直近の対戦
敗北ランクマッチ
DE
RYDE更新：1 日前
CrossPlatform
JapanM100%
CrossPlatformJapanM100%ちぐう。
Let's Do This
MR 1,477#385,267直近10戦5–5-7直近20戦13–7+24
勝率
53%
55勝 · 48敗 · 保存済み103件
ランクマッチの対戦
103
選択中のモード
勝利
55
ランクマッチ
敗北
48
ランクマッチ
最高MR
1,502
Dee Jay
ランクMR · Dee Jay
ローカル 103 · インポート 0 · グラフ 103 · 保存済み対戦 103
リプレイ未リクエスト
DERYDE差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | ちぐう。 | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA2 | 41.2% | 21.3% | +19.8% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 7.6% | 23.0% | -15.4% | |
| SA3 | 18.8% | 33.8% | -14.9% | |
| ドライブアーツ | 34.9% | 24.7% | +10.2% | |
| SA1 | 27.1% | 36.2% | -9.1% | |
| 画面端での攻め | 16.50 | 12.23 | +4.27 | |
| CA | 12.9% | 8.7% | +4.2% | |
| ドライブインパクト消費 | 5.1% | 1.8% | +3.3% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 12.1% | 8.9% | +3.2% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.10 | 9.11 | -3.01 | |
| 投げ | 3.80 | 2.38 | +1.42 | |
| ドライブガード | 16.0% | 15.1% | +1.0% | |
| ドライブパリィ | 0.90 | 1.76 | -0.86 | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.57 | -0.57 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.20 | -0.40 | |
| ドライブインパクト | 0.60 | 0.24 | +0.36 | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.43 | -0.23 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.09 | +0.21 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.19 | -0.19 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.13 | +0.17 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.25 | -0.05 |
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。
Dee Jay · 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 0.19
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 0.19
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.55
- ドライブパリィ：プロフィール 0.9 · 比較対象 1.54
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 0.2 · 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 0.2 · 比較対象 0.12
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.2 · 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 46.2% · 比較対象 22%
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 46.2% · 比較対象 22%
- SA1：プロフィール 20% · 比較対象 35.1%
- CA：プロフィール 13.8% · 比較対象 9.2%
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 2026/09/08 · 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 Ryu：64試合中31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 Ryu：64試合中31勝
- 対 Luke：38試合中19勝
- 対 Zangief：19試合中14勝
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.8 · 比較対象 2.49
近距離での打撃、投げ、防御の実際の選択を観察します。傾向が見えてから、使い慣れた攻めの一部分だけを変えてみましょう。
試してみよう同じ反応が2回続いたら、その場面で別の選択を試します。相手が反応を変えたら、固定した癖だと思い込まず選択肢を散らしましょう。
根拠となる統計
- 投げ：プロフィール 3.8 · 比較対象 2.49
- 投げ被弾：プロフィール 1.9 · 比較対象 2.12
- 投げ抜け：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.44
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 0.2 · 比較対象 0.22
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 0.2 · 比較対象 0.22
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.9% · 比較対象 1.8%
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