直近の対戦
敗北ランクマッチ
A.
AKA.更新：8 時間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%koshi6
Blossoming Poison
MR 1,488#352,677直近10戦4–6-17直近20戦9–11-17
勝率
48%
61勝 · 65敗 · 保存済み126件
ランクマッチの対戦
126
選択中のモード
勝利
61
ランクマッチ
敗北
65
ランクマッチ
最高MR
1,519
A.K.I.
ランクMR · A.K.I.
ローカル 126 · インポート 0 · グラフ 126 · 保存済み対戦 126
リプレイ未リクエスト
A.AKA.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | koshi6 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 3.3% | 23.3% | -20.0% | |
| CA | 22.2% | 9.6% | +12.6% | |
| SA3 | 22.2% | 30.6% | -8.4% | |
| ドライブアーツ | 28.5% | 21.0% | +7.5% | |
| ドライブガード | 22.0% | 17.0% | +5.0% | |
| SA1 | 33.3% | 37.8% | -4.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 14.8% | 11.0% | +3.8% | |
| 投げ | 1.50 | 2.34 | -0.84 | |
| 画面端での攻め | 12.10 | 11.29 | +0.81 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.1% | 1.8% | -0.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.40 | 9.83 | +0.57 | |
| ドライブリバーサル | 0.90 | 0.40 | +0.50 | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.30 | +0.40 | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 1.93 | +0.37 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.60 | -0.30 | |
| SA2 | 22.2% | 22.0% | +0.2% | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.22 | -0.12 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.12 | -0.12 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.52 | +0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.11 | -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。
A.K.I. · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.4
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 1.1 · 比較対象 0.4
- ドライブパリィ：プロフィール 2.9 · 比較対象 1.77
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.54
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 0.21
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 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.2% · 比較対象 1.6%
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 2026/09/07 · 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 Luke：46試合中25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：46試合中25勝
- 対 Ryu：45試合中30勝
- 対 Yasmine：44試合中14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：49試合中24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：49試合中24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：dots-studio/dots-3-note-preview:free