直近の対戦
敗北ランクマッチ
ED
MAED更新：7 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%わたりがに
Let's Do This
MR 1,016#592,244直近10戦3–7-22直近20戦10–10+24
勝率
50%
19勝 · 19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
19
ランクマッチ
敗北
19
ランクマッチ
最高MR
1,112
Ed
ランクMR · Ed
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
EDMAED差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | わたりがに | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.4% | 35.3% | -34.9% | |
| SA1 | 10.5% | 33.3% | -22.8% | |
| ドライブアーツ | 38.2% | 18.1% | +20.1% | |
| CA | 21.1% | 9.8% | +11.2% | |
| SA3 | 44.7% | 33.7% | +11.1% | |
| 画面端での攻め | 6.60 | 11.75 | -5.15 | |
| ドライブインパクト消費 | 6.5% | 1.7% | +4.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.40 | 8.93 | +2.47 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.9% | 6.8% | +2.1% | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.92 | -0.92 | |
| 投げ被弾 | 2.90 | 2.20 | +0.70 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.79 | -0.59 | |
| SA2 | 23.7% | 23.2% | +0.5% | |
| 投げ | 3.00 | 2.53 | +0.47 | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.22 | +0.38 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.10 | +0.30 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.14 | +0.26 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.22 | -0.22 | |
| ドライブガード | 12.8% | 12.9% | -0.2% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.53 | -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。
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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。
Ed · 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 0.6 · 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 6.8% · 比較対象 1.5%
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 0.4 · 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 0.4 · 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
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.76
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 0.2 · 比較対象 0.76
- ドライブパリィ：プロフィール 1 · 比較対象 1.77
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 Akuma：85試合中30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 Akuma：85試合中30勝
- 対 Jamie：58試合中21勝
- 対 Ryu：58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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free