直近の対戦
敗北ランクマッチ
JP
LUJP更新：1 時間前
CrossPlatform
Japanクラブ · GiriGiriVictoryC94%
CrossPlatformJapanクラブ · GiriGiriVictoryC94%rx0618
King of Nothing
MR 1,461#430,895直近10戦2–8-45直近20戦8–12-29
勝率
48%
108勝 · 119敗 · 保存済み227件
ランクマッチの対戦
227
選択中のモード
勝利
108
ランクマッチ
敗北
119
ランクマッチ
最高MR
1,514
JP
ランクMR · JP
ローカル 226 · インポート 0 · グラフ 226 · 保存済み対戦 248
リプレイ未リクエスト
JPLUJP差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | rx0618 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 45.2% | 56.6% | -11.4% | |
| SA1 | 30.1% | 19.2% | +10.9% | |
| ドライブアーツ | 23.4% | 32.1% | -8.7% | |
| CA | 12.3% | 5.0% | +7.4% | |
| SA3 | 12.3% | 19.2% | -6.8% | |
| 画面端での攻め | 5.50 | 10.77 | -5.27 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 19.0% | 23.1% | -4.1% | |
| ドライブガード | 15.9% | 12.8% | +3.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 14.30 | 12.04 | +2.26 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.4% | 6.5% | +1.9% | |
| 投げ被弾 | 3.30 | 2.13 | +1.17 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.7% | 2.1% | +0.6% | |
| 投げ | 2.50 | 1.97 | +0.53 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.39 | +0.51 | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 2.07 | +0.23 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.08 | +0.22 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.79 | -0.19 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.34 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.41 | -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。
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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。
JP · 直近100試合
改善するポイント
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 1.2 · 比較対象 0.39
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
- 投げ抜け：プロフィール 1.2 · 比較対象 0.39
- 投げ：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.97
- 投げ被弾：プロフィール 3.4 · 比較対象 2.13
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.13
- ジャストパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.79
- ドライブパリィ：プロフィール 2 · 比較対象 2.07
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 5.5 · 比較対象 10.77
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 5.5 · 比較対象 10.77
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 13.6 · 比較対象 12.04
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：58試合中32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：58試合中32勝
- 対 Marisa：48試合中14勝
- 対 Akuma：48試合中27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：100試合中48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：100試合中48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 0.2 · 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
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