直近の対戦
勝利ランクマッチ
CH
RY
C.更新：5 日前
CrossPlatform
JapanM100%
CrossPlatformJapanM100%あめしすと
Nyehehe!
MR 1,806#8,608直近10戦5–5+9直近20戦8–12-26
勝率
40%
8勝 · 12敗 · 保存済み20件
ランクマッチの対戦
20
選択中のモード
勝利
8
ランクマッチ
敗北
12
ランクマッチ
最高MR
1,806
C. Viper
ランクMR · C. Viper
ローカル 20 · インポート 0 · グラフ 20 · 保存済み対戦 20
リプレイ未リクエスト
CHRYC.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | あめしすと | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 19.5% | 40.4% | -20.9% | |
| SA2 | 33.8% | 22.2% | +11.5% | |
| ドライブアーツ | 29.0% | 22.2% | +6.8% | |
| SA3 | 36.4% | 29.7% | +6.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 14.0% | 18.1% | -4.2% | |
| CA | 10.4% | 7.7% | +2.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.1% | 7.3% | -2.2% | |
| ドライブガード | 16.2% | 14.7% | +1.6% | |
| ドライブパリィ | 2.60 | 1.55 | +1.05 | |
| 投げ | 3.10 | 2.29 | +0.81 | |
| 画面端での攻め | 10.40 | 10.80 | -0.40 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.5% | 1.7% | -0.2% | |
| 投げ被弾 | 2.40 | 2.20 | +0.20 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.49 | -0.19 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.21 | +0.19 | |
| ジャストパリィ | 0.90 | 0.71 | +0.19 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.03 | +0.07 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.24 | +0.06 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.17 | +0.03 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.60 | 8.60 | +0.00 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.10 | +0.00 |
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。
C. Viper · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 2.6 · 比較対象 1.52
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 2.6 · 比較対象 1.52
- ジャストパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 0.63
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.47
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 0.3 · 比較対象 0.47
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.19
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 19.5% · 比較対象 45%
実際のゲージを見ながら消費判断を5回振り返ります。何を得て、どの選択肢が残ったかを記録しましょう。使用割合だけでは効率を測れません。
試してみよう使い慣れた連係で、ゲージを使う形と温存する形を練習します。結果と残量を比べ、それぞれに適した状況を決めましょう。
根拠となる統計
- SA1：プロフィール 19.5% · 比較対象 45%
- SA2：プロフィール 33.8% · 比較対象 21.5%
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
再現性のある反撃機会を探す
パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.07
統計は調査の手がかりです。その間合いで反撃できると確認済みの行動を探し、見た目だけで隙があると判断しないようにしましょう。
試してみよう対象の行動が出たら確認済みの反撃を試します。相手がその行動をやめたら、無理に狙わず通常の間合い管理に戻りましょう。
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 0.07
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 0.16
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 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 1.5% · 比較対象 1.8%
近距離のパターンを探る
投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.47
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.47
- 投げ被弾：プロフィール 2.4 · 比較対象 2.19
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 2026/09/06 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free