直近の対戦
勝利ランクマッチ
BL
KEBL更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%ハルサメ・ジェズス
Let's Do This
MR 1,352#567,079直近10戦6–4+18直近20戦12–8+41
勝率
56%
52勝 · 41敗 · 保存済み93件
ランクマッチの対戦
93
選択中のモード
勝利
52
ランクマッチ
敗北
41
ランクマッチ
最高MR
1,358
Blanka
ランクMR · Blanka
ローカル 93 · インポート 0 · グラフ 93 · 保存済み対戦 140
リプレイ未リクエスト
BLKEBL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ハルサメ・ジェズス | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 17.6% | 54.8% | -37.1% | |
| SA1 | 44.1% | 25.2% | +18.9% | |
| SA3 | 26.5% | 14.8% | +11.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 37.4% | 26.9% | +10.6% | |
| ドライブアーツ | 15.0% | 24.9% | -9.9% | |
| 画面端での攻め | 3.30 | 12.16 | -8.86 | |
| ドライブガード | 6.0% | 12.7% | -6.7% | |
| CA | 11.8% | 5.2% | +6.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 14.20 | 9.41 | +4.79 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.3% | 7.2% | -2.9% | |
| ドライブパリィ | 0.30 | 1.61 | -1.31 | |
| 投げ被弾 | 3.10 | 2.01 | +1.09 | |
| ドライブリバーサル | 1.20 | 0.44 | +0.76 | |
| 投げ | 3.30 | 2.59 | +0.71 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.32 | +0.58 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.3% | 1.7% | -0.4% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.52 | -0.32 | |
| スタン被弾 | 0.30 | 0.06 | +0.24 | |
| 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 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.10 | +0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.21 | -0.01 |
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。
Blanka · 直近100試合
改善するポイント
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 3.5 · 比較対象 12.12
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 3.5 · 比較対象 12.12
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 16.3 · 比較対象 9.14
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 0.09
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 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 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 1 · 比較対象 0.33
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 1 · 比較対象 0.33
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 2026/09/07 · 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 Jamie：47試合中20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 Jamie：47試合中20勝
- 対 Akuma：54試合中24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 1 · 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 1 · 比較対象 0.44
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.4 · 比較対象 2.59
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 3.4 · 比較対象 2.59
- 投げ被弾：プロフィール 3.2 · 比較対象 1.92
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free