直近の対戦
勝利ランクマッチ
JA?
対戦相手 · Randomイマザト・メイウェザー・シビアJA更新：2 日前
Steam
Otherクラブ · GamersHeavenC100%
SteamOtherクラブ · GamersHeavenC100%moposuke
I Need an E-Tank
MR 1,562#125,160直近10戦4–6-16直近20戦10–10-1
勝率
56%
48勝 · 37敗 · 保存済み85件
ランクマッチの対戦
85
選択中のモード
勝利
48
ランクマッチ
敗北
37
ランクマッチ
最高MR
1,652
Jamie
ランクMR · Jamie
ローカル 85 · インポート 0 · グラフ 85 · 保存済み対戦 139
リプレイ未リクエスト
JAJA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | moposuke | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 22.8% | 9.8% | +13.0% | |
| SA2 | 10.9% | 21.4% | -10.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 27.2% | 33.8% | -6.6% | |
| ドライブアーツ | 26.9% | 23.2% | +3.7% | |
| SA3 | 37.0% | 39.7% | -2.8% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.0% | 1.4% | +2.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.2% | 5.7% | +1.5% | |
| ドライブガード | 12.1% | 11.0% | +1.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.30 | 8.56 | +0.74 | |
| 投げ被弾 | 1.60 | 2.15 | -0.55 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.67 | -0.47 | |
| ドライブパリィ | 1.40 | 1.78 | -0.38 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.40 | -0.30 | |
| SA1 | 29.3% | 29.0% | +0.3% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| 投げ | 2.30 | 2.40 | -0.10 | |
| 画面端での攻め | 14.80 | 14.89 | -0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.26 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.20 | 0.00 |
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。
Jamie · 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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.1% · 比較対象 1.5%
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.42
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 0.2 · 比較対象 0.42
- 投げ：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.38
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 1.97
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2 · 比較対象 1.7
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 2 · 比較対象 1.7
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.6
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.24
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：70試合中31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：70試合中31勝
- 対 Ken：65試合中38勝
- 対 Ryu：58試合中26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 0.4 · 比較対象 0.2
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 0.4 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.1% · 比較対象 1.5%
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.42
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.42
- 投げ：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.38
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 1.97
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