直近の対戦
勝利ランクマッチ
JA
AKJA更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%akasan
Attacker
MR 1,529#172,037直近10戦7–3+33直近20戦12–8+33
勝率
48%
60勝 · 64敗 · 保存済み124件
ランクマッチの対戦
124
選択中のモード
勝利
60
ランクマッチ
敗北
64
ランクマッチ
最高MR
1,598
Jamie
ランクMR · Jamie
ローカル 124 · インポート 0 · グラフ 124 · 保存済み対戦 124
リプレイ未リクエスト
JAAKJA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | akasan | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 30.2% | 9.8% | +20.3% | |
| SA1 | 11.3% | 29.0% | -17.7% | |
| SA2 | 3.8% | 21.4% | -17.6% | |
| SA3 | 54.7% | 39.7% | +15.0% | |
| ドライブアーツ | 17.0% | 23.2% | -6.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 37.9% | 33.8% | +4.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.1% | 5.7% | +2.3% | |
| ドライブガード | 12.9% | 11.0% | +1.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 0.6% | 1.4% | -0.7% | |
| 投げ | 2.00 | 2.40 | -0.40 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.67 | -0.37 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.26 | -0.26 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.30 | 8.56 | -0.26 | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.15 | +0.25 | |
| 画面端での攻め | 14.70 | 14.89 | -0.19 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.40 | -0.10 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 1.78 | +0.02 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.20 | 0.00 |
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。
Jamie · 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成功：プロフィール 0 · 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成功：プロフィール 0 · 比較対象 0.07
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 3.8% · 比較対象 21.4%
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
- SA2：プロフィール 3.8% · 比較対象 21.4%
- SA1：プロフィール 11.3% · 比較対象 30%
- CA：プロフィール 30.2% · 比較対象 10.1%
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.6
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.6
- ドライブパリィ：プロフィール 1.8 · 比較対象 1.7
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.24
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 2026/09/12 · 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 Char 253：404試合中202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 253：404試合中202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：92試合中44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：92試合中44勝
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター成功：プロフィール 0 · 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成功：プロフィール 0 · 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 2026/09/12 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free