直近の対戦
敗北ランクマッチ
JP
CAJP更新：6 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%座敷犬（ポメラニアン）
Let's Do This
MR 1,555#128,140直近10戦3–7-23直近20戦10–10+9
勝率
48%
29勝 · 31敗 · 保存済み60件
ランクマッチの対戦
60
選択中のモード
勝利
29
ランクマッチ
敗北
31
ランクマッチ
最高MR
1,587
JP
ランクMR · JP
ローカル 60 · インポート 0 · グラフ 60 · 保存済み対戦 112
リプレイ未リクエスト
JPCAJP差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 座敷犬（ポメラニアン） | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 75.0% | 54.2% | +20.8% | |
| SA3 | 6.8% | 18.1% | -11.3% | |
| SA1 | 12.5% | 22.6% | -10.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 17.5% | 22.1% | -4.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 14.40 | 12.00 | +2.40 | |
| 画面端での攻め | 8.70 | 10.70 | -2.00 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.9% | 6.7% | +1.1% | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 2.00 | -0.70 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.76 | -0.56 | |
| CA | 5.7% | 5.2% | +0.5% | |
| 投げ | 2.30 | 2.02 | +0.28 | |
| ドライブガード | 13.3% | 13.0% | +0.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.3% | 2.1% | +0.2% | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.41 | +0.19 | |
| ドライブアーツ | 31.3% | 31.4% | -0.1% | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.29 | -0.09 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.33 | +0.07 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.38 | +0.02 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 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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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。
JP · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.79
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 0.2 · 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
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 75% · 比較対象 56.6%
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 75% · 比較対象 56.6%
- SA3：プロフィール 6.8% · 比較対象 19.2%
- SA1：プロフィール 12.5% · 比較対象 19.2%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.7 · 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 8.7 · 比較対象 10.77
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 14.4 · 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 2026/09/09 · 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 Yasmine：54試合中25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 Yasmine：54試合中25勝
- 対 Alex：41試合中27勝
- 対 Ken：39試合中19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 0.4 · 比較対象 0.34
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 0.34
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.3% · 比較対象 2.1%
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.39
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.39
- 投げ被弾：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.13
- 投げ：プロフィール 2.3 · 比較対象 1.97
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free