Dee Jay
更新:1 週間前SteamSteamJapanJapanC100%

マタタビ Twitch

Earth Dancer
ランク 36MR 1,421#465,442
直近10戦6–4+11直近20戦10–10-1
勝率
40%
10勝 · 15敗 · 保存済み25件
ランクマッチの対戦
25
選択中のモード
勝利
10
ランクマッチ
敗北
15
ランクマッチ
最高MR
1,462
Dee Jay

ランクMR · Dee Jay

ローカル 25 · インポート 0 · グラフ 25 · 保存済み対戦 83

直近の対戦

敗北カスタムルーム

リプレイ未リクエスト
Dee Jay
マタタビ Twitch · Dee Jay
M. Bison
対戦相手 · M. Bisononakaponpon

プレイスタイル比較

Dee Jayの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/11 22:15

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。 · データの詳細

Dee Jay
マタタビ TwitchのDee Jayベンチマーク

抽出したDee Jayの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

tomorock21 2244 · @Sycom|zabutonn 2228 · Naza 2221 · ネコ派です_ 2214 · Asuka 2162 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向マタタビ Twitchトップ層 トップ層
ドライブラッシュ(キャンセル)5.5%23.0%-17.4%
SA123.7%36.2%-12.5%
CA15.8%8.7%+7.1%
画面端での攻め5.7012.23-6.53
SA339.5%33.8%+5.7%
ドライブラッシュ(パリィ)13.4%8.9%+4.5%
ドライブアーツ28.0%24.7%+3.4%
ドライブインパクト消費4.4%1.8%+2.6%
画面端に追い込まれた時間11.209.11+2.09
ドライブガード16.6%15.1%+1.5%
ドライブパリィ0.901.76-0.86
ジャストパリィ0.000.57-0.57
投げ抜け0.100.43-0.33
SA221.1%21.3%-0.3%
ドライブリバーサル0.000.19-0.19
投げ2.202.38-0.18
パリィ中に投げられた回数0.100.25-0.15
パニッシュカウンター被弾0.200.09+0.11
投げ被弾2.102.20-0.10
ドライブインパクト0.300.24+0.06
パニッシュカウンター成功0.100.13-0.03
スタン成功0.100.07+0.03
スタン被弾0.100.07+0.03
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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。

保存済みの対戦プランを確認中…

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。

Dee Jay · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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 0.3 · 比較対象 0.22

    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 0.3 · 比較対象 0.22
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 4.4% · 比較対象 1.8%
  2. 守りの判断を見直す

    ドライブパリィ:プロフィール 0.9 · 比較対象 1.54

    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
    • ドライブパリィ:プロフィール 0.9 · 比較対象 1.54
    • ジャストパリィ:プロフィール 0 · 比較対象 0.55
    • 投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44
  3. 画面端に至る経緯を追う

    画面端での攻め:プロフィール 5.7 · 比較対象 12.84

    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 5.7 · 比較対象 12.84
    • 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 11.2 · 比較対象 8.3

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 2026/09/05 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

このプレイヤーへの対策

  1. 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 0.3 · 比較対象 0.22

    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 0.3 · 比較対象 0.22
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 4.4% · 比較対象 1.8%
  2. 攻める前に守り方を探る

    ドライブパリィ:プロフィール 0.9 · 比較対象 1.54

    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 0.9 · 比較対象 1.54
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0 · 比較対象 0.19
    • ジャストパリィ:プロフィール 0 · 比較対象 0.55
  3. 無理な攻めを避けて位置を取る

    画面端での攻め:プロフィール 5.7 · 比較対象 12.84

    使い慣れた選択で位置を取れる場面を探します。端に追い込んだ後は、相手が実際にどう脱出しようとするか観察して対応を選びましょう。

    試してみよう

    得意な攻めを一つ試します。同じ脱出が続くならその行動への対応を練習し、守りを変えてくるなら一つの読みに固執しないようにしましょう。

    根拠となる統計
    • 画面端での攻め:プロフィール 5.7 · 比較対象 12.84
    • 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 11.2 · 比較対象 8.3

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 2026/09/05 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

プライバシー設定

YouTube・Twitch、利用状況の分析、履歴の保存を許可しますか?選択は180日間有効で、ここでいつでも撤回できます。

個別の設定と詳細

任意の機能は、選択するまで無効です。ここでいつでも選択を変更・撤回できます。

お気に入り選手、リプレイのリクエスト、フィードバックなど、ご利用の機能に必要な保存とセキュリティは引き続き利用できます。

選択はこの端末に180日間保存されます。分析を無効にすると、読み込み済みの分析機能を停止するためページが再読み込みされます。

プライバシーと保存データ