直近の対戦
勝利ランクマッチ
DE
CADE更新：3 時間前
Steam
Otherクラブ · BUAAGYMC100%
SteamOtherクラブ · BUAAGYMC100%Sakaki
Punctual Soldier
LP 22,454直近10戦4–6直近20戦12–8
勝率
60%
24勝 · 16敗 · 保存済み40件
ランクマッチの対戦
40
選択中のモード
勝利
24
ランクマッチ
敗北
16
ランクマッチ
最高LP
23,545
Dee Jay
ランクLP · Dee Jay
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
DECADE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Sakaki | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 10.6% | 33.3% | -22.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.3% | 22.8% | -22.4% | |
| ドライブアーツ | 42.2% | 25.1% | +17.1% | |
| CA | 23.4% | 9.9% | +13.5% | |
| SA2 | 31.9% | 23.8% | +8.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 13.6% | 9.1% | +4.5% | |
| ドライブガード | 18.7% | 14.9% | +3.7% | |
| 画面端での攻め | 9.10 | 12.34 | -3.24 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.30 | 9.45 | -3.15 | |
| SA3 | 34.0% | 33.0% | +1.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.4% | 1.5% | +0.8% | |
| 投げ | 1.90 | 2.52 | -0.62 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.55 | -0.45 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.10 | +0.40 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.18 | -0.18 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.67 | -0.17 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.46 | -0.16 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.22 | -0.12 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.12 | -0.02 | |
| ドライブインパクト | 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。
Dee Jay · 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 0.5 · 比較対象 0.1
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 0.1
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.12
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 · 比較対象 0.18
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 · 比較対象 0.18
- ドライブパリィ：プロフィール 1.5 · 比較対象 1.67
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.46
ゲージ消費の目的を決める
CA：プロフィール 23.4% · 比較対象 9.9%
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
- CA：プロフィール 23.4% · 比較対象 9.9%
- SA1：プロフィール 10.6% · 比較対象 33.3%
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 2026/09/16 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free
このプレイヤーへの対策
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.1
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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 0.1
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 0.2
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 0.2 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.4% · 比較対象 1.5%
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 2.52
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 2.52
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.46
- 投げ被弾：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.22
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 2026/09/16 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free