直近の対戦
EL|座敷犬|
ランクMR · Elena
ローカル 23 · インポート 0 · グラフ 23 · 保存済み対戦 171
| 傾向 | |座敷犬| | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 34.4% | 26.3% | +8.1% | |
| SA3 | 24.7% | 32.8% | -8.0% | |
| ドライブアーツ | 12.7% | 18.1% | -5.4% | |
| ドライブラッシュ(パリィ) | 12.4% | 7.5% | +4.9% | |
| ドライブガード | 17.7% | 13.8% | +3.9% | |
| CA | 6.5% | 9.5% | -3.0% | |
| ドライブラッシュ(キャンセル) | 28.0% | 31.0% | -3.0% | |
| SA1 | 34.4% | 31.4% | +3.0% | |
| 画面端での攻め | 15.60 | 13.06 | +2.54 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.7% | 1.2% | +1.5% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.80 | -0.60 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.85 | -0.55 | |
| 投げ | 1.70 | 2.14 | -0.44 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.24 | -0.34 | |
| 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 | 9.40 | 9.26 | +0.14 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.54 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.15 | +0.05 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.19 | +0.01 |
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。
Elena · 直近100試合
改善するポイント
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 0.17
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 0.17
- ドライブインパクト消費:プロフィール 2.2% · 比較対象 1.4%
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 0.08
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 0.08
- パニッシュカウンター被弾:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.07
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め:プロフィール 14.4 · 比較対象 13.58
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 14.4 · 比較対象 13.58
- 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 9.7 · 比較対象 8.42
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 2026/09/09 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
近距離のパターンを探る
投げ抜け:プロフィール 0.7 · 比較対象 0.46
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 0.7 · 比較対象 0.46
- 投げ:プロフィール 1.7 · 比較対象 2.27
- 投げ被弾:プロフィール 2.2 · 比較対象 2.08
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ:プロフィール 1.9 · 比較対象 1.81
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
- ドライブパリィ:プロフィール 1.9 · 比較対象 1.81
- ジャストパリィ:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.72
- ドライブリバーサル:プロフィール 0 · 比較対象 0.2
目の前のゲージに合わせる
SA2:プロフィール 39.1% · 比較対象 25.9%
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
- SA2:プロフィール 39.1% · 比較対象 25.9%
- SA3:プロフィール 18.5% · 比較対象 34.1%
- CA:プロフィール 5.4% · 比較対象 9.5%
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 2026/09/09 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

