JP
更新:1 週間前SteamSteamJapanJapanクラブ · YotswarC100%

アンサー明智

Shared Destiny
ランク 36MR 1,838#5,369
直近10戦2–8-39直近20戦6–14-53
勝率
43%
24勝 · 32敗 · 保存済み56件
ランクマッチの対戦
56
選択中のモード
勝利
24
ランクマッチ
敗北
32
ランクマッチ
最高MR
1,838
JP

ランクMR · JP

ローカル 46 · インポート 0 · グラフ 46 · 保存済み対戦 117

直近の対戦

敗北ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
Akuma
アンサー明智 · Akuma
Akuma
対戦相手 · Akumanyoibo-

プレイスタイル比較

JPの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/15 7:16

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。 · データの詳細

JP
アンサー明智のJPベンチマーク

抽出したJPの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

takepi 2275 · m1Ng 2239 · Erua/えるあ 2201 · Juicyjoe2000 2200 · byako 2170 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向アンサー明智トップ層 トップ層
SA243.9%54.2%-10.3%
SA129.3%22.6%+6.7%
画面端に追い込まれた時間7.1012.00-4.90
CA9.8%5.2%+4.6%
ドライブラッシュ(キャンセル)25.4%22.1%+3.3%
ドライブアーツ34.6%31.4%+3.2%
ドライブガード11.8%13.0%-1.2%
SA317.1%18.1%-1.0%
投げ被弾1.402.29-0.89
ドライブラッシュ(パリィ)5.9%6.7%-0.9%
ドライブインパクト消費1.4%2.1%-0.6%
画面端での攻め11.3010.70+0.60
ドライブパリィ2.302.00+0.30
投げ2.302.02+0.28
ドライブリバーサル0.000.17-0.17
ドライブインパクト0.200.33-0.13
投げ抜け0.300.41-0.11
ジャストパリィ0.700.76-0.06
パニッシュカウンター成功0.100.13-0.03
スタン被弾0.000.03-0.03
パリィ中に投げられた回数0.400.38+0.02
パニッシュカウンター被弾0.100.09+0.01
スタン成功0.100.10-0.00
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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。

JP · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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 0.13

    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 0.13
    • 投げ被弾:プロフィール 1.4 · 比較対象 2.13
    • ドライブパリィ:プロフィール 2.3 · 比較対象 2.07
  2. 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 0.1 · 比較対象 0.13

    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 0.1 · 比較対象 0.13
    • パニッシュカウンター被弾:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
  3. ゲージ消費の目的を決める

    SA1:プロフィール 29.3% · 比較対象 19.2%

    実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。

    試してみよう

    使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。

    根拠となる統計
    • SA1:プロフィール 29.3% · 比較対象 19.2%
    • SA2:プロフィール 43.9% · 比較対象 56.6%
    • CA:プロフィール 9.8% · 比較対象 5%

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

  1. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Luke:111試合中73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:111試合中73勝
    • 対 Dee Jay:80試合中52勝
    • 対 Ryu:62試合中38勝
  2. 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 0.2 · 比較対象 0.34

    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 0.2 · 比較対象 0.34
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 1.4% · 比較対象 2.1%

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

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