直近の対戦
敗北ランクマッチ
C.
RYC.更新：19 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%GOGOXi
Team VARREL
MR 1,337#584,616直近10戦3–7-33直近20戦7–13-51
勝率
52%
111勝 · 102敗 · 保存済み213件
ランクマッチの対戦
213
選択中のモード
勝利
111
ランクマッチ
敗北
102
ランクマッチ
最高MR
1,411
C. Viper
ランクMR · C. Viper
ローカル 213 · インポート 0 · グラフ 213 · 保存済み対戦 256
リプレイ未リクエスト
C.RYC.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | GOGOXi | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 17.3% | 40.4% | -23.1% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.6% | 18.1% | -17.5% | |
| ドライブアーツ | 8.5% | 22.2% | -13.7% | |
| SA2 | 34.6% | 22.2% | +12.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 13.8% | 1.7% | +12.1% | |
| CA | 13.5% | 7.7% | +5.7% | |
| SA3 | 34.6% | 29.7% | +5.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.1% | 7.3% | +4.8% | |
| ドライブガード | 19.1% | 14.7% | +4.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.50 | 8.60 | -2.10 | |
| 画面端での攻め | 11.50 | 10.80 | +0.70 | |
| ドライブインパクト | 0.80 | 0.17 | +0.63 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.71 | -0.61 | |
| ドライブリバーサル | 0.80 | 0.24 | +0.56 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.49 | -0.39 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.08 | +0.32 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.10 | +0.30 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.55 | -0.25 | |
| 投げ | 2.10 | 2.29 | -0.19 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.20 | +0.10 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 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。
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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。
C. Viper · 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被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.07
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 0.3 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
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 0.6 · 比較対象 0.16
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 0.6 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 11.4% · 比較対象 1.8%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.28
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：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.28
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.19
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.47
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
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 0.6 · 比較対象 0.16
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 0.6 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 11.4% · 比較対象 1.8%
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 0.7 · 比較対象 0.28
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 0.7 · 比較対象 0.28
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.63
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.47
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine：126試合中47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：126試合中47勝
- 対 Ryu：86試合中42勝
- 対 Ken：60試合中32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