直近の対戦
勝利ランクマッチ
DE
ALDE更新：6 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%厚揚げデストロイヤー
Leotard Liker
MR 1,501#240,825直近10戦5–5+1直近20戦10–10-2
勝率
53%
32勝 · 28敗 · 保存済み60件
ランクマッチの対戦
60
選択中のモード
勝利
32
ランクマッチ
敗北
28
ランクマッチ
最高MR
1,522
Dee Jay
ランクMR · Dee Jay
ローカル 60 · インポート 0 · グラフ 60 · 保存済み対戦 100
リプレイ未リクエスト
DEALDE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 厚揚げデストロイヤー | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 10.9% | 36.2% | -25.3% | |
| SA3 | 58.7% | 33.8% | +24.9% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 0.0% | 23.0% | -23.0% | |
| ドライブアーツ | 43.9% | 24.7% | +19.2% | |
| CA | 23.9% | 8.7% | +15.2% | |
| SA2 | 6.5% | 21.3% | -14.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 11.7% | 8.9% | +2.8% | |
| ドライブガード | 17.6% | 15.1% | +2.5% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.3% | 1.8% | +1.5% | |
| 画面端での攻め | 10.80 | 12.23 | -1.43 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.80 | 9.11 | -1.31 | |
| 投げ被弾 | 1.50 | 2.20 | -0.70 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.76 | -0.56 | |
| 投げ | 2.90 | 2.38 | +0.52 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.50 | 0.25 | +0.25 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.43 | -0.13 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.57 | -0.07 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 |
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。
Dee Jay · 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 0.22
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 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.3% · 比較対象 1.8%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.49
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：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.49
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.44
- 投げ被弾：プロフィール 1.5 · 比較対象 2.12
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 10.8 · 比較対象 12.84
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 10.8 · 比較対象 12.84
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.8 · 比較対象 8.3
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
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 0.22
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 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.3% · 比較対象 1.8%
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 1.54
使い慣れた攻めを一度試し、実際の反応を観察します。その結果から次の選択を変え、行動回数から成功率を推測しないようにしましょう。
試してみよう理解している状況で普段の打撃・投げの選択を試します。同じ反応が続く時だけ狙いを絞り、相手が対応したらタイミングを変えるか仕切り直しましょう。
根拠となる統計
- ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 1.54
- ジャストパリィ：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.55
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.19
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.49
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：プロフィール 2.9 · 比較対象 2.49
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.44
- 投げ被弾：プロフィール 1.5 · 比較対象 2.12
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