直近の対戦
敗北ランクマッチ
YA
AKYA更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%エンジョイのぶお
Let's Do This
MR 1,480#359,634直近10戦6–4+15直近20戦11–9+14
勝率
50%
65勝 · 64敗 · 保存済み129件
ランクマッチの対戦
129
選択中のモード
勝利
65
ランクマッチ
敗北
64
ランクマッチ
最高MR
1,523
Yasmine
ランクMR · Yasmine
ローカル 127 · インポート 0 · グラフ 127 · 保存済み対戦 129
リプレイ未リクエスト
YAAKYA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | エンジョイのぶお | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.1% | 29.7% | -29.6% | |
| SA1 | 5.0% | 30.9% | -25.9% | |
| CA | 27.5% | 9.2% | +18.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 19.5% | 8.4% | +11.1% | |
| ドライブガード | 24.7% | 14.5% | +10.2% | |
| SA3 | 42.5% | 35.7% | +6.8% | |
| ドライブアーツ | 23.4% | 17.5% | +5.8% | |
| 画面端での攻め | 7.20 | 13.01 | -5.81 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.6% | 1.4% | +2.2% | |
| 投げ | 4.10 | 2.52 | +1.58 | |
| SA2 | 25.0% | 24.2% | +0.8% | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.90 | -0.60 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.70 | -0.50 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.50 | 9.07 | +0.43 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.48 | -0.28 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.50 | 0.23 | +0.27 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.34 | -0.24 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.23 | -0.23 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.17 | +0.13 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 |
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。
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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。
Ingrid · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.5
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 · 比較対象 0.5
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.3
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 0.2 · 比較対象 0.08
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 0.2 · 比較対象 0.08
- 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
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（パリィ）：プロフィール 17.4% · 比較対象 7.4%
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
- ドライブラッシュ（パリィ）：プロフィール 17.4% · 比較対象 7.4%
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 0.3% · 比較対象 25.3%
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 2026/09/06 · 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 Ingrid：12試合中10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 Ingrid：12試合中10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 0.3 · 比較対象 0.27
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 0.3 · 比較対象 0.27
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.5% · 比較対象 2.1%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.9 · 比較対象 2.31
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 3.9 · 比較対象 2.31
- 投げ被弾：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.13
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free