直近の対戦
敗北カスタムルーム
CH
MA
JA更新：9 時間前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%Loco!
Let's Do This
MR 1,512#211,390直近10戦8–2+50直近20戦11–9+22
勝率
53%
18勝 · 16敗 · 保存済み34件
ランクマッチの対戦
34
選択中のモード
勝利
18
ランクマッチ
敗北
16
ランクマッチ
最高MR
1,523
Jamie
ランクMR · Jamie
ローカル 34 · インポート 0 · グラフ 34 · 保存済み対戦 134
リプレイ未リクエスト
CHMAJA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Loco! | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 9.1% | 21.4% | -12.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 21.7% | 33.8% | -12.1% | |
| SA1 | 36.4% | 29.0% | +7.3% | |
| SA3 | 44.2% | 39.7% | +4.4% | |
| 画面端での攻め | 11.00 | 14.89 | -3.89 | |
| ドライブインパクト消費 | 4.5% | 1.4% | +3.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.00 | 8.56 | -2.56 | |
| ドライブアーツ | 20.9% | 23.2% | -2.3% | |
| ドライブガード | 12.8% | 11.0% | +1.8% | |
| CA | 10.4% | 9.8% | +0.5% | |
| 投げ | 1.90 | 2.40 | -0.50 | |
| ドライブインパクト | 0.70 | 0.21 | +0.49 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.06 | +0.44 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.50 | 0.07 | +0.43 | |
| ドライブパリィ | 2.20 | 1.78 | +0.42 | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.26 | +0.34 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.0% | 5.7% | +0.3% | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.67 | -0.27 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.00 | 0.20 | -0.20 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.40 | +0.20 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.15 | -0.15 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン成功 | 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。
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 0.7 · 比較対象 0.21
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 0.7 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.5% · 比較対象 1.4%
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 0.5 · 比較対象 0.06
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 0.5 · 比較対象 0.06
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.07
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.4
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：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.4
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.4
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.15
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 2026/09/14 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.7 · 比較対象 0.21
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 0.7 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.5% · 比較対象 1.4%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 2.2 · 比較対象 1.78
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 2.2 · 比較対象 1.78
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.67
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.26
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.4
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：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.4
- 投げ抜け：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.4
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.15
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 2026/09/14 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free