直近の対戦
勝利カジュアル
EL
DEEL更新：1 日前
CrossPlatform
Japanクラブ · WeClassC100%
CrossPlatformJapanクラブ · WeClassC100%kenta
Team CR
MR 1,340#581,329直近10戦6–4+15直近20戦12–8+31
勝率
54%
35勝 · 30敗 · 保存済み65件
ランクマッチの対戦
65
選択中のモード
勝利
35
ランクマッチ
敗北
30
ランクマッチ
最高MR
1,348
Elena
ランクMR · Elena
ローカル 65 · インポート 0 · グラフ 65 · 保存済み対戦 136
リプレイ未リクエスト
ELDEEL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | kenta | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 4.9% | 31.0% | -26.1% | |
| SA1 | 11.9% | 31.4% | -19.5% | |
| SA2 | 40.5% | 26.3% | +14.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 13.6% | 7.5% | +6.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 6.4% | 1.2% | +5.2% | |
| 画面端での攻め | 9.30 | 13.06 | -3.76 | |
| ドライブガード | 17.1% | 13.8% | +3.2% | |
| SA3 | 35.7% | 32.8% | +2.9% | |
| CA | 11.9% | 9.5% | +2.4% | |
| 投げ | 3.50 | 2.14 | +1.36 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.10 | 9.26 | -1.16 | |
| ドライブアーツ | 17.1% | 18.1% | -1.0% | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.85 | -0.85 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.80 | -0.80 | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.15 | +0.45 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.54 | -0.34 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.22 | -0.22 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.24 | +0.16 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 |
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。
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 0.6 · 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 0.6 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.5% · 比較対象 1.4%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.6 · 比較対象 2.27
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：プロフィール 3.6 · 比較対象 2.27
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.08
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.5 · 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 8.5 · 比較対象 13.58
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.2 · 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 2026/09/06 · 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 0.6 · 比較対象 0.17
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 0.6 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.5% · 比較対象 1.4%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：378試合中192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 Char 253：378試合中192勝
- 対 Yasmine：43試合中17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：65試合中35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：65試合中35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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free