JP
更新:6 日前SteamSteamOtherOtherクラブ · kamiaiGamingC92%

駆使さん

Phase 10 Legend!
ランク 36MR 2,051#608
直近10戦2–8-42直近20戦8–12-34
勝率
44%
37勝 · 47敗 · 保存済み84件
ランクマッチの対戦
84
選択中のモード
勝利
37
ランクマッチ
敗北
47
ランクマッチ
最高MR
2,154
JP

ランクMR · JP

ローカル 84 · インポート 0 · グラフ 84 · 保存済み対戦 132

直近の対戦

敗北ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
Lily
駆使さん · Lily
Ryu
対戦相手 · RyuIgloo

プレイスタイル比較

JPの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/03 16:26

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。 · データの詳細

JP
駆使さんのJPベンチマーク

抽出したJPの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

takepi 2276 · 三田JP 2142 · あーるゆーおー 2134 · -DingChunQiu- 2121 · Nth Oniki 2110 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向駆使さんトップ層 トップ層
ドライブアーツ42.6%32.1%+10.5%
ドライブラッシュ(キャンセル)13.4%23.1%-9.8%
SA263.9%56.6%+7.3%
SA312.8%19.2%-6.4%
画面端での攻め12.8010.77+2.03
ドライブガード11.6%12.8%-1.2%
CA3.8%5.0%-1.2%
画面端に追い込まれた時間10.9012.04-1.14
投げ1.201.97-0.77
投げ抜け0.900.39+0.51
SA119.5%19.2%+0.3%
ドライブパリィ1.802.07-0.27
投げ被弾1.902.13-0.23
ジャストパリィ0.600.79-0.19
パリィ中に投げられた回数0.300.41-0.11
ドライブインパクト消費2.0%2.1%-0.1%
ドライブリバーサル0.200.13+0.07
ドライブインパクト0.400.34+0.06
ドライブラッシュ(パリィ)6.5%6.5%-0.1%
スタン被弾0.000.04-0.04
パニッシュカウンター成功0.100.13-0.03
パニッシュカウンター被弾0.100.08+0.02
スタン成功0.100.09+0.01
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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。

JP · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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
    • 投げ抜け:プロフィール 0.7 · 比較対象 0.39
  2. 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 0.34

    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 0.34
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 2.2% · 比較対象 2.1%

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 2026/08/28 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

このプレイヤーへの対策

  1. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 JP:67試合中49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 JP:67試合中49勝
  2. 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:25試合中7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:25試合中7勝

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 2026/08/28 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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