直近の対戦
敗北ランクマッチ
DE
INDE更新：2 日前
Steam
Japanクラブ · NGSSF6C100%
SteamJapanクラブ · NGSSF6C100%ﾎ ｯ ﾎ
GG
MR 1,539#155,531直近10戦5–5+9直近20戦8–6+25
勝率
57%
8勝 · 6敗 · 保存済み14件
ランクマッチの対戦
14
選択中のモード
勝利
8
ランクマッチ
敗北
6
ランクマッチ
最高MR
1,553
Dee Jay
ランクMR · Dee Jay
ローカル 9 · インポート 23 · グラフ 32 · 保存済み対戦 78
リプレイ未リクエスト
DEINDE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ﾎ ｯ ﾎ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 13.1% | 24.7% | -11.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 33.6% | 23.0% | +10.6% | |
| SA1 | 27.3% | 36.2% | -8.9% | |
| CA | 13.6% | 8.7% | +4.9% | |
| SA2 | 25.8% | 21.3% | +4.4% | |
| 画面端での攻め | 8.00 | 12.23 | -4.23 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.40 | 9.11 | -0.71 | |
| SA3 | 33.3% | 33.8% | -0.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 2.1% | 1.8% | +0.3% | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.76 | -0.26 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.43 | +0.17 | |
| ドライブガード | 15.0% | 15.1% | -0.1% | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.20 | -0.10 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.19 | -0.09 | |
| 投げ | 2.30 | 2.38 | -0.08 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.57 | -0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.25 | -0.05 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.24 | -0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.9% | 8.9% | -0.0% |
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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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。
Dee Jay · 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 0.09
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 0.2 · 比較対象 0.13
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.19
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.19
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.38
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：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.38
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.43
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：nex-agi/nex-n2.5-pro: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 0.09
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 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.13
近距離のパターンを探る
投げ被弾：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.2
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
- 投げ被弾：プロフィール 2.1 · 比較対象 2.2
- 投げ：プロフィール 2.3 · 比較対象 2.38
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Marisa：18試合中4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 Marisa：18試合中4勝
- 対 Jamie：12試合中6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 2026/09/12 · AI：nex-agi/nex-n2.5-pro:free