直近の対戦
敗北ランクマッチ
DE
MADE更新：5 日前
Steam
Japanクラブ · oruoruYoutubeC100%
SteamJapanクラブ · oruoruYoutubeC100%AI絵Vtuberヨノ
The Strongest Creature on Earth
MR 1,833#6,111直近10戦5–5+3直近20戦13–7+51
勝率
56%
51勝 · 40敗 · 保存済み91件
ランクマッチの対戦
91
選択中のモード
勝利
51
ランクマッチ
敗北
40
ランクマッチ
最高MR
1,898
Dee Jay
ランクMR · Dee Jay
ローカル 89 · インポート 0 · グラフ 89 · 保存済み対戦 126
リプレイ未リクエスト
DEMADE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | AI絵Vtuberヨノ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 49.4% | 33.8% | +15.6% | |
| SA1 | 21.0% | 36.2% | -15.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 10.8% | 23.0% | -12.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.7% | 1.8% | +3.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.7% | 8.9% | +3.8% | |
| 画面端での攻め | 10.70 | 12.23 | -1.53 | |
| ドライブガード | 16.2% | 15.1% | +1.2% | |
| ドライブパリィ | 0.80 | 1.76 | -0.96 | |
| 投げ | 3.30 | 2.38 | +0.92 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.30 | 9.11 | -0.81 | |
| ドライブアーツ | 25.4% | 24.7% | +0.7% | |
| SA2 | 21.0% | 21.3% | -0.3% | |
| 投げ被弾 | 2.50 | 2.20 | +0.30 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.43 | +0.27 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.24 | +0.26 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.57 | -0.17 | |
| スタン成功 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| CA | 8.6% | 8.7% | -0.1% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.25 | +0.05 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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。
Dee Jay · 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 0.2 · 比較対象 0.12
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 0.2 · 比較対象 0.12
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.12
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 0.5 · 比較対象 0.22
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 0.5 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.7% · 比較対象 1.8%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 1.54
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
- ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 1.54
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.55
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.19
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：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 253：751試合中451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 253：751試合中451勝
- 対 Elena：60試合中44勝
- 対 Lily：43試合中40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21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21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：nex-agi/nex-n2.5-mini:free