Blanka
更新:4 日前SteamSteamJapanJapanC99%

たがわどす

OGHunt
ランク 36MR 1,586#102,422
直近10戦2–8-48直近20戦9–11-20
勝率
48%
108勝 · 115敗 · 保存済み223件
ランクマッチの対戦
223
選択中のモード
勝利
108
ランクマッチ
敗北
115
ランクマッチ
最高MR
1,586
Blanka

ランクMR · Blanka

ローカル 212 · インポート 0 · グラフ 212 · 保存済み対戦 223

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敗北ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
Terry
たがわどす · Terry
Jamie
対戦相手 · Jamieもちおくん

プレイスタイル比較

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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。

Blanka · 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 0.4 · 比較対象 0.23

    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 0.4 · 比較対象 0.23
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 1.8% · 比較対象 1.8%
  2. 守りの判断を見直す

    ジャストパリィ:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.54

    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
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.54
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.45
  3. 近距離の選択を振り返る

    投げ:プロフィール 1.6 · 比較対象 2.6

    近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。

    試してみよう

    繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。

    根拠となる統計
    • 投げ:プロフィール 1.6 · 比較対象 2.6
    • 投げ抜け:プロフィール 0.5 · 比較対象 0.35

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:nex-agi/nex-n2.5-mini: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 0.4 · 比較対象 0.23

    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 0.23
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 1.8% · 比較対象 1.8%
  2. 攻める前に守り方を探る

    ジャストパリィ:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.54

    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
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.54
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.45

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:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

Terry · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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 0.3 · 比較対象 0.13

    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 0.3 · 比較対象 0.13
    • パニッシュカウンター被弾:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.09
  2. 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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.22
  3. 守りの判断を見直す

    ドライブパリィ:プロフィール 1.5 · 比較対象 1.84

    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 1.5 · 比較対象 1.84
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.73
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.23

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:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

このプレイヤーへの対策

  1. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Zangief:14試合中8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 Zangief:14試合中8勝
    • 対 Jamie:12試合中9勝
    • 対 A.K.I.:10試合中5勝
  2. 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:100試合中54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:100試合中54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:nex-agi/nex-n2.5-mini:free

Yasmine · 直近100試合

改善するポイント

  1. 守りの判断を見直す

    ジャストパリィ:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.74

    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 0.2 · 比較対象 0.74
    • ドライブパリィ:プロフィール 1.5 · 比較対象 1.96
  2. 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 0.4 · 比較対象 0.19

    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 0.4 · 比較対象 0.19
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 1.8% · 比較対象 1.4%
  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 11.7 · 比較対象 13.62

    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 11.7 · 比較対象 13.62
    • 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 8.8 · 比較対象 9.38

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

  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 0.4 · 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 1.8% · 比較対象 1.4%
  2. 攻める前に守り方を探る

    ジャストパリィ:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.74

    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
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.74
    • ドライブパリィ:プロフィール 1.5 · 比較対象 1.96
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.24
  3. 近距離のパターンを探る

    投げ:プロフィール 1.6 · 比較対象 2.59

    近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。

    試してみよう

    同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。

    根拠となる統計
    • 投げ:プロフィール 1.6 · 比較対象 2.59
    • 投げ被弾:プロフィール 2.7 · 比較対象 2.31
    • 投げ抜け:プロフィール 0.5 · 比較対象 0.49

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