直近の対戦
勝利ランクマッチ
YA
CA
C.更新：3 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%てんとうむし
Dream Chaser
MR 1,705#27,305直近10戦7–3+28直近20戦14–6+61
勝率
57%
127勝 · 94敗 · 保存済み221件
ランクマッチの対戦
221
選択中のモード
勝利
127
ランクマッチ
敗北
94
ランクマッチ
最高MR
1,705
C. Viper
ランクMR · C. Viper
ローカル 221 · インポート 0 · グラフ 221 · 保存済み対戦 261
リプレイ未リクエスト
YACAC.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | てんとうむし | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 51.5% | 18.1% | +33.4% | |
| ドライブアーツ | 4.5% | 22.2% | -17.7% | |
| SA2 | 34.3% | 22.2% | +12.1% | |
| SA3 | 22.4% | 29.7% | -7.3% | |
| 画面端での攻め | 6.10 | 10.80 | -4.70 | |
| SA1 | 35.8% | 40.4% | -4.5% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 3.5% | 7.3% | -3.7% | |
| ドライブガード | 11.9% | 14.7% | -2.8% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 10.20 | 8.60 | +1.60 | |
| ドライブパリィ | 2.70 | 1.55 | +1.15 | |
| ドライブインパクト消費 | 0.6% | 1.7% | -1.0% | |
| 投げ被弾 | 3.00 | 2.20 | +0.80 | |
| CA | 7.5% | 7.7% | -0.3% | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.24 | -0.24 | |
| 投げ | 2.10 | 2.29 | -0.19 | |
| ジャストパリィ | 0.60 | 0.71 | -0.11 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 投げ抜け | 0.40 | 0.49 | -0.09 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.17 | -0.07 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.03 | -0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.08 | +0.02 | |
| パニッシュカウンター成功 | 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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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。
C. Viper · 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 · 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成功：プロフィール 0 · 比較対象 0.09
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.07
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 0.1 · 比較対象 0.16
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 0.1 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 0.6% · 比較対象 1.8%
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.28
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 1.8 · 比較対象 2.28
- 投げ被弾：プロフィール 2.6 · 比較対象 2.19
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 2026/09/09 · 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 Luke：62試合中38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 Luke：62試合中38勝
- 対 Yasmine：69試合中45勝
- 対 Ryu：31試合中14勝
攻める前に守り方を探る
ドライブパリィ：プロフィール 2.9 · 比較対象 1.52
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
- ドライブパリィ：プロフィール 2.9 · 比較対象 1.52
- ジャストパリィ：プロフィール 0.6 · 比較対象 0.63
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.47
目の前のゲージに合わせる
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 45.9% · 比較対象 16.4%
対戦中のドライブとスーパーアーツの残量を確認します。プロフィールの使用傾向は検証する材料であり、バーンアウトや確定の隙を予測するものではありません。
試してみよう大きな消費の後は、接近前に双方の選択肢を見直します。統計と異なる使い方をする相手には、実際の状況に合わせましょう。
根拠となる統計
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 45.9% · 比較対象 16.4%
- ドライブアーツ：プロフィール 6.1% · 比較対象 23.2%
- SA2：プロフィール 42.9% · 比較対象 21.5%
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 2026/09/09 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free