直近の対戦
敗北ランクマッチ
DE
M.DE更新：5 日前
Steam
JapanC99%
SteamJapanC99%nullne
Let's Do This
MR 1,498#310,069直近10戦3–7-28直近20戦10–10+7
勝率
52%
24勝 · 22敗 · 保存済み46件
ランクマッチの対戦
46
選択中のモード
勝利
24
ランクマッチ
敗北
22
ランクマッチ
最高MR
1,534
Dee Jay
ランクMR · Dee Jay
ローカル 46 · インポート 0 · グラフ 46 · 保存済み対戦 87
リプレイ未リクエスト
DEM.DE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | nullne | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 16.9% | 33.8% | -16.8% | |
| SA2 | 35.4% | 21.3% | +14.1% | |
| CA | 15.4% | 8.7% | +6.7% | |
| ドライブアーツ | 29.9% | 24.7% | +5.3% | |
| SA1 | 32.3% | 36.2% | -3.9% | |
| ドライブガード | 12.7% | 15.1% | -2.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.80 | 9.11 | -1.31 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 22.0% | 23.0% | -1.0% | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.76 | -0.86 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.2% | 1.8% | +0.4% | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.20 | -0.40 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.57 | -0.37 | |
| 画面端での攻め | 12.00 | 12.23 | -0.23 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.43 | -0.23 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.1% | 8.9% | +0.2% | |
| 投げ | 2.20 | 2.38 | -0.18 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.25 | -0.15 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.19 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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。
Dee Jay · 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 0.12
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 0.2 · 比較対象 0.12
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.12
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.49
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 2.1 · 比較対象 2.49
- 投げ被弾：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.12
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 14.5% · 比較対象 33.7%
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 14.5% · 比較対象 33.7%
- CA：プロフィール 21.7% · 比較対象 9.2%
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 2026/09/08 · 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 0.22
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 0.22
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 1.54
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 0.8 · 比較対象 1.54
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.55
目の前のゲージに合わせる
CA：プロフィール 21.7% · 比較対象 9.2%
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
- CA：プロフィール 21.7% · 比較対象 9.2%
- SA2：プロフィール 34.8% · 比較対象 22%
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free