直近の対戦
敗北ランクマッチ
E.
M.E.更新：1 週間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%_K3_
...
MR 1,483#335,073直近10戦4–6-11直近20戦10–10+9
勝率
44%
16勝 · 20敗 · 保存済み36件
ランクマッチの対戦
36
選択中のモード
勝利
16
ランクマッチ
敗北
20
ランクマッチ
最高MR
1,526
E. Honda
ランクMR · E. Honda
ローカル 36 · インポート 0 · グラフ 36 · 保存済み対戦 110
リプレイ未リクエスト
E.M.E.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | _K3_ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 33.0% | 22.0% | +11.0% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 12.7% | 22.8% | -10.0% | |
| SA2 | 21.4% | 13.6% | +7.8% | |
| CA | 7.1% | 11.5% | -4.4% | |
| 画面端での攻め | 4.80 | 9.02 | -4.22 | |
| SA3 | 33.3% | 36.7% | -3.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.7% | 7.8% | -3.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.90 | 9.78 | -1.88 | |
| ドライブパリィ | 3.30 | 1.87 | +1.43 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.5% | 1.9% | +0.6% | |
| 投げ | 2.30 | 1.81 | +0.49 | |
| ドライブガード | 14.9% | 14.5% | +0.4% | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.37 | +0.33 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.60 | -0.30 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.59 | +0.21 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.26 | -0.16 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.39 | -0.09 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| SA1 | 38.1% | 38.1% | -0.0% | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.22 | -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。
E. Honda · 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 0.1
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 0.1
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.11
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 4.8 · 比較対象 9.69
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 4.8 · 比較対象 9.69
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.9 · 比較対象 9.62
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 12.7% · 比較対象 24.5%
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 12.7% · 比較対象 24.5%
- ドライブラッシュ（パリィ）：プロフィール 4.7% · 比較対象 8%
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 2026/09/04 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 3.3 · 比較対象 1.97
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
- ドライブパリィ：プロフィール 3.3 · 比較対象 1.97
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 0.2 · 比較対象 0.19
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 0.2 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.5% · 比較対象 1.8%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Ken：29試合中24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 Ken：29試合中24勝
- 対 Yasmine：19試合中11勝
- 対 Luke：16試合中11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 2026/09/04 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free