Dee Jay
更新:4 日前SteamSteamJapanJapanクラブ · DJMaximumClubC100%

フィリッポ髭ザーギ

Slowly but Surely
ランク 36MR 1,732#18,487
直近10戦2–1+11直近20戦2–1+11
勝率
67%
2勝 · 1敗 · 保存済み3件
ランクマッチの対戦
3
選択中のモード
勝利
2
ランクマッチ
敗北
1
ランクマッチ
最高MR
1,732
Dee Jay

ランクMR · Dee Jay

ローカル 3 · インポート 0 · グラフ 3 · 保存済み対戦 278

直近の対戦

敗北カジュアル

リプレイ未リクエスト
Dee Jay
フィリッポ髭ザーギ · Dee Jay
Ryu
対戦相手 · RyuKoyasu@JK

プレイスタイル比較

Dee Jayの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/11 22:15

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

Dee Jay
フィリッポ髭ザーギのDee Jayベンチマーク

抽出したDee Jayの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

tomorock21 2244 · @Sycom|zabutonn 2228 · Naza 2221 · ネコ派です_ 2214 · Asuka 2162 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向フィリッポ髭ザーギトップ層 トップ層
SA363.3%33.8%+29.6%
SA115.0%36.2%-21.2%
SA213.3%21.3%-8.0%
ドライブラッシュ(キャンセル)29.8%23.0%+6.8%
ドライブガード9.5%15.1%-5.5%
ドライブアーツ29.1%24.7%+4.4%
ドライブラッシュ(パリィ)4.8%8.9%-4.1%
画面端での攻め14.6012.23+2.37
画面端に追い込まれた時間7.309.11-1.81
ドライブインパクト消費1.3%1.8%-0.5%
CA8.3%8.7%-0.4%
投げ2.002.38-0.38
ドライブパリィ1.401.76-0.36
投げ抜け0.100.43-0.33
ジャストパリィ0.300.57-0.27
ドライブリバーサル0.400.19+0.21
投げ被弾2.002.20-0.20
パリィ中に投げられた回数0.400.25+0.15
ドライブインパクト0.100.24-0.14
パニッシュカウンター成功0.100.13-0.03
スタン成功0.100.07+0.03
スタン被弾0.100.07+0.03
パニッシュカウンター被弾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。

Dee Jay · 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 0.7 · 比較対象 0.19

    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 0.7 · 比較対象 0.19
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.55
  2. ゲージ消費の目的を決める

    SA3:プロフィール 56.9% · 比較対象 33.7%

    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
    • SA3:プロフィール 56.9% · 比較対象 33.7%
    • SA1:プロフィール 21.6% · 比較対象 35.1%
    • SA2:プロフィール 7.8% · 比較対象 22%
  3. 近距離の選択を振り返る

    投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44

    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 0.1 · 比較対象 0.44
    • 投げ:プロフィール 1.6 · 比較対象 2.49
    • 投げ被弾:プロフィール 2 · 比較対象 2.12

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 2026/09/05 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

このプレイヤーへの対策

  1. 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 0.7 · 比較対象 0.19

    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 0.7 · 比較対象 0.19
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.55
  2. 目の前のゲージに合わせる

    SA3:プロフィール 56.9% · 比較対象 33.7%

    対戦中のドライブとスーパーアーツの残量を確認します。プロフィールの使用傾向は検証する材料であり、バーンアウトや確定の隙を予測するものではありません。

    試してみよう

    大きな消費の後は、接近前に双方の選択肢を見直します。統計と異なる使い方をする相手には、実際の状況に合わせましょう。

    根拠となる統計
    • SA3:プロフィール 56.9% · 比較対象 33.7%
    • SA1:プロフィール 21.6% · 比較対象 35.1%
    • SA2:プロフィール 7.8% · 比較対象 22%
  3. 近距離のパターンを探る

    投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44

    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 0.1 · 比較対象 0.44
    • 投げ:プロフィール 1.6 · 比較対象 2.49
    • 投げ被弾:プロフィール 2 · 比較対象 2.12

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 2026/09/05 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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