Ed
更新:24 時間前SteamSteamJapanJapanC84%

お餅美味しいよ

Let's Do This
ランク 36MR 1,528#177,412
直近10戦6–4+17直近20戦13–7+44
勝率
60%
59勝 · 40敗 · 保存済み99件
ランクマッチの対戦
99
選択中のモード
勝利
59
ランクマッチ
敗北
40
ランクマッチ
最高MR
1,528
Ed

ランクMR · Ed

ローカル 99 · インポート 0 · グラフ 99 · 保存済み対戦 329

直近の対戦

勝利カスタムルーム

リプレイ未リクエスト
Luke
お餅美味しいよ · Luke
Luke
対戦相手 · LukeTaka

プレイスタイル比較

Edの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/12 22:17

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。 · データの詳細

Ed
お餅美味しいよのEdベンチマーク

抽出したEdの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

あでりい 2203 · Sahara 2187 · ONYX | えびはら 2178 · Yassa 2151 · hinao 2139 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向お餅美味しいよトップ層 トップ層
SA319.5%33.7%-14.1%
SA144.8%33.3%+11.5%
ドライブアーツ25.0%18.1%+6.9%
SA229.9%23.2%+6.7%
ドライブラッシュ(キャンセル)30.0%35.3%-5.3%
CA5.7%9.8%-4.1%
画面端に追い込まれた時間5.808.93-3.13
画面端での攻め14.8011.75+3.05
ドライブインパクト消費3.3%1.7%+1.7%
ドライブラッシュ(パリィ)8.1%6.8%+1.3%
投げ被弾1.402.20-0.80
投げ3.202.53+0.67
ドライブガード12.4%12.9%-0.5%
ドライブパリィ1.501.92-0.42
ジャストパリィ0.500.79-0.29
ドライブインパクト0.500.22+0.28
パニッシュカウンター被弾0.300.10+0.20
パニッシュカウンター成功0.300.14+0.16
ドライブリバーサル0.300.22+0.08
スタン成功0.100.06+0.04
スタン被弾0.000.04-0.04
投げ抜け0.500.53-0.03
パリィ中に投げられた回数0.200.21-0.01
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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。

Ed · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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 2.5% · 比較対象 1.5%
  2. 守りの判断を見直す

    ドライブリバーサル:プロフィール 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.2
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.7 · 比較対象 0.76
  3. 画面端に至る経緯を追う

    画面端での攻め:プロフィール 5.9 · 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 5.9 · 比較対象 11.8
    • 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 12.2 · 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 2026/09/06 · 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 Akuma:75試合中26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 Akuma:75試合中26勝
    • 対 Alex:21試合中10勝
    • 対 Mai:18試合中9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 2026/09/06 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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選択はこの端末に180日間保存されます。分析を無効にすると、読み込み済みの分析機能を停止するためページが再読み込みされます。

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