直近の対戦
勝利ランクマッチ
C.
BL
YA更新：5 日前
Steam
Japanクラブ · TeamHidelowC100%
SteamJapanクラブ · TeamHidelowC100%Zuwaigani
#KashiharaCity × Street Fighter
MR 1,802#10,312直近10戦7–3+30直近20戦12–8+23
勝率
58%
51勝 · 37敗 · 保存済み88件
ランクマッチの対戦
88
選択中のモード
勝利
51
ランクマッチ
敗北
37
ランクマッチ
最高MR
1,802
Yasmine
ランクMR · Yasmine
ローカル 88 · インポート 0 · グラフ 88 · 保存済み対戦 89
リプレイ未リクエスト
C.BLYA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Zuwaigani | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 47.1% | 29.6% | +17.5% | |
| SA3 | 52.1% | 36.9% | +15.2% | |
| SA2 | 9.9% | 21.0% | -11.1% | |
| ドライブアーツ | 11.2% | 19.0% | -7.8% | |
| SA1 | 25.4% | 32.1% | -6.7% | |
| 画面端での攻め | 8.50 | 13.62 | -5.12 | |
| ドライブガード | 10.4% | 14.5% | -4.1% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 5.4% | 8.2% | -2.8% | |
| CA | 12.7% | 10.0% | +2.6% | |
| ドライブパリィ | 1.60 | 1.96 | -0.36 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.49 | -0.29 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.24 | -0.24 | |
| ドライブインパクト消費 | 1.2% | 1.4% | -0.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.20 | 9.38 | -0.18 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.31 | -0.11 | |
| ジャストパリィ | 0.70 | 0.74 | -0.04 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.19 | +0.01 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.21 | -0.01 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.10 | 0.09 | +0.01 | |
| 投げ | 2.60 | 2.59 | +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。
Yasmine · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.24
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
- ドライブリバーサル：プロフィール 0 · 比較対象 0.24
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.49
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 0.1 · 比較対象 0.06
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 0.1 · 比較対象 0.06
ゲージ消費の目的を決める
ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 45.1% · 比較対象 29.6%
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
- ドライブラッシュ（キャンセル）：プロフィール 45.1% · 比較対象 29.6%
- ドライブラッシュ（パリィ）：プロフィール 4.7% · 比較対象 8.2%
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 2026/09/07 · 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：78試合中53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：78試合中53勝
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 · 比較対象 0.24
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 · 比較対象 0.24
- 投げ抜け：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.49
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 0.1 · 比較対象 0.06
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 0.1 · 比較対象 0.06
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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free