直近の対戦
敗北カジュアル
RA
DERA更新：1 週間前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%上 司
Master
MR 1,800#10,607勝率
—
0勝 · 0敗 · 保存済み0件
ランクマッチの対戦
0
選択中のモード
勝利
0
ランクマッチ
敗北
0
ランクマッチ
最高MR
1,800
Rashid
ランクMR · Rashid
ローカル 0 · インポート 0 · グラフ 0 · 保存済み対戦 164
この期間にはランクMRポイントがまだ十分ありません。
リプレイ未リクエスト
RADERA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 上 司 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 63.2% | 56.0% | +7.2% | |
| ドライブガード | 19.1% | 13.0% | +6.1% | |
| SA3 | 11.1% | 16.6% | -5.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 27.4% | 32.1% | -4.8% | |
| 画面端での攻め | 17.60 | 15.02 | +2.58 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.9% | 7.4% | +2.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.6% | 2.0% | +1.7% | |
| CA | 3.4% | 4.7% | -1.3% | |
| ドライブアーツ | 21.0% | 20.1% | +0.9% | |
| ドライブパリィ | 2.50 | 1.77 | +0.73 | |
| SA1 | 22.2% | 22.7% | -0.5% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.61 | -0.31 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.05 | +0.25 | |
| 投げ | 2.40 | 2.64 | -0.24 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.30 | 9.52 | -0.22 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.28 | +0.12 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.31 | -0.11 | |
| スタン成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.37 | -0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.25 | +0.05 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| スタン被弾 | 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。
Rashid · 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 0.11
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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.11
- 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
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 17.6 · 比較対象 14.49
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 17.6 · 比較対象 14.49
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.3 · 比較対象 8.96
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 11.1% · 比較対象 16.8%
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
- SA3：プロフィール 11.1% · 比較対象 16.8%
- SA2：プロフィール 63.2% · 比較対象 51%
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 Char 253：1,946試合中989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 253：1,946試合中989勝
- 対 Akuma：169試合中79勝
- 対 Jamie：140試合中74勝
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 0.3 · 比較対象 0.24
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 0.3 · 比較対象 0.24
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.6% · 比較対象 2.1%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.66
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
- ドライブパリィ：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.66
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.6
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.35
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