直近の対戦
敗北カスタムルーム
AL
LUAL更新：6 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%ダイナマイト四国
A-ISM
MR 1,440#450,962直近10戦5–50直近20戦10–10+5
勝率
45%
27勝 · 33敗 · 保存済み60件
ランクマッチの対戦
60
選択中のモード
勝利
27
ランクマッチ
敗北
33
ランクマッチ
最高MR
1,488
Alex
ランクMR · Alex
ローカル 60 · インポート 0 · グラフ 60 · 保存済み対戦 107
リプレイ未リクエスト
ALLUAL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ダイナマイト四国 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 5.5% | 13.2% | -7.8% | |
| SA1 | 45.0% | 38.9% | +6.1% | |
| 画面端での攻め | 4.30 | 10.07 | -5.77 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 14.00 | 9.50 | +4.50 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 37.1% | 33.2% | +3.9% | |
| CA | 5.0% | 8.3% | -3.3% | |
| SA3 | 22.5% | 25.2% | -2.7% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.5% | 8.2% | -1.7% | |
| 投げ | 1.50 | 2.24 | -0.74 | |
| ドライブパリィ | 2.20 | 1.62 | +0.58 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.5% | 2.0% | -0.5% | |
| ドライブリバーサル | 0.90 | 0.43 | +0.47 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.64 | -0.34 | |
| ドライブガード | 14.4% | 14.0% | +0.3% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.18 | +0.12 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.51 | -0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| SA2 | 27.5% | 27.6% | -0.1% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.14 | -0.04 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.23 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.11 | -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。
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。
Alex · 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 1.6% · 比較対象 1.7%
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.7
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.7
- ドライブパリィ：プロフィール 1.7 · 比較対象 1.63
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.47
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.7 · 比較対象 2.32
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 1.7 · 比較対象 2.32
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.48
- 投げ被弾：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.12
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：79試合中12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：79試合中12勝
- 対 Dee Jay：101試合中58勝
- 対 Akuma：81試合中48勝
無理な攻めを避けて位置を取る
画面端での攻め：プロフィール 3.8 · 比較対象 9.01
使い慣れた選択で位置を取れる場面を探します。端に追い込んだ後は、相手が実際にどう脱出しようとするか観察して対応を選びましょう。
試してみよう得意な攻めを一つ試します。同じ脱出が続くならその行動への対応を練習し、守りを変えてくるなら一つの読みに固執しないようにしましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 3.8 · 比較対象 9.01
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 15.9 · 比較対象 9.88
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