直近の対戦
勝利ランクマッチ
C.
JAC.更新：12 時間前
Steam
South KoreaC100%
SteamSouth KoreaC100%snipebird
Ms. Perfect
MR 1,501#253,297直近10戦5–5-2直近20戦9–11-17
勝率
50%
100勝 · 101敗 · 保存済み201件
ランクマッチの対戦
201
選択中のモード
勝利
100
ランクマッチ
敗北
101
ランクマッチ
最高MR
1,580
C. Viper
ランクMR · C. Viper
ローカル 201 · インポート 0 · グラフ 201 · 保存済み対戦 308
リプレイ未リクエスト
C.JAC.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | snipebird | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.3% | 18.1% | -17.8% | |
| SA3 | 44.7% | 29.7% | +15.1% | |
| SA2 | 7.9% | 22.2% | -14.3% | |
| ドライブアーツ | 13.2% | 22.2% | -9.0% | |
| SA1 | 34.2% | 40.4% | -6.2% | |
| CA | 13.2% | 7.7% | +5.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.6% | 1.7% | +3.9% | |
| ドライブガード | 12.8% | 14.7% | -1.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.20 | 8.60 | +1.60 | |
| 画面端での攻め | 9.30 | 10.80 | -1.50 | |
| ドライブパリィ | 0.70 | 1.55 | -0.85 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.7% | 7.3% | -0.5% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.71 | -0.51 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.24 | +0.26 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.17 | +0.13 | |
| 投げ | 2.40 | 2.29 | +0.11 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.49 | +0.11 | |
| 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 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.10 | +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。
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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。
C. Viper · 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 0.16
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 0.2 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.2% · 比較対象 1.8%
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.28
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.28
- ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 1.52
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.63
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：855試合中378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 253：855試合中378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：100試合中51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：100試合中51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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free