直近の対戦
勝利ランクマッチ
A.
C.A.更新：5 日前
Steam
Japanクラブ · fukuroomC100%
SteamJapanクラブ · fukuroomC100%クヌギダマ（毒タイプの姿）
Let's Do This
MR 1,531#162,309直近10戦6–4+16直近20戦10–10-1
勝率
53%
62勝 · 56敗 · 保存済み118件
ランクマッチの対戦
118
選択中のモード
勝利
62
ランクマッチ
敗北
56
ランクマッチ
最高MR
1,551
A.K.I.
ランクMR · A.K.I.
ローカル 118 · インポート 0 · グラフ 118 · 保存済み対戦 161
リプレイ未リクエスト
A.C.A.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | クヌギダマ（毒タイプの姿） | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 13.3% | 37.8% | -24.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 2.6% | 23.3% | -20.7% | |
| SA3 | 50.0% | 30.6% | +19.4% | |
| ドライブアーツ | 33.4% | 21.0% | +12.4% | |
| SA2 | 28.3% | 22.0% | +6.4% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.00 | 9.83 | -1.83 | |
| 画面端での攻め | 12.80 | 11.29 | +1.51 | |
| CA | 8.3% | 9.6% | -1.3% | |
| ドライブガード | 18.3% | 17.0% | +1.3% | |
| 投げ被弾 | 3.50 | 2.30 | +1.20 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.6% | 1.8% | -1.2% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.2% | 11.0% | +1.2% | |
| 投げ | 2.60 | 2.34 | +0.26 | |
| ドライブパリィ | 2.10 | 1.93 | +0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.00 | 0.11 | -0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.40 | -0.10 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.60 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.52 | +0.08 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -0.02 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.12 | -0.02 |
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。
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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
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 0.2 · 比較対象 0.21
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 0.2 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.9% · 比較対象 1.6%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.5 · 比較対象 1.77
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
- ドライブパリィ：プロフィール 1.5 · 比較対象 1.77
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.54
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.4
ゲージ消費の目的を決める
ドライブアーツ：プロフィール 32.8% · 比較対象 20.5%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- ドライブアーツ：プロフィール 32.8% · 比較対象 20.5%
- SA3：プロフィール 40.7% · 比較対象 31.9%
- CA：プロフィール 13.6% · 比較対象 9.4%
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Luke：204試合中138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 Luke：204試合中138勝
- 対 Alex：68試合中44勝
- 対 Ingrid：58試合中37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：64試合中31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：64試合中31勝
無理な攻めを避けて位置を取る
画面端での攻め：プロフィール 12.8 · 比較対象 12.18
使い慣れた選択で位置を取れる場面を探します。端に追い込んだ後は、相手が実際にどう脱出しようとするか観察して対応を選びましょう。
試してみよう得意な攻めを一つ試します。同じ脱出が続くならその行動への対応を練習し、守りを変えてくるなら一つの読みに固執しないようにしましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 12.8 · 比較対象 12.18
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 5.7 · 比較対象 9.75
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