直近の対戦
敗北ランクマッチ
JP
CAJP更新：7 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%よんだいめ
Clickity-Stick Savant
LP 22,947直近10戦3–7直近20戦10–10
勝率
46%
22勝 · 26敗 · 保存済み48件
ランクマッチの対戦
48
選択中のモード
勝利
22
ランクマッチ
敗北
26
ランクマッチ
最高LP
23,077
JP
ランクLP · JP
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
JPCAJP差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | よんだいめ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 14.0% | 54.2% | -40.2% | |
| SA3 | 48.8% | 18.1% | +30.8% | |
| CA | 18.6% | 5.2% | +13.4% | |
| 画面端での攻め | 3.90 | 10.70 | -6.80 | |
| ドライブガード | 7.0% | 13.0% | -6.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 16.90 | 12.00 | +4.90 | |
| ドライブインパクト消費 | 6.7% | 2.1% | +4.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 2.7% | 6.7% | -4.0% | |
| SA1 | 18.6% | 22.6% | -4.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 20.6% | 22.1% | -1.5% | |
| 投げ | 3.30 | 2.02 | +1.28 | |
| ドライブアーツ | 30.1% | 31.4% | -1.3% | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 2.00 | -1.10 | |
| 投げ被弾 | 3.10 | 2.29 | +0.81 | |
| ドライブリバーサル | 0.90 | 0.17 | +0.73 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.76 | -0.66 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.09 | +0.41 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.41 | +0.39 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.38 | -0.18 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.33 | +0.17 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.03 | +0.07 |
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。
JP · 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 0.5 · 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被弾：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.08
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.13
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 0.9 · 比較対象 0.13
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.79
- ドライブパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 2.07
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 48.8% · 比較対象 19.2%
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 48.8% · 比較対象 19.2%
- CA：プロフィール 18.6% · 比較対象 5%
- SA2：プロフィール 14% · 比較対象 56.6%
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：115試合中104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 Luke：115試合中104勝
- 対 Yasmine：103試合中71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：48試合中22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：48試合中22勝
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.08
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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 0.5 · 比較対象 0.08
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