直近の対戦
勝利ランクマッチ
ED
RYED更新：4 日前
CrossPlatform
OtherC100%
CrossPlatformOtherC100%もろんぼ
Let's Do This
LP 23,663直近10戦6–4直近20戦11–9
勝率
58%
19勝 · 14敗 · 保存済み33件
ランクマッチの対戦
33
選択中のモード
勝利
19
ランクマッチ
敗北
14
ランクマッチ
最高LP
23,663
Ed
ランクLP · Ed
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
EDRYED差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | もろんぼ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 18.4% | 35.3% | -16.9% | |
| ドライブアーツ | 33.5% | 18.1% | +15.4% | |
| CA | 16.5% | 9.8% | +6.6% | |
| 画面端での攻め | 7.30 | 11.75 | -4.45 | |
| SA1 | 29.4% | 33.3% | -3.9% | |
| SA2 | 21.2% | 23.2% | -2.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.8% | 1.7% | +1.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.80 | 8.93 | -1.13 | |
| SA3 | 32.9% | 33.7% | -0.7% | |
| 投げ被弾 | 2.90 | 2.20 | +0.70 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.79 | -0.69 | |
| ドライブガード | 12.3% | 12.9% | -0.6% | |
| ドライブパリィ | 2.40 | 1.92 | +0.48 | |
| 投げ | 2.30 | 2.53 | -0.23 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.0% | 6.8% | +0.2% | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.53 | +0.17 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.22 | +0.08 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.14 | +0.06 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -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。
Ed · 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 0.3 · 比較対象 0.11
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 0.3 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.11
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 13.9% · 比較対象 33.1%
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
- SA1：プロフィール 13.9% · 比較対象 33.1%
- SA2：プロフィール 46.8% · 比較対象 27.6%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 7.2 · 比較対象 11.8
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 7.2 · 比較対象 11.8
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.1 · 比較対象 9.53
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
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 0.4 · 比較対象 0.2
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 0.4 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.1% · 比較対象 1.5%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：15試合中11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：15試合中11勝
- 対 Zangief：15試合中7勝
- 対 Ryu：13試合中8勝
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1.9 · 比較対象 1.77
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 1.9 · 比較対象 1.77
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.2
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