直近の対戦
敗北バトルハブ
ED
TEED更新：4 日前
Steam
Japanクラブ · GARUOONNHAIIZOC100%
SteamJapanクラブ · GARUOONNHAIIZOC100%しのむん
Dream Chaser
直近10戦4–6-18直近20戦11–9+12
勝率
54%
21勝 · 18敗 · 保存済み39件
ランクマッチの対戦
39
選択中のモード
勝利
21
ランクマッチ
敗北
18
ランクマッチ
最高MR
1,559
Ed
ランクMR · Ed
ローカル 39 · インポート 108 · グラフ 129 · 保存済み対戦 90
リプレイ未リクエスト
EDTEED差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | しのむん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 32.7% | 18.2% | +14.5% | |
| SA1 | 20.4% | 30.9% | -10.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 26.0% | 35.3% | -9.3% | |
| 画面端での攻め | 6.30 | 11.07 | -4.77 | |
| SA2 | 29.6% | 25.0% | +4.6% | |
| SA3 | 38.9% | 34.4% | +4.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 14.00 | 9.71 | +4.29 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.2% | 6.9% | -1.8% | |
| CA | 11.1% | 9.7% | +1.4% | |
| ドライブパリィ | 2.70 | 1.68 | +1.02 | |
| ドライブガード | 13.1% | 12.5% | +0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.72 | -0.32 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.23 | -0.23 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.6% | 1.8% | -0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.17 | -0.17 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.57 | -0.17 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.20 | -0.10 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| 投げ | 2.40 | 2.40 | 0.00 |
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
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 0.2 · 比較対象 0.2
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 0.2 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.9% · 比較対象 1.5%
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 0.11
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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 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 5.3 · 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 5.3 · 比較対象 11.8
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 12.4 · 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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.2
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.2
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：69試合中29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：69試合中29勝
- 対 Ryu：55試合中32勝
- 対 Terry：55試合中28勝
継続する傾向と単発のミスを分ける
保存済みの直近ランクマッチ：20試合中11勝
複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。
試してみよう最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：20試合中11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