直近の対戦
敗北ランクマッチ
JP
KEJP更新：1 週間前
Steam
Japanクラブ · dewanokamiC100%
SteamJapanクラブ · dewanokamiC100%airmayos
Spirit Medium
MR 1,323#550,837直近10戦2–8-48直近20戦8–12-29
勝率
42%
24勝 · 33敗 · 保存済み57件
ランクマッチの対戦
57
選択中のモード
勝利
24
ランクマッチ
敗北
33
ランクマッチ
最高MR
1,400
JP
ランクMR · JP
ローカル 57 · インポート 0 · グラフ 57 · 保存済み対戦 57
リプレイ未リクエスト
JPKEJP差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | airmayos | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 10.0% | 56.6% | -46.6% | |
| SA3 | 50.0% | 19.2% | +30.8% | |
| CA | 30.0% | 5.0% | +25.0% | |
| SA1 | 10.0% | 19.2% | -9.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 30.7% | 23.1% | +7.6% | |
| ドライブガード | 6.6% | 12.8% | -6.2% | |
| ドライブアーツ | 26.1% | 32.1% | -6.0% | |
| 画面端での攻め | 6.80 | 10.77 | -3.97 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.00 | 12.04 | -2.04 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.6% | 6.5% | -1.9% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.0% | 2.1% | +1.8% | |
| 投げ | 3.60 | 1.97 | +1.63 | |
| ドライブパリィ | 0.60 | 2.07 | -1.47 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.79 | -0.69 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.13 | +0.47 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.39 | -0.09 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.50 | 0.41 | +0.09 | |
| 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 | 0.04 | +0.06 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.34 | -0.04 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.09 | +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。
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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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.13
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消費：プロフィール 4% · 比較対象 2.1%
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消費：プロフィール 4% · 比較対象 2.1%
- ドライブインパクト：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.34
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 6.8 · 比較対象 10.77
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 6.8 · 比較対象 10.77
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10 · 比較対象 12.04
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
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.6 · 比較対象 1.97
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 3.6 · 比較対象 1.97
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.13
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 2.07
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 0.6 · 比較対象 2.07
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.79
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.13
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：167試合中72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 253：167試合中72勝
- 対 Akuma：22試合中10勝
- 対 Ken：17試合中8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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free