直近の対戦
勝利ランクマッチ
C.C.C.更新：7 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%_かざみ_
Let's Do This
MR 1,702#28,040直近10戦5–5-1直近20戦11–9+19
勝率
59%
44勝 · 31敗 · 保存済み75件
ランクマッチの対戦
75
選択中のモード
勝利
44
ランクマッチ
敗北
31
ランクマッチ
最高MR
1,725
C. Viper
ランクMR · C. Viper
ローカル 75 · インポート 0 · グラフ 75 · 保存済み対戦 75
リプレイ未リクエスト
C.C.C.差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | _かざみ_ | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA1 | 30.2% | 45.0% | -14.8% | |
| ドライブアーツ | 10.6% | 23.2% | -12.6% | |
| CA | 18.9% | 6.8% | +12.1% | |
| SA3 | 34.0% | 26.8% | +7.2% | |
| SA2 | 17.0% | 21.5% | -4.5% | |
| ドライブガード | 12.5% | 14.2% | -1.7% | |
| 画面端での攻め | 9.40 | 11.07 | -1.67 | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 18.1% | 16.4% | +1.7% | |
| 投げ | 3.20 | 2.28 | +0.92 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 9.50 | 8.66 | +0.84 | |
| ドライブインパクト消費 | 2.6% | 1.8% | +0.8% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 8.1% | 7.3% | +0.8% | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.52 | -0.52 | |
| ジャストパリィ | 0.30 | 0.63 | -0.33 | |
| ドライブリバーサル | 0.60 | 0.28 | +0.32 | |
| ドライブインパクト | 0.20 | 0.16 | +0.04 | |
| 投げ抜け | 0.50 | 0.47 | +0.03 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| スタン成功 | 0.10 | 0.07 | +0.03 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.02 | -0.02 | |
| 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 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.19 | +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。
C. Viper · 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 0.63
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 0.63
- ドライブパリィ：プロフィール 1 · 比較対象 1.52
ドライブインパクトの目的を明確にする
ドライブインパクト：プロフィール 0.2 · 比較対象 0.16
ドライブインパクトを5回振り返り、使った状況と結果を記録します。有効な使い方は残し、平均回数に合わせるより失敗の共通点を調べましょう。
試してみようダミーの別スロットにドライブインパクトと通常の攻撃を記録し、混ぜて再生します。現在のゲージ状況で使える対応を見分けて練習しましょう。
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 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.6% · 比較対象 1.8%
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 0.07
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 0.07
- パニッシュカウンター成功：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.09
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
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 0.6 · 比較対象 0.28
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 0.6 · 比較対象 0.28
- ドライブパリィ：プロフィール 1 · 比較対象 1.52
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 0.16
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 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 2.6% · 比較対象 1.8%
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 2.28
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 2.28
- 投げ被弾：プロフィール 2.2 · 比較対象 2.19
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