直近の対戦
勝利カジュアル
JP
YAJP更新：2 時間前
CrossPlatform
Japanクラブ · GUSHIKENC100%
CrossPlatformJapanクラブ · GUSHIKENC100%とらうめ
I Luv My Bias
MR 1,507#229,909直近10戦5–5-3直近20戦10–10-1
勝率
53%
89勝 · 80敗 · 保存済み169件
ランクマッチの対戦
169
選択中のモード
勝利
89
ランクマッチ
敗北
80
ランクマッチ
最高MR
1,533
JP
ランクMR · JP
ローカル 169 · インポート 0 · グラフ 169 · 保存済み対戦 188
リプレイ未リクエスト
JPYAJP差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | とらうめ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 48.3% | 56.6% | -8.4% | |
| 画面端での攻め | 3.00 | 10.77 | -7.77 | |
| CA | 12.6% | 5.0% | +7.7% | |
| SA3 | 24.1% | 19.2% | +5.0% | |
| SA1 | 14.9% | 19.2% | -4.3% | |
| ドライブアーツ | 28.8% | 32.1% | -3.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 26.2% | 23.1% | +3.0% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 13.40 | 12.04 | +1.36 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.79 | -0.49 | |
| ドライブパリィ | 1.70 | 2.07 | -0.37 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.8% | 2.1% | -0.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.3% | 6.5% | -0.2% | |
| 投げ | 2.20 | 1.97 | +0.23 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.39 | -0.19 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.13 | +0.17 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.34 | -0.14 | |
| ドライブガード | 12.7% | 12.8% | -0.1% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.13 | -0.13 | |
| 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 | 0.09 | -0.09 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.41 | -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。
JP · 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 1.1 · 比較対象 2.07
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 1.1 · 比較対象 2.07
- ジャストパリィ：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.79
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.39
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 2.9 · 比較対象 10.77
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 2.9 · 比較対象 10.77
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 14.1 · 比較対象 12.04
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
- 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
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
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine：93試合中43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：93試合中43勝
- 対 Luke：80試合中48勝
- 対 Ryu：77試合中39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
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