直近の対戦
勝利ランクマッチ
A.
C.
JA更新：1 時間前
CrossPlatform
Japanクラブ · CLUBDCSSC100%
CrossPlatformJapanクラブ · CLUBDCSSC100%はむだいマン
Codename: Crimson Viper
MR 1,446#463,659直近10戦4–6-15直近20戦10–10+3
勝率
53%
21勝 · 19敗 · 保存済み40件
ランクマッチの対戦
40
選択中のモード
勝利
21
ランクマッチ
敗北
19
ランクマッチ
最高MR
1,469
Jamie
ランクMR · Jamie
ローカル 34 · インポート 0 · グラフ 34 · 保存済み対戦 119
リプレイ未リクエスト
A.C.JA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | はむだいマン | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 20.1% | 33.8% | -13.7% | |
| SA3 | 28.9% | 39.7% | -10.9% | |
| SA1 | 39.2% | 29.0% | +10.1% | |
| CA | 16.5% | 9.8% | +6.6% | |
| SA2 | 15.5% | 21.4% | -5.9% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 10.4% | 5.7% | +4.7% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 4.20 | 8.56 | -4.36 | |
| ドライブガード | 15.2% | 11.0% | +4.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.0% | 1.4% | +3.6% | |
| ドライブアーツ | 19.7% | 23.2% | -3.5% | |
| 画面端での攻め | 12.50 | 14.89 | -2.39 | |
| 投げ被弾 | 3.30 | 2.15 | +1.15 | |
| 投げ | 3.40 | 2.40 | +1.00 | |
| 投げ抜け | 1.00 | 0.40 | +0.60 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.78 | -0.58 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.67 | -0.37 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.06 | +0.34 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.07 | +0.33 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.21 | +0.29 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.26 | +0.24 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.20 | 0.00 |
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。
Jamie · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 1.7
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 0.9 · 比較対象 1.7
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.6
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3.1 · 比較対象 2.38
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 3.1 · 比較対象 2.38
- 投げ被弾：プロフィール 3.1 · 比較対象 1.97
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.42
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 6% · 比較対象 21.4%
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
- SA2：プロフィール 6% · 比較対象 21.4%
- SA3：プロフィール 31.3% · 比較対象 38.6%
- CA：プロフィール 16.9% · 比較対象 10.1%
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 2026/09/07 · 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 0.2 · 比較対象 0.2
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 0.2 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.8% · 比較対象 1.5%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Marisa：86試合中45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 Marisa：86試合中45勝
- 対 Zangief：54試合中32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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free