直近の対戦
敗北ランクマッチ
JA
CA
RY更新：1 週間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%VOY@GER
Hates: Lectures
MR 1,611#63,679直近10戦4–6-23直近20戦11–9+8
勝率
42%
16勝 · 22敗 · 保存済み38件
ランクマッチの対戦
38
選択中のモード
勝利
16
ランクマッチ
敗北
22
ランクマッチ
最高MR
1,635
Ryu
ランクMR · Ryu
ローカル 38 · インポート 0 · グラフ 38 · 保存済み対戦 38
リプレイ未リクエスト
JACARY差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | VOY@GER | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 8.4% | 20.3% | -11.8% | |
| SA1 | 42.2% | 34.9% | +7.3% | |
| ドライブガード | 17.9% | 11.9% | +6.0% | |
| SA3 | 39.8% | 35.4% | +4.3% | |
| ドライブアーツ | 14.9% | 18.9% | -3.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 33.6% | 36.4% | -2.9% | |
| ドライブパリィ | 4.30 | 1.69 | +2.61 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.3% | 6.4% | -2.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.70 | 8.58 | +1.12 | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.06 | +0.94 | |
| ジャストパリィ | 1.60 | 0.71 | +0.89 | |
| 投げ抜け | 1.30 | 0.44 | +0.86 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.7% | 1.1% | +0.5% | |
| 画面端での攻め | 10.50 | 10.94 | -0.44 | |
| 投げ | 1.80 | 2.20 | -0.40 | |
| CA | 9.6% | 9.4% | +0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.15 | -0.15 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.05 | +0.05 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 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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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。
Ryu · 直近100試合
改善するポイント
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 · 比較対象 0.14
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 · 比較対象 0.14
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 1.3 · 比較対象 0.45
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
- 投げ抜け：プロフィール 1.3 · 比較対象 0.45
- 投げ被弾：プロフィール 3 · 比較対象 2.04
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 10.5 · 比較対象 10.81
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 10.5 · 比較対象 10.81
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.7 · 比較対象 8.97
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 0.14
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 0.14
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 1.3 · 比較対象 0.45
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ抜け：プロフィール 1.3 · 比較対象 0.45
- 投げ被弾：プロフィール 3 · 比較対象 2.04
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Dee Jay：13試合中3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 Dee Jay：13試合中3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