直近の対戦
敗北ランクマッチ
AL
JA
YA更新：1 週間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%TAKA
Kick Back and Relax
MR 1,602#82,790直近10戦5–5-1直近20戦11–9+12
勝率
53%
28勝 · 24敗 · 保存済み53件
ランクマッチの対戦
53
選択中のモード
勝利
28
ランクマッチ
敗北
24
ランクマッチ
最高MR
1,602
Yasmine
ランクMR · Yasmine
ローカル 49 · インポート 0 · グラフ 49 · 保存済み対戦 53
リプレイ未リクエスト
ALJAYA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | TAKA | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 53.8% | 29.6% | +24.2% | |
| CA | 33.3% | 10.0% | +23.3% | |
| SA2 | 0.0% | 21.0% | -21.0% | |
| SA1 | 19.0% | 32.1% | -13.0% | |
| SA3 | 47.6% | 36.9% | +10.7% | |
| ドライブアーツ | 10.3% | 19.0% | -8.7% | |
| 画面端での攻め | 8.60 | 13.62 | -5.02 | |
| ドライブガード | 9.9% | 14.5% | -4.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.9% | 8.2% | -4.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.90 | 9.38 | +1.52 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.49 | -0.39 | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 1.96 | +0.34 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.19 | +0.21 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.74 | -0.14 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.31 | -0.11 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.5% | 1.4% | +0.1% | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.24 | -0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 投げ | 2.60 | 2.59 | +0.01 |
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。
Yasmine · 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 0.06
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 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 0% · 比較対象 21%
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
- SA2：プロフィール 0% · 比較対象 21%
- CA：プロフィール 33.3% · 比較対象 10%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.6 · 比較対象 13.62
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 8.6 · 比較対象 13.62
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.9 · 比較対象 9.38
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 Ken：14試合中6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 Ken：14試合中6勝
- 対 Cammy：25試合中10勝
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 0.4 · 比較対象 0.19
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 0.4 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.5% · 比較対象 1.4%
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.49
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.49
- 投げ：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.59
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