直近の対戦
勝利カジュアル
AL
RYAL更新：2 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%〆サバ4338
Let's Do This
MR 1,511#210,993直近10戦5–5-3直近20戦9–11-22
勝率
48%
62勝 · 66敗 · 保存済み128件
ランクマッチの対戦
128
選択中のモード
勝利
62
ランクマッチ
敗北
66
ランクマッチ
最高MR
1,519
Alex
ランクMR · Alex
ローカル 127 · インポート 0 · グラフ 127 · 保存済み対戦 154
リプレイ未リクエスト
ALRYAL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 〆サバ4338 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 2.0% | 27.6% | -25.6% | |
| SA1 | 53.1% | 38.9% | +14.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 41.5% | 33.2% | +8.3% | |
| CA | 16.3% | 8.3% | +8.0% | |
| ドライブアーツ | 9.3% | 13.2% | -3.9% | |
| SA3 | 28.6% | 25.2% | +3.4% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.0% | 8.2% | -3.2% | |
| 画面端での攻め | 8.30 | 10.07 | -1.77 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.7% | 2.0% | +1.6% | |
| 投げ | 3.20 | 2.24 | +0.96 | |
| ドライブガード | 13.2% | 14.0% | -0.9% | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 1.62 | +0.68 | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.18 | +0.52 | |
| 投げ抜け | 0.90 | 0.51 | +0.39 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.43 | -0.33 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.80 | 9.50 | +0.30 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.23 | +0.27 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.40 | 0.14 | +0.26 | |
| 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 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.27 | +0.03 | |
| 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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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。
Alex · 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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.12
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.12
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.6% · 比較対象 1.7%
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 1.5 · 比較対象 1.63
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 1.5 · 比較対象 1.63
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.7
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.47
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 JP：40試合中14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 JP：40試合中14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 0.3 · 比較対象 0.12
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 0.3 · 比較対象 0.12
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 0.4 · 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 0.4 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.6% · 比較対象 1.7%
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