直近の対戦
敗北ランクマッチ
SASA
JP更新：6 日前
CrossPlatform
JapanC100%
CrossPlatformJapanC100%#JPWIN
Uwo! Uwo!
MR 1,833#6,004直近10戦4–6-17直近20戦8–12-26
勝率
52%
23勝 · 21敗 · 保存済み44件
ランクマッチの対戦
44
選択中のモード
勝利
23
ランクマッチ
敗北
21
ランクマッチ
最高MR
1,833
JP
ランクMR · JP
ローカル 43 · インポート 0 · グラフ 43 · 保存済み対戦 108
リプレイ未リクエスト
SASAJP差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | #JPWIN | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 65.0% | 56.6% | +8.4% | |
| SA1 | 11.0% | 19.2% | -8.2% | |
| 画面端での攻め | 8.10 | 10.77 | -2.67 | |
| ドライブアーツ | 29.8% | 32.1% | -2.3% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 13.60 | 12.04 | +1.56 | |
| SA3 | 18.0% | 19.2% | -1.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 24.2% | 23.1% | +1.1% | |
| CA | 6.0% | 5.0% | +1.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 1.3% | 2.1% | -0.9% | |
| ドライブガード | 12.2% | 12.8% | -0.6% | |
| 投げ | 1.40 | 1.97 | -0.57 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.0% | 6.5% | -0.5% | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.79 | -0.29 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.34 | -0.14 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.41 | -0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.39 | -0.09 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| ドライブパリィ | 2.00 | 2.07 | -0.07 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.13 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 |
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。
JP · 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 0.34
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 0.34
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.3% · 比較対象 2.1%
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 · 比較対象 0.08
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 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.13
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.1 · 比較対象 10.77
画面端に追い込まれた場面を5回確認します。最後の脱出だけでなく、その前に位置を失った判断を探し、端攻めに成功した場面も比べましょう。
試してみよう繰り返す位置関係を練習で再現し、普段の対応と隙を抑えた選択を比較します。次の対戦で端に追い込まれる頻度が変わるか確認しましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 8.1 · 比較対象 10.77
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 13.6 · 比較対象 12.04
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 2026/09/08 · 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 Char 253：270試合中153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 Char 253：270試合中153勝
- 対 Juri：28試合中12勝
- 対 Ryu：23試合中12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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free