直近の対戦
敗北ランクマッチ
DE
AKDE更新：11 時間前
Steam
Japanクラブ · teamR8C100%
SteamJapanクラブ · teamR8C100%DJ.紺るる
Let's Do This
MR 1,391#548,832直近10戦3–7-35直近20戦8–12-34
勝率
54%
109勝 · 91敗 · 保存済み201件
ランクマッチの対戦
201
選択中のモード
勝利
109
ランクマッチ
敗北
91
ランクマッチ
最高MR
1,472
Dee Jay
ランクMR · Dee Jay
ローカル 201 · インポート 0 · グラフ 201 · 保存済み対戦 202
リプレイ未リクエスト
DEAKDE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | DJ.紺るる | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 69.2% | 33.8% | +35.5% | |
| SA2 | 0.0% | 21.3% | -21.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 1.9% | 23.0% | -21.1% | |
| ドライブガード | 32.4% | 15.1% | +17.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 24.1% | 8.9% | +15.2% | |
| ドライブアーツ | 10.3% | 24.7% | -14.4% | |
| SA1 | 23.1% | 36.2% | -13.1% | |
| 画面端での攻め | 8.10 | 12.23 | -4.13 | |
| 投げ | 4.20 | 2.38 | +1.82 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.5% | 1.8% | -1.3% | |
| CA | 7.7% | 8.7% | -1.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.70 | 9.11 | -0.41 | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.57 | -0.37 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.43 | -0.33 | |
| ドライブインパクト | 0.00 | 0.24 | -0.24 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.13 | -0.13 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.20 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 1.76 | -0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.25 | +0.05 | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.19 | +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。
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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。
Dee Jay · 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被弾：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被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.12
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0 · 比較対象 0.12
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.6% · 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 4.4 · 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 4.4 · 比較対象 2.49
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44
- 投げ被弾：プロフィール 2.1 · 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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini: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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.6% · 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 1.8 · 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 1.8 · 比較対象 1.54
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 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
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：100試合中58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：100試合中58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 2026/09/09 · AI：nex-agi/nex-n2.5-mini:free