直近の対戦
敗北ランクマッチ
JP
SAJP更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%anima
Down for SUSHIRO
MR 1,554#129,261直近10戦4–6-16直近20戦9–11-12
勝率
46%
23勝 · 27敗 · 保存済み50件
ランクマッチの対戦
50
選択中のモード
勝利
23
ランクマッチ
敗北
27
ランクマッチ
最高MR
1,607
JP
ランクMR · JP
ローカル 50 · インポート 0 · グラフ 50 · 保存済み対戦 50
リプレイ未リクエスト
JPSAJP差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | anima | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 54.8% | 32.1% | +22.7% | |
| SA3 | 39.7% | 19.2% | +20.5% | |
| SA2 | 37.9% | 56.6% | -18.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 8.3% | 23.1% | -14.9% | |
| SA1 | 12.1% | 19.2% | -7.2% | |
| ドライブガード | 5.7% | 12.8% | -7.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 17.80 | 12.04 | +5.76 | |
| CA | 10.3% | 5.0% | +5.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 1.8% | 6.5% | -4.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.6% | 2.1% | +2.5% | |
| 画面端での攻め | 9.40 | 10.77 | -1.37 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 2.07 | -0.77 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.79 | -0.49 | |
| 投げ被弾 | 1.70 | 2.13 | -0.43 | |
| 投げ | 1.60 | 1.97 | -0.37 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.39 | +0.21 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.13 | -0.13 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.34 | -0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.41 | -0.01 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.09 | +0.01 |
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。
JP · 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 0.2 · 比較対象 0.08
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 0.2 · 比較対象 0.08
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 17.8 · 比較対象 12.04
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
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 17.8 · 比較対象 12.04
- 画面端での攻め：プロフィール 9.4 · 比較対象 10.77
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 39.7% · 比較対象 19.2%
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 39.7% · 比較対象 19.2%
- SA2：プロフィール 37.9% · 比較対象 56.6%
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 2026/09/06 · 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 Yasmine：39試合中19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 Yasmine：39試合中19勝
- 対 Luke：26試合中9勝
- 対 Ryu：24試合中13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：50試合中23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：50試合中23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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free