直近の対戦
敗北カスタムルーム
MA
RY
EL更新：18 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%ノッポの姉ちゃん
Refined Gluttony
MR 1,544#150,184直近10戦5–50直近20戦7–13-48
勝率
50%
32勝 · 32敗 · 保存済み64件
ランクマッチの対戦
64
選択中のモード
勝利
32
ランクマッチ
敗北
32
ランクマッチ
最高MR
1,607
Elena
ランクMR · Elena
ローカル 64 · インポート 9 · グラフ 73 · 保存済み対戦 107
リプレイ未リクエスト
MARYEL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ノッポの姉ちゃん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 43.5% | 32.8% | +10.8% | |
| CA | 1.6% | 9.5% | -7.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 24.5% | 31.0% | -6.5% | |
| SA2 | 21.0% | 26.3% | -5.3% | |
| ドライブアーツ | 13.6% | 18.1% | -4.5% | |
| SA1 | 33.9% | 31.4% | +2.4% | |
| 画面端での攻め | 11.40 | 13.06 | -1.66 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.90 | 9.26 | +1.64 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.6% | 7.5% | +1.2% | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.24 | +0.76 | |
| ドライブパリィ | 1.10 | 1.85 | -0.75 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.80 | -0.50 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.5% | 1.2% | +0.3% | |
| 投げ | 1.90 | 2.14 | -0.24 | |
| ドライブガード | 13.6% | 13.8% | -0.2% | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.54 | -0.14 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.15 | -0.05 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.19 | +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。
Elena · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.72
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.72
- ドライブパリィ：プロフィール 1.3 · 比較対象 1.81
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.17
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.9% · 比較対象 1.4%
画面端に至る経緯を追う
画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.8 · 比較対象 8.42
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
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 11.8 · 比較対象 8.42
- 画面端での攻め：プロフィール 13.5 · 比較対象 13.58
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Akuma：178試合中94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 Akuma：178試合中94勝
- 対 Yasmine：44試合中22勝
- 対 Luke：41試合中18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