直近の対戦
勝利ランクマッチ
YA
JUYA更新：1 週間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%avocadopamine
Let's Do This
MR 1,542#138,711直近10戦7–3+40直近20戦9–11-16
勝率
54%
13勝 · 11敗 · 保存済み24件
ランクマッチの対戦
24
選択中のモード
勝利
13
ランクマッチ
敗北
11
ランクマッチ
最高MR
1,542
Yasmine
ランクMR · Yasmine
ローカル 24 · インポート 0 · グラフ 24 · 保存済み対戦 24
リプレイ未リクエスト
YAJUYA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | avocadopamine | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 0.0% | 24.2% | -24.2% | |
| SA1 | 40.6% | 30.9% | +9.7% | |
| CA | 17.9% | 9.2% | +8.7% | |
| ドライブアーツ | 24.8% | 17.5% | +7.3% | |
| SA3 | 41.5% | 35.7% | +5.8% | |
| 画面端での攻め | 7.30 | 13.01 | -5.71 | |
| ドライブガード | 8.9% | 14.5% | -5.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 32.5% | 29.7% | +2.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.7% | 8.4% | -1.7% | |
| ドライブパリィ | 0.70 | 1.90 | -1.20 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.20 | 9.07 | +1.13 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.70 | -0.60 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.48 | -0.38 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.34 | -0.34 | |
| 投げ | 2.20 | 2.52 | -0.32 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.2% | 1.4% | -0.2% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.23 | -0.13 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.23 | -0.03 | |
| 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。
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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。
Yasmine · 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 0.1 · 比較対象 0.19
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 0.1 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.2% · 比較対象 1.4%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 1.96
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
- ドライブパリィ：プロフィール 0.7 · 比較対象 1.96
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.74
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.24
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.59
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 2.2 · 比較対象 2.59
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.49
- 投げ被弾：プロフィール 2 · 比較対象 2.31
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：100試合中53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 Luke：100試合中53勝
- 対 Akuma：94試合中54勝
- 対 Yasmine：163試合中66勝
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：21試合中10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：21試合中10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 2026/09/05 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free