直近の対戦
勝利ランクマッチ
C.
MAC.更新：7 日前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%osakana
Let's Do This
MR 1,508#210,150直近10戦8–2+50直近20戦11–9+19
勝率
47%
101勝 · 114敗 · 保存済み215件
ランクマッチの対戦
215
選択中のモード
勝利
101
ランクマッチ
敗北
114
ランクマッチ
最高MR
1,543
C. Viper
ランクMR · C. Viper
ローカル 208 · インポート 0 · グラフ 208 · 保存済み対戦 215
リプレイ未リクエスト
C.MAC.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | osakana | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 36.4% | 16.4% | +20.0% | |
| SA2 | 34.6% | 21.5% | +13.2% | |
| SA3 | 17.3% | 26.8% | -9.5% | |
| ドライブアーツ | 14.3% | 23.2% | -8.9% | |
| ドライブガード | 8.9% | 14.2% | -5.3% | |
| SA1 | 41.3% | 45.0% | -3.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.3% | 7.3% | -3.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.3% | 1.8% | +2.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.90 | 8.66 | +1.24 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.47 | -0.37 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.16 | +0.34 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.63 | -0.33 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.52 | -0.32 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| 投げ | 2.40 | 2.28 | +0.12 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.02 | +0.08 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.28 | -0.08 | |
| 画面端での攻め | 11.00 | 11.07 | -0.07 | |
| CA | 6.7% | 6.8% | -0.0% | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.19 | +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。
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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。
C. Viper · 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成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
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成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 36.4% · 比較対象 16.4%
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
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 36.4% · 比較対象 16.4%
- SA2：プロフィール 34.6% · 比較対象 21.5%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 11 · 比較対象 11.07
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 11 · 比較対象 11.07
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.9 · 比較対象 8.66
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 2026/09/07 · 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 Char 253：715試合中353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 Char 253：715試合中353勝
- 対 Ryu：77試合中35勝
- 対 Luke：61試合中30勝
ドライブインパクトの傾向を確かめる
ドライブインパクト：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.16
特定の場面でドライブインパクトが繰り返されるか観察します。間合い、硬直、ゲージを考慮し、練習で確認済みの対応を用意しましょう。
試してみよう同じ場面で隙を抑えた動きを試します。インパクトが来たら練習した対応を使い、来なければ通常の方針に戻しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.3% · 比較対象 1.8%
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 0.47
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 0.47
- 投げ被弾：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.19
- 投げ：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.28
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free