直近の対戦
勝利ランクマッチ
JA
ZAJA更新：38 分前
Steam
OtherC100%
SteamOtherC100%has4mi
Third Eye
MR 1,487#357,961直近10戦4–6-16直近20戦8–12-33
勝率
47%
50勝 · 57敗 · 保存済み107件
ランクマッチの対戦
107
選択中のモード
勝利
50
ランクマッチ
敗北
57
ランクマッチ
最高MR
1,533
Jamie
ランクMR · Jamie
ローカル 107 · インポート 98 · グラフ 130 · 保存済み対戦 132
リプレイ未リクエスト
JAZAJA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | has4mi | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 9.2% | 21.4% | -12.1% | |
| SA3 | 47.7% | 39.7% | +8.0% | |
| 画面端での攻め | 9.70 | 14.89 | -5.19 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 29.2% | 33.8% | -4.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.3% | 1.4% | +3.9% | |
| CA | 12.3% | 9.8% | +2.5% | |
| SA1 | 30.8% | 29.0% | +1.7% | |
| ドライブアーツ | 22.0% | 23.2% | -1.3% | |
| ドライブガード | 9.8% | 11.0% | -1.2% | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.15 | +0.85 | |
| 投げ抜け | 1.10 | 0.40 | +0.70 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.90 | 8.56 | -0.66 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.1% | 5.7% | -0.6% | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.21 | +0.39 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.07 | +0.33 | |
| 投げ | 2.70 | 2.40 | +0.30 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.67 | -0.27 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.26 | -0.26 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.06 | +0.24 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.78 | -0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.20 | 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。
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。
Jamie · 直近100試合
改善するポイント
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 0.2
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 0.4 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.8% · 比較対象 1.5%
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 0.3 · 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 0.3 · 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 0.07
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 11.3 · 比較対象 14.71
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 11.3 · 比較対象 14.71
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.1 · 比較対象 7.67
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.2
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 0.4 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.8% · 比較対象 1.5%
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 0.07
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 0.07
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.08
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 0.42
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 0.42
- 投げ：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.38
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 2026/09/09 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free