直近の対戦
勝利ランクマッチ
ED
CAED更新：2 日前
Steam
Japanクラブ · narehateC100%
SteamJapanクラブ · narehateC100%タミフル
Let's Do This
MR 1,435#476,848直近10戦5–50直近20戦10–10+7
勝率
52%
60勝 · 55敗 · 保存済み115件
ランクマッチの対戦
115
選択中のモード
勝利
60
ランクマッチ
敗北
55
ランクマッチ
最高MR
1,502
Ed
ランクMR · Ed
ローカル 115 · インポート 0 · グラフ 115 · 保存済み対戦 115
リプレイ未リクエスト
EDCAED差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | タミフル | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 12.5% | 33.3% | -20.8% | |
| SA3 | 45.3% | 33.7% | +11.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 41.4% | 35.3% | +6.1% | |
| CA | 15.6% | 9.8% | +5.8% | |
| ドライブアーツ | 14.4% | 18.1% | -3.7% | |
| SA2 | 26.6% | 23.2% | +3.4% | |
| ドライブガード | 9.9% | 12.9% | -3.0% | |
| 画面端での攻め | 9.20 | 11.75 | -2.55 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.7% | 1.7% | +2.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.3% | 6.8% | -1.5% | |
| 投げ | 1.90 | 2.53 | -0.63 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.92 | -0.42 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.20 | +0.40 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.50 | 0.14 | +0.36 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.79 | -0.29 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.22 | +0.28 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.10 | 8.93 | +0.17 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.53 | -0.13 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.22 | -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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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
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 0.5 · 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成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.11
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 0.2
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 0.6 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.9% · 比較対象 1.5%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 6.9 · 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 6.9 · 比較対象 11.8
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.7 · 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 2026/09/09 · 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 0.2
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 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.9% · 比較対象 1.5%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：101試合中45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 253：101試合中45勝
- 対 Ryu：13試合中10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：35試合中16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：35試合中16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 2026/09/09 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free