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AL更新：5 時間前
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SteamJapanC100%QWERTY
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リプレイ未リクエスト
A.ALA.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | QWERTY | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 55.4% | 30.6% | +24.8% | |
| SA1 | 16.2% | 37.8% | -21.6% | |
| ドライブアーツ | 9.6% | 21.0% | -11.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 19.3% | 11.0% | +8.3% | |
| ドライブガード | 23.0% | 17.0% | +6.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 4.00 | 9.83 | -5.83 | |
| SA2 | 16.2% | 22.0% | -5.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 18.5% | 23.3% | -4.8% | |
| CA | 12.2% | 9.6% | +2.6% | |
| 画面端での攻め | 13.50 | 11.29 | +2.21 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.6% | 1.8% | +1.8% | |
| 投げ被弾 | 1.30 | 2.30 | -1.00 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.93 | -0.63 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.60 | -0.50 | |
| 投げ | 1.90 | 2.34 | -0.44 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.52 | -0.32 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.40 | -0.20 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.12 | +0.18 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.24 | +0.16 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.22 | +0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 |
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。
A.K.I. · 直近100試合
改善するポイント
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：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.24
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：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.24
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.4% · 比較対象 1.8%
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 0.12
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 0.12
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 13.9 · 比較対象 11.29
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 13.9 · 比較対象 11.29
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 4.7 · 比較対象 9.83
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 2026/09/13 · 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 0.24
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 0.24
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1.3 · 比較対象 1.93
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 1.3 · 比較対象 1.93
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.6
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：507試合中339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 253：507試合中339勝
- 対 Dhalsim：57試合中23勝
- 対 Chun-Li：55試合中38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 2026/09/13 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free