Blanka
更新:6 日前SteamSteamJapanJapanC100%

VARLATA

Uwo! Uwo!
ランク 36MR 1,583#102,006
直近10戦6–4+17直近20戦11–9+16
勝率
52%
124勝 · 113敗 · 保存済み237件
ランクマッチの対戦
237
選択中のモード
勝利
124
ランクマッチ
敗北
113
ランクマッチ
最高MR
1,583
Blanka

ランクMR · Blanka

ローカル 237 · インポート 0 · グラフ 237 · 保存済み対戦 237

直近の対戦

敗北ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
M. Bison
VARLATA · M. Bison
Ryu
対戦相手 · Ryuショコラ・ア・ラ・マント

プレイスタイル比較

Blankaの上位—人とプレイ傾向を比較

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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。

M. Bison · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.09
    • パニッシュカウンター被弾:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
  2. 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 0.18

    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 0.18
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 3.2% · 比較対象 1.4%
  3. 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 0.47

    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 0.47
    • 投げ:プロフィール 3.3 · 比較対象 2.55
    • 投げ被弾:プロフィール 3.2 · 比較対象 2.48

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 2026/09/05 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

このプレイヤーへの対策

  1. 対戦成績を調査の手がかりにする

    対 Ryu:90試合中51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 Ryu:90試合中51勝
    • 対 Luke:82試合中40勝
    • 対 Akuma:79試合中38勝
  2. 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
  3. 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 0.2 · 比較対象 0.09

    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 0.2 · 比較対象 0.09
    • パニッシュカウンター被弾:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07

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 2026/09/05 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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