直近の対戦
敗北ランクマッチ
A.
LUA.更新：1 日前
Steam
Japanクラブ · wakuwakuOKOMARUC100%
SteamJapanクラブ · wakuwakuOKOMARUC100%otomukas
I did it!
MR 1,641#51,689直近10戦7–3+35直近20戦11–9+22
勝率
62%
41勝 · 25敗 · 保存済み66件
ランクマッチの対戦
66
選択中のモード
勝利
41
ランクマッチ
敗北
25
ランクマッチ
最高MR
1,655
A.K.I.
ランクMR · A.K.I.
ローカル 66 · インポート 66 · グラフ 87 · 保存済み対戦 100
リプレイ未リクエスト
A.LUA.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | otomukas | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 10.5% | 22.0% | -11.5% | |
| SA3 | 40.4% | 30.6% | +9.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 15.4% | 23.3% | -8.0% | |
| CA | 12.3% | 9.6% | +2.7% | |
| 投げ | 4.40 | 2.34 | +2.06 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.2% | 11.0% | +1.2% | |
| 画面端での攻め | 10.20 | 11.29 | -1.09 | |
| SA1 | 36.8% | 37.8% | -1.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.7% | 1.8% | +1.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.80 | 9.83 | +0.97 | |
| 投げ被弾 | 2.80 | 2.30 | +0.50 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.93 | -0.43 | |
| ドライブガード | 16.6% | 17.0% | -0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.60 | -0.30 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.50 | 0.22 | +0.28 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.52 | -0.22 | |
| ドライブアーツ | 21.2% | 21.0% | +0.2% | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.40 | +0.10 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.12 | +0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.11 | -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。
A.K.I. · 直近100試合
改善するポイント
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 0.12
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 0.12
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.11
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 0.24
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 0.24
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.7% · 比較対象 1.8%
守りの判断を見直す
投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.52
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.52
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.6
- ドライブパリィ：プロフィール 1.5 · 比較対象 1.93
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 2026/09/12 · 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 JP：15試合中9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 JP：15試合中9勝
- 対 Alex：10試合中4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：63試合中40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：63試合中40勝
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 4.4 · 比較対象 2.34
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 4.4 · 比較対象 2.34
- 投げ被弾：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.3
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 2026/09/12 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free