直近の対戦
INスドウブッパ
ランクMR · Ingrid
ローカル 116 · インポート 39 · グラフ 116 · 保存済み対戦 182
| 傾向 | スドウブッパ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 40.7% | 27.3% | +13.4% | |
| ドライブラッシュ(キャンセル) | 17.2% | 25.1% | -8.0% | |
| 画面端での攻め | 4.80 | 11.52 | -6.72 | |
| CA | 10.7% | 5.1% | +5.6% | |
| SA1 | 21.4% | 26.9% | -5.5% | |
| ドライブガード | 9.7% | 12.3% | -2.7% | |
| SA2 | 50.0% | 52.1% | -2.1% | |
| SA3 | 17.9% | 15.9% | +2.0% | |
| ドライブラッシュ(パリィ) | 6.4% | 7.4% | -1.0% | |
| 投げ | 3.10 | 2.26 | +0.84 | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.54 | -0.54 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.90 | 10.40 | -0.50 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.50 | -0.40 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.7% | 2.0% | -0.3% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.31 | -0.31 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.18 | -0.18 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.12 | -0.12 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.36 | +0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.13 | -0.03 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.29 | +0.01 |
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。
Ingrid · 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 0.08
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 0.2 · 比較対象 0.08
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 0.27
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 0.27
- ドライブインパクト消費:プロフィール 0.7% · 比較対象 2.1%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め:プロフィール 5.5 · 比較対象 11.85
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 5.5 · 比較対象 11.85
- 画面端に追い込まれた時間:プロフィール 12.2 · 比較対象 10.23
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 Yasmine:134試合中60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 Yasmine:134試合中60勝
- 対 Mai:27試合中23勝
- 対 Akuma:42試合中23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

