Dee Jay
更新:16 時間前SteamSteamJapanJapanクラブ · 2LDKM100%

mutk

MAXIMUUUUUM!
ランク 36MR 1,519#192,809
直近10戦8–2+50直近20戦12–8+34
勝率
53%
55勝 · 48敗 · 保存済み103件
ランクマッチの対戦
103
選択中のモード
勝利
55
ランクマッチ
敗北
48
ランクマッチ
最高MR
1,519
Dee Jay

ランクMR · Dee Jay

ローカル 103 · インポート 91 · グラフ 109 · 保存済み対戦 143

直近の対戦

勝利ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
Dee Jay
mutk · Dee Jay
Dee Jay
対戦相手 · Dee Jayレバーレス修行~ブロンズ編~

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
mutk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mutkトップ層 トップ層
SA13.1%36.2%-33.1%
ドライブラッシュ(キャンセル)0.0%23.0%-23.0%
SA353.8%33.8%+20.1%
ドライブアーツ44.7%24.7%+20.0%
CA21.5%8.7%+12.8%
ドライブラッシュ(パリィ)13.8%8.9%+4.9%
画面端での攻め9.5012.23-2.73
ドライブパリィ0.401.76-1.36
ドライブガード16.2%15.1%+1.2%
画面端に追い込まれた時間8.109.11-1.01
投げ3.302.38+0.92
投げ被弾1.502.20-0.70
ドライブインパクト消費1.1%1.8%-0.7%
ジャストパリィ0.000.57-0.57
投げ抜け0.100.43-0.33
SA221.5%21.3%+0.2%
ドライブリバーサル0.000.19-0.19
ドライブインパクト0.100.24-0.14
パリィ中に投げられた回数0.300.25+0.05
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
パニッシュカウンター被弾0.100.09+0.01
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.22
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 1.1% · 比較対象 1.8%
  2. 近距離の選択を振り返る

    投げ:プロフィール 3.3 · 比較対象 2.49

    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 3.3 · 比較対象 2.49
    • 投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44
    • 投げ被弾:プロフィール 1.4 · 比較対象 2.12
  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 9.4 · 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 9.4 · 比較対象 12.84
    • 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 8.1 · 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 2026/09/09 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

このプレイヤーへの対策

  1. 攻める前に守り方を探る

    投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44

    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
    • 投げ抜け:プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44
  2. 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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.22
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 1.1% · 比較対象 1.8%

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 2026/09/09 · AI:nex-agi/nex-n2.5-pro:free

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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