直近の対戦
勝利ランクマッチ
YA
CHYA更新：1 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Kind_Shining
Let's Do This
MR 1,680#38,171直近10戦5–5-3直近20戦12–8+25
勝率
46%
23勝 · 27敗 · 保存済み50件
ランクマッチの対戦
50
選択中のモード
勝利
23
ランクマッチ
敗北
27
ランクマッチ
最高MR
1,709
Yasmine
ランクMR · Yasmine
ローカル 50 · インポート 16 · グラフ 52 · 保存済み対戦 118
リプレイ未リクエスト
YACHYA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Kind_Shining | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 18.5% | 32.1% | -13.6% | |
| CA | 18.5% | 10.0% | +8.4% | |
| ドライブアーツ | 11.2% | 19.0% | -7.8% | |
| SA3 | 41.5% | 36.9% | +4.6% | |
| ドライブガード | 18.6% | 14.5% | +4.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.1% | 8.2% | +3.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 32.9% | 29.6% | +3.3% | |
| 画面端での攻め | 11.30 | 13.62 | -2.32 | |
| SA2 | 21.5% | 21.0% | +0.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.00 | 9.38 | -0.38 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.74 | -0.34 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.96 | -0.26 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.31 | -0.21 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.2% | 1.4% | -0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.49 | -0.09 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 投げ | 2.60 | 2.59 | +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。
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。
Yasmine · 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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
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成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.06
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1 · 比較対象 1.96
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 1 · 比較対象 1.96
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.74
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.24
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 29.2% · 比較対象 32.1%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- SA1：プロフィール 29.2% · 比較対象 32.1%
- SA2：プロフィール 16.7% · 比較対象 21%
- SA3：プロフィール 36.1% · 比較対象 36.9%
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 Ken：93試合中51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 Ken：93試合中51勝
- 対 Alex：92試合中41勝
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 0.4 · 比較対象 0.19
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 0.4 · 比較対象 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.9% · 比較対象 1.4%
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