直近の対戦
敗北ランクマッチ
A.
INA.更新：3 週間前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%Nemui
Let's Do This
MR 1,481#303,495直近10戦7–3+33直近20戦12–8+41
勝率
54%
27勝 · 22敗 · 保存済み50件
ランクマッチの対戦
50
選択中のモード
勝利
27
ランクマッチ
敗北
22
ランクマッチ
最高MR
1,524
A.K.I.
ランクMR · A.K.I.
ローカル 50 · インポート 0 · グラフ 50 · 保存済み対戦 50
リプレイ未リクエスト
A.INA.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | Nemui | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 2.0% | 23.3% | -21.3% | |
| SA2 | 5.2% | 22.0% | -16.8% | |
| CA | 19.5% | 9.6% | +9.9% | |
| SA1 | 45.5% | 37.8% | +7.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 16.9% | 11.0% | +6.0% | |
| ドライブアーツ | 26.6% | 21.0% | +5.6% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 6.10 | 9.83 | -3.73 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.7% | 1.8% | +2.0% | |
| ドライブパリィ | 0.10 | 1.93 | -1.83 | |
| 画面端での攻め | 9.50 | 11.29 | -1.79 | |
| ドライブリバーサル | 1.40 | 0.40 | +1.00 | |
| SA3 | 29.9% | 30.6% | -0.7% | |
| ドライブガード | 17.6% | 17.0% | +0.6% | |
| ジャストパリィ | 0.00 | 0.60 | -0.60 | |
| 投げ被弾 | 1.80 | 2.30 | -0.50 | |
| 投げ抜け | 0.30 | 0.52 | -0.22 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.30 | 0.11 | +0.19 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.30 | 0.12 | +0.18 | |
| ドライブインパクト | 0.40 | 0.24 | +0.16 | |
| 投げ | 2.50 | 2.34 | +0.16 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.22 | -0.02 |
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。
A.K.I. · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ドライブパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 1.77
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
- ドライブパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 1.77
- ジャストパリィ：プロフィール 0 · 比較対象 0.54
- ドライブリバーサル：プロフィール 1.4 · 比較対象 0.4
近距離の選択を振り返る
投げ：プロフィール 2.5 · 比較対象 2.31
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 2.5 · 比較対象 2.31
- 投げ抜け：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.53
- 投げ被弾：プロフィール 1.8 · 比較対象 2.33
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 9.5 · 比較対象 12.18
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 9.5 · 比較対象 12.18
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 6.1 · 比較対象 9.75
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 2026/08/27 · 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 0.4 · 比較対象 0.21
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 0.4 · 比較対象 0.21
- ドライブインパクト消費：プロフィール 3.7% · 比較対象 1.6%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Alex：70試合中40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 Alex：70試合中40勝
- 対 Luke：62試合中28勝
- 対 Akuma：53試合中33勝
継続する傾向と単発のミスを分ける
保存済みの直近ランクマッチ：36試合中19勝
複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。
試してみよう最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：36試合中19勝
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 2026/08/27 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free