直近の対戦
敗北ランクマッチ
JA
LUJA更新：6 日前
Steam
JapanC100%
SteamJapanC100%たれぱん@Twitch
Kick Back and Relax
MR 1,541#145,300直近10戦3–7-35直近20戦10–10-8
勝率
50%
10勝 · 10敗 · 保存済み20件
ランクマッチの対戦
20
選択中のモード
勝利
10
ランクマッチ
敗北
10
ランクマッチ
最高MR
1,583
Jamie
ランクMR · Jamie
ローカル 20 · インポート 0 · グラフ 20 · 保存済み対戦 20
リプレイ未リクエスト
JALUJA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | たれぱん@Twitch | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| SA3 | 63.8% | 39.7% | +24.1% | |
| SA1 | 10.6% | 29.0% | -18.4% | |
| SA2 | 10.6% | 21.4% | -10.7% | |
| CA | 14.9% | 9.8% | +5.0% | |
| 画面端での攻め | 12.40 | 14.89 | -2.49 | |
| ドライブガード | 8.7% | 11.0% | -2.3% | |
| ドライブアーツ | 25.3% | 23.2% | +2.1% | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 7.00 | 8.56 | -1.56 | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 4.7% | 5.7% | -1.0% | |
| ドライブインパクト消費 | 0.7% | 1.4% | -0.7% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 34.4% | 33.8% | +0.6% | |
| ドライブパリィ | 1.20 | 1.78 | -0.58 | |
| ジャストパリィ | 0.40 | 0.67 | -0.27 | |
| ドライブリバーサル | 0.00 | 0.26 | -0.26 | |
| 投げ抜け | 0.60 | 0.40 | +0.20 | |
| ドライブインパクト | 0.10 | 0.21 | -0.11 | |
| 投げ | 2.30 | 2.40 | -0.10 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.08 | -0.08 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| スタン被弾 | 0.00 | 0.06 | -0.06 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.15 | +0.05 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.10 | 0.06 | +0.04 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.20 | 0.00 |
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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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。
Jamie · 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成功：プロフィール 0 · 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成功：プロフィール 0 · 比較対象 0.07
- パニッシュカウンター被弾：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.08
ゲージ消費の目的を決める
SA3：プロフィール 63.8% · 比較対象 38.6%
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
- SA3：プロフィール 63.8% · 比較対象 38.6%
- SA1：プロフィール 10.6% · 比較対象 30%
- SA2：プロフィール 10.6% · 比較対象 21.4%
画面端に至る経緯を追う
画面端での攻め：プロフィール 12.4 · 比較対象 14.71
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 12.4 · 比較対象 14.71
- 画面端に追い込まれた時間：プロフィール 7 · 比較対象 7.67
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
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 · 比較対象 0.24
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 · 比較対象 0.24
- ドライブパリィ：プロフィール 1.2 · 比較対象 1.7
- ジャストパリィ：プロフィール 0.4 · 比較対象 0.6
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Yasmine：44試合中22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 Yasmine：44試合中22勝
- 対 Ryu：31試合中14勝
- 対 Akuma：20試合中13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：20試合中10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：20試合中10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 2026/09/08 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free