直近の対戦
勝利ランクマッチ
YA
INYA更新：17 時間前
CrossPlatform
Otherクラブ · DobuminC100%
CrossPlatformOtherクラブ · DobuminC100%ドンタコス
I Hope Your Deuce is Dangerous
LP 23,862直近10戦5–5直近20戦11–9
勝率
55%
68勝 · 55敗 · 保存済み123件
ランクマッチの対戦
123
選択中のモード
勝利
68
ランクマッチ
敗北
55
ランクマッチ
最高LP
23,862
Yasmine
ランクLP · Yasmine
このキャラクターのLP推移
リプレイ未リクエスト
YAINYA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ドンタコス | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| CA | 21.7% | 10.0% | +11.7% | |
| SA1 | 21.7% | 32.1% | -10.3% | |
| SA2 | 11.6% | 21.0% | -9.4% | |
| SA3 | 44.9% | 36.9% | +8.0% | |
| ドライブアーツ | 11.2% | 19.0% | -7.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 37.0% | 29.6% | +7.4% | |
| 画面端での攻め | 9.60 | 13.62 | -4.02 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.1% | 8.2% | +2.9% | |
| ドライブガード | 17.3% | 14.5% | +2.8% | |
| 投げ | 1.60 | 2.59 | -0.99 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.8% | 1.4% | +0.4% | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.49 | -0.29 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.74 | -0.24 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.60 | 9.38 | +0.22 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| ドライブパリィ | 2.10 | 1.96 | +0.14 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.31 | -0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +0.01 |
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。
Yasmine · 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 0.3 · 比較対象 0.19
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 0.19
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.1% · 比較対象 1.4%
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成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
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成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.06
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.49
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.49
- 投げ被弾：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.31
- 投げ：プロフィール 1.5 · 比較対象 2.59
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine：87試合中40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 Yasmine：87試合中40勝
- 対 Akuma：26試合中16勝
- 対 Luke：24試合中13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55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55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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free