直近の対戦
勝利ランクマッチ
DE
DHDE更新：1 時間前
CrossPlatform
United StatesC100%
CrossPlatformUnited StatesC100%Orpheus
Let's Groove!
MR 1,288#611,477直近10戦5–5+14直近20戦8–12-17
勝率
42%
64勝 · 88敗 · 保存済み153件
ランクマッチの対戦
153
選択中のモード
勝利
64
ランクマッチ
敗北
88
ランクマッチ
最高MR
1,383
Dee Jay
ランクMR · Dee Jay
ローカル 153 · インポート 76 · グラフ 219 · 保存済み対戦 153
リプレイ未リクエスト
DEDHDE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Orpheus | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 14.1% | 36.2% | -22.1% | |
| CA | 21.9% | 8.7% | +13.2% | |
| SA3 | 43.8% | 33.8% | +10.0% | |
| ドライブガード | 10.4% | 15.1% | -4.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 6.1% | 1.8% | +4.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 18.7% | 23.0% | -4.3% | |
| 画面端での攻め | 8.00 | 12.23 | -4.23 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.0% | 8.9% | -1.9% | |
| ドライブパリィ | 0.70 | 1.76 | -1.06 | |
| SA2 | 20.3% | 21.3% | -1.0% | |
| 投げ | 1.40 | 2.38 | -0.98 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.00 | 9.11 | +0.89 | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.20 | +0.80 | |
| ドライブアーツ | 23.9% | 24.7% | -0.8% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.70 | 0.09 | +0.61 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.57 | -0.47 | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.24 | +0.36 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.43 | -0.33 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.25 | -0.15 | |
| スタン成功 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.19 | +0.01 |
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 0.5 · 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 0.5 · 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
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 0.22
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 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.6% · 比較対象 1.8%
勝敗をまたいで判断を比べる
保存済みの直近ランクマッチ：100試合中38勝
保存された直近の試合から2勝と2敗を選び、判断が変わる場面を探します。戦績だけでは結果が変化した理由はわかりません。
試してみよう次の5試合で試す判断を一つ書き出します。勝敗だけで練習を評価せず、実行できたかと何が起きたかを振り返りましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：100試合中38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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 0.22
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 0.6 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 6.6% · 比較対象 1.8%
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 0.12
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 0.12
- 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
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.4 · 比較対象 2.49
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：プロフィール 1.4 · 比較対象 2.49
- 投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.12
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：nex-agi/nex-n2.5-mini:free