Elena
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べくさー

Let's Do This
ランク 36MR 1,520#179,590
直近10戦6–4-25直近20戦11–9-25
勝率
53%
20勝 · 18敗 · 保存済み38件
ランクマッチの対戦
38
選択中のモード
勝利
20
ランクマッチ
敗北
18
ランクマッチ
最高MR
1,520
Elena

ランクMR · Elena

ローカル 9 · インポート 0 · グラフ 9 · 保存済み対戦 38

直近の対戦

敗北ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
Elena
べくさー · Elena
C. Viper
対戦相手 · C. Viperみなづき

プレイスタイル比較

Elenaの上位—人とプレイ傾向を比較

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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。

Elena · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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 0.07

    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 0.07
    • パニッシュカウンター成功:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
  2. 近距離の選択を振り返る

    投げ:プロフィール 2.5 · 比較対象 2.27

    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 2.5 · 比較対象 2.27
    • 投げ被弾:プロフィール 2.6 · 比較対象 2.08
  3. 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 0.2 · 比較対象 0.17

    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 0.2 · 比較対象 0.17
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 1.5% · 比較対象 1.4%

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:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

このプレイヤーへの対策

  1. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Char 253:173試合中84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 253:173試合中84勝
    • 対 Ryu:28試合中14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 2026/09/07 · AI:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

Yasmine · 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 · 比較対象 0.24

    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 · 比較対象 0.24
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.74
  2. 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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.19
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 2% · 比較対象 1.4%
  3. ゲージ消費の目的を決める

    SA2:プロフィール 0% · 比較対象 21%

    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
    • SA2:プロフィール 0% · 比較対象 21%
    • SA1:プロフィール 8.5% · 比較対象 32.1%
    • ドライブアーツ:プロフィール 5.5% · 比較対象 19%

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

  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 · 比較対象 0.24

    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 · 比較対象 0.24
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.3 · 比較対象 0.74
  2. 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% · 比較対象 1.4%
  3. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Ryu:43試合中32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 Ryu:43試合中32勝
    • 対 Akuma:34試合中23勝
    • 対 Luke:21試合中9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

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プライバシーと保存データ