直近の対戦
敗北ランクマッチ
ED
RAED更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%味玉らーめん
Not Chatty
MR 1,803#10,013直近10戦3–7-32直近20戦12–8+21
勝率
48%
27勝 · 29敗 · 保存済み56件
ランクマッチの対戦
56
選択中のモード
勝利
27
ランクマッチ
敗北
29
ランクマッチ
最高MR
1,803
Ed
ランクMR · Ed
ローカル 56 · インポート 0 · グラフ 56 · 保存済み対戦 56
リプレイ未リクエスト
EDRAED差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 味玉らーめん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 53.7% | 33.3% | +20.3% | |
| SA3 | 16.8% | 33.7% | -16.8% | |
| ドライブアーツ | 12.9% | 18.1% | -5.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 30.5% | 35.3% | -4.8% | |
| 画面端での攻め | 7.20 | 11.75 | -4.55 | |
| SA2 | 21.1% | 23.2% | -2.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.50 | 8.93 | +1.57 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.2% | 1.7% | +1.6% | |
| CA | 8.4% | 9.8% | -1.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.8% | 6.8% | -1.0% | |
| 投げ | 1.60 | 2.53 | -0.93 | |
| ドライブリバーサル | 1.10 | 0.22 | +0.88 | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.20 | +0.50 | |
| 投げ抜け | 0.80 | 0.53 | +0.27 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.79 | -0.19 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.14 | +0.16 | |
| ドライブガード | 13.0% | 12.9% | +0.1% | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.22 | +0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| ドライブパリィ | 1.90 | 1.92 | -0.02 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.10 | -0.00 |
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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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。
Ed · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.2
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 1.1 · 比較対象 0.2
- 投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.47
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 0.3 · 比較対象 0.2
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 0.3 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.2% · 比較対象 1.5%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 7.2 · 比較対象 11.8
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 7.2 · 比較対象 11.8
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.5 · 比較対象 9.53
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
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.11
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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 0.11
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 0.2
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 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.2% · 比較対象 1.5%
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.47
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.47
- 投げ：プロフィール 1.6 · 比較対象 2.6
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