直近の対戦
勝利ランクマッチ
DE
JA
JP更新：1 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%ゆずれんも
Let's Do This
MR 1,556#134,012直近10戦8–2+46直近20戦14–6+60
勝率
46%
69勝 · 81敗 · 保存済み150件
ランクマッチの対戦
150
選択中のモード
勝利
69
ランクマッチ
敗北
81
ランクマッチ
最高MR
1,556
JP
ランクMR · JP
ローカル 150 · インポート 0 · グラフ 150 · 保存済み対戦 150
リプレイ未リクエスト
DEJAJP差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ゆずれんも | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 42.3% | 56.6% | -14.4% | |
| CA | 18.3% | 5.0% | +13.3% | |
| 画面端での攻め | 7.80 | 10.77 | -2.97 | |
| ドライブガード | 10.6% | 12.8% | -2.2% | |
| ドライブアーツ | 33.8% | 32.1% | +1.7% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.5% | 2.1% | +1.4% | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 2.07 | -1.17 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 22.0% | 23.1% | -1.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 7.6% | 6.5% | +1.0% | |
| ジャストパリィ | 0.20 | 0.79 | -0.59 | |
| SA3 | 19.7% | 19.2% | +0.5% | |
| 投げ被弾 | 1.60 | 2.13 | -0.53 | |
| SA1 | 19.7% | 19.2% | +0.5% | |
| 投げ抜け | 0.10 | 0.39 | -0.29 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.08 | +0.22 | |
| ドライブリバーサル | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.41 | -0.11 | |
| 投げ | 1.90 | 1.97 | -0.07 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.34 | -0.04 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 12.00 | 12.04 | -0.04 | |
| スタン成功 | 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。
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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。
JP · 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 0.3 · 比較対象 0.08
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 0.3 · 比較対象 0.08
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.13
ゲージ消費の目的を決める
SA1：プロフィール 4% · 比較対象 19.2%
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
- SA1：プロフィール 4% · 比較対象 19.2%
- SA2：プロフィール 70% · 比較対象 56.6%
- SA3：プロフィール 22% · 比較対象 19.2%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 7.8 · 比較対象 10.77
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 7.8 · 比較対象 10.77
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 13.2 · 比較対象 12.04
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
攻める前に守り方を探る
ドライブリバーサル：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.13
使い慣れた攻めを一度試し、実際の反応を観察します。その結果から次の選択を変え、行動回数から成功率を推測しないようにしましょう。
試してみよう理解している状況で普段の打撃・投げの選択を試します。同じ反応が続く時だけ狙いを絞り、相手が対応したらタイミングを変えるか仕切り直しましょう。
根拠となる統計
- ドライブリバーサル：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.13
- ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.79
- ドライブパリィ：プロフィール 1 · 比較対象 2.07
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：86試合中38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：86試合中38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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free