直近の対戦
敗北カスタムルーム
AL
LI更新：15 時間前
Steam
ChinaC100%
SteamChinaC100%基叁邃.
The Silent Devil勝率
—
0勝 · 0敗 · 保存済み0件
ランクマッチの対戦
0
選択中のモード
勝利
0
ランクマッチ
敗北
0
ランクマッチ
最高MR
—
ランクMR
ローカル 0 · インポート 0 · グラフ 0 · 保存済み対戦 298
この期間にはランクMRポイントがまだ十分ありません。
リプレイ未リクエスト
ALLIAL差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | 基叁邃. | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 49.6% | 33.2% | +16.4% | |
| SA1 | 31.3% | 38.9% | -7.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 14.90 | 9.50 | +5.40 | |
| ドライブガード | 9.1% | 14.0% | -5.0% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.0% | 8.2% | -4.1% | |
| CA | 11.9% | 8.3% | +3.6% | |
| 画面端での攻め | 6.50 | 10.07 | -3.57 | |
| SA3 | 28.4% | 25.2% | +3.2% | |
| ドライブアーツ | 10.1% | 13.2% | -3.1% | |
| ドライブインパクト消費 | 4.2% | 2.0% | +2.2% | |
| SA2 | 28.4% | 27.6% | +0.8% | |
| 投げ被弾 | 2.70 | 2.18 | +0.52 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.43 | -0.43 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.64 | -0.34 | |
| ドライブインパクト | 0.50 | 0.23 | +0.27 | |
| 投げ抜け | 0.70 | 0.51 | +0.19 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| ドライブパリィ | 1.80 | 1.62 | +0.18 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.14 | +0.16 | |
| 投げ | 2.10 | 2.24 | -0.14 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.10 | -0.10 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.27 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 |
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。
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被弾：プロフィール 0.3 · 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被弾：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.12
- 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
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 56.7% · 比較対象 33%
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 56.7% · 比較対象 33%
- ドライブラッシュ（パリィ）：プロフィール 4% · 比較対象 8.2%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 9.3 · 比較対象 9.01
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 9.3 · 比較対象 9.01
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7.4 · 比較対象 9.88
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 Char 253：1,161試合中841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 Char 253：1,161試合中841勝
- 対 Mai：256試合中189勝
- 対 A.K.I.：131試合中67勝
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 0.3 · 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 0.3 · 比較対象 0.2
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.2% · 比較対象 1.7%
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 3.2 · 比較対象 2.32
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 3.2 · 比較対象 2.32
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.12
- 投げ抜け：プロフィール 0.5 · 比較対象 0.48
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