直近の対戦
敗北ランクマッチ
AL
INAL更新：5 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%しろくま@ノラ猫
Out-mash Their DP by One
MR 1,543#143,772直近10戦3–7-28直近20戦9–11-12
勝率
58%
50勝 · 36敗 · 保存済み86件
ランクマッチの対戦
86
選択中のモード
勝利
50
ランクマッチ
敗北
36
ランクマッチ
最高MR
1,555
Alex
ランクMR · Alex
ローカル 86 · インポート 0 · グラフ 86 · 保存済み対戦 123
リプレイ未リクエスト
ALINAL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | しろくま@ノラ猫 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 9.8% | 33.0% | -23.2% | |
| SA2 | 11.3% | 28.4% | -17.1% | |
| SA1 | 59.2% | 43.0% | +16.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 11.3% | 1.7% | +9.6% | |
| SA3 | 29.6% | 22.1% | +7.5% | |
| CA | 0.0% | 6.5% | -6.5% | |
| ドライブガード | 10.4% | 14.1% | -3.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.50 | 9.88 | -3.38 | |
| 画面端での攻め | 6.50 | 9.01 | -2.51 | |
| ドライブアーツ | 12.6% | 14.2% | -1.6% | |
| ドライブパリィ | 0.20 | 1.63 | -1.43 | |
| ドライブリバーサル | 1.90 | 0.47 | +1.43 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 9.3% | 8.2% | +1.1% | |
| 投げ被弾 | 1.40 | 2.12 | -0.72 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.70 | -0.70 | |
| ドライブインパクト | 0.70 | 0.20 | +0.50 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.50 | 0.12 | +0.38 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.48 | -0.38 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.12 | +0.28 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.29 | -0.19 | |
| 投げ | 2.40 | 2.32 | +0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.05 | -0.05 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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。
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。
Alex · 直近100試合
改善するポイント
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 0.8 · 比較対象 0.2
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 0.8 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 11.7% · 比較対象 1.7%
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 0.5 · 比較対象 0.12
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 0.5 · 比較対象 0.12
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.12
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 1.9 · 比較対象 0.47
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 1.9 · 比較対象 0.47
- ドライブパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 1.63
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.8 · 比較対象 0.2
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 0.8 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 11.7% · 比較対象 1.7%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Char 253：1,746試合中869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 253：1,746試合中869勝
- 対 Luke：169試合中79勝
- 対 Ryu：162試合中81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：65試合中41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：65試合中41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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free