直近の対戦
敗北ランクマッチ
JA
A.
BL更新：1 週間前
CrossPlatform
OtherC100%
CrossPlatformOtherC100%セミ蹴りのごん
Uwo! Uwo!
MR 1,800#10,610直近10戦6–4+11直近20戦11–9+9
勝率
42%
16勝 · 22敗 · 保存済み38件
ランクマッチの対戦
38
選択中のモード
勝利
16
ランクマッチ
敗北
22
ランクマッチ
最高MR
1,854
Blanka
ランクMR · Blanka
ローカル 38 · インポート 0 · グラフ 38 · 保存済み対戦 38
リプレイ未リクエスト
JAA.BL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | セミ蹴りのごん | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 72.9% | 54.8% | +18.1% | |
| SA1 | 15.0% | 25.2% | -10.3% | |
| SA3 | 9.3% | 14.8% | -5.5% | |
| ドライブアーツ | 27.6% | 24.9% | +2.7% | |
| CA | 2.8% | 5.2% | -2.4% | |
| ドライブガード | 11.6% | 12.7% | -1.1% | |
| 画面端での攻め | 13.10 | 12.16 | +0.94 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.5% | 7.2% | -0.8% | |
| ドライブインパクト消費 | 1.1% | 1.7% | -0.6% | |
| 投げ | 3.00 | 2.59 | +0.41 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.00 | 9.41 | -0.41 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.32 | -0.12 | |
| ドライブパリィ | 1.50 | 1.61 | -0.11 | |
| 投げ被弾 | 1.90 | 2.01 | -0.11 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.40 | 0.33 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| ドライブリバーサル | 0.50 | 0.44 | +0.06 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 26.9% | 26.9% | +0.0% | |
| ジャストパリィ | 0.50 | 0.52 | -0.02 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.09 | +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。
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。
Blanka · 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 · 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 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.12
ゲージ消費の目的を決める
SA2：プロフィール 72.9% · 比較対象 53.6%
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
- SA2：プロフィール 72.9% · 比較対象 53.6%
- SA3：プロフィール 9.3% · 比較対象 14.6%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 3 · 比較対象 2.59
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 3 · 比較対象 2.59
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.33
- 投げ被弾：プロフィール 1.9 · 比較対象 1.92
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 Jamie：106試合中60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 Jamie：106試合中60勝
- 対 Ryu：103試合中66勝
- 対 Alex：95試合中54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：30試合中13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：30試合中13勝
無理な攻めを避けて位置を取る
画面端での攻め：プロフィール 13.1 · 比較対象 12.12
使い慣れた選択で位置を取れる場面を探します。端に追い込んだ後は、相手が実際にどう脱出しようとするか観察して対応を選びましょう。
試してみよう得意な攻めを一つ試します。同じ脱出が続くならその行動への対応を練習し、守りを変えてくるなら一つの読みに固執しないようにしましょう。
根拠となる統計
- 画面端での攻め：プロフィール 13.1 · 比較対象 12.12
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 9 · 比較対象 9.14
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