直近の対戦
勝利ランクマッチ
KE
IN
DE更新：5 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%遊帝（ゆうみかど）
Let's Do This
MR 1,581#104,156直近10戦8–2+8直近20戦14–6+8
勝率
55%
86勝 · 71敗 · 保存済み157件
ランクマッチの対戦
157
選択中のモード
勝利
86
ランクマッチ
敗北
71
ランクマッチ
最高MR
1,581
Dee Jay
ランクMR · Dee Jay
ローカル 118 · インポート 0 · グラフ 118 · 保存済み対戦 164
リプレイ未リクエスト
KEINDE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 遊帝（ゆうみかど） | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 55.0% | 23.0% | +32.0% | |
| SA2 | 1.7% | 21.3% | -19.7% | |
| ドライブアーツ | 5.4% | 24.7% | -19.3% | |
| SA3 | 46.7% | 33.8% | +12.9% | |
| CA | 18.3% | 8.7% | +9.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.3% | 8.9% | -5.6% | |
| ドライブガード | 9.6% | 15.1% | -5.5% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.5% | 1.8% | +3.7% | |
| SA1 | 33.3% | 36.2% | -2.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.50 | 9.11 | -1.61 | |
| 投げ | 3.90 | 2.38 | +1.52 | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.20 | +0.80 | |
| ドライブインパクト | 0.80 | 0.24 | +0.56 | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 1.76 | +0.54 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.60 | 0.13 | +0.47 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.09 | +0.31 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.43 | -0.23 | |
| スタン被弾 | 0.20 | 0.07 | +0.13 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.57 | -0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.25 | -0.05 | |
| 画面端での攻め | 12.20 | 12.23 | -0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +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。
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。
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.12
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.12
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.44
- 投げ：プロフィール 2.8 · 比較対象 2.49
- 投げ被弾：プロフィール 1.7 · 比較対象 2.12
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.55
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
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.55
- ドライブパリィ：プロフィール 1.5 · 比較対象 1.54
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.19
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：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 Ryu：160試合中79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 Ryu：160試合中79勝
- 対 Luke：154試合中72勝
- 対 Akuma：144試合中73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：98試合中54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：98試合中54勝
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 0.22
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 0.2 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.8% · 比較対象 1.8%
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：dots-studio/dots-3-note-preview:free