直近の対戦
勝利ランクマッチ
MA
KE
AL更新：6 日前
Steam
Japanクラブ · MUSCLEGYMC100%
SteamJapanクラブ · MUSCLEGYMC100%垂直狩りのゾロ
Bad-Guy
MR 1,608#70,046直近10戦4–1+24直近20戦4–1+24
勝率
80%
4勝 · 1敗 · 保存済み5件
ランクマッチの対戦
5
選択中のモード
勝利
4
ランクマッチ
敗北
1
ランクマッチ
最高MR
1,608
Alex
ランクMR · Alex
ローカル 5 · インポート 0 · グラフ 5 · 保存済み対戦 116
リプレイ未リクエスト
MAKEAL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 垂直狩りのゾロ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 45.0% | 27.6% | +17.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 46.3% | 33.2% | +13.2% | |
| SA3 | 13.0% | 25.2% | -12.2% | |
| ドライブガード | 7.6% | 14.0% | -6.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.2% | 8.2% | -4.9% | |
| 画面端での攻め | 5.50 | 10.07 | -4.57 | |
| CA | 4.0% | 8.3% | -4.3% | |
| ドライブアーツ | 9.3% | 13.2% | -3.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.0% | 2.0% | +3.0% | |
| SA1 | 38.0% | 38.9% | -0.9% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.64 | -0.44 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.62 | -0.42 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.11 | +0.39 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.51 | -0.31 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.20 | 9.50 | -0.30 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.18 | -0.28 | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.43 | +0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.23 | +0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.14 | +0.06 | |
| 投げ | 2.20 | 2.24 | -0.04 | |
| スタン成功 | 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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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。
Alex · 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 0.4 · 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被弾：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.12
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.48
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.48
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.12
- 投げ：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.32
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 5.9 · 比較対象 9.01
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 5.9 · 比較対象 9.01
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.7 · 比較対象 9.88
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
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 0.3 · 比較対象 0.2
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 0.3 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.8% · 比較対象 1.7%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ryu：97試合中39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：97試合中39勝
- 対 Yasmine：82試合中42勝
- 対 Alex：50試合中28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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free