直近の対戦
勝利ランクマッチ
DE
JADE更新：3 日前
Steam
Japanクラブ · housyuM100%
SteamJapanクラブ · housyuM100%機雷矢（kiraiya）
Cowabunga!
MR 1,500#256,978直近10戦7–3直近20戦14–6
勝率
64%
52勝 · 29敗 · 保存済み81件
ランクマッチの対戦
81
選択中のモード
勝利
52
ランクマッチ
敗北
29
ランクマッチ
最高MR
1,500
Dee Jay
ランクMR · Dee Jay
ローカル 0 · インポート 0 · グラフ 0 · 保存済み対戦 81
この期間にはランクMRポイントがまだ十分ありません。
リプレイ未リクエスト
DEJADE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 機雷矢（kiraiya） | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 89.8% | 23.8% | +66.0% | |
| SA1 | 0.0% | 33.3% | -33.3% | |
| SA3 | 6.1% | 33.0% | -26.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.0% | 22.8% | -22.8% | |
| ドライブアーツ | 37.2% | 25.1% | +12.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 12.2% | 1.5% | +10.6% | |
| CA | 4.1% | 9.9% | -5.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.10 | 9.45 | -3.35 | |
| ドライブガード | 12.8% | 14.9% | -2.1% | |
| 画面端での攻め | 10.90 | 12.34 | -1.44 | |
| 投げ | 3.80 | 2.52 | +1.28 | |
| ドライブインパクト | 1.20 | 0.20 | +1.00 | |
| ドライブパリィ | 0.70 | 1.67 | -0.97 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.80 | 0.12 | +0.68 | |
| 投げ抜け | 1.10 | 0.46 | +0.64 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.8% | 9.1% | +0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.55 | -0.55 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.10 | +0.40 | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.22 | +0.28 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.18 | -0.18 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 |
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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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 0.7 · 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 1.1 · 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 1.1 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 13.3% · 比較対象 1.8%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 6.1 · 比較対象 12.84
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 6.1 · 比較対象 12.84
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.5 · 比較対象 8.3
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：48試合中20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 253：48試合中20勝
攻める前に守り方を探る
ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.55
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.55
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
C. Viper · 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 0.07
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 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.09
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 1.1 · 比較対象 0.16
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 1.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 13.3% · 比較対象 1.8%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.5 · 比較対象 2.28
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 3.5 · 比較対象 2.28
- 投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.47
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.19
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 1.1 · 比較対象 0.16
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 1.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 13.3% · 比較対象 1.8%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.5 · 比較対象 2.28
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 3.5 · 比較対象 2.28
- 投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.47
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.19
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 0.07
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 0.07
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