直近の対戦
勝利ランクマッチ
BL
ELBL更新：16 時間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%大狼太郎 NOT煽り ミスです
This SF6 Thing is Fun
MR 1,493#336,484直近10戦4–6-15直近20戦9–11-13
勝率
48%
118勝 · 127敗 · 保存済み245件
ランクマッチの対戦
245
選択中のモード
勝利
118
ランクマッチ
敗北
127
ランクマッチ
最高MR
1,556
Blanka
ランクMR · Blanka
ローカル 245 · インポート 203 · グラフ 358 · 保存済み対戦 290
リプレイ未リクエスト
BLELBL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 大狼太郎 NOT煽り ミスです | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 6.7% | 26.9% | -20.2% | |
| ドライブアーツ | 43.9% | 24.9% | +19.0% | |
| SA2 | 43.9% | 54.8% | -10.9% | |
| SA3 | 24.4% | 14.8% | +9.6% | |
| 画面端での攻め | 7.70 | 12.16 | -4.46 | |
| CA | 7.3% | 5.2% | +2.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.5% | 1.7% | +1.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.3% | 7.2% | +1.1% | |
| 投げ | 3.50 | 2.59 | +0.91 | |
| SA1 | 24.4% | 25.2% | -0.9% | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.52 | -0.42 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.61 | -0.41 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.00 | 9.41 | -0.41 | |
| ドライブガード | 13.0% | 12.7% | +0.4% | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.44 | -0.34 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.40 | 0.10 | +0.30 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.33 | -0.13 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.01 | -0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.32 | -0.02 |
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。
Blanka · 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 0.1
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 0.1
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消費：プロフィール 3% · 比較対象 1.7%
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消費：プロフィール 3% · 比較対象 1.7%
- ドライブインパクト：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.21
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 7 · 比較対象 12.16
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 7 · 比較対象 12.16
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9.7 · 比較対象 9.41
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 2026/09/12 · 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 JP：52試合中19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 JP：52試合中19勝
- 対 Akuma：74試合中40勝
- 対 Terry：44試合中18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：100試合中50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50勝
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.44
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.44
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.52
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 2026/09/12 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free