直近の対戦
勝利ランクマッチ
C.
DHC.更新：58 分前
Steam
Japanクラブ · CViperGodTierC100%
SteamJapanクラブ · CViperGodTierC100%群馬オランウータン
Let's Do This
MR 1,856#5,522直近10戦6–3–1+19直近20戦12–7–1+30
勝率
50%
170勝 · 166敗 · 保存済み337件
ランクマッチの対戦
337
選択中のモード
勝利
170
ランクマッチ
敗北
166
ランクマッチ
最高MR
1,889
C. Viper
ランクMR · C. Viper
ローカル 337 · インポート 266 · グラフ 585 · 保存済み対戦 351
リプレイ未リクエスト
C.DHC.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 群馬オランウータン | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 3.4% | 18.1% | -14.7% | |
| SA1 | 50.5% | 40.4% | +10.1% | |
| SA3 | 19.8% | 29.7% | -9.9% | |
| SA2 | 16.8% | 22.2% | -5.4% | |
| CA | 12.9% | 7.7% | +5.1% | |
| 画面端での攻め | 7.30 | 10.80 | -3.50 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 11.20 | 8.60 | +2.60 | |
| ドライブアーツ | 23.9% | 22.2% | +1.7% | |
| ドライブガード | 14.1% | 14.7% | -0.6% | |
| 投げ | 1.70 | 2.29 | -0.59 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.2% | 1.7% | +0.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.8% | 7.3% | -0.5% | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.71 | -0.31 | |
| ドライブパリィ | 1.30 | 1.55 | -0.25 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.24 | -0.14 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.49 | +0.11 | |
| 投げ被弾 | 2.30 | 2.20 | +0.10 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| 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。
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。
C. Viper · 直近100試合
改善するポイント
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.6 · 比較対象 2.28
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 1.6 · 比較対象 2.28
- 投げ抜け：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.47
- 投げ被弾：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.19
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 8.3 · 比較対象 11.07
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 8.3 · 比較対象 11.07
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 10.6 · 比較対象 8.66
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 37.3% · 比較対象 26.8%
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
- SA3：プロフィール 37.3% · 比較対象 26.8%
- SA2：プロフィール 14.7% · 比較対象 21.5%
- ドライブアーツ：プロフィール 24.7% · 比較対象 23.2%
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 Char 253：2,148試合中1,100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 Char 253：2,148試合中1,100勝
- 対 Luke：167試合中87勝
- 対 Ryu：165試合中101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59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59勝
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 0.1 · 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 0.1 · 比較対象 0.07
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