直近の対戦
敗北ランクマッチ
EL
JUEL更新：6 日前
Steam
JapanC97%
SteamJapanC97%SuppetZZenitH
Honest & Pure
MR 1,643#47,169直近10戦4–6-36直近20戦9–11-36
勝率
43%
30勝 · 40敗 · 保存済み70件
ランクマッチの対戦
70
選択中のモード
勝利
30
ランクマッチ
敗北
40
ランクマッチ
最高MR
1,679
Elena
ランクMR · Elena
ローカル 64 · インポート 0 · グラフ 64 · 保存済み対戦 92
リプレイ未リクエスト
ELJUEL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | SuppetZZenitH | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.30 | 9.26 | -2.96 | |
| 画面端での攻め | 11.00 | 13.06 | -2.06 | |
| SA2 | 24.7% | 26.3% | -1.6% | |
| CA | 10.6% | 9.5% | +1.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.3% | 1.2% | +1.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.4% | 7.5% | -1.0% | |
| ドライブガード | 13.1% | 13.8% | -0.8% | |
| 投げ | 1.40 | 2.14 | -0.74 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 31.7% | 31.0% | +0.6% | |
| SA1 | 31.8% | 31.4% | +0.3% | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.80 | -0.30 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.22 | +0.28 | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.85 | -0.25 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.54 | -0.24 | |
| ドライブアーツ | 17.9% | 18.1% | -0.2% | |
| SA3 | 32.9% | 32.8% | +0.2% | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.24 | -0.14 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.15 | +0.05 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 |
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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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。
Elena · 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 0.2 · 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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.2
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.2
- ドライブパリィ：プロフィール 2.2 · 比較対象 1.81
- ジャストパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.72
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.46
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.46
- 投げ：プロフィール 1.5 · 比較対象 2.27
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.08
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 2026/09/07 · 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 Luke：54試合中26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 Luke：54試合中26勝
- 対 Ken：33試合中14勝
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 0.17
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 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.4% · 比較対象 1.4%
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free