直近の対戦
勝利カスタムルーム
BL
YABL更新：7 日前
CrossPlatform
Japanクラブ · BokuBLANKAchanC100%
CrossPlatformJapanクラブ · BokuBLANKAchanC100%Racco
Blanka-Chan Doll, Lift Off!
MR 1,600#90,641直近10戦6–4+14直近20戦14–6+58
勝率
59%
16勝 · 11敗 · 保存済み27件
ランクマッチの対戦
27
選択中のモード
勝利
16
ランクマッチ
敗北
11
ランクマッチ
最高MR
1,600
Blanka
ランクMR · Blanka
ローカル 27 · インポート 0 · グラフ 27 · 保存済み対戦 87
リプレイ未リクエスト
BLYABL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Racco | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 40.2% | 54.8% | -14.5% | |
| ドライブアーツ | 36.2% | 24.9% | +11.3% | |
| SA1 | 35.6% | 25.2% | +10.4% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 19.1% | 26.9% | -7.8% | |
| SA3 | 18.4% | 14.8% | +3.6% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.2% | 1.7% | +2.6% | |
| ドライブガード | 10.5% | 12.7% | -2.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.50 | 9.41 | -1.91 | |
| 投げ | 1.50 | 2.59 | -1.09 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.4% | 7.2% | -0.8% | |
| CA | 5.7% | 5.2% | +0.6% | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.61 | -0.41 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.52 | -0.32 | |
| 投げ被弾 | 1.70 | 2.01 | -0.31 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.32 | -0.12 | |
| スタン成功 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| 画面端での攻め | 12.10 | 12.16 | -0.06 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.44 | +0.06 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.33 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.09 | +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。
Blanka · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.92
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.92
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.44
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被弾：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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.09
特定の組み合わせで繰り返す場面を研究する
対 JP：14試合中4勝
引用された対戦成績を、見る映像を選ぶ手がかりにします。複数の敗戦で繰り返す判断を探し、勝った試合とも比較しましょう。
試してみようそのキャラクター相手に繰り返す状況を一つ選び、練習で別の対応を確認します。次の5試合でその判断を記録しましょう。
根拠となる統計
- 対 JP：14試合中4勝
- 対 Luke：23試合中15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 2026/09/05 · AI：z-ai/glm-5.2:free
このプレイヤーへの対策
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.92
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.5 · 比較対象 1.92
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.33
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.44
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.8 · 比較対象 0.44
- ドライブパリィ：プロフィール 1.1 · 比較対象 1.71
対戦成績を調査の手がかりにする
対 JP：14試合中4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：14試合中4勝
- 対 Luke：23試合中15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 2026/09/05 · AI：z-ai/glm-5.2:free