%
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.2
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 0 · 比較対象 0.2
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.76
- ドライブパリィ：プロフィール 1.9 · 比較対象 1.77
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 7.8 · 比較対象 11.8
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 7.8 · 比較対象 11.8
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.1 · 比較対象 9.53
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 2026/09/12 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
目の前のゲージに合わせる
SA3：プロフィール 69.4% · 比較対象 30%
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 69.4% · 比較対象 30%
- SA1：プロフィール 13.9% · 比較対象 33.1%
- SA2：プロフィール 5.6% · 比較対象 27.6%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ryu：44試合中25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 Ryu：44試合中25勝
- 対 Terry：26試合中13勝
- 対 Jamie：25試合中11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：28試合中14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：28試合中14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 2026/09/12 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free