直近の対戦
敗北ランクマッチ
JP
JAJP更新：2 日前
Steam
Japanクラブ · YokohamaAmeguraC100%
SteamJapanクラブ · YokohamaAmeguraC100%tikibone
Let's Do This
MR 1,682#36,972直近10戦7–3+35直近20戦12–8+32
勝率
48%
88勝 · 95敗 · 保存済み184件
ランクマッチの対戦
184
選択中のモード
勝利
88
ランクマッチ
敗北
95
ランクマッチ
最高MR
1,691
JP
ランクMR · JP
ローカル 183 · インポート 0 · グラフ 183 · 保存済み対戦 219
リプレイ未リクエスト
JPJAJP差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | tikibone | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 9.6% | 19.2% | -9.6% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 16.3% | 23.1% | -6.8% | |
| SA3 | 24.5% | 19.2% | +5.3% | |
| ドライブアーツ | 35.7% | 32.1% | +3.6% | |
| SA2 | 59.6% | 56.6% | +2.9% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 14.60 | 12.04 | +2.56 | |
| 画面端での攻め | 8.80 | 10.77 | -1.97 | |
| CA | 6.4% | 5.0% | +1.4% | |
| ドライブインパクト消費 | 3.5% | 2.1% | +1.4% | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.79 | -0.49 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.2% | 6.5% | -0.4% | |
| ドライブパリィ | 2.30 | 2.07 | +0.23 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.08 | +0.12 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.30 | 0.41 | -0.11 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.09 | -0.09 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.39 | -0.09 | |
| ドライブガード | 12.7% | 12.8% | -0.1% | |
| ドライブリバーサル | 0.20 | 0.13 | +0.07 | |
| 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 | 0.40 | 0.34 | +0.06 | |
| 投げ被弾 | 2.10 | 2.13 | -0.03 |
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
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.79
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
- 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 1.9 · 比較対象 2.07
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 11% · 比較対象 23.1%
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 11% · 比較対象 23.1%
- ドライブアーツ：プロフィール 45.5% · 比較対象 32.1%
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 11.4 · 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 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
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 0.6 · 比較対象 0.34
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 0.6 · 比較対象 0.34
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.4% · 比較対象 2.1%
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 0.2 · 比較対象 0.08
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 0.2 · 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
近距離のパターンを探る
投げ：プロフィール 1.7 · 比較対象 1.97
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 1.7 · 比較対象 1.97
- 投げ被弾：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.13
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