直近の対戦
敗北ランクマッチ
AL
LUAL更新：6 日前
Steam
Japanクラブ · YowayowaZakoOjiC100%
SteamJapanクラブ · YowayowaZakoOjiC100%yamiage
Rom-Com
MR 1,541#145,252直近10戦6–4+20直近20戦7–4+28
勝率
64%
7勝 · 4敗 · 保存済み11件
ランクマッチの対戦
11
選択中のモード
勝利
7
ランクマッチ
敗北
4
ランクマッチ
最高MR
1,543
Alex
ランクMR · Alex
ローカル 11 · インポート 0 · グラフ 11 · 保存済み対戦 11
リプレイ未リクエスト
ALLUAL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | yamiage | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 67.8% | 38.9% | +28.9% | |
| SA3 | 8.7% | 25.2% | -16.5% | |
| SA2 | 18.3% | 27.6% | -9.3% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 24.5% | 33.2% | -8.6% | |
| 画面端での攻め | 5.40 | 10.07 | -4.67 | |
| CA | 5.2% | 8.3% | -3.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.6% | 2.0% | +2.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.20 | 9.50 | -2.30 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.6% | 8.2% | -1.6% | |
| ドライブアーツ | 11.8% | 13.2% | -1.5% | |
| 投げ | 1.10 | 2.24 | -1.14 | |
| ドライブリバーサル | 1.00 | 0.43 | +0.57 | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.51 | -0.41 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.18 | -0.38 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.23 | +0.27 | |
| ドライブガード | 14.3% | 14.0% | +0.3% | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 1.62 | +0.18 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.27 | -0.17 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.14 | +0.16 | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.64 | -0.14 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.11 | +0.09 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.04 | -0.04 | |
| スタン成功 | 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。
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Alex · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.48
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
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.48
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.12
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 0.3 · 比較対象 0.12
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 0.3 · 比較対象 0.12
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.12
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 8.7% · 比較対象 22.1%
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 8.7% · 比較対象 22.1%
- SA1：プロフィール 67.8% · 比較対象 43%
- ドライブアーツ：プロフィール 11.8% · 比較対象 14.2%
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
ドライブインパクトの傾向を確かめる
ドライブインパクト：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.2
特定の場面でドライブインパクトが繰り返されるか観察します。間合い、硬直、ゲージを考慮し、練習で確認済みの対応を用意しましょう。
試してみよう同じ場面で隙を抑えた動きを試します。インパクトが来たら練習した対応を使い、来なければ通常の方針に戻しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.6% · 比較対象 1.7%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine：76試合中37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：76試合中37勝
- 対 Ryu：63試合中35勝
- 対 Luke：62試合中31勝
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.1 · 比較対象 2.32
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 1.1 · 比較対象 2.32
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.12
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.48
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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free