直近の対戦
勝利カジュアル
C.
LUC.更新：6 時間前
Steam
Japanクラブ · over40sC100%
SteamJapanクラブ · over40sC100%Omutsu
Loving Mother
MR 1,710#25,190直近10戦9–1+59直近20戦15–5+76
勝率
62%
23勝 · 14敗 · 保存済み37件
ランクマッチの対戦
37
選択中のモード
勝利
23
ランクマッチ
敗北
14
ランクマッチ
最高MR
1,710
C. Viper
ランクMR · C. Viper
ローカル 37 · インポート 0 · グラフ 37 · 保存済み対戦 256
リプレイ未リクエスト
C.LUC.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Omutsu | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 10.3% | 23.2% | -12.9% | |
| SA1 | 57.5% | 45.0% | +12.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 7.4% | 16.4% | -9.0% | |
| SA2 | 13.8% | 21.5% | -7.7% | |
| 画面端での攻め | 7.10 | 11.07 | -3.97 | |
| ドライブガード | 17.7% | 14.2% | +3.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.30 | 8.66 | +2.64 | |
| SA3 | 24.1% | 26.8% | -2.6% | |
| CA | 4.6% | 6.8% | -2.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.2% | 7.3% | +1.8% | |
| 投げ | 1.70 | 2.28 | -0.58 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.2% | 1.8% | +0.5% | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.19 | +0.21 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.52 | +0.18 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.63 | -0.13 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.02 | +0.08 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.47 | -0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.28 | +0.02 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| パニッシュカウンター成功 | 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。
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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
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 0.16
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 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3% · 比較対象 1.8%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 7.9 · 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 7.9 · 比較対象 11.07
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 8.6 · 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 2026/09/12 · 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 Ingrid：218試合中133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 Ingrid：218試合中133勝
- 対 Yasmine：120試合中59勝
- 対 Ed：83試合中53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：37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：37試合中23勝
再現性のある反撃機会を探す
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
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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
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 2026/09/12 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free