直近の対戦
勝利ランクマッチ
ED
AKED更新：2 日前
CrossPlatform
JapanM100%
CrossPlatformJapanM100%どらそら
Farewell to the Past
MR 1,271#602,463直近10戦5–5+2直近20戦9–11-10
勝率
54%
107勝 · 92敗 · 保存済み199件
ランクマッチの対戦
199
選択中のモード
勝利
107
ランクマッチ
敗北
92
ランクマッチ
最高MR
1,354
Ed
ランクMR · Ed
ローカル 199 · インポート 0 · グラフ 199 · 保存済み対戦 199
リプレイ未リクエスト
EDAKED差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | どらそら | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 6.5% | 33.3% | -26.9% | |
| CA | 29.0% | 9.8% | +19.2% | |
| SA3 | 51.6% | 33.7% | +18.0% | |
| SA2 | 12.9% | 23.2% | -10.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 29.8% | 35.3% | -5.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.6% | 1.7% | +4.0% | |
| 画面端での攻め | 8.90 | 11.75 | -2.85 | |
| ドライブガード | 14.4% | 12.9% | +1.5% | |
| ドライブパリィ | 3.20 | 1.92 | +1.28 | |
| ドライブアーツ | 19.3% | 18.1% | +1.2% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.79 | -0.59 | |
| ドライブインパクト | 0.70 | 0.22 | +0.48 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.70 | 8.93 | -0.23 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.22 | -0.22 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.10 | +0.20 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.0% | 6.8% | +0.2% | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.14 | +0.16 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.20 | +0.10 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.53 | +0.07 | |
| 投げ | 2.60 | 2.53 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 |
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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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。
Ed · 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 3.7% · 比較対象 1.5%
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.76
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.76
- ドライブパリィ：プロフィール 3 · 比較対象 1.77
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 7.3 · 比較対象 11.8
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 7.3 · 比較対象 11.8
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.4 · 比較対象 9.53
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview: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 0.3 · 比較対象 0.11
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 0.3 · 比較対象 0.11
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.2
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.2
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Jamie：81試合中46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 Jamie：81試合中46勝
- 対 Akuma：136試合中55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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free