直近の対戦
勝利カスタムルーム
DH
DEDH更新：2 日前
Steam
OtherM100%
SteamOtherM100%osero
Let's Do This
MR 1,377#549,219直近10戦6–4+16直近20戦9–11-13
勝率
47%
89勝 · 101敗 · 保存済み190件
ランクマッチの対戦
190
選択中のモード
勝利
89
ランクマッチ
敗北
101
ランクマッチ
最高MR
1,500
Dhalsim
ランクMR · Dhalsim
ローカル 161 · インポート 0 · グラフ 161 · 保存済み対戦 199
リプレイ未リクエスト
DHDEDH差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | osero | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 15.1% | 53.6% | -38.5% | |
| CA | 28.3% | 6.9% | +21.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 18.1% | 30.7% | -12.6% | |
| ドライブガード | 1.7% | 12.9% | -11.2% | |
| SA2 | 24.5% | 15.0% | +9.5% | |
| SA3 | 32.1% | 24.5% | +7.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 0.2% | 7.3% | -7.1% | |
| 画面端での攻め | 3.00 | 7.51 | -4.51 | |
| ドライブインパクト消費 | 4.4% | 1.7% | +2.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 14.80 | 12.39 | +2.41 | |
| ドライブアーツ | 23.7% | 21.5% | +2.2% | |
| ドライブリバーサル | 2.00 | 0.56 | +1.44 | |
| ドライブパリィ | 0.40 | 1.69 | -1.29 | |
| 投げ被弾 | 2.60 | 2.06 | +0.54 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.60 | 0.10 | +0.50 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.47 | -0.47 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.42 | +0.18 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.23 | +0.17 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.14 | +0.16 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.25 | -0.15 | |
| 投げ | 1.70 | 1.81 | -0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.05 | +0.05 |
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。
Dhalsim · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 1.69
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 0.4 · 比較対象 1.69
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.47
- ドライブリバーサル：プロフィール 2 · 比較対象 0.56
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 0.6 · 比較対象 0.1
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 0.6 · 比較対象 0.1
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.14
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 14.8 · 比較対象 12.39
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 14.8 · 比較対象 12.39
- 画面端での攻め：プロフィール 3 · 比較対象 7.51
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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 Char 253：912試合中443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 253：912試合中443勝
- 対 Akuma：81試合中40勝
- 対 Yasmine：73試合中40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：100試合中48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48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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free