直近の対戦
勝利ランクマッチ
ED
ZAED更新：3 時間前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%ボタンの操作不能…レバーの操作
Fist Full of Gratitude
MR 1,666#43,118直近10戦6–4+20直近20戦14–6+61
勝率
68%
38勝 · 18敗 · 保存済み56件
ランクマッチの対戦
56
選択中のモード
勝利
38
ランクマッチ
敗北
18
ランクマッチ
最高MR
1,666
Ed
ランクMR · Ed
ローカル 53 · インポート 0 · グラフ 53 · 保存済み対戦 56
リプレイ未リクエスト
EDZAED差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ボタンの操作不能…レバーの操作 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 62.7% | 33.7% | +29.0% | |
| SA1 | 9.3% | 33.3% | -24.0% | |
| SA2 | 8.0% | 23.2% | -15.2% | |
| CA | 20.0% | 9.8% | +10.2% | |
| ドライブアーツ | 25.5% | 18.1% | +7.5% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 28.9% | 35.3% | -6.4% | |
| 画面端での攻め | 7.90 | 11.75 | -3.85 | |
| ドライブガード | 9.7% | 12.9% | -3.3% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.2% | 1.7% | +2.5% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.20 | 8.93 | -1.73 | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.92 | -0.72 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.1% | 6.8% | -0.7% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.79 | -0.59 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.22 | +0.28 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.14 | +0.26 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.53 | -0.23 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.22 | -0.22 | |
| 投げ被弾 | 2.00 | 2.20 | -0.20 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.10 | +0.20 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.21 | +0.09 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| 投げ | 2.50 | 2.53 | -0.03 |
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。
Ed · 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成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.11
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成功：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.11
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.11
ドライブインパクトの目的を明確にする
ドライブインパクト：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.2
ドライブインパクトを5回振り返り、使った状況と結果を記録します。有効な使い方は残し、平均回数に合わせるより失敗の共通点を調べましょう。
試してみようダミーの別スロットにドライブインパクトと通常の攻撃を記録し、混ぜて再生します。現在のゲージ状況で使える対応を見分けて練習しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 0.7 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 5.4% · 比較対象 1.5%
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 55.7% · 比較対象 30%
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 55.7% · 比較対象 30%
- CA：プロフィール 15.7% · 比較対象 9.3%
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 2026/09/10 · 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 253：359試合中181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 253：359試合中181勝
- 対 Ryu：28試合中12勝
- 対 Cammy：27試合中18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：23試合中12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：23試合中12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 2026/09/10 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free