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みずがめ座

Thou Hast Witnessed the Power
ランク 36MR 1,603#85,602
直近10戦6–4+21直近20戦12–8+36
勝率
53%
173勝 · 155敗 · 保存済み328件
ランクマッチの対戦
328
選択中のモード
勝利
173
ランクマッチ
敗北
155
ランクマッチ
最高MR
1,657
JP

ランクMR · JP

ローカル 328 · インポート 0 · グラフ 328 · 保存済み対戦 328

直近の対戦

勝利ランクマッチ

リプレイ未リクエスト
JP
みずがめ座 · JP
Mai
対戦相手 · Mai京極万太郎

プレイスタイル比較

JPの上位30人とプレイ傾向を比較

ベンチマーク更新:2026/09/03 16:26

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。 · データの詳細

JP
みずがめ座のJPベンチマーク

抽出したJPの上位30人の平均的なプレイ傾向と比較します。

takepi 2276 · 三田JP 2142 · あーるゆーおー 2134 · -DingChunQiu- 2121 · Nth Oniki 2110 · ほか25人

差の絶対値が大きい順23項目
傾向みずがめ座トップ層 トップ層
SA342.0%19.2%+22.8%
SA238.0%56.6%-18.6%
ドライブラッシュ(キャンセル)15.0%23.1%-8.2%
SA114.0%19.2%-5.2%
画面端での攻め6.7010.77-4.07
ドライブガード9.3%12.8%-3.5%
ドライブアーツ30.4%32.1%-1.7%
ドライブパリィ0.602.07-1.47
画面端に追い込まれた時間13.4012.04+1.36
CA6.0%5.0%+1.0%
ジャストパリィ0.200.79-0.59
投げ被弾2.702.13+0.57
投げ2.501.97+0.53
ドライブラッシュ(パリィ)6.8%6.5%+0.3%
ドライブインパクト0.100.34-0.24
ドライブインパクト消費1.9%2.1%-0.2%
ドライブリバーサル0.000.13-0.13
パリィ中に投げられた回数0.300.41-0.11
スタン成功0.000.09-0.09
スタン被弾0.000.04-0.04
パニッシュカウンター成功0.100.13-0.03
パニッシュカウンター被弾0.100.08+0.02
投げ抜け0.400.39+0.01
統計を練習に活かす

対戦プラン

直近100試合

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。

JP · 直近100試合

改善するポイント

  1. 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 1.8% · 比較対象 2.1%
  2. 守りの判断を見直す

    ドライブパリィ:プロフィール 0.7 · 比較対象 2.07

    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 0.7 · 比較対象 2.07
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.79
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0 · 比較対象 0.13
  3. 画面端に至る経緯を追う

    画面端での攻め:プロフィール 6.4 · 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 6.4 · 比較対象 10.77
    • 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 13.8 · 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 2026/09/09 · AI:dots-studio/dots-3-note-preview:free

このプレイヤーへの対策

  1. 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 0.34

    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 0.34
    • ドライブインパクト消費:プロフィール 1.8% · 比較対象 2.1%
  2. 攻める前に守り方を探る

    ドライブパリィ:プロフィール 0.7 · 比較対象 2.07

    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 0.7 · 比較対象 2.07
    • ジャストパリィ:プロフィール 0.2 · 比較対象 0.79
    • ドライブリバーサル:プロフィール 0 · 比較対象 0.13
  3. 近距離のパターンを探る

    投げ:プロフィール 1.9 · 比較対象 1.97

    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:プロフィール 1.9 · 比較対象 1.97
    • 投げ抜け:プロフィール 0.6 · 比較対象 0.39
    • 投げ被弾:プロフィール 3 · 比較対象 2.13

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:dots-studio/dots-3-note-preview:free

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選択はこの端末に180日間保存されます。分析を無効にすると、読み込み済みの分析機能を停止するためページが再読み込みされます。

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